LexisNexis Risk Solutions、AIエージェントのシグナルを不正利用の判定に追加

LexisNexis Risk Solutionsは2026年11月5日、Know Your Agent（KYA）インテリジェンスを発表し、デジタルID・不正防止プラットフォームにAIエージェントの活動とリスクに関するコンテキストシグナルを追加した。同社によると、2026年上半期にはエージェントによるトラフィックが750％を超える伸びを示した。

多くの顧客はすでに、現在のリスク管理上の判断にKYAを活用している。同社の発表によると、Digital Identity Networkは2025年に1,160億件を超えるデジタル取引を分析し、自動化されたボットによる攻撃を49億件検知した。これは前年比59％増にあたる。人間と自動化システムのやり取りをすでに可視化できていることが、KYAによるエージェントの活動追加を支える背景となっている。

検知情報をより包括的なリスク評価に活用

多くの個人向けエージェントは、自らをエージェントだと明示しないため、まず検知することが課題となる。エージェントを特定するだけでは、誰を代表しているのか、その活動が許可されているのか、行動が与えられた権限に沿っているのか、あるいはやり取り全体が正当なものに見えるのかは判断できない。KYAは、ID、デバイス、ネットワーク、行動、関係性に関するコンテキストに、エージェントの検知情報をリアルタイムで加えるよう設計されている。

1回のデジタル上の手続きの途中でも、人とエージェントの間で操作主体が切り替われば、そのコンテキストは変化し得る。プロダクト・分析担当上級副社長のMike Woodberry氏は、何が行動しているのか、それが誰または何を代表しているのか、権限があるのか、何をしようとしているのかを明らかにすることが目標だと述べた。したがって、それぞれの判断は、組織のリスクポリシーに基づき、特定のコンテキストで特定の行動をする特定のエージェントを対象とする。

不正対策ワークフローにシグナルを反映する方法

同社のエージェント型インテリジェンスに関するパンフレットでは、エージェントの特徴や、エージェントが引き起こす活動を示すその他の指標を認識する方法として、ブラウザー、デバイス、オペレーティングシステム、ネットワークに関するインテリジェンスを紹介している。ChatGPT、Claudeなどのプラットフォームに組み込まれたアプリケーションも、ブラウザーの特性、ドメイン、アプリケーションのシグナルなどの指標を通じてプロファイリングし、デジタルIDに関するコンテキストを把握できる。技術的・行動的な指標は、活動を人間、悪意のあるボット、AIエージェントに分類するのに役立つ。

Trust Tagsは、ユーザー、デバイス、エージェントとのやり取りの間に継続的な関係性を確立し、組織がその後の活動を評価するのに役立つ。帯域外認証は、顧客、エージェント、やり取りの間に信頼できる関係性を確立するのに役立つ。組織はこうしたシグナルを既存のワークフローに取り込み、コンテキストと自社のリスクポリシーに応じて、やり取りを許可、認証、審査、または拒否できる。

ThreatMetrixでは、エージェント型インテリジェンスがデジタルIDと行動インテリジェンスを組み合わせる。API、ソフトウェア開発キット、ワークフローにすぐ組み込める統合機能が、ウェブ、モバイル、バックエンドの各環境に対応する。また、LexisNexis Dynamic Decision Platformを通じて提供することで、この機能をフォレンジック調査、ケース管理、レポート作成、ワークフローのオーケストレーションに接続する。

不正対策での用途と製品の適用範囲

用途には、エージェントが支援する商取引、口座開設と利用開始手続き、銀行業務と決済、認証とアクセス管理、カスタマーサービスが含まれる。エージェントは、商品の調査や購入、登録手続きへの参加、口座へのアクセス、返品の手配、口座管理などを行う場合がある。また、このシステムは、口座へのアクセスや本人確認の際にエージェントが正当な権限を有しているかどうかを評価することも想定している。

LexisNexisは、自律型エージェントによって、承認済みプッシュ決済詐欺やアカウント乗っ取り攻撃の規模と巧妙さが増す可能性があると注意を促している。悪意のあるエージェントが成功と失敗から学び、その後の攻撃を個別に調整するおそれもある。同社の最高商務責任者であるGrayson Clarke氏は、あるグローバル金融機関が同社の検知機能を使ってエージェントによる活動を特定し、機密性の高い取引の実行防止に役立てたと述べた。

現在の機能の中心は、検知、コンテキストの把握、ワークフロー上の判断だ。資料では、より高度なエージェントのID確認と権限確認やエージェント同士のやり取りを今後の方向性として説明しているが、機能の提供を確約してはいない。結果は、導入方法、データの入手可能性、取引の特性、顧客の利用方法によって異なる。また、あらゆる状況ですべてのユーザー、デバイス、ボット、AIエージェントを特定、分類、認証、検知できるソリューションはない。

不正対策チームにとって実務上の変化は、エージェントの関与が既存の判断に加わる新たな入力情報となり、顧客、権限、行動の内容に応じて対応を調整できることだ。今後の課題は、エージェント、標準、エージェント同士のやり取りが発展するなかでも、このコンテキストに基づくアプローチが有効であり続けるかどうかだ。とりわけ、より高度なID確認と権限確認の機能は、なお今後の方向性として位置づけられている。