[事例ニュース]

2021年4月8日(木)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　牛丼チェーンの吉野家は、公式通販ショップのセキュリティ対策として、クレジットカード決済の不正をマシンラーニング（機械学習）で検知するサービス「Sift」を導入した。ユーザーのふるまいが怪しいかどうかを検知する仕組みである（図1）。

図1：吉野家によるクレジットカード決済の不正防止サービス「Sift」の利用方法（出典：マクニカネットワークス）
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　吉野家では、公式通販ショップの売上が前年比130%以上に増える一方で、2020年2月下旬頃からクレジットカードの不正利用による高額な不正注文が相次いで発生していた。

　Siftを導入し、不正注文を減らすことができた。導入前は、2020年2月からの3カ月間で約40件、累計で160万円以上の損害が発生していた。導入後は、月に1件程度しか発生していない。

　システムの流れとして、まず、一般消費者が公式通販ショップを利用したデータをSiftに送信する。Sift側では、不正利用の度合いをスコアとして算出し、吉野家に返す。吉野家は、不正利用の可能性が高い取引の商品発送を停止する。

　Siftは米Siftが開発・提供するデジタル不正利用防止ソリューション。ECサイトなどWeb上で怪しい行動を検知、取引相手が信頼できるかどうかをマシンラーニングによって識別する。

　Siftの導入によって、ユーザーは普段どおり吉野家の公式通販ショップを利用できる。注文の際に入力項目が増えたり、決済の途中で違うサイトの画面が表示されたりするようなセキュリティ対策とは違い、ユーザーの離脱にはつながらないという。

　マシンラーニングで学習して生成した検知アルゴリズムを使うことから、ルールベースの対策とは異なり、その都度ルールを更新するといった対応が不要で、最新の不正手口を検知できる。3万4000以上のWebサイトとモバイルアプリの情報を学習に利用している。