フランク・アバグネイル:「詐欺は4,000倍簡単になった - 量子AIが解決策となるか?」

フランク・アバグネイル:「詐欺は4,000倍簡単になった - 量子AIが解決策となるか?」
左はプロクター・アンド・ギャンブルのデジタルイノベーション担当ディレクターのクリスタ・コムストック氏、右はSASの最高技術責任者のブライアン・ハリス氏。2025年5月、フロリダ州オーランドで開催されたSAS Innovateのステージに登場。
左はプロクター・アンド・ギャンブルのデジタルイノベーション担当ディレクター、クリスタ・コムストック氏、右はSASの最高技術責任者、ブライアン・ハリス氏。2025年5月、フロリダ州オーランドで開催されたSAS Innovateのステージに登場。写真:ドリュー・ロブ/TechnologyAdvice

生成AIツールの台頭により、詐欺師はわずか数秒で被害者から数百万ドルを詐取できるようになり、サイバーセキュリティ専門家の間では量子AIなどの新興技術で対抗する必要性が改めて高まっている。

今週開催されたSASイノベートカンファレンスで、映画『キャッチ・ミー・イフ・ユー・キャン』のモデルとなった有名な元詐欺師フランク・アバグネイル氏は、AIとソーシャルエンジニアリングによって遠くから詐欺を働くことが飛躍的に容易になっていると警告した。

「50年前、私は個人から信頼を得て国内で詐欺を働いていました」とアバグネイル氏は語った。「最近では、被害者に会うことさえない人物によって、何千マイルも離れた場所で詐欺が行われることも珍しくありません。AIやソーシャルエンジニアリングのツールやチャネルが充実している現代では、詐欺を働くのが約4000倍も容易になっています。」

2019年のTechRepublicのフランク・アバグネイルのインタビューで、ハッカーにアドバイスをしている様子をご覧ください。 

GenAIと量子コンピューティングによる詐欺対策

AIはサイバー犯罪組織によって広く利用されている一方で、サイバーセキュリティやアナリティクスの分野でも、組織の防御や弱点の予測に活用されています。金融サービス業界ほど、このことが顕著に表れ、必要とされている分野はありません。オンライン詐欺師は、資金の所在に強い関心を寄せています。

「犯罪者が示す高度な技術レベルに、我々も匹敵、あるいはそれ以上の技術を駆使する必要があります」と、Truist Financialのプログラムマネージャー、タチアナ・ザンブラノ氏は述べています。「テクノロジーを活用して、彼らを出し抜き、より迅速に行動する必要があります。」

参照:10年後には量子暗号が実現するかもしれない

GenAIと量子コンピューティングは、不正行為対策に大きな影響を与えている2つの重要な分野です。SA​​Sは、AI、データサイエンス、量子コンピューティングを融合させたツールの研究開発に取り組んでいます。

量子コンピューティングは、量子力学の原理の一部を活用することで、従来のスーパーコンピュータの能力を超える問題、あるいは少なくとも十分な速度で解くことができない問題を解く技術です。この技術によって、既存のコンピューティングデバイスよりも桁違いに高速な高度な計算が可能になることが期待されています。過去数年間にわたるGenAIの多くの進歩は、量子コンピューティングと組み合わせることで、新たな高みへと到達する可能性があります。

たとえば、詐欺検出の分野では、異常、詐欺、マネー ロンダリング、その他の詐欺行為を、場合によっては数分、数時間、さらには数日かかることもありますが、ほぼリアルタイムで検出できるようになります。

量子AIとは何ですか?

「量子AIは、AIと組み合わせた量子コンピューティングであり、複雑なデータセットの分析に必要な時間を数か月から数分に短縮します」とSASのCTO、ブライアン・ハリス氏は述べています。

最近の SAS による量子 AI に関する調査では、量子 AI がすでに多くの経営幹部の注目を集めていることが明らかになりました。

  • 60% 以上が懸念を抱いているものの、量子 AI に積極的に投資したり、その機会を模索したりしています。
  • 38% が導入の障壁としてコストを挙げています。
  • 35% の人が、この主題に対する理解が不足していると認めました。
  • 31% は実際の価値がわからないと回答しました。
  • 31% が訓練を受けた人員が不足していると指摘しました。
  • 29% は明確な規制ガイドラインの欠如について疑問を抱いていました。

採用を促進するユースケースは次のとおりです。

  • データ分析と機械学習(48%)
  • 研究開発(41%)
  • サイバーセキュリティ(38%)
  • サプライチェーンと物流(31%)
  • 財務およびリスク管理(26%)
  • マーケティング(20%)

「組織には量子コンピューティングと量子AIをより有効に活用するための明確なロードマップとガイドが必要です」とハリス氏は述べています。

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多くの業界における量子AI

ハリス氏は、不正行為の検出に加え、量子 AI から大きな恩恵を受ける可能性がある他の業種についても概説しました。これには、医療における患者の転帰の改善、貿易における予期せぬサプライ チェーン不足の排除、製造ワークフローの改善などが含まれます。

例えば、プロクター・アンド・ギャンブル(PG)は、産業ワークフローの課題を解決するために量子的なアプローチを採用しました。これは、混合タンクをいかに効率的に再利用するかという問題でした。5つの巨大なタンクには100種類以上の製品が混在しており、その組み合わせは10114通りにも及ぶ可能性があります。

「SASを使って没入型デジタルツインを構築し、量子アプローチを用いて複雑な「もし~だったら」という問いに答えています」と、PGのデジタルイノベーション担当ディレクター、クリスタ・コムストック氏は述べています。「非常に優れたBIエンジンを使って混合問題を解決するのに6時間かかっていたのが、量子を使うことで2分で解決できました。」

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