AI時代の防犯

AI時代の詐欺の見分け方まとめ。声・動画・メール・SNSの手口別チェックリスト

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Photo: Alachua County / Public domain / Flickr
AIによる調査公開された研究と公的統計をAIが調べて整理しました(防犯グッズ・商品の紹介はしていません。出典は末尾)。

家族の声、有名人の動画、自然な日本語のメール。AIの登場で、どれも本物そっくりに作れるようになりました。2025年の特殊詐欺の被害額は1,423.1億円で、前年のほぼ2倍です。この記事では、このメディアがこれまでに調べたAI時代の詐欺を手口別にまとめ、どの手口にも効く共通のルールを紹介します。

3行でわかる

  1. AIで声・動画・文面の偽物が安く作れるため、「見て・聞いて見分ける」方法は頼りにならなくなっている。研究では、AIが自動で書いた詐欺メールはありがちな詐欺メールよりクリックされやすかった。
  2. 2025年の特殊詐欺は2万7,832件・1,423.1億円。警察官を名乗る詐欺だけで1万1,014件・1,005.0億円にのぼった。
  3. どの手口にも効くのは、急がされたら止まる、連絡は自分から公式の窓口にかけ直す、お金や暗号資産の話が出たら送る前に相談する、の3つ。

01犯罪者側から見ると何が起きているか

詐欺をする側にとって、AIは偽物を作る手間を大きく減らす道具です。声・顔・文面の「不自然さ」という目印が消えていくため、手口ごとの特徴を知っておくことが助けになります。

手口ごとの見分け方と、詳しい記事は次のとおりです。

02研究と統計でわかっていること

詐欺の被害は2025年に大きく増え、AIで作った文面は人をだます力を持っています。

1,423.1億円特殊詐欺の被害額(2025年)
245万件国内のフィッシング報告件数(2025年)
30〜44%AIが自動で書いた詐欺メールのクリック率(研究)

警察庁(2025年の確定値)[1]

特殊詐欺は2万7,832件(前年比+32.3%)、被害額は1,423.1億円(同+98.0%)。警察官を名乗る詐欺は1万1,014件・1,005.0億円。暗号資産で送らせる手口は1,243件・196.9億円で、件数は前年の10倍を超えた。

対象: 全国の警察が認知した被害 / 限界: 届け出られていない被害は含まれない。

警察庁(2025年のサイバー情勢)[2]

フィッシング報告件数は245万4,297件で、右肩上がりの増加が続いている。ネットバンキングの不正送金は4,747件・約103億9,700万円で、手口の約9割がフィッシングだった。生成AIを悪用して偽サイトを改修していた男らの逮捕事例もある。

対象: 国内の報告・認知件数 / 限界: AIが使われた件数は集計されていない。

Heidingら(2024)[3]

112人に実験用のメールを送った。ありがちな詐欺メールのクリック率は19〜28%、AI(GPT-4)が自動で書いたメールは30〜44%だった。AIは安く速く、それなりにだませる文面を作れることを示している。

対象: 112人の参加者 / 限界: 人数が少なく、英語のメールでの実験。

03お金をかけずに今日からできること

手口が変わっても効く、3つの共通ルールを家族で決めておきます。

1

急がされたら止まる

「今すぐ」「今日中に」「誰にも言わないで」と言われたら、それ自体を詐欺のサインと考え、その場で決めません。

所要 0分

2

自分からかけ直す・開き直す

電話は一度切って公式の番号にかけ直し、メールやSMSのリンクは押さずに公式アプリやブックマークから開きます。

所要 5分

3

お金の話は送る前に相談する

振込・暗号資産・電子マネー・個人情報を求められたら、送る前に家族や警察相談専用電話(#9110)、消費者ホットライン(188)に相談します。

所要 10分

04習慣にするコツ

見分けようとするより、確かめる手順を習慣にすることです。AIの偽物がどれだけ精巧になっても、手順は変わりません。

05よくある質問

AIを使った詐欺はどう見分ければいいですか

声・動画・文面だけで見分けるのは難しくなっています。急がされたら止まる、自分から公式の窓口にかけ直す、お金の話は送る前に相談する、の3つの手順で守りましょう。

AI時代の詐欺にはどんな手口がありますか

家族の声をまねる電話、有名人のディープフェイク動画、自然な文面の詐欺メール、SNSでの投資・恋愛の勧誘、偽の通販サイトやQRコードなどがあります。

詐欺の被害はどれくらいありますか

警察庁によると、2025年の特殊詐欺は2万7,832件・1,423.1億円で、被害額は前年のほぼ2倍でした。

出典

  1. 警察庁. 「令和7年における特殊詐欺及びSNS型投資・ロマンス詐欺の認知・検挙状況等について(確定値)」(2026年5月22日). https://www.npa.go.jp/bureau/criminal/souni/tokusyusagi/hurikomesagi_toukei2025.pdf
  2. 警察庁. 「令和7年におけるサイバー空間をめぐる脅威の情勢等について」(2026年3月). https://www.npa.go.jp/publications/statistics/cybersecurity/data/R7/R07_cyber_jousei.pdf
  3. Heiding, F., Schneier, B., Vishwanath, A., Bernstein, J., & Park, P. S. (2024). Devising and Detecting Phishing Emails Using Large Language Models. IEEE Access, 12, 42131-42146. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3375882