金融犯罪との闘いは、これまで以上に複雑化しています。犯罪者が年間8000億から2兆ドル（世界GDPの最大5%[1]）という資金を洗浄している中、金融機関は厳格なマネーロンダリング防止（AML）規制への遵守という切迫した状況にあります。この遵守努力の核心にある重要なツールが、マネーロンダリング防止ソフトウェアです。
このブログでは、AIを活用したAMLソフトウェアが顧客確認（KYC）プロセスをどのように変革しているかを探ります。これにより、金融機関は規制要件を満たすだけでなく、業務効率の向上、詐欺の削減、顧客体験の向上を実現できます。
AMLソフトウェアとは？
マネーロンダリング防止（AML）ソフトウェアとは、マネーロンダリングやその他の不正行為と関連する可能性のある不審な金融活動を検出、防止、報告するためのデジタルツールを指します。これらのプラットフォームは、金融機関が顧客の身元を確認し、取引を長期にわたって監視することを求めるKYC（顧客確認）プロトコルの実施に不可欠です。
現代のAMLソフトウェアは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などの先進技術を活用し、従来のコンプライアンスワークフローの自動化と効率化を実現します。
コンプライアンスに顧客確認が重要な理由
顧客確認プロセスなしには、AMLコンプライアンスは叶いません。これには、顧客の身分確認、リスクプロファイルの評価、および財務行動の継続的な監視が含まれます。犯罪者が合法的な金融システムを利用して資金を洗浄し、テロリズムの資金調達、密輸の支援、またはその他の前提犯罪に利用することを防止することを目指します。
KYCの主要な要素には以下が含まれます。
- 顧客の審査と本人確認： 政府発行の書類を使用して身分を確認し、名称を監視リストと照合する。
- リスク評価： 顧客または取引がもたらす潜在的なリスクを評価する。
- デューデリジェンスの強化： 高リスクの個人または団体に対してより詳細な審査を実施すること、例えば、ネガティブなメディア報道の有無を確認するなどの措置を講じる。
- 継続的な監視： アカウントの活動を継続的に監視し、不審な兆候を確認する。
- 記録の管理：顧客とのやり取りおよび確認内容の詳細な記録を維持する。
課題：時代遅れのKYCシステム
KYCの重要性にもかかわらず、多くの金融機関は依然としてルールベースの古いシステムに依存しています。これらのシステムは、多くの作業を手動で行い、時間がかかり、人的ミスが発生しやすく、大量のデータを処理する上では非効率的です。
主要な課題の一つは、誤検出発生率の高さです。PwCの調査によると、伝統的なAMLシステムが発する不審な取引に関する警告の最大95%が誤報であることが判明しています[2]。 警告一つ一つに対して手動で調査を行う必要があり、これによりリソースが消費され、正当な取引処理に遅れが発生してしまいます。
解決策：AIを活用したAMLソフトウェア
AIを活用したAMLソフトウェアは、KYCプロセスの各段階を自動化・強化することで、これらの課題に対応します。以下にその仕組みを説明します。
高度なアイデンティティ照合
アイデンティティ照合は、名称のスペル、ニックネーム、イニシャル、および音訳といった違いを考慮せねばならず、非常に困難です。AIを活用した照合処理は、ファジーマッチングロジックとNLPを用いて行います。
- 言語や文字体系を超えて類似した名称を検出・照合
- 誤検出を最大90%削減
- カスタマイズ可能なしきい値を設定することで、マッチングの精度を向上
これは、特にアメリカ財務省の「特別指定国民および資格停止者（SDN）リスト」や政治的に影響力のある人物（PEPs）のデータベースなどのウォッチリストとの照合において特に有用です。
エンティティ解決
エンティティ解決は、名称、生年月日、SNSのハンドル名、住所など、異なるデータポイントを結びつけ、個人や組織の統一されたプロファイルを構築します。これにより金融機関は、下記のことが可能になります。
- エンティティ間の隠れた関係の特定
- ペーパーカンパニーや多層的な所有構造の検出
- 潜在的な詐欺やマネーロンダリングスキームの発見
メディア上のネガティブな情報をモニタリング
AIを活用したAMLソフトウェアは、グローバルなニュースソース、ブログ、掲示板から顧客や見込み客に関するネガティブな言及を検出できます。これにより金融機関は、下記のことが可能になります。
- 犯罪行為の早期警告サインを検出
- 国際的なデューデリジェンス基準に準拠
- 風評リスクの未然防止
リアルタイムのリスク得点付け
機械学習モデルは、顧客の行動と取引パターンを継続的に分析し、動的にリスクスコアを付与します。これにより、以下のことが可能になります。
- 積極的な不正検知
- リスクの高いケースの優先順位付け
- 適応型コンプライアンス戦略
コンプライアンスを超えるビジネス上のメリット
AMLソフトウェアの主な目的は規制遵守ですが、そのメリットはそれ以上に多岐にわたり、以下のようなものを含みます。
より迅速なオンボーディング： AIが身分確認を効率化することで、口座開設などのオンボーディングにかかる時間を数日から数分に短縮します。これにより、顧客満足度が向上し、離脱率が低下します。
運用コストの削減： 手作業を自動化することで、AMLソフトウェアは人件費と調査コストを削減します。
不正行為検出の改善： AIはパターン認識に優れており、人間のアナリストが見逃す可能性のある詐欺の手口を特定できます。これは、合成アイデンティティの検出や取引の洗浄行為の検知において特に有用です。
顧客体験の向上： 誤検知の減少と処理速度の向上により、顧客はよりスムーズなやり取りとサービスへの迅速なアクセスを享受できます。
データに基づくインサイト： AMLプラットフォームは、部門間のデータサイロを統合し、パーソナライズドマーケティング、より精緻なリスクセグメンテーション、およびより適切な意思決定を可能にします。
AMLソフトウェアを選ぶ際のポイント
適切なAMLソフトウェアを選択することは、コンプライアンスの確保、運営コストの削減、および顧客の信頼向上に不可欠です。ここでは、優先すべき主要な機能と能力について詳しく解説します。
スケーラビリティ
金融機関の成長に伴い、取引量と顧客データも増加します。AMLソフトウェアは、パフォーマンスを損なうことなく、増加する処理負荷に対応できるよう、スムーズにスケールアップできる必要があります。
求めるべきもの
- 膨大な取引処理のサポート
- 柔軟性の高いインフラ（特にクラウドベースのソリューションにおいて）
- 水平方向の拡張（サーバーの追加）または垂直方向の拡張（既存インフラのアップグレード）が可能な機能
- ピーク負荷時の性能ベンチマーク
多言語でのアイデンティティ照合能力
金融機関は、グローバルな顧客を対象にサービスを提供することが多いものです。名称は、言語、アルファベット、および文化的な命名規則によって大きく異なる場合があります。
求めるべきもの
- 複数の言語と文字体系に対応（例：ラテン文字、キリル文字、アラビア文字、中国語）
- あいまい照合ロジックとNLPを用いて、スペルミス、ニックネーム、および音訳に対応
- カスタマイズ可能な一致しきい値を設定し、一致感度と特異度のバランスを調整可能
- 高スループット環境向けのリアルタイム処理
実績のあるエンティティの関連付け機能
犯罪者は、自分の身元を隠すために、ペーパーカンパニーや別名などの複雑なネットワークを利用することがよくあります。エンティティ解決は、こうした隠れた関係を明らかにするのに役立ちます。
求めるべきもの
- 異なるデータポイント（例：名称、住所、SNSのユーザー名、生年月日など）を関連付ける能力
- 時間やデータソースを超えて継続的にアイデンティティを追跡
- 多言語対応およびマルチプラットフォーム対応の検索機能
- 外部データベースとの統合（例：制裁リスト、PEPデータベース、ネガティブなメディア情報）
既存システムとの統合が容易
レガシーシステムの置き換えはコストがかかり、業務に支障をきたす可能性があります。AMLソフトウェアは、現在の技術基盤とスムーズに統合できることが重要です。
求めるべきもの
- 勘定系システム、CRM、データレイクとの統合のためのRESTful APIとSDK
- 主要なプラットフォーム（例：Salesforce、Oracle、SAP）用の事前構築済みコネクタ
- バッチ処理とリアルタイムデータ取り込みのサポート
- デプロイとアップグレード時の混乱を最小限にする
デプロイの柔軟性
異なる金融機関には、それぞれ異なるセキュリティ、コンプライアンス、およびインフラ要件があります。デプロイの柔軟性により、ソリューションが環境に適応します。
求めるべきもの
- スケーラビリティとコスト効率性を実現するクラウドネイティブのオプション
- データ居住地やセキュリティ要件が厳格な金融機関向けのオンプレミスデプロイ
- オンプレミスに機密データを保持しつつ、クラウド分析を活用できるハイブリッドモデル
- データ保護規制への準拠（例：GDPR、CCPA）
リアルタイムの監視および警告
不審な活動の検出が遅れると、規制違反や財務上の損失を招くおそれがあります。
求めるべきもの
- カスタム設定可能なルールによるリアルタイム取引監視
- 高リスクな活動に関する即時アラート
- 自動化されたケース作成とエスカレーションワークフロー
- コンプライアンスチームが調査の進捗と結果を追跡するためのダッシュボード
規制報告と監査対応準備
疑わしい取引の報告を適切かつ迅速に行うことを、規制当局から求められます。このプロセスを簡素化できるAMLソフトウェアが必要です。
求めるべきもの
- 不審な取引報告（SAR）の自動生成
- 異なる管轄区域向けの組み込みテンプレート（例：FinCEN、FCA、AUSTRAC）
- 包括的な監査ログと変更履歴追跡
- 役割ベースのアクセス制御とコンプライアンスダッシュボード
ユーザーフレンドリーなUIとワークフローの自動化
複雑で直感的な操作が難しいインターフェース（UI）は、調査の効率を低下させ、トレーニングコストを増大させる可能性があります。
求めるべきもの
- 直感的に理解できるダッシュボードと可視化機能
- ドラッグ＆ドロップ方式のワークフロービルダー
- 自動化された案件管理とタスクの割り当て
- カスタマイズ可能なユーザー役割と権限
絶えず変化し続ける規制状況
AMLに関するグローバルな規制状況は、常に変化し続けています。世界中の立法機関は、暗号資産、デジタル資産、越境取引など、ますます高度化する金融犯罪に対応するため、急速に規制を整備しています。これにより、金融機関が対応しなければならない新たな規制や改訂された規制が次々と導入されています。
犯罪者は、オンラインマーケットプレイスからビデオゲーム、分散型金融（DeFi）に至るまで、新興技術とプラットフォームを悪用して、新たな手法でマネーロンダリングを行っています。これに対し、政府は抜け穴を塞ぎ、監督を強化するための新たな規制を導入しています。このイノベーションと規制のサイクルが減速する兆しはありません。
金融機関にとって、これはコンプライアンスが一時的な取り組みではなく、継続的な課題であることを意味します。金融機関は、変化する要件に対応するため、システム、プロセス、技術を持続的に適応させなければなりません。適応できなければ、巨額の罰金、評判の毀損、さらには刑事責任を負う可能性が生じます。
以下は、最近施行されたまたは今後施行予定の最も影響力のある規制の一部です。また、マネーロンダリング防止ソフトウェア（特にAIを活用したプラットフォーム）が、金融機関がこれらの規制に準拠するための支援方法についても説明します。
デジタル・オペレーショナル・レジリエンス法（DORA）– EU
DORAは、金融機関とその第三者技術提供者が、特にサイバーセキュリティとベンダー管理において、業務継続性を確保することを義務付けています[3]。AMLソフトウェアは以下のような支援を行います。
- AIを活用したプラットフォームは、サプライヤーの審査を自動化し、財務状況、地政学的関係、およびサイバーセキュリティの耐性を評価します。
- サードパーティーのリスクプロファイルの継続的な監視により、新興脅威のリアルタイムな把握が実現可能になります。
- NLPとエンティティ解決ツールは、大規模なデータセット全体で隠れた関係性と潜在的なリスクを特定するのに役立ちます。
FinCENが規制を提案 – アメリカ
AML/CFTプログラムの近代化において、この規則はリスクベースの意思決定と先進技術の採用を強調しています[4]。AMLソフトウェアは以下のような支援を行います。
- 名称照合技術とエンティティ解決技術により、個人および組織の正確な識別が実施されます。
- メディア上のネガティブな情報のスクリーニングとSNSのモニタリングは、顧客の行動とリスクに関するより深いインサイトを提供します。
- AIは誤検知を削減し、コンプライアンスチームが真の脅威に集中できるようにします。
第7次マネーロンダリング防止指令（AMLD7）– EU
EUのAML枠組みの次期改訂版では、暗号資産に関連するマネーロンダリング対策が盛り込まれ、規制対象となる事業者の範囲が拡大される見込みです[5]。AMLソフトウェアは以下のような支援を行います。
- AIツールは、暗号資産サービス提供者（VASP）および暗号資産取引における不審な活動を検知することができます。
- 多言語対応の名称照合とウォッチリストスクリーニングにより、管轄区域や資産の種類を問わずコンプライアンスを確保します。
経済犯罪および企業の透明性に関する法律（ECCTA）– イギリス
この法律は、新たな身分確認要件を導入し、詐欺を防止できなかった場合の企業刑事責任を定めています[6]。AMLソフトウェアは以下のような支援を行います。
- AIを活用した身分確認により、会社役員および実質的支配者が適切に審査されます。
- 不正検知アルゴリズムは、リアルタイムで不審なパターンを検出することで、コンプライアンス違反のリスクと財務損失を軽減します。
決済サービス指令3（PSD3） – EU
この保留中の指令は、デジタル決済のセキュリティと可用性を向上させるもので、即時決済の審査を義務付ける内容を含んでいます[7]。AMLソフトウェアは以下のような支援を行います。
- リアルタイムでの名称照合と制裁措置のスクリーニング*により、即時決済が規制要件に準拠していることを確認します。
- AIは、従来の銀行営業時間外でも、デューデリジェンス活動の24時間365日監視と記録を可能にします。
ソリューションは、システムの大規模な改修を必要とせずに新たな規制に対応できる柔軟性がなければいけません。モジュール式プラットフォームは、金融機関が必要に応じて機能を追加または更新できるため、例えばメディア上のネガティブな情報のスクリーニングやベンダー審査などに対応可能です。同時に、規制当局は意思決定のプロセスにおける透明性をますます求めています。AIを活用したAMLソフトウェアは、説明可能なAIを提供し、マッチングスコアの計算方法や、特定の警告が発行された/発行されなかった理由を明確に示すことができます。
AMLプラットフォームは、新たな監視リスト、規制の変更、および新興のリスク指標を反映するために、定期的に更新する必要があります。自動更新機能を備えたクラウドベースのソリューションは、最新の状態を維持するのに最適です。最後に、取引量が増加し規制が拡大するにつれ、AMLシステムはそれに応じて拡張する必要があります。AIは、正確性を損なうことなく、大規模なデータセットの高速処理を可能にします。
結論：リスクと信頼性のギャップを埋める
規制環境はますます複雑化していくでしょう。しかし、適切なマネーロンダリング防止ソフトウェアを導入すれば、金融機関は単に規制遵守を維持するだけでなく、リスクと信頼性のギャップを埋めることができます。AIを活用したマネーロンダリング防止ソフトウェアは、規制遵守要件を満たすためのよりスマートで迅速かつ信頼性の高い方法を提供し、同時にビジネス価値を解放し、金融機関は以下のことができるようになります。
- 新たな方針に迅速に適応する
- 偽陽性を削減し、調査の負担を軽減する
- 不正検知の精度向上と顧客のオンボーディングプロセス改善
- 規制当局に対して適切な注意義務を履行し、自信を持って対応する
コンプライアンスが法的義務であり、同時にビジネスの差別化要因となる現代において、インテリジェントで柔軟なAMLソフトウェアへの投資はもはや任意の選択ではなく、必須の要素です。最終的に、適切なAMLソフトウェアは単に機関を保護するだけでなく、自信を持って成長するための力を与えるものです。
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Endnotes
[1] United Nations, “Money Laundering Overview,” 2022, https://www.unodc.org/unodc/en/money-laundering/overview.html
[2] PwC, “From source to surveillance: the hidden risk in AML monitoring system optimization,” Sep 2010, https://www.pwc.com/us/en/anti-money-laundering/publications/assets/aml-monitoring-system-risks.pdf
[3] The European Parliament and the Council of the European Union, “Digital operational resilience act,” December 2022, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32022R2554
[4] Financial Crimes Enforcement Network, “Anti-Money Laundering and Countering the Financing of Terrorism Programs,” July 2024, https://www.federalregister.gov/documents/2024/07/03/2024-14414/anti-money-laundering-and-countering-the-financing-of-terrorism-programs
[5] Financial Crime Academy, “Navigating the Compliance Maze: Understanding European Union AML Laws,” March 2025, https://financialcrimeacademy.org/european-union-aml-laws/
[6] UK Parliament, “Parliamentary Bills: Economic Crime and Corporate Transparency Act 2023,” accessed March 2025, https://bills.parliament.uk/bills/3339
[7] European Commission, “Directive of the European Parliament and of the Council on payment services and electronic money services in the Internal Market,” accessed March 2025, https://www.astrid-online.it/static/upload/psd3/psd3.pdf
