自分の電話が詐欺の拡声器になったように感じているなら、それはあなただけではありません。ロボコール(自動音声発信)は長年問題視されてきましたが、人工知能(AI)によってより巧妙かつ迅速になり、見分けがつきにくくなっています。
Transaction Network Services(TNS)による新しい調査によると、大手通信事業者が発信者番号認証の強化を進める一方で、多くの中小プロバイダーは依然として対応が遅れているといいます。そのため、犯罪者がAI音声によるなりすましロボコールを、口座残高を空にするまで正規のものに見せかけて発信し続ける余地が十分に残っているのです。
時計の針を2019年まで戻すと、米国の議員たちはTRACED法を可決しました。目的はシンプルで、詐欺師が発信者情報を偽ることを難しくすることです。その技術的な解決策がSTIR/SHAKENでした。これは電話網が発信者情報を暗号署名し、下流のプロバイダーが発信者番号の信頼性を検証できるようにする、覚えやすい名前を持つ一対の規格です。
建前上は、大手通信事業者にとってはかなりうまく機能しています。TNSの報告によると、2025年にTier 1ネットワーク間の音声トラフィックの約85%がSTIR/SHAKENで署名されており、そのうち93%が最高位の「A」認証を受けていました。エコシステム全体がこの水準であれば、なりすましは格段に難しくなるはずです。
なりすましがいまだに通用する理由
同じ報告書では、より小規模あるいは専門特化型の通信事業者が多い下位層のプロバイダーの大半が、その保護水準にまったく及んでいないことも明らかになりました。平均すると、必須とされる暗号署名を使用しているのはわずか約20%の通話にとどまります。つまり、5件のうち4件は事実上「未署名」のままネットワークを通過しているということです。
これには理由があります。連邦通信委員会(FCC)は、他のロボコール対策措置を実施することを条件に、特に超小規模事業者や衛星通信事業者に対して猶予期間を認めてきました。とはいえ、結果として実装状況にはばらつきが生じています。
詐欺師の視点から見れば、これは好都合です。サイバー犯罪者はすでにAIを使い、ますます巧妙かつ大規模なロボコール攻撃を展開しており、たとえ強力な認証を通過した通話であっても、通信経路の他の部分が脆弱であればなりすましや悪用が可能であることを知っています。
AI音声クローンは、わずか数秒分の元音声さえあれば作成できます。これを発信者番号のなりすましや、データ漏洩で入手した個人情報と組み合わせれば、詐欺師はあなたの銀行を装った着信を、あなたの名前や個人情報を知っている落ち着いた聞き覚えのある声で演出できてしまいます。
ロボコールの送信コストはほとんどゼロに等しいものです。インターネット通話を使えば、詐欺師は数セントで何千もの番号にダイヤルできるため、これほどまでに件数が膨れ上がっています。業界の推計によれば、米国の消費者は2025年に約550億件のロボコールを受け、2026年には600億件に迫る見通しです。これは1つの国だけで1日あたり約1億6,000万件の迷惑電話に相当します。世界全体で見ると、その数は年間約3,850億件の迷惑電話・ロボコールに達するとされています。
身を守るためにできること
通信網自体がまだ移行過程にあり、攻撃者の手口が一部の通信事業者よりも速いペースで進化している中、消費者として現実的に取れる対策とは何でしょうか。
いくつかの習慣は、今も大きな効果を発揮します。
- 緊急性を煽られたら疑ってかかること。正規の組織が、支払いや認証情報、リモートアクセスについて電話口で即座の判断を求めることはまずありません。一度電話を切り、公式サイトで確認した番号にかけ直しましょう。
- 発信者番号は証拠ではなく、あくまで手がかりとして扱うこと。番号に見覚えがあったり、カードやウェブサイトの表示と一致していたりしても、なりすましである可能性があります。
- 予期していない自動音声メニューでボタンを押したり、指示に従ったりしないこと。多くのロボコールは「オペレーターにつなぐには1を押してください」という誘導を、本格的なソーシャルエンジニアリングの入り口として使っています。
- 着信拒否・スクリーニングツールを活用すること。お使いのスマートフォン、通信事業者、セキュリティアプリには、既知の迷惑番号をブロックしたり、見知らぬ発信者を留守番電話に転送したり、不審な着信にラベルを付けたりする機能がすでに備わっている場合があります。
そして最後に――ここは私たちがお役に立てる部分ですが――応答したり折り返したりする前に、私たちのScam Number Checkで不審な番号を確認してください。
詐欺師は、あなたが思っている以上にあなたのことを知っています。
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翻訳元: https://www.malwarebytes.com/blog/news/2026/07/ai-robocalls-why-caller-id-is-still-lying-to-you