Extendは、開発者やAIエージェントが文書を判断材料に使う前にその真正性を評価できる、文書不正検知APIの「Extend Verify」を発表しました。
企業がAIエージェントに任せたい業務の多くは、文書から始まります。
- 銀行取引明細書が融資判断の根拠になる
- 請求書が支払い処理のきっかけになる
- 領収書が保険金請求の裏付けになる
企業は文書の不正を見抜くために、人間の審査担当者によるチームに頼っています。しかしAIの登場により、人間の目では見分けられない偽造文書が極めて簡単に作れるようになりました。不正が審査をすり抜け、融資や保険金請求、身元調査の承認に使われてしまえば、企業に数百万ドルの損失をもたらす恐れがあります。
エージェントにより大きな自律性を与えるには、この信頼の壁を越えられるようにする必要があります。Extend Verifyによって、当社はオールインワンの文書処理プラットフォームに文書の真正性評価機能を加えました。これにより、エージェントは不審な入力に基づいて行動する前に、それを検知できます。
ExtendのCEOであるKushal Byatnal氏は、次のように述べています。「企業が求めているのは、文書を検索するだけのエージェントから、実体経済で実際に業務を進めるエージェントへの進化です。そのためには、エージェントが行動の根拠とするエビデンスへの信頼が欠かせません。Verifyを使えば、開発者はパイプラインに文書の真正性チェックを組み込めます。不正による損失を防ぎ、人間による審査の難しさを緩和し、エージェントの導入規模を拡大できます」
パイプラインに組み込まれた文書の真正性チェック
Extend Verifyは、視覚的な内容、ファイル構造、改訂履歴を調べます。専用モデル、フォレンジックチェック、エージェントによる分析を組み合わせ、不審なシグナルを特定します。検出対象は次のとおりです。
- AI生成文書: 正規の記録に似せて作られた偽造文書。
- 局所的なAIによる改ざん: 本物の文書の特定の項目や領域に加えられた変更。1文字単位の編集も検出します。
- 従来型のデジタル編集: PDF編集ソフトによるテキストの差し替え、画像の上書きなどの改変。
- 署名後の変更: 電子署名の後に文書が変更された形跡。
Verifyは、検出したシグナル、リスク評価とスコア、説明、追跡可能なエビデンスを返します。企業はこれらの結果をもとに、追加の審査が必要な文書を判断できます。
Verifyの性能
文書の不正検知には、不審な入力を捕捉しつつ、正規の文書に対するアラートでチームを疲弊させないことが求められます。難度の高いベンチマーク評価では、Verifyは偽造文書の96.3%を正しく検知しました。その際の偽陽性率は4.0%でした。
この評価では、Verifyが偽造文書を見抜く頻度と、正規の文書を誤って不審と判定する頻度の両方を測定しています。これらの指標は、不正の可能性を検知することと、追加審査が必要な文書の量とのトレードオフを、企業が見極める助けになります。
貸金業者であれば、Verifyは収入関連書類への不審な変更を、与信判断に使われる前に指摘できます。支払い担当チームであれば、改ざんされた請求書を支払い承認の前に見つけ出せます。保険会社であれば、偽造の疑いがある領収書を、保険金の支払い前に特定できます。
開発者は、VerifyをAPI経由で単独で利用できます。すでにExtendで文書の解析、分割、抽出を行っているパイプラインに追加することも可能です。文書処理と真正性チェックを組み合わせることで、エージェントやアプリケーションは構造化された情報と、その情報の出どころに関するエビデンスの両方を得られます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/10/20/extend-verify/
