詐欺電話を端末AIで検知 音声をクラウドに送らず精度90％以上
増加する特殊詐欺への対策を目指しマクニカとElithは、固定電話の通話中に会話内容や文脈を解析し、特殊詐欺の兆候を検知する端末AIの概念実証を実施した。音声データをクラウドに上げないためプライバシーを守った状態で検知でき、実証では90％以上の判定精度を確認したという。
特殊詐欺による被害が深刻化する一方、クラウド上で通話音声を解析する構成には、音声データの外部送信に伴うプライバシー上の懸念がある。そこでマクニカとElithは、固定電話の通話中に会話内容や文脈から特殊詐欺の兆候を検知するEdge AI（端末機器に直接搭載したAI）のPoC（概念実証）を実施した。
Edge AI概念実証のイメージ（出典：マクニカリリース）
実証で90％以上の判定精度 音声データのプライバシーを守ったまま分析
今回のPoCでは、USBスピーカーフォンなどから入力した通話音声を、ホームゲートウェイなどを想定した端末側でリアルタイムに解析する。公開されている音声データを用い、オレオレ詐欺や公的機関をかたる詐欺、コールセンター型詐欺など複数の特殊詐欺シナリオと一般会話を対象に評価した。
電話番号を基にした従来の迷惑電話対策に加え、受電後の会話内容から詐欺の兆候を捉える構成を検証した形だ。
両社がEdge AIに着目した背景には、クラウドで通話音声を解析する場合の音声データ送信に伴うプライバシー面の懸念や、サーバ、クラウド利用に伴う運用負担がある。今回の構成ではAI推論を端末側で処理するため、音声データをクラウドに送信する必要がない。
検証では、BroadcomのNPUを搭載したPON MAC SoC（光回線向けの通信制御機能を集積した半導体）の評価ボードを使い、PoC用に構築した環境で90％以上の判定精度を確認したという。
一方、今回の90％以上という判定精度はPoC環境での評価結果であり、実際の利用環境では、通話品質や会話内容などの条件によって性能が異なる場合がある。両社は今後、評価シナリオの拡充やAIモデルの性能向上に加え、通信事業者や通信機器メーカーとの連携を通じて、実際の利用環境を想定した検証を進めるとしている。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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