人工知能
偽造品を販売する者たちが人工知能に対抗できなくなるかもしれない
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偽造品の脅威は世界のコミュニティを脅かし続け、専門の取締機関を常に警戒させています。米国シークレットサービスが発表した報告書によると、2023会計年度に、約2,200万米ドル相当の偽造通貨が押収されました。 同年、米国シークレットサービスは偽造に関して約200件の逮捕を行いました。 米国財務省は、偽造紙幣の流通額が7,000万米ドルから2億米ドルの間であると推定しています。
偽造は通貨や紙幣の流通だけでなく、世界中のほぼすべてのサプライチェーンに影響を及ぼす悪意です。報告によると、偽造と海賊行為は毎年約6,000億米ドルものコストを世界経済にもたらしています。
CRISIL (CRISIL.BO ) が実施した調査によると、約90％の消費者が価格が安く入手しやすいという理由で偽造品を選んでいます。このような製品を購入したいという欲求は、これらの高価で高級なブランドがもたらす社会的承認や評価を求める心理にも起因しています。
このような偽造品が日常生活に浸透している環境の中で、法執行機関はそれを阻止しようとしています。世界経済秩序への脅威は厳しい対策を招くでしょう。しかし、現在興味深い展開として、偽造防止の取り組みが最先端のテクノロジーパラダイムを取り入れ始めています。その一つが人工知能（AI）です。
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偽造コインを識別するための画像マイニング技術と機械学習アルゴリズム
カナダ・コンコルディア大学の研究者グループは、独自のフレームワークを発表しました。このフレームワークは画像マイニングと機械学習アルゴリズム技術を活用し、偽造コインを特定する欠陥を検出します。研究は『Expert Systems With Applications』誌に掲載されました。研究者はパターン認識と機械知能センター（CENPARMI）に所属しています。
フレームワークが欠陥を特定する方法について説明する際、コンピュータサイエンス・ソフトウェア工学部の教授であり本稿の指導著者であるチン・スエンは次のように述べました：
「画像技術を用いて、正規のコインと偽造コインの両方をスキャンし、文字や人物の顔など、2次元または3次元の異常を検出できるようにしました。」
CENPARMIのポスドク研究員で本稿の第一著者であるMariam Sharifi Radは、このフレームワークは経済と資源の保護だけでなく、「技術の限界を押し広げ、セキュリティを向上させる」ことでもあると強調しました。
ここで覚えておくべきは、偽造問題はサイバーセキュリティの側面と深く絡み合っており、特に仮想取引が普及しているデジタル時代においては顕著です。
先に引用した米国シークレットサービスの報告によれば、2023年に押収された偽造通貨の量に加えて、サイバーファイナンス関連犯罪から回収された損失は最大で11億米ドルに上りました。サイバーファイナンス犯罪での逮捕者数は1,019人でした。
疑いようもなく、これらの数字は研究者たちが提示するフレームワークが、これまでの偽造防止戦争におけるセキュリティと保護の限界を拡げる助けになるという主張を裏付けています。
しかし、研究者たちは実際にどのようにミッションを達成したのでしょうか？ 彼らの意図はどのように実現されたのでしょうか？ そのためにはプロセスをさらに掘り下げる必要があります。
ファジー概念、半自動画像マイニング、PSOの活用
研究者は偽造コイン検出のために、これら3つのツールを巧みに活用しました。6枚のコイン画像データセットを作成し、研究の中心的リファレンスとして整備しました。画像マイニングシステムの導入はファジーアソシエーションルールに依存し、ブロブ検出手法とリレーションプレディケートを使用しました。この組み合わせシステムは、人間の視点と合致する暗黙の情報を画像から抽出できました。
このフレームワークは、粒子群最適化（PSO）技術も統合しており、しきい値パラメータを動的に再定義し、ファジーアソシエーションの効率を高め、偽造コイン検出システムをより堅牢にします。その結果、さまざまな画像データセットに高い適応性を持つシステムが実現しました。
フレームワークの成果を要約すると、チン・スエンは次のように述べました：
「この手法は、世界中で見られるあらゆる偽造品の検出に利用できます。また、果物やワイン、酒類などの偽ラベルの検出にも使用できます。適用できる場面は多数あります。」
この新しい偽造コイン検出フレームワークは、適切に複製・スケールすれば、世界経済に大きく貢献することは間違いありません。しかし、創始以来偽造通貨対策に成功している別のソリューションとして、ビットコインのようなブロックチェーンベースの通貨があります。
ブロックチェーンベース通貨における不変性の特性
ブロックチェーンベースの通貨とその取引は、不変の台帳という原則に基づいて運用されます。これは、変更不可能な記録保持システムを指します。
ブロックチェーンシステムでは、事実や取引詳細を含む各情報ブロックは対応するハッシュ値で裏付けられます。高度に安全な暗号原理に基づき、このハッシュ値は各ブロックが生成する英数字の文字列で構成されます。
各ブロックは自ブロックと前ブロックのハッシュ値（デジタル署名）を持ち、ブロック同士が絶え間なく遡及的に結合されることで、システムへの介入や既に保存されたデータの改ざんを防止します。
ブロックチェーンベースの通貨において偽造が無意味になるのは、ハッシュ値が逆算できないためです。ユーザーは出力文字列から入力データを復元することはできません。
総じて、ブロックチェーンベースの通貨システムでは、ブロックに記録されたデータを変更または削除することはほぼ不可能です。変更を試みても、次のブロックがハッシュの整合性が失われたとして変更を拒否します。
通貨以外にも、ブロックチェーンの仕組みは日常の生産システムやサプライチェーンにおける詐欺や偽造を防止できます。例えば、欧州委員会はブロックチェーンを活用して、訴訟リスクや消費者被害、売上損失、長期的な評判損失といった負の影響から世界のサプライチェーンを保護することを推奨しています。
ブロックチェーンは世界中の企業における偽造対策のソリューションとなる
欧州委員会は、ブロックチェーン技術がトレーサビリティ向上や、原材料調達からユーザーが完成品を受け取る段階まで、さまざまなサプライチェーンにおける製品・出荷のエンドツーエンド追跡を実現できる役割を認識しています。
ブロックチェーンの実装はスマートタグを通じて行われ、企業はQRコード、RFIDタグ、金属やセラミック表面への署名など、さまざまなスマートタグを利用できます。
上記のタグ方式それぞれに利点があります。例えば、QRコードを利用したシステムは、製造日や企業のウェブサイト、カスタマーケアの電話番号などの情報を企業が転送でき、支払いの実行やシームレスな出荷追跡にも役立ちます。
製品に取り付けられたRFIDタグは、監視エリアに配置された信号をリーダーが受信できるようにし、高効率で移動を追跡します。ただし、導入規模が大きくなるとコストが大幅に上昇し、現実的でないと見なされることが多いです。
高度なソリューションとして、レーザーマーキング機械が市場に登場しています。これらの機械は、金属やセラミック表面に追跡可能なバーコードやグラフィックを組み込むことを支援します。
欧州委員会のブロックチェーンに関する検討に加えて、2022年第7回国際コンピュータサイエンス・計算知能会議で発表された論文は、ブロックチェーン技術を用いた偽造防止システムの開発可能性を検討しました。
この論文は、ブロックチェーン技術を基盤とし、顧客が対応する販売者なしで製品の正当性を検証できるシステムを提案しました。著者らは、Ethereumブロックチェーンが各アイテムの生成と取引を追跡し、真贋の信頼性を確保できるモデル構築に有望であると指摘しています。
ブロックチェーンがサプライチェーンの保護とその周辺イノベーションに果たす役割は、サプライチェーンの保護が必要であることを明確にしています。堅牢に保護されたサプライチェーンは、偽造防止において確実な勝者となるでしょう。
複数の企業が人工知能を活用してサプライチェーンを保護するための研究とリソースに投資しています。以下のセクションでは、そうした企業とそのソリューションをいくつか取り上げます。
#1. IBM
IBMは、自社のソリューションが混乱を最小化し、回復力と持続可能性を備えたサプライチェーン構築に寄与すると主張しています。例えば、IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suiteは、AIベースの最適化・自動化ソリューションで、従来の変革を通じてサプライチェーンの混乱解消を支援します。このソリューションは、サプライチェーンをデジタル化し、回復力と俊敏性を向上させ、実用的なインサイト、スマートなワークフロー、インテリジェントオートメーションにより価値創出までの時間を加速させます。
公開されたベンチマーク数値によれば、このソリューションは商品を店舗から農場まで追跡する時間を7日から2.2秒に短縮します。在庫レベルは18％削減され、無駄とコストが削減されます。さらに、重要なサプライチェーン混乱管理に要する時間も日単位から時間単位に短縮されます。
IBMは、自社ソリューションが食品安全、マルチティアサプライチェーンマッピング、追跡・トレース、サプライチェーン排出管理、サプライヤーリスク・コンプライアンス評価、サプライヤー可視化など、幅広いユースケースに適合すると主張しています。
多くの企業がIBMのソリューションを利用しています。例えば、Antonello Produceは種子から店舗、棚までの農産物トレーサビリティ向上に活用しています。Pietro Coricelliは食品の品質、持続可能な調達、サプライチェーンの透明性を最適化するためにこのソリューションを利用しています。Sonocoは製品品質と命を救う医薬品の有効性を保護するために活用しています。
IBMチームは、ソリューションを日々少しずつ改善し続けています。例えば、最近ではAIを活用して、既存の在庫ソリューションとERPシステムを接続するコントロールタワーソリューションを設計しました。
IBM 価格チャート
#2. Oracle
昨年4月、OracleはAIと自動化機能を導入し、顧客のサプライチェーン管理最適化を支援しました。Oracle (ORCL ) Fusion Cloud Applications Suite全体に新機能を追加し、サプライチェーン計画の加速、運用効率の向上、財務精度の改善を実現しました。具体的なアップデートには、新しい計画機能、使用量ベースの価格設定、リベート管理機能が含まれます。
Oracleのサプライチェーンアプリケーション部門上級副社長兼チーフサステナビリティオフィサーであるJon Chorleyによれば、
「Oracleの統合アプリケーションスイートを利用すれば、組織は財務、人事、顧客体験と同じプラットフォーム上でサプライチェーンデータを管理でき、見積もりから入金までのプロセスを加速し、従来の部門間の壁を取り除くことができます。この包括的アプローチは、AIと自動化が活躍できる環境を創出し、企業が効率性を高め、少ないリソースでより多くを実現することを可能にします。」
ORCL 価格チャート
2024年3月、Oracleは2024会計年度第3四半期の業績を発表しました。四半期売上高は米ドルベース・一定通貨ベースともに前年同期比7％増の133億ドルでした。第3四半期のGAAP営業利益は38億ドル、非GAAP営業利益は58億ドルで、米ドルベース・一定通貨ベースともに12％増加しました。
安全な未来のためのAI活用
偽造、詐欺、悪意のあるコピー品の脅威を根絶するには、AIベースのソリューション活用により大幅な改善が期待されます。
さらに魅力的なのは、サプライチェーンの保護にAIを活用することで、オペレーション全体の他の領域にも利益がもたらされる点です。例えば、倉庫管理が効率化され、運用コストが大幅に削減され、廃棄物や不要な排出の発生範囲が縮小し、在庫管理がより正確になるでしょう。
本物の製品を入手できることに加えて、消費者はより迅速な配送の恩恵を受け、労働者の安全性も向上します。ただし、企業はAIをよりユーザーフレンドリーにするために、トレーニングへのリソース配分を増やし、グローバルサプライチェーンの多数のノードにわたる多様な要素を統合して複雑なオペレーションを簡素化する投資が必要です。
また、これらのシステムとそのパフォーマンスを定期的に監視し、発生する不具合を特定・修正し続ける必要があります。
