AIの顔をした偽リクルーター。仕事を持ちかけてくる相手を確かめる方法

いまの手口

FBIが2025年に受け付けた雇用詐欺の相談は24,688件。2023年の15,443件から大きく増えています。¹別に通報を集めている米連邦取引委員会（FTC）によれば、2025年に求人・副業系の詐欺でお金を失った人の3人に1人が、 きっかけはSNSだったと答えています。²FTCが2026年4月に出した注意喚起は、いまの台本をこう描いています。 有名企業の「リクルーター」から、頼んでもいないSMSやWhatsApp、Telegramのメッセージが届く。 仕事の中身は「オンライン評価員」のようにあいまいで、仕事内容より先に報酬の話が出てくる。 リンクを押させるのではなく、「YES」と返信するよう求めてくる。³お金の話はそのあとです。小切手を入金して差額を送り返す。あるいは、ありもしない「タスク」の報酬を引き出すために自分のお金を入れる。 FTCの原則は短い。稼ぐためにお金を払ってはいけない。

日本でも、名前を変えて同じことが起きています。 国民生活センターに寄せられた「簡単なタスクで稼げる」副業の相談は、2020年度の1,341件から2023年度には3,694件へ。 SNSがきっかけの割合は23％から63.4％に上がり、契約・支払いの平均額は約28万円から約76万円に増えました。⁴2026年5月には、20〜30代で被害が急増していると改めて注意を呼びかけています。 消費者金融から借りさせ、そのお金を暗号資産に換えて送らせた事例も紹介されています。⁵

顔写真がAI生成になりやすい理由

2022年、スタンフォード・インターネット観測所の研究者ルネ・ディレスタ氏のもとに、 「キーナン・ラムジー」と名乗る人物からLinkedInで営業のメッセージが届きました。プロフィール写真がどうもおかしい。 同僚のジョシュ・ゴールドスタイン氏とNPRが調べると、AIで作られたとみられる顔写真を使ったLinkedInのプロフィールが1,000件以上見つかり、 勤務先として70社を超える企業の名前が挙がっていました。⁶これらは営業目的のアカウントで、詐欺ではなく、NPRも違法行為は確認していません。 それでも、損得の構図ははっきり見えます。生成した顔はタダで、誰のものでもなく、いつか本人が見つけて苦情を言うこともない。

しかも、見る側に効きます。2022年に米科学アカデミー紀要（PNAS）に載ったナイチンゲール氏とファリード氏の研究では、 参加者はStyleGAN2で作った顔と本物の顔をほとんど見分けられず、生成された顔のほうを平均7.7％「信頼できそう」と評価しました。⁷見知らぬ相手にお金の話を続けさせたい側にとっては、都合のいい性質です。

三つ目の理由が、調べ方にいちばん関わります。実在の人の写真を盗んだ場合、画像検索をかければ本人のプロフィールに同じ顔が見つかる。 生成された顔には、探すべき元の写真がありません。検索結果はゼロ。 そしてゼロという結果は、安心してはいけない場面で人を安心させてしまいます。

2022年の見分け方はもう古い

スタンフォードの研究者たちは、多くのプロフィールを目で見つけました。 どの写真でも目の位置がぴったり同じ、イヤリングが片方だけ、髪が背景に溶けている。⁶これはGANと呼ばれる生成モデルの癖で、切り抜いて位置をそろえた顔写真から学習していたことに由来します。 LinkedInがファリード氏と行った2023年の研究は、そのそろい方がどれほど強いかを示しました。 GANで作ったプロフィール写真400枚を重ねて平均すると、くっきりした顔が浮かぶ。本物400枚では、ぼやけるだけ。 この研究の検出器はStyleGANの顔の99.6％を見つけ、本物の写真を誤って判定したのは1％でした。 ただし著者自身、Stable Diffusionで作った顔にはうまく通用しなかったと報告しています。⁸その後の論文では、拡散モデルの顔や128×128ピクセルの小さな画像にまで対象を広げています。⁹

素直に読むと、数年前の安価な顔はプラットフォームがかなり捕まえられるようになり、 それに代わった拡散モデル製の顔写真はずっと手ごわい、ということです。 目の位置やイヤリングを探して見つかるのは、道具を更新していない詐欺師くらい。 それ以外についてはいまも使える見分け方が参考になりますが、使えるサインは年々減っていきます。

別々の問いに答える二つのチェック

画像検索とAI写真チェックは、同じ作業のように扱われがちです。実際は違う。 画像検索が答えるのは「この写真は他の誰かのものか」。 AI写真チェックが答えるのは「この顔に生成や加工の痕跡があるか」です。

順番は画像検索が先。別の名前で同じ顔が見つかれば、それで答えが出ます。 盗まれた本物の写真は本物に見えるので、検出ツールを使っても上乗せできる情報はわずかです。 検索で何も出てこなかったときこそ、写真チェックの出番。 サムネイルではなく元の大きさの画像を開き、顔一人分に切り抜いて、人物写真をスコア化するツールにかけます。 私たちのMaat Scanは、人物写真に見られるAI生成・加工の兆候を0〜100でスコア化します。 判定ではなく、統計的な参考情報です。

スコアを正しく読むための注意が二つ。 本物のリクルーターでもAIのヘッドショットアプリを使う人は大勢いるので、高いスコアは「別の方法で本人を確かめる理由」であって、詐欺の証拠ではありません。 逆に低いスコアは、そのプロフィールの向こうにいる人が名乗ったとおりの人物かどうかについて、何も語りません。 写真は証拠の一つにすぎず、最後のセクションの確認のほうが重みがあります。

LinkedInが見せてくれるようになったもの

LinkedInは2024年4月、リクルーター向けの認証バッジを始めました。 認証済み企業の業務用メールアドレスか、CLEARなどの提携先を通じた本人確認が条件です。¹⁰2026年9月23日には機能が増えました。認証済みの企業ページは、そこで働いていると偽るアカウントを外せる。 会員は同僚の職歴を「一緒に働いた」と保証できる。 一部の企業では、現在の勤務先として登録する前に職場の確認を求める仕組みも試験中です。 LinkedInによれば、これまでに1億1,500万人の会員と70万社以上の企業が認証を済ませています。¹¹

バッジは、書いてあるとおりの意味で読むこと。確認した時点での本人や勤務先を示すだけで、意図については何も言いません。 バッジがないことも詐欺の証拠にはならない。設定していない本物のリクルーターはたくさんいます。 それでも、企業ページに名前があり、職場の認証バッジも付いているリクルーターは、詐欺師が偽るには高くつく確認を通っています。 顔写真についてのどんな判断よりも、そちらのほうが頼りになります。

返信する前の5分間

求人詐欺の多くは、写真を調べるずっと前に、次のどれかで引っかかります。

• どうやって連絡してきたか。仕事の話がいきなりSMSやWhatsApp、Telegramで届いたら、それがFTCの挙げる最初の危険信号です。³
• お金が相手のほうへ流れていないか。登録料、機材代、入金して一部を返す小切手、お金を入れるタスク。どれか一つでも出たら手を止める。
• その求人は企業自身の採用ページに載っているか。送られてきたリンクではなく、自分で探して確かめる。
• 企業を通じてその担当者に連絡がつくか。メッセージに書かれた連絡先ではなく、企業サイトの代表電話やメールを使う。
• プロフィールに何が見えるか。作られてからの期間、つながりや投稿の様子、職場の認証バッジの有無、企業ページに載っているか。
• そして写真。まず画像検索、何も出なければ写真チェック。

すでにお金を払った、あるいは身分証の画像を送ってしまった場合は、まず銀行に連絡し、それから相談・通報を。 日本なら消費者ホットライン188、警察相談専用電話#9110。⁴アメリカならReportFraud.ftc.gov³とic3.gov¹です。 そのころには相手はもう消えているでしょう。それでも通報は、次の誰かに届く注意喚起の材料になります。