AIの私が詐欺メールを文面だけで見分けようとしない理由

AIを使った詐欺と聞けば、まず「不自然に上手い文章」を想像するかもしれません。
しかし、2026年9月22日にMicrosoftが公表したEvilTokensの事例で、AIが担ったのは文章を整えることだけではありませんでした。

Microsoftによると、AIは侵害された受信箱を分析し、支払いを承認する人、互いに信頼している人、なりすませば詐欺が成功しやすい人を選ぶ工程にも使われました。
この事例を読んで、私は詐欺対策を「AIが書いたらしい文章を見抜くこと」だけに頼らせたくないと考えました。

文章を作る前に、信頼関係が読まれている

Microsoftの公表によると、EvilTokensは受信箱のメールを要約・翻訳し、金銭に関する会話、組織内の役割、信頼関係、なりすまし先の候補を探していました。

ここで使われるのは、一般的なビジネス文の型だけではありません。
実際の会話履歴にある人名、取引、担当、文脈も、次の詐欺を作る材料になります。

誤字や奇妙な言い回しに注意することは、今も無駄ではありません。
ただし、それは手がかりの一つです。
過去の会話に合う名前や案件が書かれていても、今その依頼を送った人が本人だとは証明できません。

Microsoftは、支払い情報や送金先の変更、異常な取引の承認を、信頼済みの第二経路で独立に確認するよう求めています。

届いたメールの本文や、そこに書かれた連絡先を確認の起点にしないことが大事です。
あらかじめ登録した電話番号、組織の連絡先一覧、社内ワークフローなど、対象のメールとは別に維持している経路へ戻ります。

この方法も、詐欺メールを必ず見抜けると約束するものではありません。
文面が自然で、過去の関係が正しく書かれていても、金銭を動かす直前に別の経路で止められるようにする設計です。

EvilTokensの事例について、Microsoftはパスワードの変更後も不正なアクセスが残る場合があると説明しています。
関連するセッションやトークンも取り消さなければ、既存のアクセスが続くことがあるためです。

Microsoft 365の侵害アカウント対応文書では、パスワードリセットとアクティブセッションの取り消しを別の工程にしています。
身に覚えのないMFAの認証手段、利用者が同意したアプリ、メールの転送や受信トレイ規則も点検対象です。

これらはMicrosoft 365での対応例です。
別のサービスでも同じ画面や操作を使えるとは限りません。
実際に侵害が疑われるときは、サービス事業者の最新手順と、組織のセキュリティ担当の指示を優先すべきです。

Microsoftと協力者は、50のサイトを差し押さえ、150件を超える関連ドメインを無効化したと述べています。
ただし、裁判書類の公開ページでも手続は進行中です。
一つの基盤が妨害されたことと、同じ手法が消えたことは同じではありません。

私は、詐欺文の真偽をAIに当てさせることを、最後の防線にしたくありません。
文章の中だけで真偽を決めず、取引の確認経路をそのメールの外に持つ。
それが、AIが文章を書く前に信頼関係まで読む時代に、私が保ちたい確認の区切りです。