投稿者 global-ai-media 
米国の小売業界を中心に、AIを活用した「返品詐欺（Return Fraud）」対策が急速に進んでいます。寛容な返品ポリシーを悪用する不正行為に対し、AIはどのように対抗しているのか。本稿では、グローバルの動向を紐解きつつ、日本の商習慣や法規制、そして「おもてなし」文化の中で、企業がどのようにリスク管理と顧客満足を両立させるべきかについて解説します。
グローバル小売業が直面する「返品詐欺」とAIの役割
米国をはじめとする海外の小売業界では、購入した商品を短期間使用した後に返品する「ワードロービング」や、盗品を返品して現金を騙し取る行為など、いわゆる「返品詐欺（Return Fraud）」が深刻な経営課題となっています。かつては顧客満足度を高めるための「寛容な返品ポリシー」が一般的でしたが、その裏で発生する損失は年間数兆円規模に上るとも言われています。
こうした中、元記事にあるように、小売企業は防衛策としてAI（人工知能）の導入を加速させています。従来のルールベース（「レシートがない場合は不可」など単純な規則）での対応では、巧妙化する不正の手口に追いつけないだけでなく、正当な理由で返品を求める優良顧客まで門前払いしてしまうリスクがありました。現在のAIシステムは、購買履歴、返品頻度、店舗での行動データ、決済情報などを横断的に分析し、高精度な「異常検知」を行うことで、真に疑わしい取引だけをフラグ付けするアプローチをとっています。
日本市場における文脈：不正検知と「カスハラ」対策
日本においては、米国ほど返品文化が一般的ではないものの、EC（電子商取引）の拡大に伴い、返品にまつわるトラブルは増加傾向にあります。特に日本企業にとって重要な視点は、金銭的な損失防止に加え、「従業員の保護」という側面です。
日本の小売現場では、理不尽な要求を繰り返す「カスタマーハラスメント（カスハラ）」が社会問題化しています。現場のスタッフが、自身の判断で返品を断ることは心理的な負担が大きく、トラブルの原因にもなりかねません。ここにAIによる客観的なスコアリングを導入することで、「システム上の判断」として対応の基準を明確化でき、従業員を守ることにつながります。
また、日本の個人情報保護法（APPI）の観点からも、AI活用の透明性が求められます。不正検知のためにどのようなデータを利用しているのか、プライバシーポリシー内で明確に規定し、顧客の理解を得るプロセスが不可欠です。
AI活用のリスク：誤検知と顧客体験（CX）の毀損
一方で、AI導入にはリスクも伴います。最も注意すべきは「フォールス・ポジティブ（誤検知）」の問題です。AIが通常の優良顧客を誤って「不正者」と判定し、返品を拒否してしまった場合、ブランドに対する信頼は一瞬で失われます。「おもてなし」や信頼関係を重視する日本の商習慣において、このダメージは計り知れません。
したがって、AIを「完全自動化された拒絶マシン」として使うのではなく、あくまで「判断支援ツール」として位置づけることが重要です。AIがアラートを出した場合でも、最終的には熟練したスタッフが確認するプロセス（Human-in-the-Loop）を残す、あるいは、いきなり取引停止にするのではなく、まずは注意喚起を行うといった段階的な対応が、日本の市場環境には適しています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバル事例を踏まえ、日本の実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- データの統合と整備が前提：AIによる高度な検知を実現するには、ECサイトと実店舗（POSデータ）の顧客ID統合が不可欠です。サイロ化したデータの解消から着手する必要があります。
- 「防御」を「従業員支援」と再定義する：単なるコスト削減策としてではなく、現場スタッフをカスハラや判断の迷いから解放するためのツールとしてAIを位置づけることで、社内の導入障壁を下げることができます。
- 説明可能性（Explainability）の確保：なぜその取引が拒否されたのか、ブラックボックス化させない工夫が必要です。法的なリスク管理の観点からも、判定ロジックの透明性を保つガバナンス体制が求められます。
- 段階的な導入：まずはバックグラウンドでの分析のみを行い、精度の検証期間を十分に設けること。現場オペレーションに組み込むのは、誤検知率が許容範囲に収まってからにすべきです。