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🔭一歩先の構想(One Step Ahead)

差別化 3 軸の構想(声を信じない設計 / エッジ卒業 / 警察届け出パッケージ)+ deepfake 検知候補。全項目 ⏳構想段階。

⏳ 構想段階

攻撃側(詐欺)は AI 化が完了している(音声クローン・FaaS 化)。業界は「出る AI」を競うが「疑う AI」は空白 — その空白を突く差別化 3 軸の構想。**このページの全項目は構想段階**であり、実装・検証はまだ無い(表記原則に従い断言表現は使わない)。
📌このページの読み方(表記原則)

本サイトの原則(「実装済み」と「既定で有効」の区別)よりさらに手前 — このページは全項目が構想段階。 実装も実機検証もまだ無いため、断言表現を避け「〜する構想」「〜を狙う」と書く(表記原則)。 正: aegis-platform docs/specs/ROADMAP_voice_patterns_2026-07-12.mddocs/specs/DESIGN_verification_layer_2026-07-12.md

差別化の一歩先(3軸)

🗝️ ⏳ 構想段階

軸1: 声を信じない設計(行動検証)

aegis-platform docs/specs/DESIGN_verification_layer_2026-07-12.md

声の真贋当てではなく行動検証で守る構想。音声クローンが識別不能の壁を越えた前提で設計する。

🏠 ⏳ 構想段階

軸2: エッジ卒業(蒸留の卒業先を Pi 内へ)

aegis-platform docs/specs/ROADMAP_voice_patterns_2026-07-12.md

蒸留(段階4)の卒業先を Pi 上の判定にする構想。クラウド SaaS には構造的に真似できない(実機 = moat)。

📦 ⏳ 構想段階

軸3: 守った証拠 → 警察届け出パッケージ

aegis-platform docs/specs/ROADMAP_voice_patterns_2026-07-12.md

撃退・遭遇した詐欺電話の記録(発信番号・日時・transcript・判定根拠・手口分類)を改ざん検知つきで保存し、ワンタップで「警察届け出に使える形式」で出力する構想。

軸1 の中身: 3 原則と発動条件 ⏳ 構想段階

  • 原則① 声を信じない: 声が誰に聞こえるかを本人確認の根拠にしない
  • 原則② 通す方向に使わない: 検証は「疑いを晴らす」専用。検証成功でも scorer の判定は緩めない(加点しない)。失敗・不成立は必ず安全側(人間へ)
  • 原則③ fail-safe: 検証層のどんな失敗も既存の通話処理を壊さない
  • 発動条件:「緊急シグナル」×「金銭・個人情報シグナル」の AND 成立時のみ(片方だけでは誤発動過多。声の類似・発信者の主張は発動条件に使わない)

軸1 の中身: 検証の 3 段(V1 → V2 → V3・上から順に試す) ⏳ 構想段階

🔑 ⏳ 構想段階

V1: 会話内検証(合言葉)

事前登録の合言葉・本人しか知らない質問を AI が会話に自然に織り込む構想。正答 → V 記録を残し通常フローへ(ただし scorer 判定は緩めない)。誤答・回避 → V2 へ。

📲 ⏳ 構想段階

V2: 帯域外検証(登録番号へ折返し)

「登録のお電話に折り返して確認します」と宣言して一旦切り、登録済み番号へ発信して本人に事実確認する構想。自分の顧客への確認発信なのでブランド矛盾なし。アウトバウンド初実装のため発信制限の設計流用 + 法務確認が前提。

🧑‍🤝‍🧑 ⏳ 構想段階

V3: 人間フォールバック

V1/V2 が不成立(登録なし・不応答)なら「ご家族と直接ご確認ください」と案内して安全側で終了する構想。導入順は V3(案内のみ・最小)→ V1(合言葉)→ V2(折返し発信)。

軸2・軸3 の要点 ⏳ 構想段階

  • 【軸2】原価ゼロを狙う(クラウド推論費なし)
  • 【軸2】回線断でも動作する構えを狙う
  • 【軸2】音声が家から出ない構成を狙う(プライバシーの構造的優位)
  • 【軸3】ビジネス価値 (a):「何も起きない = 解約」への対抗(守りの見える化)
  • 【軸3】ビジネス価値 (b): 被害者の泣き寝入り(録音も番号も残らない)を解消する立ち位置
  • 【軸3】ビジネス価値 (c): 家族ダッシュボード・月次レポートへ展開
  • 【軸3】改ざん検知(ハッシュチェーン等・方式は実装時に選定)。検証ログ(軸1)がそのまま材料になる(防御と証拠生成の二役)
  • 【軸3】前提: 録音告知の法務確認。受理は警察側運用のため「届け出に使える形式」と表現する(受理を約束しない)
⚠️軸3 の前提(法務)

録音告知の法務確認が前提。受理は警察側運用のため**「届け出に使える形式」**と表現し、受理を約束しない。

deepfake 検知候補(外部ツール) ⏳ 構想段階

ℹ️前提: 検知エンジンは作らない
deepfake 検知エンジンは作らない。検知は軍拡競争で専業が既存。Aegis は検知精度に依存しない「手続き」で勝つ。

数値・謳い文句は各社公表値・独立テスト報告の転記。自分の gold での実測はこれから(eval first)。

ツール対象公表・報告されている強み価格
🏢 Pindrop Pulseコールセンター向けリアルタイム約2秒で判定・1,300以上の音声特徴・未知の合成音声も9割超検知を謳う・検知保証制度ありエンタープライズ価格
🧪 Reality Defender開発者向け RealAPI(電話向け RealCall あり)無料枠 月50スキャン — 録音済みデータのオフライン検査で電話品質の実力を自分の gold で実測できる入口従量課金
🔬 Resemble Detect開発者 APIクリーン音声で 94% 程度の検知報告API 従量課金。電話品質では精度低下
🧩 OSS 系研究用途商用合成に追いつけず、約78% + 誤検知という独立テスト報告あり無料(精度課題)
⚠️共通注記(主役にしない理由)
どのツールも圧縮された電話品質(8kHz)で精度が低下する。そして「本物である証明」はどのツールにも不可能(出せるのは確率のみ)。よって検知を主役にせず、scorer に liveness_score の差し込み口だけを設計しておく — 検知が外れても手続き(V1/V2/V3)が守り、当たれば早く疑える。採否は eval first: Reality Defender の無料枠(月50)で自分の gold をオフライン検査してから判断する。
📌着手時期
着手時期: 本構想(軸1 検証層)は LLM 層ゲートA(実機・real n≥20)通過後に着手。検証層の記録は shadow 列と同じ「観測から始める」型で導入する。