💡 はじめに：ECビジネスを脅かす「フレンドリーフロード」とは？
近年、ECサイト運営者が頭を悩ませる問題のひとつが「フレンドリーフロード（Friendly Fraud）」です。
これは、正規の顧客が購入後に「支払いが心当たりがない」としてチャージバックを申請する詐欺行為のこと。
決済プロセスをすり抜けてから問題化するため、従来の不正検知システムでは防ぎにくいのが現状です。
そんな中、Chargeflow Prevent は新しいアプローチでこの課題を解決しようとしています。
AIとネットワーク知識を活用し、支払い後・発送前のタイミングで不正を検知するというユニークなモデルを採用しています。
🚀 Chargeflow Preventとは？
Chargeflow Preventは、イスラエル発のフィンテック企業Chargeflowが開発した
チャージバック防止プラットフォームの一部機能です。
同社はもともと「チャージバック争い自動化ツール」で知られていましたが、
Preventではさらに一歩進んで、“争いになる前に防ぐ”という思想を実現しています。
主な特徴
- 支払い後・発送前の自動リスク評価
- AIによるスコアリング（300〜850点）
- 疑わしい取引への「Verify」フロー（追加認証）
- ShopifyやStripeなど主要EC/決済プラットフォームとの統合
- 初期1000トランザクションまで無料トライアル
👉 公式サイト：https://www.chargeflow.io
🔍 なぜ「発送前検知」が重要なのか？
従来の不正検知は「決済前」や「決済時点」に焦点を当てていました。
しかし、フレンドリーフロードは“支払い自体は正規”であるため、カード会社の検知をすり抜けてしまいます。
発送後にチャージバックが起きると、
- 商品・送料・人件費の損失
- カード会社への手数料負担
- アカウントリスク（決済サービスからの警告・凍結）
など、多大なコストが発生します。
Chargeflow Preventは、この「発送前」という決済完了後の空白地帯にAIによる防御層を挟むことで、
実損を防ぐ最後の砦となるのです。
🧠 仕組み：Chargeflow PreventのAI分析プロセス
Chargeflow Preventは以下のステップで動作します。
- トランザクションデータの収集
- 顧客情報、デバイス指紋、IP、住所、過去の購入履歴などを解析。
- AIによるリスクスコアリング
- 各取引に300〜850点のスコアを付与。
- Verifyフローによる再確認
- 中間スコア帯（やや疑わしい）注文には、追加確認を要求（SMSやメール認証）。
- 自動判断＆処理
- 高リスク：自動キャンセル
- 低リスク：即時承認
- 中間：Verifyへ遷移
- ダッシュボードで可視化
- 全取引のリスク傾向や検知精度を一元管理。
⚖️ メリットとデメリットの整理
✅ メリット
- チャージバックを最大90％削減（公式実績）
- 発送前に防げるため、損失リスクを根本から低減
- 自動化による人件費・時間コスト削減
- 正規顧客の体験を損なわない柔軟な運用
- Shopifyなど主要プラットフォームとの連携が容易
⚠️ デメリット
- 誤検知リスク：AIが未学習のデータに過敏反応することも
- 導入初期のチューニング負荷：自社データへの最適化が必要
- Verify手続きによる離脱率上昇の可能性
- データプライバシー対応（GDPR等）への配慮が必須
🥊 競合サービスとの比較
| サービス名 | 特徴 | Chargeflow Preventとの違い |
|---|---|---|
| Justt | チャージバック後の争い自動化 | Preventは「争い前」に検知 |
| Sift | 決済時点のAI不正検知 | Preventは「発送前」タイミングに特化 |
| Chargebacks911 | 証拠提出や返金交渉支援 | Preventは予防に重きを置く |
| Stripe Disputes | 決済プロバイダ主導の争い対応 | Preventは独立的に運用可能 |
dailyhack.devとして注目すべきは、Preventが「予防×自動化」のハイブリッドモデルを採用している点です。
争いが起きてから戦うのではなく、「発生しない状態を作る」という思想が明確に貫かれています。
🧩 導入ステップと実務的ポイント
- チャージバック発生状況の分析
- 自社の被害額や理由コードを洗い出す。
- パイロット導入
- 小規模範囲（1カテゴリ・1地域など）でテスト運用。
- モデル調整
- 誤検知率・承認率のログを分析し、AI閾値を最適化。
- 全面展開
- 運用チームを整備し、確認・承認フローを定義。
- 継続的改善
- AIモデルを定期再学習し、新たな詐欺傾向に適応。
💼 導入効果シミュレーション（架空事例）
| 指標 | 導入前 | 導入後（想定） | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 月間チャージバック発生件数 | 20件 | 3件 | -85% |
| チャージバック損失額 | 50万円 | 8万円 | -84% |
| オペレーション工数 | 100h/月 | 40h/月 | -60% |
仮に月商1000万円規模のECであれば、年間30万円以上の損失削減が期待できます。
🧭 まとめ：予防こそ最大の防御
Chargeflow Preventは、「決済完了後・発送前」という見落とされがちな領域にAIの目を導入することで、
EC運営者が“本来のビジネスに集中できる環境”を取り戻すことを目指しています。
💬 筆者コメント（dailyhack.dev編集部より）
実務的な観点では、「Prevent × Chargeback Automation（争い対応）」の併用が最適解です。
予防＋回収の二層構えでチャージバックリスクを最小化する戦略が、これからのECでは必須になるでしょう。
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この記事は、dailyhack.dev編集部が独自にリサーチ・執筆したものです。 製品の仕様や価格は執筆時点（2025年10月）時点の情報に基づいています。