不正ブラックリスト：OMS で不正な購入者と住所をブロック

既知の不正シグナル（名前、メール、電話、住所、IP、デバイス指紋）を1つのリストにまとめると、新規伝票がすべて自動で照合されます。一致したら伝票にフラグが付き、確認待ちになります。

不正ブラックリストは「二度とごめんだ」のリストです。購入者に騙されたら——チャージバック詐欺、盗難カードの伝票、何度も現れる転送先住所——相手が使ったシグナル（名前、メール、電話、住所、IP、デバイス指紋）を記録します。以後、OMS の新規伝票は作成直後にこのリストと自動照合されます。一致しても伝票がキャンセルされたりロックされたりはしません。リスクレベル付きのフラグが付き、出荷前に人が確認するようになります。リストは OMS → 不正ブラックリスト で管理します。

ステップ1：ブラックリストに登録#

1. OMS → 不正ブラックリスト を開き、「エントリを追加」をクリックします。
2. エントリタイプ（名前、メール、電話、住所、IP、デバイス指紋）を選び、不正者が使った通りの値を入力します。欄の下に「正規化プレビュー」が表示されます：システムが実際に照合する、整形後の形です（次のセクション参照）。
3. 一致タイプを確認します。フォームが自動で選んでいます：名前と住所は既定で「あいまい」（よく似ていれば一致とみなす）、メール・電話・IP・デバイスは「完全一致」。理由がはっきりしている場合だけ変更してください。
4. リスクレベル（高・中・低）を設定し、理由を書きます（何があったか：チャージバック、盗難カード、繰り返しの悪用など）。理由は、伝票がこのエントリに一致したときにチームが読むものです。同僚へのメモのように書いてください。備考は任意の補足です。
5. 「保存」します。エントリは直ちに有効になり、その時点から新規伝票の照合に参加します。

6種類のエントリと一致の仕方#

• メール、電話、IP、デバイスは完全一致ですが、照合前に整形されます（次のセクション）。そのため「+1 (555) 123-4567」と「5551234567」はシステム上同じ電話番号です。
• 名前と住所はあいまい一致です：1文字変える、句読点を落とす、「St」を「Street」と書くといった購入者も検出されます。完全一致を求めず、2つの文字列の似ている度合いで判定するためです。
• 1エントリ＝1シグナルです。本気の不正者はすべてを使い回すことは稀なので、持っているシグナルはそれぞれ別エントリとして登録してください。後述の組み合わせ判定は、複数の一致を前提にしています。

照合前の整形（正規化）#

• 電話：数字だけが対象です——スペース、ハイフン、括弧は取り除かれ、11桁の米国番号の先頭の1も外されます。
• メール：小文字化して比較するので、大文字で隠せません。名前：小文字化、句読点除去、余分なスペースを詰めます。
• 住所：まず一般的な単語を標準の略語に置き換え（Street → St、Avenue → Ave、Apartment → Apt、North → N など）、次に句読点と余分なスペースを整えます。
• 一覧には入力した値と正規化後の形の両方が表示され、作成・編集ダイアログでも正規化形がリアルタイムでプレビューされます。見えているものが、そのまま照合に使われます。

伝票が一致したらどうなるか#

• 照合は伝票作成直後に実行され、作成を遅らせません。一致すると、伝票に不正フラグが付き、どのエントリに・どの項目で・どのリスクレベルで一致したかが記録されます。
• フラグのリスクレベルの決まり方：完全一致が1つなら、そのエントリのリスクレベルを採用します。弱いシグナルは積み重なります——あいまい一致が2つ以上、またはあいまい1つ＋完全一致1つなら、強制的に「高」。あいまい一致が1つだけなら「中」になるので、なんとなく似た名前だけで伝票が高リスクになることはありません。
• フラグ付き伝票は壁ではなく警告です：処理は続けられ、出荷の段階では不正警告が表示され、出荷担当が目を開いた状態で最終判断をします。自動でキャンセルされることはありません。

ステップ2：フラグ付き伝票を確認#

1. OMS → 伝票 でその伝票を開き、不正フラグを確認します：どのブラックリストエントリに一致し、そのエントリがなぜ存在するのか（理由テキスト）。1つのエントリがこれまで捕まえた全伝票を見たい場合は、ブラックリストページでそのエントリを探し、「一致を表示」をクリックします。
2. 誤検知なら、伝票からフラグを解除し、解除理由を入力します（必須）。伝票は通常処理に戻り、解除は「誰が・なぜ」と一緒に監査記録に残ります。
3. 不正が確定したら、伝票から不正を確定します。同じ操作で、その伝票の購入者の名前・電話・メール・配送先住所をブラックリストへ自動追加（リスク：高）することもできます。次に同じシグナルが来ても、この件を覚えている人がいなくても検出されます。
4. 手動で伝票にフラグを付けることもできます——何かおかしいがブラックリストに一致しない場合に、自分の理由とリスクレベルで不正リスクとしてマークします。ブラックリストを編集した後は、伝票の照合を再実行することもできます。

ステップ3：一括インポート、エクスポート、エントリの無効化#

1. リストがすでに他にある場合は、OMS → 不正ブラックリスト で「インポート」をクリックし、列が entry_type、value、match_type、risk_level、reason、notes の CSV をアップロードします。既存エントリと重複する行はスキップされ、結果にインポート件数とスキップ件数が表示されます。
2. 「エクスポート」をクリックすると、現在のリスト全体を CSV ファイルでダウンロードできます。バックアップや他チームとの共有に便利です。
3. エントリを探すには、タイプ・リスクレベル・ステータスで絞り込むか、値で検索します。削除せずに一致を止めたい場合は「無効化」を使います。「無効」として一覧に残り、「有効化」で戻せます。照合に参加するのは有効なエントリだけです。

この記事で使った Docklify 機能#

• 不正ブラックリスト一覧（タイプ／リスク／ステータス絞り込み＋検索）——OMS → 不正ブラックリスト（/oms/fraud-blacklist）
• エントリの追加・編集（6タイプ、完全一致／あいまい、リスクレベル、理由）と正規化のライブプレビュー——OMS → 不正ブラックリスト → エントリを追加
• 伝票の自動照合と組み合わせ判定のリスクレベル付き不正フラグ——OMS → 伝票 で伝票作成時に自動実行
• 伝票上のフラグ確認：理由付き解除、不正確定（購入者の自動ブラックリスト登録も可）、手動マーク、再照合——OMS → 伝票 → 伝票を開く
• エントリ別に一致した伝票を表示——OMS → 不正ブラックリスト → エントリ → 一致を表示
• CSV インポート（重複はスキップ）と CSV エクスポート——OMS → 不正ブラックリスト → インポート／エクスポート