> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# AMLスクリーニングAPI - 制裁・PEPの照合

> DiditのAMLスクリーニングは、1,300以上の世界の制裁・PEP・ウォッチリストをリアルタイムで照合します。1回あたり$0.20、2つのスコアで判定し、契約不要です。

DiditのAMLスクリーニングは、1,300+の世界の制裁・PEP・ウォッチリストとネガティブメディアの情報源に対して個人をリアルタイムで照合し、見つかった候補をすべて2つのスコアとともに返します。1つは同一人物である可能性を示すマッチスコア、もう1つは該当するエンティティのリスクの高さを示すリスクスコアです。

AMLスクリーニングの連携プロンプト
        Copy prompt to clipboard



      
      

\<pre>

\````# Goal
Integrate Didit AML Screening (PEP, sanctions, warnings, adverse media) into your app. Pick ONE mode.

\# Mode A — Session-based
Run AML as a step inside a verification session. Decisions, ongoing monitoring, and audit history are bound to the session and surfaced in the Business Console.

1\. Add the AML feature to the workflow (Business Console or POST /v3/workflows/). Configure thresholds: aml_match_score_threshold, aml_score_approve_threshold, aml_score_review_threshold, and the weights aml_name_weight + aml_dob_weight + aml_country_weight (must sum to 100).
2\. Create a session — POST /v3/session/ with { workflow_id, vendor_data, callback }. See /sessions-api/create-session.
3\. Fetch the decision — GET /v3/session/{sessionId}/decision/ or subscribe to session.status.updated.

Decision surface: `aml_screenings[]` array on the decision payload.

\# Mode B — Standalone API (server-to-server)
Use when you want a one-shot AML check decoupled from a hosted KYC flow.

POST https://verification.didit.me/v3/aml/
x-api-key: YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

curl example:
\```bash
curl -X POST 'https://verification.didit.me/v3/aml/' \
-H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"full_name": "Javier Ejemplo Modelo",
"entity_type": "person",
"date_of_birth": "1974-01-01",
"nationality": "ES",
"include_adverse_media": true,
"vendor_data": "user-1234"
}'
\```
Returns: { request_id, aml: { status, screening_id, hits: [...], warnings: [...] } }.

\# Important policy rules
\- aml_name_weight + aml_dob_weight + aml_country_weight must equal exactly 100 — request rejected with HTTP 400 otherwise.
\- include_adverse_media=true increases latency to ~25s; use a client timeout of at least 45s.
\- include_ongoing_monitoring=true keeps the entity under daily re-screening at **$0.07 per year per screened entity** (billing alert) and requires save_api_request=true (HTTP 400 otherwise). Disable from the Business Console.

\# Status enum (per aml_screenings[].status / aml.status)
"Not Started" | "In Progress" | "Approved" | "In Review" | "Declined" | "Abandoned" | "Kyc Expired"

\# Warnings (LogWarningChoices.AML)
warnings[] risk codes include:
POSSIBLE_MATCH_FOUND, MATCH_FOUND, HIGH_RISK_COUNTRY, ADVERSE_MEDIA_HIT, SANCTIONED_ENTITY, PEP_MATCH, ONGOING_MONITORING_ENABLED.
Full catalogue: /core-technology/aml-screening/warnings-aml-screening.

\# Failure modes to handle
\- HTTP 400 — weights don't sum to 100; ongoing_monitoring without save_api_request.
\- HTTP 403 — out of credits.
\- status="Declined" — at least one hit's risk_score ≥ aml_score_review_threshold and crossed the decline boundary.
\- status="In Review" — risk_score between approve and review thresholds; route to manual queue.
\- Adverse-media timeout — the upstream provider was slow; the result returns without adverse-media hits (still actionable).

\# See also
\- Canonical schema: /reference/data-models#aml-screening
\- Per-feature report: /core-technology/aml-screening/report-aml-screening
\- Risk catalogue: /core-technology/aml-screening/warnings-aml-screening
\- Ongoing monitoring: /core-technology/aml-screening/continuous-monitoring-aml-screening
\- Full integration playbook: /integration/integration-prompt````

\</pre>



      
      

Paste into

Academyの「検証結果の読み方」のレッスンでは、8:40からAMLスクリーニングを取り上げ、実際のセッションで制裁、PEP、ネガティブメディアを確認します。[AMLスクリーニング: 制裁、PEP、ネガティブメディア — Didit Academy](https://www.youtube.com/embed/7htTWCWsl60?start=520\&rel=0\&playsinline=1)![OFAC、EU、国連の制裁リストとPEPリストを含む、DiditのAMLスクリーニングのウォッチリスト一覧表](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/aml-list-table.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=b254abf5bb564018e15588ef7c56f92e)## 主な概念: マッチスコアとリスクスコアDiditはAMLスクリーニングで**2つのスコアによる方式**を採用しています。### マッチスコア(本人らしさ)- **問い:** この候補は、スクリーニング対象者と同一人物か?
- **要素:** 氏名の類似度、生年月日、国・国籍、書類番号
- **目的:** 候補を**誤検知**または**未レビュー**(可能性のある一致)に分類します
- **しきい値:** マッチスコアのしきい値(デフォルト: 93)### リスクスコア(エンティティのリスクレベル)- **問い:** 本当に一致していた場合、このエンティティはどれほど危険か?
- **要素:** 国のリスク、カテゴリ(PEP/制裁など)、犯罪歴
- **目的:** **最終的なAMLステータス**(承認済み/審査中/拒否)を決定します
- **しきい値:** 承認しきい値(デフォルト: 80)とレビューしきい値(デフォルト: 100)```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           AML SCREENING FLOW                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│  STEP 1: Screen against watchlists                                          │
│     └── Returns potential matches (match score ≥ 75% included)              │
│                                                                             │
│  STEP 2: For each match, calculate MATCH SCORE                              │
│     └── Match Score = (Name × W1) + (DOB × W2) + (Country × W3)             │
│                                                                             │
│  STEP 3: Classify match by match score                                      │
│     ├── Match Score < 93 → FALSE POSITIVE (excluded from risk)              │
│     └── Match Score ≥ 93 → UNREVIEWED (included in risk)                    │
│                                                                             │
│  STEP 4: For unreviewed matches, calculate RISK SCORE                       │
│     └── Risk Score = (Country × 30%) + (Category × 50%) + (Criminal × 20%)  │
│                                                                             │
│  STEP 5: Determine AML STATUS (highest risk score among non-FP matches)     │
│     ├── Risk Score < 86 → APPROVED                                          │
│     ├── 86 ≤ Risk Score ≤ 100 → IN REVIEW                                   │
│     └── Risk Score > 100 → DECLINED                                         │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```## 一致のレビューステータス各AML候補には、マッチスコアに基づいてレビューステータスが割り当てられます。| ステータス | 説明 | 割り当てのタイミング |
| - | - | - |
| **誤検知** | 同一人物ではない可能性が高い一致 | マッチスコア \< しきい値(自動で割り当て) |
| **未レビュー** | 確認が必要な、可能性のある一致 | マッチスコアがしきい値以上(自動で割り当て) |
| **一致を確認** | 同一人物であると確認された一致 | コンプライアンス担当者が手動で設定 |
| **判断不能** | 同一人物かどうか判断できない一致 | コンプライアンス担当者が手動で設定 |> [!NOTE]
>
> ### **ヒント:** コンソールでAMLの概要を表示するか、特定の一致をクリックして詳細を開くと、一致のレビューステータスを変更できます。## 主な機能### 1. 包括的なデータ抽出- **高精度な抽出**: 高度なOCR技術を使い、ユーザーが入力した情報や本人確認書類からデータを抽出します。
- **あいまい照合**: 氏名の表記ゆれやスペルミスを考慮し、漏れのないデータ取得を実現します。### 2. 幅広いウォッチリストの網羅次のようなカテゴリを横断してスクリーニングします。- **制裁リスト**: 政府や国際機関が公表するもの。
- **重要な公的地位にある者(PEP)**: 公的に重要な職務に就いている人物。
- **犯罪歴**: 世界各国および各地域の犯罪データベースを含みます。
- **ネガティブメディアの言及**: 金融犯罪やその他のリスクに関するニュース記事やレポート。
- **カスタムウォッチリスト**: お客様固有の要件に応じて設定できます。### 3. 高度なマッチングアルゴリズム- **あいまいマッチング**: 氏名や詳細情報のわずかな違いも捉え、正確に照合します。
- **複数のデータポイント**: 氏名、生年月日、国籍、その他の識別情報を使って徹底的にスクリーニングします。
- **ゴールデンキー ロジック**: 書類番号の一致により、スコアを上書きして確定的に本人を特定できます。### 4. 2つのスコアによるリスク評価各一致には2つのスコアが付きます。| スコア | 目的 | 分類 |
| - | - | - |
| **マッチスコア**(0-100) | 同一人物か? | 誤検知か未レビューか |
| **リスクスコア**(0-100) | このエンティティはどれほど危険か? | 最終的なAMLステータスを決定 |**一致のレビューステータス(マッチスコアに基づく):**- **誤検知**: マッチスコアがしきい値未満 - 同一人物ではない可能性が高い
- **未レビュー**: マッチスコアがしきい値以上 - レビューが必要**最終的なAMLステータス(誤検知以外の一致のうち最も高いリスクスコアに基づく):**- **承認済み**: 未レビューの一致がすべて低いリスクスコア
- **審査中**: 未レビューの一致のうち少なくとも1件が中〜高のリスクスコア
- **拒否**: 未レビューの一致のうち少なくとも1件が非常に高いリスクスコア### 5. 詳細なネガティブメディアスクリーニング次のような幅広いネガティブメディアのカテゴリを対象にスクリーニングします。- **金融犯罪**: マネーロンダリング、横領など。
- **暴力犯罪**: 暴行、殺人、関連する犯罪。
- **テロ**: テロ活動への関与や支援。
- **麻薬**: 薬物取引と関連する犯罪。
- **詐欺**: さまざまな種類の詐欺や欺瞞行為。
- **規制違反**: 規制上のコンプライアンス要件への違反。### 6. スクリーニングパラメーターのカスタマイズ- **感度の調整**: 組織のリスク許容度に合わせてスクリーニングの感度を設定できます。
- **ウォッチリストのカスタマイズ**: 特定の要件に合わせて、スクリーニングに含めるウォッチリストとカテゴリを選択できます。### 設定可能なしきい値しきい値を変えることで、セキュリティレベルをカスタマイズできます。**マッチスコアの設定:**| 設定 | デフォルト | 説明 |
| - | - | - |
| マッチスコアのしきい値 | 93 | これ未満の一致は誤検知、これ以上は未レビュー |
| 氏名の重み | 60 | マッチスコアにおける氏名の重み |
| 生年月日の重み | 25 | マッチスコアにおける生年月日の重み |
| 国の重み | 15 | マッチスコアにおける国の重み |**リスクスコアのしきい値(最終ステータス):**| 設定 | デフォルト | 説明 |
| - | - | - |
| 承認しきい値 | 80 | これ未満のリスクスコア = 承認済み |
| レビューしきい値 | 100 | これを超えるリスクスコア = 拒否、その間 = 審査中 |![承認済み、審査中、拒否の各ステータスに対応する、DiditのAMLリスクスコアのしきい値](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/aml-risk-score.png?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=297acc5d98dcd0f038597c4f2d953f46)> [!NOTE]
>
> これらのしきい値は、リスク許容度やセキュリティ要件に応じて調整できます。## 仕組みDiditのAMLスクリーニングは、正当なユーザーの待ち時間を最小限に抑えながら、潜在的なリスクを効率的に特定します。**1. データの抽出**システムは、ユーザーが入力したデータまたはアップロードされた本人確認書類から、関連する情報を抽出します。| 入力 | 方法 |
| - | - |
| **本人確認書類** | 高度なOCR技術による正確なデータ抽出 |
| **ユーザーが入力したデータ** | 直接入力(氏名、生年月日、国籍、書類番号) |
| **あいまいロジック** | 氏名の表記ゆれやスペルミスを考慮 |**2. ウォッチリストのスクリーニング**抽出したデータを、**1,300+の世界のウォッチリスト**とデータベースに対してリアルタイムで照合します。- **制裁リスト** — 政府および国際機関(OFAC、EU、国連など)
- **重要な公的地位にある者(PEP)** — 公的に重要な職務に就いている人物
- **犯罪歴** — 世界各国および各地域の犯罪データベース
- **ネガティブメディア** — 金融犯罪に関するニュース記事やレポート
- **カスタムウォッチリスト** — 要件に応じて設定可能**3. マッチスコアの計算**見つかった候補ごとに、同一人物である可能性を示す**本人らしさのスコア**を計算します。| 要素 | デフォルトの重み | 説明 |
| - | :-: | - |
| **氏名の類似度** | 60% | 表記ゆれを考慮したあいまい照合 |
| **生年月日** | 25% | 完全一致または部分一致の比較 |
| **国・国籍** | 15% | 出身国の比較 |- マッチスコアが**しきい値未満**(デフォルト: 93) → **誤検知**に分類
- マッチスコアが**しきい値以上** → **未レビュー**(可能性のある一致)に分類
- **ゴールデンキー**: 書類番号が一致した場合は100%に上書きして、確定的に本人を特定できます**4. リスクスコアの計算**誤検知ではない一致について、システムはそのエンティティの**リスクレベル**を計算します。| 要素 | 重み | 説明 |
| - | :-: | - |
| **カテゴリ** | 50% | PEPのレベル、制裁の種類、犯罪の重大度 |
| **国のリスク** | 30% | 関連する国のリスク評価 |
| **犯罪歴** | 20% | 犯罪歴の有無と重大度 |**5. 最終ステータスの決定**誤検知ではないすべての一致のうち、**最も高いリスクスコア**に基づいて決定します。| リスクスコア | ステータス | アクション |
| :-: | - | - |
| 承認しきい値未満 | **承認済み** | 自動でクリアされ、信頼できるリスクなし |
| しきい値の間 | **審査中** | コンプライアンス担当者による手動レビュー対象としてフラグ付け |
| レビューしきい値超 | **拒否** | 高リスクのため自動で拒否 |**すべて**の一致が誤検知の場合、結果は**承認済み**になります(信頼できる一致は見つかりませんでした)。**6. 結果の生成**透明性の高い詳細なレポートが生成されます。- 各一致の**マッチスコア**と**リスクスコア**、およびその内訳
- 一致の分類(誤検知、未レビュー、確認済みなど)
- 各ヒットの情報源データベースとカテゴリの詳細
- 結果は**APIレスポンス**、**Webhook**、**ビジネスコンソール**で提供
- 設定したリスクスコアのしきい値に基づく自動判定## AMLヒットデータのリファレンスAPIレスポンスで返される各AMLヒットには、一致したエンティティの詳細情報が含まれます。主なフィールドと取り得る値は次のとおりです。### データセットのカテゴリ各ヒットの`datasets`フィールドは、そのエンティティが見つかったコンプライアンスデータベースのカテゴリを示します。取り得る値は次のとおりです。| 値 | 説明 |
| - | - |
| `PEP` | 重要な公的地位にある者(一般) |
| `PEP Level 1` | 国家元首、上級政治家、最高裁判所の判事 |
| `PEP Level 2` | 国会議員、大使、軍の指導者 |
| `PEP Level 3` | 地方政府の職員、中堅の公務員 |
| `PEP Level 4` | PEP本人の親族および近しい関係者(RCA) |
| `Sanctions` | 国際および各国の制裁リスト(OFAC、EU、国連など) |
| `Adverse Media` | 金融犯罪に関連するネガティブなニュース記事やレポート |
| `Warnings and Regulatory Enforcement` | 規制当局による警告、執行措置、コンプライアンス上の注意喚起 |
| `Fitness and Probity` | 金融規制当局による適格性・適正性の登録簿 |
| `SIP` | 特別関心人物(Special Interest Person)のリスト |
| `SIE` | 特別関心エンティティ(Special Interest Entity)のリスト |
| `Insolvency` | 支払不能・破産の登録簿 |### 制裁の一致`sanction_matches`配列には、そのエンティティが見つかった制裁リストごとの詳細が含まれます。主なフィールドは次のとおりです。| フィールド | 型 | 説明 |
| - | - | - |
| `list_name` | `string[]` | 制裁リストの名称 |
| `matched_name` | `string` | 制裁リストに記載されている名前 |
| `description` | `string` | 制裁エントリの説明 |
| `reason` | `string` | 制裁対象となった理由の自由記述テキスト。列挙型ではありません。値は制裁を課した当局の記載がそのまま入り、リスト掲載の具体的な根拠を示します(例: "Executive Order 13224 (Terrorism)"、"Support for actions undermining Ukraine's sovereignty")。 |
| `legal_basis` | `string[]` | 制裁の法的根拠 |
| `sanction_program` | `string[]` | エンティティが掲載されている制裁プログラム |
| `sanctioning_authority` | `string[]` | 制裁を課した当局 |
| `listed_on` | `string[]` | エンティティが掲載された日付 |
| `source_url` | `string` | 情報源のURL |### 警告の一致`warning_matches`配列には、警告、規制上の執行措置、関連リストからの一致の詳細が含まれます。`additional_data`フィールドには、構造化された案件情報を持つ`data.case_details`配列が含まれる場合があります。#### 警告案件の種類`additional_data.data.case_details[]`内の`case_type`フィールドは、警告案件の性質を示します。既知の値は次のとおりです。| 値 | 説明 |
| - | - |
| `Accusation` | 正式な告発または起訴 |
| `Arrest` | 逮捕記録 |
| `Bribery` | 贈収賄に関連する案件 |
| `Criminal` | 一般的な刑事事件 |
| `Fraud` | 詐欺に関連する案件 |
| `Illegal Fundraising` | 違法な資金調達活動 |
| `Non-conviction Terror` | 有罪判決を伴わないテロ関連のリスト掲載 |
| `Proclaimed Offender` | 公式に指名手配された犯罪者 |
| `Regulatory Enforcement` | 規制上の執行措置 |
| `Terrorism` | テロに関連する案件 |
| `Terrorism-related` | テロ活動に関連するもの |
| `Terrorism-related listing` | テロに関連して掲載されたもの |


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.