東本拓也容疑者は何者？年齢や経歴・素性を調査！
東本拓也容疑者が出前館で1000回以上も不正注文を繰り返したと聞けば、多くの人が「いったい何者なの？」と気になるはずです。
ニュース記事では“無職の男”としか紹介されていませんが、その裏にはどんな生活背景や経歴があったのでしょうか？
ここでは、東本拓也容疑者のプロフィールを整理しながら、どのような人物だったのかを深掘りしていきます。
38歳・無職の東本拓也容疑者のプロフィールとは？
結論から言うと、東本拓也容疑者は名古屋市瑞穂区に住む38歳の無職男性です。
報道によれば、肩書きや職歴についてはほとんど明らかにされていません。
ただ、約2年半という長期間にわたって1000回以上も出前館を悪用したという事実から、ITリテラシーの高さやサービス設計の抜け道を突く視点は持っていたと見て間違いないでしょう。
筆者は現役の40代システムエンジニアですが、東本拓也容疑者のやったことを「100％再現して」と言われたら、正直、面倒くさくてやりたくありません。
それくらい、アカウントの量産、SIMカードの使い回し、虚偽クレームの一貫性など、仕組み化された詐欺だったことがうかがえます。
「無職」と聞くと社会からドロップアウトした人を想像しがちですが、実際には非常に計算高く、手間も時間も惜しまない執着心のある人物だったのではないでしょうか。
出前館1000回詐欺の手口がヤバすぎる！
東本拓也容疑者が出前館に仕掛けた詐欺は、回数も規模も“異常”の一言です。
ニュースでは「1000回以上」「約374万円分の注文」「2年半にわたって」など、驚く数字が並んでいますが、実際にはどのような方法でそれを実現したのでしょうか？
ここでは、東本拓也容疑者が行った具体的な詐欺の中身を紐解きながら、その巧妙さに迫っていきます。
置き配を悪用？虚偽クレームの実態とは
一言でいえば、**“置き配システムのスキを突いた”**のが今回の事件の本質です。
出前館では、注文者が「置き配（玄関前などに配達物を置く）」を選ぶことができます。
このスタイルはコロナ禍以降、非接触配達として急速に普及しましたが、東本拓也容疑者はこの“便利機能”を逆手に取りました。
配達完了後に、アプリ内チャットで「商品が届いていません」「間違った商品が届きました」と虚偽のクレームを送るだけ。
すると出前館は、ユーザー対応として返金処理を行うという仕組みです。
実際にはハンバーグ弁当やうな重、アイスなどを普通に受け取っていたのに、“届いてない”と主張してタダ飯をゲットしていたわけですね。
40代エンジニア視点で言えば、このクレームフローには「明らかな設計ミス」が見えます。
誰がどこで受け取ったか、証明手段がなく、アカウントの信頼スコアもなく、“客の言い分を信じるしかない”という運用体制が、逆に詐欺師にとって都合が良すぎました。
「そんなやり方あるんだ」と思わせるほど、利用者としての“経験”を最大限に悪用した手口だったのは間違いありません。
続いて、東本拓也容疑者がどれだけの規模でこの詐欺を行っていたのか、期間や金額について詳しく見ていきます。
詐欺の期間・回数・被害総額を徹底解説
警察の調べによれば、東本拓也容疑者が出前館を使って詐欺を行っていた期間はおよそ2年半。
2023年4月ごろから犯行が始まり、2025年夏ごろにようやく発覚したとされています。
回数にして1095回。
つまり、ざっくり計算すると1日1回以上、ほぼ毎日タダ飯を食べていたというペースです。
もう出前館の常連客どころの騒ぎじゃないですね。
被害総額は約374万円。
「月収どころか、年収クラスじゃん…」という金額を、すべてウソのクレームで踏み倒していたわけです。
筆者の立場から言わせてもらうと、システム上でここまでの悪用を「見抜けなかった」のは、正直かなり痛い話です。
とはいえ、出前館のような急成長サービスはスピード優先でUI/UX改善を進めがちで、セキュリティが後手に回るケースは少なくありません。
ちなみに、この件が発覚したのは2025年6月に出前館側が不正に気づいて警察に相談したことがきっかけです。
それまで全く気づかれなかったのだから、ある意味“プロの犯行”だったと言えるかもしれません。
SIMカード使い回しとアカウント複数作成の手法
出前館詐欺を成功させた裏には、東本拓也容疑者の“手際の良さ”と“地味に面倒な努力”があったようです。
ここでは、犯行の中核となった「SIMカードの使い回し」と「124個ものアカウントをどう作ったのか？」に焦点を当て、技術的な視点も交えつつ、その仕組みを解き明かしていきます。
124個ものアカウント作成…その方法とは？
まず驚かされるのが、東本拓也容疑者が作成したアカウント数が124個にものぼる点です。
一般的なユーザーなら、たとえ2〜3個のアカウントを使い分けるのでも手間がかかりますよね。
しかし、出前館の会員登録には電話番号認証が必要です。
つまり、アカウントを量産するには、それだけの“電話番号”が必要というわけです。
ここで登場するのがプリペイドSIMカードの使い回しです。
東本拓也容疑者は、格安で使い捨てが可能なSIMを複数入手しては、登録後にすぐ解約。
そしてまた新しいSIMで次のアカウントを作成…この繰り返しだったとみられています。
40代エンジニアとしては、これはもう“アナログとデジタルの融合型詐欺”とでも呼びたくなる執念深さです。
電話番号を変え、メールアドレスを変え、配送先も微調整しながら**「人間っぽさ」を装っていた**可能性も高いです。
言い換えれば、これはシステムではなく“人間のなりすまし”に近いレベル。
一人でここまでやるとは…執念深さの方向が完全に間違ってます。
次は、このような詐欺行為をなぜ出前館側が長期間見抜けなかったのか、システム的な弱点にも踏み込んでみましょう。
なぜ出前館は不正に気づけなかったのか？
出前館ほどの大手サービスが、なぜ1000回以上もの不正注文に気づけなかったのか。
この点に疑問を持った読者は多いはずです。
推測になりますが、以下のような要因が重なっていた可能性があります。
- アカウントごとに配送先が微妙に異なる（同じ住所でも部屋番号の省略や表記違い）
- 使用端末が変わっていた（複数のスマホを使い分けていた可能性）
- クレームの内容が毎回違った（同じ内容ばかりだと自動検知されやすいため）
さらに、こうした不正注文が**“1日に1〜2件レベル”**で行われていたことで、大量注文や不自然な挙動として目立たなかったのかもしれません。
実際、企業の不正検知アルゴリズムは「一気に100件やった」みたいな急増パターンには強いですが、**“地味にコツコツやられるタイプ”**には弱い傾向があります。
しかも、返金処理はカスタマーサポート部門が人力で対応するため、現場の負担感覚だけでは全体像をつかみにくいというのも盲点だったでしょう。
筆者としては、こうしたケースは今後ますます増える可能性があると感じています。
だからこそ、AIや機械学習による行動パターンの分析が、本当の意味で“詐欺検知”に必要な時代なのかもしれません。