Characteristics Analysis of Posts Leading to Online Fraud and Crime on Social Media（ソーシャルメディア上のオンライン詐欺および犯罪につながる投稿の特性分析）
Misato Matsuda, Yamato Kawaguchi, Akira Fujita, Katsunari Yoshioka
要約
情報通信研究機構の松田美里先生らの論文「ソーシャルメディア上のオンライン詐欺および犯罪につながる投稿の特性分析」を解説します。近年、高額バイトを装い特殊詐欺や強盗の実行犯をSNSで募集する手口が社会問題化しています。本研究の目的は、これらの悪質な投稿の特性を解明し、自動検知システムの有効性と課題を評価することです。研究チームがX（旧Twitter）の約6万件の求人投稿を分析した結果、犯罪系と詐欺系の投稿では、使用される絵文字や隠語、拡散手法に明確な違いがあることが判明しました。この発見は、経済的困難からリスクある選択をしてしまう人々を罠から守るための、より高度な自動検知・保護システムの構築に直結する重要な知見です。
研究方法
この研究は、高額な報酬をうたうSNSの求人投稿が、これまでに知られている有害情報とどのような共通点や違いを持つかを解明するために行われました。
具体的には、X（旧Twitter）において「高額バイト」というキーワードで検索を行い、2022年12月からの約4ヶ月間で約7万件の投稿データを収集しました。その中から、明らかに人材募集を意図している約6万件の投稿を分析対象として抽出しています。
研究チームは、これらの投稿を以下の3つに分類しました。
- 詐欺関連の投稿： 投稿からLINEなどのメッセージアプリへ誘導し、最終的に詐欺の疑いがあるウェブサイトへと繋がるもの。
- 犯罪関連の投稿： 警察庁が注意喚起している受け子や叩きといった犯罪特有の隠語が複数含まれるもの。
- その他の投稿： 上記に当てはまらない求人投稿。
分析にあたっては、ほぼ同じ内容のコピー＆ペーストによる投稿をまとめるため、文章の類似度に基づいてグループ化（類型化）する手法がとられました。これにより、単なる文字の羅列だけでなく、言葉づかい（絵文字や隠語の有無）、統計的な特徴（リツイートやメンションの数）、そしてアカウント同士の繋がり（ネットワークグラフ）といった多角的な視点から、犯罪グループの募集手口が分析されています。
背後にあるのは、応募する人々は金銭的に困窮しているため、危険とわかっていても自ら応募してしまうケースが多いという深い社会課題です。だからこそ、被害者や加害者を生む前にシステム側でいち早く投稿を検知して削除する仕組みを作ることが、本研究の大きな動機となっています。
この研究でわかったこと
本研究によって、一見すると同じ「高額バイト」の募集に見える投稿でも、目的（詐欺か、犯罪実行犯の募集か）によって手口が大きく異なることが明らかになりました。
【ポイント1】詐欺誘導と犯罪募集で異なる「誘い文句」
詐欺に関連する投稿は、特定の地名や犯罪の隠語をほとんど使わないという特徴があります。その代わり、絵文字を多用したり、メンション機能を使って直接ユーザーに語りかけたりする傾向が見られました。さらに、主婦や借金など、特定のターゲット（応募者の属性や金銭的な切迫度）を名指しする言葉が多く使われており、弱い立場にいる人に巧みに寄り添うような心理的アプローチがうかがえます。一方で、強盗などの犯罪実行犯を募集する投稿では、隠語や具体的な地名、そして日給○万円といった報酬の具体的な描写が非常に強くアピールされていました。
【ポイント2】組織的かつ切迫した犯罪ネットワークの姿
拡散の方法にも大きな違いがありました。犯罪関連の投稿は、明日動ける人といった切迫した状況での募集が多く、メンション（特定の相手を指定する機能）をあえて使わずに、とにかく不特定多数に素早く広く届くような工夫がされていました。さらに、同じような投稿を数百のアカウントが連携して大量に繰り返し発信している巨大なネットワークの存在も確認されています。
【ポイント3】従来の検知システムの限界と新たな希望
これまで、SNSの有害投稿は「隠語」や「怪しい地名」をキーワードにして検知されてきました。しかし、今回の研究で、詐欺関連の投稿はあえて隠語を避けているため、従来のキーワード検知をすり抜けてしまうことがわかりました。今後は、隠語だけでなく特定のターゲットを狙い撃ちする言葉（応募者のプロファイル）や過剰な報酬の提示といった新しい特徴を検知システムに組み込む必要があることが示唆されています。
この論文の社会への貢献
高度な自動検知による「見守り」システムの実現へ
この研究の最大の貢献は、SNS上の危険な募集投稿を自動で検知し、削除するためのシステム開発に向けた具体的な指標（特徴）を提供したことです3。犯罪グループの手口が巧妙化し、従来のキーワード検知をすり抜ける中、絵文字の使い方やターゲットの絞り込み方など、新たな視点を取り入れることで検知の精度を上げることが可能になります。これにより、危険な情報が人々の目に触れる前にブロックする「デジタル空間の防犯灯」を強化することができます。
プラットフォームをまたいだ犯罪追跡の重要性の提示
また、X（旧Twitter）での募集からLINEへと誘導し、そこで初めて詐欺の実態を現すといった「複数のSNSをまたいだ手口」が常態化していることも浮き彫りにしました。これは、単一のSNSのパトロールだけでは不十分であり、横断的な対策が必要であることを社会に突きつけています。
すべてのステークホルダーに向けたメッセージ
行政や警察においては、本研究で示された新たな検知アルゴリズムを取り入れることで、サイバーパトロールの実効性をさらに高めることができるでしょう。支援者や医療・カウンセリング関係者の皆様にとっては、経済的に追い詰められた人々がどのような言葉（例：「即金」「訳あり」など）に誘引されて罠に落ちていくのか、その心理的な入り口を理解するための重要な資料となります。そして一般市民の私たちにとっても、これは決して対岸の火事ではありません。「困っている状況」につけ込む言葉のパターンを知ることは、自分や大切な人を守るための第一歩です。自己責任と切り捨てるのではなく、巧妙に仕組まれた罠から社会全体でいかに人々を保護するか、その優しい社会の網の目を作るための確かな道標となる研究です。
用語解説
- 隠語（いんご）： 犯罪グループなどが、運営者や警察の監視を逃れるために用いる特殊な言い換え言葉のこと。本稿の文脈では、現金の受け取り役を示す「受け子」や、強盗を意味する「叩き」などが該当します。
- メンション（Mention）： SNSにおいて特定のユーザーを指定して通知を送ったり、話しかけたりする機能のこと。記号「@」の後にユーザー名を続けて入力します。
- タイポロジー（類型化）： 大量のデータを分析する際に、特徴が似ているものを共通のグループにまとめること。本研究では、わずかな記号の違いだけで中身がほぼ同じ「コピー＆ペースト投稿」を一つにまとめる作業を指します。
| タイトル | Characteristics Analysis of Posts Leading to Online Fraud and Crime on Social Media（ソーシャルメディア上のオンライン詐欺および犯罪につながる投稿の特性分析） |
| 論文の種類 | ジャーナル論文 |
| 論文の分野 | 情報セキュリティ、サイバー犯罪学、データサイエンス |
| 著者 | Misato Matsuda- 横浜国立大学、情報通信研究機構（NICT）Yamato Kawaguchi – 横浜国立大学Akira Fujita – 横浜国立大学、情報通信研究機構（NICT）Katsunari Yoshioka – 横浜国立大学 |
| 論文誌名・発行者 | 情報処理学会 (Information Processing Society of Japan) |
| 発行日・巻数・ページ | 2025年発行（Received: January 8, 2025, Accepted: July 2, 2025）、第33巻、696ページ |
| 原著論文の言語 | 英語 |
| URL | https://www.jstage.jst.go.jp/article/ipsjjip/33/0/33_696/_pdf |
| Cite | Matsuda, M., Kawaguchi, Y., Fujita, A., & Yoshioka, K. (2025). Characteristics Analysis of Posts Leading to Online Fraud and Crime on Social Media. Journal of Information Processing, 33, 696. https://doi.org/10.2197/ipsjjip.33.696 |
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