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見つけた後、その情報をどこまで使ってよいのかである。

この難しさが特に際立つのは、公開情報源に基づくバックグラウンドチェックの過程で、刑事犯罪、捜査、司法手続き、あるいは犯罪的な性質の行動に関わる情報が見つかったときである。

それは法律データベースに公開された判決かもしれない。

ニュースサイトの古い記事かもしれない。

公的機関の発表かもしれない。

起訴に関する報道かもしれない。

有罪判決についての公表かもしれない。

あるいは「犯罪歴」という言葉を一切使わずに事実としての出来事を記述した公文書かもしれない。

こうした状況では自然な疑問が生じる。

その情報が警察から来たものでも犯罪登録簿から引き出されたものでもなく、普通のインターネット検索で見つかったものである場合、それを雇用主に伝え、採用判断で考慮してよいのか。

答えは単純なイエスでもノーでもない。

理由は、三つの異なる問いを切り分ける必要があるからである。

1. その情報を収集してよいのか。

2. 判断を行う者にそれを伝えてよいのか。

3. その者は雇用判断においてそれを使ってよいのか。

これらは完全に異なる三つの段階である。

まず、そもそも法律上の「刑事情報」とは何か。

イスラエルの2019年刑事情報および更生法は、「刑事情報」を犯罪登録簿および警察登録簿からの情報と定義している。

犯罪登録簿には、とりわけ、有罪判決や法律に列挙された特定の決定に関する事項が含まれる。

警察登録簿には、係属中の事件や法律の規定に基づく追加的な警察情報など、別の種類の情報が含まれる。

最初の含意が重要である。

犯罪的な行動を記述するすべての情報が、法律の技術的な意味での「刑事情報」であるとは限らない。

新聞記事は犯罪登録簿ではない。

公に公開された判決は警察のデータベースではない。

公的機関の発表は、犯罪を記述しているというだけで警察登録簿になるわけではない。

しかし、まさにここから複雑さが始まる。

情報の出所は議論の終わりではない

次のような結論に達するのは非常に簡単である。

「グーグルで見つけたのだから、使ってよい。」

これは危険な結論である。

刑事情報法は、人が情報を入手する方法だけを扱っているのではない。

第38条は、特定の刑事情報、あるいは刑事情報一般を受け取る資格のない者は、それを判断において考慮してはならないと定めている。

同条はさらに、「当該刑事情報に関連する追加情報」も考慮してはならないと定めている。

つまり、情報がオープンソースから来たという事実は、刑事情報の使用に適用される制限からその情報を必ずしも切り離すものではない。

テストは次の問いだけではない。

「情報はどこから来たのか。」

こう問う必要もある。

「そこから実際に何を知ったのか。」

そして、

「この情報で何をするつもりなのか。」

これは決定的な区別である。

OSINTは、法律が使用を制限しようとした情報を入手するための迂回路になってはならない。

言い換えれば、

雇用主が犯罪登録簿から特定の情報を受け取る資格がないなら、オープンソースの検索で同じ情報を再構成し、制限が存在しないかのように使えると考えるのは誤りである。

しかし逆方向も正しくない

ここでは逆の誤りを避けることが重要である。

公開情報源が犯罪的な行動を記述しているという事実は、そこに含まれるすべての事項を、収集も報告も考慮も禁じられた情報に自動的に変えるわけではない。

バックグラウンドチェックは、リスク評価に明確な意味を持つ事実情報を明らかにすることがある。

その情報が刑事手続きにも関係していることがある。

問いは、どの法的ラベルを貼れるかだけではない。

文脈を理解する必要がある。

それは有罪判決なのか。

捜査なのか。

起訴なのか。

終結した事件なのか。

無罪判決なのか。

民事手続きにおける一方当事者の主張なのか。

裁判所の事実認定なのか。

結末の分からない報道なのか。

あるいは、司法手続き自体はチェックの焦点でなくとも、職務に関連する記録された行動なのか。

これらのケースはそれぞれ異なる。

例: 資金を管理することになる候補者

ある人がCFO職の候補者だとしよう。

その職務には、支払いへの署名、銀行口座へのアクセス、財務システムの権限、そして相当な金額に対する責任が含まれる。

バックグラウンドチェックの過程で、その人物の過去の金融詐欺行為への関与を記述した、公開された信頼できる判決が見つかった。

ここでは、二つの極端な反応がどちらも問題となる。

第一の反応。

「公開された判決なのだから、自動的にそれを伝えて不採用を勧告してよい。」

これは広すぎる結論である。

第二の反応。

「刑事犯罪との関わりがあるのだから、この情報には一切触れてはならない。」

これも広すぎる結論である。

プロフェッショナルなバックグラウンドチェックは、発見を分解しなければならない。

判決は正確に何を認定したのか。

有罪判決なのか、それとも主張の記述にすぎないのか。

出来事はいつ起きたのか。

その人物の役割は何だったのか。

手続きは発見の意味を変えるような形で終結したのか。

それを裏付ける追加の情報源はあるのか。

そしてリスク管理の観点からの中心的な問い。

発見と審査対象の職務との関係は何か。

人が資金の管理権限を得ようとしているとき、詐欺的な金銭行動に関する信頼できる発見は、資金や資産や財務権限へのアクセスのない職務におけるよりも、はるかに明確な意味を持ちうる。

しかしここでも、職務との関連性は「法律からの免罪符」ではない。

それはチェックの一部であって、法的検討の代替ではない。

関連性は中心的な条件だが、唯一の条件ではない

これはおそらく最も重要な区別である。

バックグラウンドチェックの世界では、関連性という観点で考えることに慣れている。

それは正しい。

バックグラウンドチェックの目的は、人について見つけられる限りのすべての事項を集めることではない。

目的は、職務から生じるリスクと本当のつながりを持つ情報を特定することである。

例えば、

金融詐欺の過去は、資金へのアクセスを含む職務に非常に関連しうる。

情報の悪用の出来事は、機微なデータベースへの権限を持つ職務に関連しうる。

暴力的な行動は、他者の安全に対する責任を含む職務で特別な意味を持ちうる。

重大な背信は、従業員が大きな裁量と機微な資産へのアクセスを得る職務に関連しうる。

しかし関連性だけでは十分ではない。

非常に関連性の高い情報でも、法律がその使用を制限する情報でありうる。

したがって正しい順序はこうである。

まず適法性。

その後に関連性。

逆ではない。

報道での言及がすべて「犯罪歴」に等しいわけではない

もう一つ、職業上の問題がある。

インターネットが完全な法的全体像を提供することはほとんどない。

2018年の記事で、ある人が逮捕されたと書かれているのを見つけることはできる。

しかしその後どうなったのか。

起訴されたのか。

事件は終結したのか。

その人は無罪になったのか。

そもそも正しい人物なのか。

記事の訂正は公表されたのか。

上級審は判決を覆したのか。

最初の言及を集めてそこで止まるバックグラウンドチェックは、チェックを行わないより悪い結果になりうる。

特に、人を傷つける可能性のある情報の場合はそうである。

だからこうした発見には、検証と文脈と更新が必要である。

無罪判決は罠の良い例である

候補者の名前を検索すると、大きく報道された刑事裁判に関する記事が何十件も出てきたとしよう。

一見すると印象は深刻である。

しかし判決を読むと、その人は無罪だったと分かる。

アナリストが古い見出しで満足すれば、法的現実と正反対の姿を実質的に作り出すことになる。

これは、バックグラウンドチェックがキーワード検索に尽きるものであってはならない理由の一つである。

出来事の流れと結末を理解する必要がある。

情報の古さにも意味がある

1年前の発見は、20年前の発見と必ずしも同じではない。

刑事情報法自体が、とりわけ時効、抹消、更生という考え方の上に築かれている。

目的は情報を守ることだけではない。

人が過去の出来事の重みを永遠に背負わずに済むようにすることでもある。

だから古い情報がネットに現れたとき、インターネットがそれを「覚えている」という事実は、雇用主が同じように覚えていなければならないことを意味しない。

法律自体が時間とともに影響を減らそうとした情報については、特にそうである。

では、有罪判決ではない情報についてはどうか

ここではさらに大きな慎重さが求められる。

逮捕は有罪判決ではない。

捜査は有罪判決ではない。

起訴は有罪判決ではない。

終結した事件は当然、有罪判決ではない。

疑いについての記事は、疑いが正しかったことの証明ではない。

それでも、OSINT検索はこれらすべてを浮かび上がらせうる。

だからプロフェッショナルなバックグラウンドチェックは、次の言葉で済ませることはできない。

「ネガティブな公開情報を見つけた。」

正確に何が見つかったのかを言わなければならない。

誰がそれを公表したのか。

いつか。

その法的地位は何か。

そしてその後何が起きたのか。

次の二つの違いは、

「候補者は詐欺で有罪判決を受けた」

と、

「2019年、候補者が詐欺の疑いで取り調べを受けたと報じられた」

の違いは、途方もなく大きい。

こうした発見を報告書に入れる前に問うべき三つの質問

バックグラウンドチェックの過程で刑事手続きに関わる情報が浮上したとき、三つの層を切り分けるのが正しい。

1. それを収集してよいのか。

正当な公開情報源からの情報か。

情報を入手した方法は適法か。

第三者を介して法的制限を回避する試みになっていないか。

2. それを報告するのは正しく、許されるのか。

適法に見つかった情報でも、自動的に報告書に入れる必要はない。

その信頼性、新しさ、深刻さ、関連性を検討しなければならない。

また、その伝達自体が、法律が考慮を許していない情報に意思決定者をさらす状況を生まないかも検討する必要がある。

3. 雇用主はそれを判断に使ってよいのか。

これは別の問いである。

雇用主は、ある種の情報を受け取る権限があっても、別の情報については権限がないことがある。

特定の職務は特別な制度の対象である。

特定の機関は、通常の民間雇用主にはない権限を持つ。

そして法律が、特定の条件の下でのみ情報の考慮を認めることもある。

だから、すべての組織とすべての職務に合う一つの答えは存在しない。

法律の改正10はまさにこの原則を示している

2026年、特定のテロ犯罪に関する新しく焦点を絞った制度が法律に追加された。

この法律は、定められた条件の下で、雇用主が警察に対し、成人の候補者に重大なテロ犯罪またはテロ対策法上の特定の犯罪に関する犯罪登録事項が存在するかどうかの通知を求めることを認めている。

この請求は候補者の書面による同意を条件とし、通知は登録簿の完全な詳細を雇用主に提供しない。

この改正は2026年8月24日に施行された。

立法者がこれほど特定的な経路を作る必要があったこと自体が、重要な点を示している。

雇用目的での刑事情報へのアクセスは、「同意がある」や「情報を見つけた」の問題ではない。

それは権限と条件と目的の問題である。

では、OSINTに基づくバックグラウンドチェックの役割は何か

バックグラウンドチェックは犯罪登録簿の代替ではない。

そしてそれを再構成する手段であってもならない。

その役割ははるかに広く、異なるものである。

OSINTは次のような情報を明らかにできる。

利益相反。

企業とビジネス上のつながり。

履歴書の虚偽の記載。

職歴。

制裁。

リスクの高い主体とのつながり。

民事手続き。

メディア報道。

公の発言。

異例のビジネス活動。

行動パターン。

職務に関連し、適法に収集され分析された場合の、信頼性に関わる情報。

そして時には、この空間の中で、犯罪の世界とつながりを持つ情報も浮上する。

その時点でのプロフェッショナルの責任は、それを自動的に消すことでも、急いで伝えることでもない。

責任は、正確に何が見つかったのかを理解することである。

問いは「何を見つけたか」だけではない。

こう問うことである。

情報の出所は何か。

その信頼性のレベルは。

その法的地位は。

その後の展開はあるか。

発見はどれほど古いか。

正しい人物か。

それを伝えてよいか。

雇用主はそれを使ってよいか。

そして職務から生じるリスクとの本当のつながりは何か。

これらすべての問いに答えが出て初めて、その発見をバックグラウンドチェックに含めるべきか、どのような形で含めるべきかを決められる。

結論

「公開情報」と「採用判断で使ってよい情報」は同義語ではない。

しかし「犯罪的な行動に関わる情報」と「決して報告してはならない情報」も同義語ではない。

現実はもっと複雑である。

OSINTは刑事情報法を回避する方法ではない。

しかしバックグラウンドチェックも、犯罪でありうる行動に関わるというだけで、公開された信頼できる関連情報を無視すべきではない。

プロフェッショナルのテストは、四つの要素の組み合わせにある。

法的枠組み。

情報の出所と質。

職務との関連性。

そして情報が意思決定でどう使われるか。

ネットで情報を見つけるのは簡単な部分である。

プロフェッショナリズムは、見つけた後にそれをどう扱うことが許され、正しく、公正なのかという問いから始まる。

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同時にこの改正は、多くの人が認識していない重要な区別を明確にしている。すなわち、犯罪記録簿に記録され法律で保護される犯罪情報と、公開情報源（OSINT）に存在し犯罪記録簿にはまったく含まれない事実かつ公開された情報との間には、区別が存在するということだ。まさにこの区別こそが、今日、OSINTに基づく背景調査をかつてないほど重要な手段にしている。

改正第10号は何を変えたのか。この改正は、法律の新設第16A条を通じて、「犯罪記録の登録事項の存在に関する通知」という新たな仕組みを追加するものだ。一定の場合には、犯罪記録の全内容を開示する代わりに、権限を有する機関は、法律に定められた取り決めに従い、犯罪記録の登録事項が存在する旨の通知を受け取ることになる。さらに、この通知は「犯罪情報」という用語の一部として定義された。改正の目的は、公共の利益と人が更生する権利との均衡を図りつつ、前科者更生の原則を引き続き強化することにある。

雇用主にとっての意味は何か。大半の雇用主にとって、基本的な法的状況は変わっていない。今日でも、通常の雇用主が応募者に犯罪記録の提示を求めることはできず、雇用主のために応募者へ警察から情報を取得するよう求めることも禁じられている。また、法律が明示的に権限を与えた機関だけが、法律の定める範囲でのみ犯罪記録簿から情報を受け取ることができる。つまり、改正後であっても、大半の雇用主は犯罪記録簿を意思決定プロセスの基礎とすることはできない。

だが、ここでよくある誤解が始まる。少なからぬ人々が、犯罪記録を取得できないのであれば、応募者の過去について何も知ってはならない、と考えている。これは正しい解釈ではない。法律は、犯罪記録簿および国家が管理する犯罪情報へのアクセスを規律している。すでに公開情報源において適法に公表された事実情報を探し出すことを禁じているわけではない。これは非常に重要な法的区別である。

犯罪記録と公開情報の違いは何か。犯罪記録とは、イスラエル警察の犯罪記録簿で管理される情報であり、そのアクセスは法律によって規律されている。これに対し、法律データベースに公開された判決、裁判所の公式公表、イスラエル警察報道官の発表、国家検察庁の発表、規制当局の公表、信頼できる報道記事、入札や資格剥奪の公告、清算・管財・法的手続に関する文書、公開された事業情報、制裁や国際的なブラックリストの公表といった情報は、犯罪行為や有罪判決を記述しているという理由だけで、法律に定義される「犯罪情報」を構成するわけではない。これらは適法に公表された公開情報であり、したがって犯罪記録簿そのものの一部ではない。もちろん、こうした情報の利用もまた、プライバシー保護法、名誉毀損の禁止、そして関連性・比例性・誠実性の原則に従って行われなければならない。

ここでOSINTに基づく背景調査が登場する。質の高い背景調査は、法律を回避しようとするものでも、機密情報を入手しようとするものでもない。むしろ逆である。それはもっぱら公開かつ適法な情報源を通じて行われる。専門的なOSINTを実施すると、犯罪記録簿を通じてはアクセスできない実質的な情報を見つけ出せる場合がある。例えば、判決で公表された有罪判決、報道された詐欺事件への関与、適法に公表された起訴状、破産手続、重要な民事手続、問題のある取引関係、利益相反、高リスクの企業や関係者とのつながり、詐欺やなりすましの兆候、そして職務上の意味を持つ公開された行動パターンなどである。時には、まさにこうした情報こそが、犯罪記録の有無そのものよりも、雇用主に広い全体像を与えるのだ。

これは犯罪記録の代わりになるのか。否。両者はまったく異なる二つの手段である。犯罪記録は国家の公式情報である。OSINTは犯罪記録簿ではなく、それであると称するものでもない。その目的は、検証し、相互参照し、専門的に評価することのできる公開情報の中から、リスクの兆候を見いだすことにある。したがって、多くの組織では、とりわけ機微な職務において、OSINT調査は法律で定められた調査に取って代わるのではなく、それを補完するものである。

雇用主にとっての実務的な意味。改正第10号は、人々のプライバシー保護と更生の原則を強化するという立法者の流れを引き継ぐものである。しかしそれは、従業員、顧客、そして組織に対する雇用主の注意義務を免除するものではない。したがって、公式の犯罪情報へのアクセスが制限されればされるほど、公開され、適法で、関連性があり、検証された情報に基づく質の高い背景調査を実施することの重要性は高まる。

今日の雇用主にとっての課題は、より多くの情報を手に入れることではない。課題は、受け取ってはならない情報と、許容され、さらには熟慮された意思決定プロセスの一部として考慮するに値する公開情報とを、見分ける術を知ることにある。また、OSINTに由来する情報のいかなる利用も、プライバシー保護法、名誉毀損の禁止、労働法、そして平等および比例性の原則を含む、関連するすべての法令に従って行われなければならないことを忘れてはならない。情報が公に公表されたという事実そのものが、それをあらゆる採用判断にとって自動的に関連性のある、あるいは正当なものにするわけではない。

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この話は、投資や暗号資産、あるいは資本市場についてだけの話ではありません。

これは、バックグラウンドチェックの失敗についての話です。

多くの人は、バックグラウンドチェックは従業員の採用のためだけのものだと考えています。しかし実際には、ビジネスパートナー、投資マネージャー、取引先、アドバイザー、あるいは資金や情報、資産へのアクセス権を持つことになる人物を選ぶ際にも、それと同じくらい重要です。

今回のケースでは、情報の一部は公開情報源で完全に入手可能でした。詐欺罪での有罪判決、長期にわたる服役、過去の報道、訴訟手続きや判決、そして専門的な調査によって見つけられる事業上・公的な情報などです。

問題は、情報を見つけるだけでは十分でないということです。点と点を結びつける力が必要なのです。

OSINTに基づくバックグラウンドチェックは、データの収集だけにとどまりません。本当の価値は、その分析と、意思決定のために情報が何を意味するのかを理解することにあります。

自分の資金を運用したり、金融上の判断を下したりする人物を見極めるとき、問うべきは「過去に有罪判決があったかどうか」だけではありません。本人がそれを完全に開示していたか、ほかに警戒すべき兆候はないか、対外的な印象と実態との間にギャップはないか、そして長年にわたって繰り返されるパターンはないか、ということです。

結局のところ、大規模な詐欺の多くは、技術的な巧妙さから始まるわけではありません。それは信頼から始まるのです。

そして信頼を与える前に、公開情報源に基づいた専門的なバックグラウンドチェックを行い、個人的な印象やカリスマ性ではなく事実に基づいて、十分な情報を踏まえた判断を下すことをお勧めします。

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私の考えでは、それこそが実は簡単な部分です。

本当の課題は、情報を見つけた直後から始まります。それが、私たちが実際に調べている人物のものだと確信できるでしょうか。

何百万もの人々が似たような名前を持ち、ニックネームを使い、複数のデジタルプロフィールを保有し、時には部分的な痕跡しか残さない世界では、「素早い特定」という罠に陥るのは非常に簡単です。

調査担当者や採用担当者、管理職が、ネット上の問題のあるプロフィールや古い記事、否定的な言及を目にして、急いで結論を下してしまう事例によく出くわします。

しかし、プロフェッショナルなバックグラウンドチェックは情報収集の作業ではありません。それは身元を検証する作業です。

結論を下す前に、検証する必要があります。同一人物なのか。地理的な場所は一致するのか。時系列は整合するのか。データ同士を結びつける追加の識別情報はあるのか。そして、その関連を裏づける独立した情報源は存在するのか。

最大の危険は、否定的な情報を見落とすことではありません。最大の危険は、否定的な情報を誤った人物に紐づけてしまうことです。

そのような誤りは、誤った採用判断や、無実の人物の評判を傷つけること、さらには法的なリスクにつながりかねません。

だからこそ、オープンソース・インテリジェンス（OSINT）の業務で最も重要な原則の一つは、こうです。まず検証する。結論を出すのはその後だけ。

それが、情報を収集することと、真実を探究することの違いです。

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最初はまったく信頼できそうに見えました。写真、説明、Googleの検索結果、ウィキペディアを含むさまざまなサイトでの言及。

しかし掘り下げれば掘り下げるほど、この話のほとんどが何の根拠もないことが分かってきました。写真の一部は日本人アーティストによる羊毛の彫刻でした。他のものはまったく別の種の画像でした。そして実際のところ、本当に存在するのは、ベネズエラで撮影された正体不明の蛾のたった一枚の写真だけです（左上の画像）。そのような種に対する正式な科学的認定すら存在しません。

ここで興味深いのは蛾そのものではなく、情報が「真実」へと変わっていくその過程です。

今日では、検索エンジンはもはや一次情報源だけに頼ってはいません。AIによって生成されたコンテンツ、自動要約、サイト間のコピー、そして何度も何度も自らを再循環させる情報からも供給されています。

つまり、「逆向きに掘り下げ」て本当の出所は何かを確かめようとしても、それが非常に難しくなるということです。ある段階で、元の出所は消え去り、情報は何百回もコピーされ、AIシステムは誤った情報を要約し、検証されていないコンテンツが現実そのものよりも信頼できそうに見え始めるからです。

そしてこれこそが、身元調査の世界における大きな課題の一つです。

情報を検索する術を知っているだけでは十分ではありません。情報を疑う術を知る必要があります。

理解する必要があります。出所は誰なのか。検証はあるのか。これは一次情報なのか、それともコピーなのか。何らかの利害が絡んでいるのか。そして、皆が単に互いを引用し合っているだけではないのか。

AIが膨大な量の説得力あるコンテンツを生み出せる時代において、批判的に考える能力は決定的に重要な専門的資産となります。

プロフェッショナルな身元調査が、Googleでの素早い検索やAIツールだけに頼ることができないのは、まさにこのためです。

結局のところ、文脈をつなぎ合わせ、操作を見抜き、その図に何が欠けているのかを理解し——そして何よりも、信頼できそうに見えるものをすぐには信じないでおくべき時を見極められる人が、依然として必要なのです。

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依頼は明確でした。拡散の発信源を特定し、迅速に止め、そのコンテンツを消すこと。

一見すると、これは公開情報からの情報収集という古典的な任務のように聞こえます。しかし、まさにそこから問題が始まります。

プロとして正直にお伝えしたいのは、OSINTが強い領域と、それが単純に十分ではない領域です。

OSINTが真の価値を発揮する場面：コンテンツがどのように広がるかを地図化し、グループ、チャンネル、拡散の拠点を特定し、異なるプラットフォームをまたいで繰り返し現れるユーザーを追跡し、誰がその話を「押し進めている」のかを把握できます。これは非常に重要な情報の全体像を与えてくれます。

しかし、ここで決定的な限界が訪れます。アカウントの背後にいる人物を確実に特定することも、誰がそのコンテンツを作ったかを証明することも、閉ざされた情報（IP、端末、ログ）にアクセスすることも、インターネットからの完全な削除を保証することもできません。

そして、デリケートな事案、とりわけ未成年者やプライバシー侵害が絡む場合、特定における最も小さな誤りが、重大な法的問題に変わりかねません。

本当のリスク：問題は技術的なものだけではなく、マネジメントの問題です。限界を理解しないまま「やった人物を見つけます」「ネットからすべて消します」といった約束をすれば、それは良くて失望、悪くすれば損害を招くレシピです。

では、こうした場合に正しく行うべきことは何でしょうか。正しいアプローチは常に多分野にわたるものです。地図化と理解のためのOSINT、端末やシステムから証拠を収集するためのDFIR、プラットフォームへ働きかけるための法的サポート、被害管理と再拡散の防止、そして継続的な監視です。これを一人で、一つの角度からだけ扱う者は、全体像を見落とします。

結論：公開情報からの情報収集は非常に強力なツールですが、魔法ではありません。

何ができるかを知ることは重要です。しかし、何ができないかを知ること、それこそがプロの仕事とリスクを分けるものです。

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そして、まさにここで多くの組織がつまずきます。

私たちは、フォーラム、グループ、リーク、小さな手がかりといった無限の公開情報があふれる時代に生きています。しかし、本物のビジネス上の文脈がなく、特定の組織にとって何が重要かを理解していなければ、すべてがノイズに変わってしまいます。

そして、これはサイバーの世界に限った話ではありません。

オープンソースインテリジェンスの世界でも、まったく同じ原則が当てはまります。

私はいつもそれを目にしています。組織は「もっと多くのチェック」「もっと多くの情報源」「もっと多くのデータ」が必要だと考えています。しかし、真実はその逆です。本当の価値は、点と点をつなぐ能力から生まれます。

たとえば、誰かがあるダークなフォーラムにシステムへのアクセスを提供する投稿をするとします。彼は会社名を挙げません。明確なキーワードもありません。従来のシステムはそれを検知しません。しかし、システムの種類、会社の規模、地理的な位置、活動の種類といった文脈を理解していれば、それはもはや「一般的な情報」ではなくなります。それは非常に具体的な脅威なのです。

そして今度は、これをinsider threatsの文脈で考えてみてください。

多くの場合、脅威は組織の内部から始まるわけではありません。それは外部、つまりdark web、フォーラム、グループから始まります。しかし、それは内部の人々とつながります。アクセス権を持つ従業員、権限を持つベンダー、入り込もうとする候補者です。

外部のインテリジェンスと組織の内部理解とを結びつけなければ、その物語を見逃してしまいます。

そして、これこそが本当に重要な点です。AIだけでは問題は解決しません。OSINTだけに頼っても問題は解決しません。

本物のビジネス上の文脈、行動を理解する人間による分析、そして大規模に機能できる技術、これらの組み合わせだけが本当の優位性を生み出します。

自分にとって何が重要かを理解せずに情報を集め続ける者は、ノイズに溺れるでしょう。点と点を適時につなぐことができる者は、脅威が事案になる前にそれを見抜くでしょう。

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公開情報源に基づくインテリジェンス（OSINT）を用いて背景調査を実施する組織にとって、これらの規制がそうした調査を不可能にしたり、その有効性を損なったりするのではないかという疑問が時に生じます。

専門的な答えは「いいえ」です。

規制は調査の実施方法を変えるものですが、調査の必要性をなくすものではなく、専門的かつ合法的で比例的な方法で行われる限り、質の高い調査の実施を妨げるものでもありません。

プライバシー保護法改正第13号とは何か。改正第13号は、プライバシー保護局の執行能力を強化し、イスラエルの法律を現代の国際基準に適合させることを目的としています。とりわけ、この改正はプライバシー保護局により広範な執行権限を付与し、金銭的制裁の金額を大幅に引き上げ、組織に対して個人情報をより責任を持って管理することを義務付け、データベース所有者およびデータ処理者の責任を強化し、データ主体の権利を強化します。実務上、組織にとっての意味するところは、プライバシー規定への違反が重大な事業上、法律上、そして評判上のリスクとなり得るということです。

プライバシー規制は背景調査にどのように影響するか。最もよくある誤りは、プライバシー法令が情報の収集を禁止していると考えることです。実際には、世界の規制の大半は個人情報の収集を一律に禁止しているわけではありません。それらは、収集が明確な原則に基づいて行われることを求めています。すなわち、正当な目的、比例性、透明性、データの最小化、情報セキュリティ、そして期間を限定した保管です。つまり、問われているのは「情報を収集してよいか」ではなく、「どのような情報が収集され、なぜ収集され、どのように使用されるのか」なのです。

OSINTの利用はプライバシー法の適用を免れるものではありません。インターネット上に公開された情報は「自由に使用できる」とするもう一つの誤った認識が存在します。情報がネット上に存在するという事実は、それが個人情報であることを打ち消すものではありません。例えば、LinkedInのプロフィール、ソーシャルメディア上の投稿、報道記事、商業登記、フォーラム上のコンテンツなどです。これらはすべて個人情報とみなされ、プライバシー法の適用対象となり得ます。したがって、背景調査を実施する組織は、その情報が単に「公開されていた」という主張に依拠することはできません。

規制に準拠した質の高い背景調査をどのように実施できるか。

明確な目的を定めること。背景調査は、組織が軽減しようとするリスクに直接関連していなければなりません。例えば、利益相反の発見、過去の不正の特定、組織に損害を与えかねない行動の発見、評判リスクの検討、そして問題のある取引関係の特定です。この目的に関連しない情報の収集は、比例性の原則からの逸脱とみなされる可能性があります。

関連する情報のみを収集すること。専門的な調査は、収集された情報の量ではなく、情報の質によって測られます。多くの場合、情報の過剰はかえって意思決定を困難にします。正しいアプローチは、真の事業的価値を持つ情報に焦点を当て、それを必要なリスク評価に結びつけることです。

人間のアナリストを活用すること。自動化された調査における中心的な問題の一つは、文脈を伴わない大量の情報収集です。専門的なアナリストは、事実と意見を区別し、情報源を相互参照し、識別上の誤りを見抜き、文化的・言語的な文脈を理解し、判断を働かせることができます。厳格な規制が存在する世界においてこそ、人的要素の価値は高まります。

必要な場合の透明性と同意。従業員の採用手続きや特定の契約関係においては、背景調査の実施について明示的な同意を得ることが推奨されます。法律がそれを完全には義務付けていない場合でも、明確な同意はプロセスの正当性を強化し、法的リスクを低減します。

情報の削除と限定的な保管。大半のプライバシー規制における基本原則の一つは、保管期間の制限です。調査を完了し事業上の意思決定を行った後は、情報の保管を継続する正当性があるか、報告書を削除できるか、データの部分的な保管のみで足りるかを検討すべきです。このアプローチは情報セキュリティ上のリスクを軽減し、規制上のエクスポージャーを低減します。

プライバシーの時代におけるOSINTの利点。逆説的なことに、プライバシー規制はむしろ質の高いOSINT調査の地位を強化します。かつて、多くの組織は数多くのデータベースからの情報収集に依存しており、その一部は法的に問題のあるものでした。今日では、重点は公開された、合法的で、文書化され、検証可能な情報源から収集された情報へと移っています。調査が専門的に実施される場合、私的または機密の情報にアクセスせずとも、重要な知見に到達することが可能です。多くの場合、まさに公開された情報こそが、行動、取引関係、評判リスク、あるいは利益相反に関する最も重要な兆候を提供するのです。

鍵となるのはGovernanceであり、禁止ではありません。改正第13号および世界のプライバシー規制の中心的なメッセージは、「背景調査を実施するな」ということではありません。そのメッセージは、責任ある方法で実施せよ、ということです。整然とした業務プロセスを構築し、比例性を順守し、統制メカニズムを運用し、専門的なアナリストを活用する組織は、厳格な規制の下でも極めて効果的な背景調査を引き続き実施することができます。

実際、内部脅威、不正、AIに基づくなりすまし、そして利益相反がますます複雑になる世界において、専門的な背景調査の必要性はますます高まるばかりです。

新たな課題は情報を見つけることではありません。課題は、正しい情報を収集し、それを合法的に使用し、そこから意思決定にとって真に価値のある知見を引き出す術を知ることです。

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中心となる考え方は単純だが非常に深い。私たちの身体は感情や思考を単に「表現する」だけでなく、それらに影響を与え、時には脳がメッセージを制御できるようになる前にそれらを露呈させてしまうのである。

長年、ボディランゲージはコミュニケーションへの「付け足し」とみなされてきた。今日では、それが思考システムそのものの一部であることが既に明らかになっている。座る姿勢、手の位置、呼吸のリズム、頭の動き、カメラからの距離、空間の使い方、微表情、声の変化、さらにはタイピングの仕方まで、これらすべてが行動情報システムの一部なのである。

ビジネスプロファイリングにおいて、これは決定的に重要である。

信頼性の評価を行ったり、組織内の内部脅威の可能性を特定しようとするとき、私たちは単なる「嘘」だけを探しているのではない。それははるかに複雑である。私たちは不一致を探しているのだ。

Embodiment Effectによって、身体的な行動が、その人が作り出そうとしている物語と同期していないのはいつかを理解できる。例えば、自信を持って話しているが身体は持続的に防御態勢にある候補者。組織への忠誠を表明しているが、権限、統制、忠誠の話題が出ると身体的に緊張で反応する従業員。安定を示しているが、財務に関する質問や内部対立をめぐって異常な覚醒の兆候を見せる管理職。「完璧すぎる」アイコンタクトを、人工的な応答リズムで作り出し、外部の補助手段やリアルタイムのAIの使用を思わせるコミュニケーションパターンを示す遠隔の候補者である。

そしてここに新たな課題が入ってくる。遠隔評価である。

ハイブリッドワークとZoom面接の時代において、画面越しなら行動を「隠せる」と考える人もいる。しかし実際には、時にその逆が起こる。

カメラは背景の雑音を減らし、私たちに微細な行動へ集中することを強いる。応答の遅れ、トーンの変化、視線の飛び、過剰な調整、不自然な傾聴、声と表情の乖離、動きの硬直、そして計算された身振りの過度な使用である。

まさに遠隔の環境においてこそ、何を探すべきかを知っていれば、信頼性、緊張、隠蔽、操作、あるいは内部対立の非常に重要な兆候を特定することができる。

しかし、専門的な真実を述べることが重要である。嘘を証明する「魔法の兆候」など存在しない。これはこの分野における最大の誤りの一つである。

専門的なプロファイリングは「鼻に触れる＝嘘」といった神話の上に成り立っているのではない。それは、行動の基準線を作ること、逸脱を特定すること、情報源を照合すること、文脈を分析すること、動機を理解すること、そして単独の兆候だけでなく力学を読み取ることの上に成り立っている。

Embodiment Effectは、組織内の内部脅威を特定する上で特に重要である。なぜなら、人は身体よりもはるかに言葉を制御できるからだ。そして、緊張、忠誠の葛藤、脅威の感覚、あるいは隠蔽の状況では、身体はほぼ常に情報を「漏らす」のである。

ビジネスプロファイリングの世界の未来は、テクノロジーだけにも、人間の直感だけにも基づくものにはならないだろう。それは、深い行動理解、デジタル分析、OSINTの活用、異常の検出、そして画面越しでも人を読み取る人間の能力の組み合わせとなるだろう。

なぜなら結局のところ、AIの時代であっても、人間は依然として行動の署名を残すからである。

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これは、最初は自信、カリスマ性、あるいは積極性のように見えるかもしれない三つのパーソナリティ特性のことだが、組織の内部では本当の内部脅威へと変わりうる。すなわち、ナルシシズム、つまり称賛を求める欲求、優越感、そして批判を受け入れることの難しさ。操作性（Machiavellianism）、つまり目的を達成するために人を道具として利用し、その過程であまり罪悪感を抱かないこと。そして機能的サイコパシー、つまり極度の冷静さ、共感の欠如、そして良心なしに有害な行為を実行できる能力である。

興味深いのは、こうした特性を持つ人々が必ずしも採用面接で落とされるわけではないという点だ。むしろ逆である。

彼らはしばしば非常に印象的だ。話し方を心得ている。自分を売り込む術を心得ている。他人の弱点を見抜く術を心得ている。そして、組織が自分に対してどのような人物像を見たいのかを正確に心得ている。

だからこそ私は、今日の内部脅威の世界における最大の課題の一つは、単に『問題のある過去』を特定することだけではなく、将来的に組織的リスクへと変わりうるパーソナリティと行動のパターンを理解することだと考えている。

それは、情報の漏洩、組織への意図的な加害、従業員への操作、有害な文化の醸成、あるいは単に結果への共感をまったく持たないまま危険な意思決定を下すことといった形で現れうる。

ダークトライアドの特性を持つすべての人が犯罪者や内部脅威であるわけではないのは明らかだ。しかし、機密情報へのアクセス、プレッシャー、エゴ、監督の欠如、そして操作する能力が組み合わさると、管理職が知っておかなければならない組み合わせができあがる。

そして、まさにここで、掘り下げた評価、適切な聴取、公開情報源からのインテリジェンス、そして被害が発生する前の危険信号の特定が持つ価値が生きてくる。

なぜなら結局のところ、組織で最も危険な脅威とは、たいていの場合、危険に見える者ではない。完璧に見せる術を心得ている者なのだ。

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たとえば、視線を合わせないことが敬意のしるしとされる文化があります。一方で、別の人々にとってはそれがすぐに疑問を引き起こします。直接的なコミュニケーションが好ましいとされる場所もあれば、別の場所ではそれが無礼と受け取られることもあります。

そして、ここでバイアスが入り込んできます。

それに気づいていないとき、私たちは本当はその人を分析しているのではなく、その人と自分との間の隔たりを分析しているのです。

ビジネスにおけるプロファイリングでは、これはとりわけ重要です。人について決定が下されるからです。候補者、パートナー、取引先などです。解釈の誤りは、優れた人物を見逃すことにつながりかねず、さらに悪ければ、本当のリスクを見抜けないことにつながります。

では、ここから何を学べるでしょうか。

まず第一に、専門家としての謙虚さです。私たちに「正しい」と思えることのすべてが、本当に正しいとは限らないと理解することです。

第二に、文脈です。常にこう問うことです。この人はどこから来たのか。その行動は、その人が属する文化と整合しているのか。

そして最後に、分析的なツールと人間的な理解との正しい組み合わせです。これなしには、本当の客観性は存在しません。

人を扱う者は、文化を理解しなければなりません。さもなければ、ただ当て推量をしているにすぎないのです。

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かつてLinkedInがとても「クリーン」な場所だった時期を覚えている。プロフェッショナルで、計算されていて、少し無機質だった。誰もが同じことを書き、誰もが同じように聞こえ、そこにはプロフィールの背後にいる人物が本当はどんな人なのかを真に明かすものはほとんど何もなかった。

そして、enshittificationが始まった。

より多くの個人的な投稿。より多くの政治。より多くの過激な意見。アルゴリズムが騒がしさを好むために注目を集める、より多くの挑発。

純粋にプロフェッショナルなプラットフォームを求める人にとって、これは劣化のように見える。そして大部分において、実際にそうだ。

しかし私の視点からすると、ここで興味深いことが起きた。

まさにこの「場違いな」コンテンツこそが、本当の物語を語り始めるのだ。

公開情報源からの背景調査の一環として誰かを調べるとき、私はその人が何をしているかだけを見ているのではない。どう考えるか。どう反応するか。何が引き金になるか。境界線はどこにあるか。それを見ている。

そしてこうしたものは、古いLinkedInにはほとんど決して現れなかった。

今日、それらはそこにある。しかも豊富に。

フィルターなしで書かれた政治的な投稿、プロフェッショナルな議論への攻撃的な返信、挑発的なトレンドに加わるという選択、これらはもはや私にとって「騒音」ではない。それらはシグナルだ。

人格を理解するという観点ではかつて不毛の荒野だったものが、行動的指標の金鉱へと変わったのだ。

だから、そう、LinkedInは変わった。そしておそらく、プロフェッショナリズムだけを求める人にとっては良い方向ではない。

しかし、行間を読む方法を理解している人にとっては、これは以前よりもはるかに多くの真実を語るプラットフォームなのだ。

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