FBIは今週、米国民の位置データを商業的なデータブローカーから購入していることを確認しました。この慣行により、政府は従来の令状に基づく請求を通さずに、機微な情報へアクセスできるようになります。

Politicoの報道によると(新しいウィンドウ)、この確認は上院情報特別委員会の公聴会で行われ、FBI長官のカシュ・パテル氏は、同局が捜査のために「商業的に入手可能な情報」を購入していると述べました。このやり取りは直ちに議員らの批判を招き、オレゴン州選出のロン・ワイデン上院議員は、この慣行が重大な憲法上の懸念を生じさせる(新しいウィンドウ)と述べました。

これは、FBIがこの種のデータを再び積極的に購入していることについて、2023年以来初めての確認です。

FBIが令状なしで位置履歴にアクセスできる仕組み

2018年、米国連邦最高裁判所はCarpenter v. United States(新しいウィンドウ)において、法執行機関が通信事業者から位置データにアクセスするには令状を取得しなければならないと判断しました。しかし、データブローカーは、これと似た情報を取得する別の手段を提供しています。

政府機関は、電話会社に記録を直接請求する代わりに、モバイルアプリ、広告システム、その他のデジタル追跡手段を通じて収集された類似のデータセットを購入できます。これらのデータセットには、多くの場合、個人がどこにいたのか、どのように移動したのかを示す詳細な位置履歴が含まれています。

この仕組みを支えているのがデータブローカーであり、限られた透明性のもとで個人情報を収集し、パッケージ化して販売しています。

商業的追跡の上に成り立つ仕組み

データブローカーは、アプリ、ウェブサイト、サードパーティのパートナーから情報を収集します。位置データはこの仕組みの中心的な要素であり、多くの場合、通常のアプリ権限を通じて収集されます。

その情報は、閲覧活動、購入履歴、推定された関心事項など、ほかのシグナルと組み合わされます。その結果、政府機関を含む幅広い買い手に販売できる詳細なプロファイルが作成されます。

このデータの利用は監視にとどまりません。広告を形作り、民主主義を損なうような形で政治的メッセージに影響を与える可能性があります。これらのデータセットは今も拡大を続けており、ますますAIを使って分析されるようになっています。その結果、データの相互参照や個人に関するより深いパターンの発見が容易になり、既存の偏見が増幅され、大規模でより精密な操作が可能になります。

これが懸念を招く理由

合衆国憲法修正第4条は、政府による監視に制限を設けています。批判する側は、ブローカーからデータを購入することで、政府機関がそうした制約なしに同様の情報へアクセスできるようになると主張しています。

The Guardianの報道によると、ワイデン議員は公聴会でこの慣行を、憲法上の保護を回避する「言語道断の抜け道」だと表現しました。

データの範囲の広さも懸念の一部です。データブローカーは、特定の容疑者ではなく、大規模な人口集団に関する情報を収集します。つまり、日常的な行動に結びついた位置データにも、通知や同意なしでアクセスできてしまうということです。

いったんこのデータが収集されると、削除は難しくなる場合があります。多くのブローカーはそれを削除しません。また、同じ情報が人物検索ウェブサイトに現れることもあります。

露出を減らす方法

データ収集を完全に防ぐことはできませんが、こうした仕組みに入る情報量を減らすことはできます。

アプリの権限、特に位置アクセスを制限することは、最も効果的な対策の1つです。使っていないアプリを削除し、追跡に依存するサービスを避けることでも、露出を減らせます。

VPN（仮想プライベートネットワーク）(新しいウィンドウ)は、お客様のIPアドレス(新しいウィンドウ)をマスクし、インターネットトラフィックを暗号化することで役立ちます。これにより、サードパーティがお客様の活動をお客様のユーザー情報と結び付けることが難しくなり、後に販売され得る情報量を減らせます。

今後これが意味すること

FBIの認めた事実は、政府の監視がどのように機能しているのかに注目を集めていますが、これは新しい話ではありません。Big Techは以前から同じモデルで運営されており、利益のためにユーザーデータを収集し、不正を認めて人々のプライバシーをいかに軽視しているかを示す代わりに、数十億ドル規模の罰金を事業コストとして支払ってきました。FBIのような政府機関は、データブローカー経由であれ、Big Tech企業経由であれ、単にこの既存のエコシステムを利用しているにすぎません。

アプリやサービスは、最も価値が高く機微な情報を継続的に収集しており、それらはパッケージ化され、ほかのデータセットと組み合わされ、拡大を続ける商業市場を通じて販売される可能性があります。この仕組みは時とともに洗練されてきました。特に大規模言語モデル（LLM）によって、膨大な情報の分析、相互参照、インサイトの抽出が容易になったためです。いったんそのデータがこの仕組みに入ると、それをコントロールすることは難しくなります。見えにくく、さらに異議を唱えにくい方法で、アクセス、分析、再利用される可能性があります。

しかし、そもそも生成するデータ量を減らすことは、こうした仕組みに巻き込まれないための最も効果的な方法の1つです。