AI時代の防犯

SNSの写真1枚から家がわかる。AIが撮影場所を当てる時代の投稿のコツ

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A window and door on the wall of an old garage outside Walden, NY, USA
Photo: Daniel Case / CC BY-SA 3.0 / Wikimedia Commons
AIによる調査公開された研究と公的統計をAIが調べて整理しました(防犯グッズ・商品の紹介はしていません。出典は末尾)。

窓から見える景色、近所の店、道路の標識。何気なく投稿した写真には、撮影場所の手がかりがたくさん写っています。いまはAIが写真の景色だけから撮影場所を推定できるようになりました。写真1枚から、自宅や生活の範囲が知られてしまうこともあります。

3行でわかる

  1. 写真の位置情報(ジオタグ)を使うと、休暇中で家を空けている人の自宅住所を割り出せることが、2010年の研究で示された。
  2. 2024年のAIの研究では、写真の景色だけから撮影場所を推定し、世界中の写真の40%以上を25km以内の誤差で当てた。
  3. 総務省は、写真に写り込んだものや訪れた店から生活範囲が推測されるとして、投稿前の注意を呼びかけている。

01犯罪者側から見ると何が起きているか

つきまといなどを考える人は、SNSの写真を「下見」に使えます。写真の位置情報や写り込みから、自宅や行動の範囲を割り出せるからです。

研究者は、ネット上の位置情報を使って現実の犯罪を準備することを「サイバーケーシング(ネットでの下見)」と名づけました。投稿した本人は、そうした情報を公開していることに気づいていないことが多いと指摘しています。

総務省の事例でも、公開した投稿や写真に住所を特定できる情報が付いていたことから、つきまといがエスカレートしたケースが紹介されています。

02研究と統計でわかっていること

写真の位置情報だけでなく、景色そのものから撮影場所がわかる時代になっています。

40%以上AIが撮影場所を25km以内で当てた写真の割合(世界)
上位0.01%場所当てゲームでのAIの成績(人間のプレイヤーとの比較)
2010年位置情報付き写真から留守宅を割り出せると示された年

Friedland & Sommer(2010)[1]

写真や動画に付いた位置情報を使い、有名人の自宅や匿名の投稿の発信地を見つけられることを示した。動画の位置情報から、休暇で家を離れている人の自宅住所を半自動で割り出す実験も行った。ごく一部の投稿でも、狭い地域で数百件の対象になりうると指摘している。

対象: 公開された写真・動画の位置情報 / 限界: 2010年の米国のサービスでの研究。

Haasら(2024)[2]

写真の景色から撮影場所を推定するAIを開発した。世界中の写真で、40%以上を実際の場所から25km以内で当てた。場所当てゲームでは人間のプレイヤーの上位0.01%に入る成績で、トッププロにも6戦すべてで勝った。

対象: 世界の風景写真 / 限界: 研究用のAIで、市販のサービスとは異なる。

総務省[3]

写ったものから撮影場所が特定されることがあるので、投稿用の撮影には注意するよう呼びかけている。写真に写り込んだものや訪れた店から、生活範囲が推測できてしまうという意識を持つ必要があるとしている。

対象: 実際のトラブル事例 / 限界: 事例にもとづく注意喚起。

03お金をかけずに今日からできること

位置情報を切り、写り込みとタイミングに気をつけます。設定と投稿の習慣だけで、お金はかかりません。

1

カメラの位置情報を切る

スマホのカメラの設定で、写真に位置情報を付けない設定にします。

所要 3分

2

自宅の周りの景色を写さない

窓からの眺め、玄関、近所の店や標識が写った写真は投稿しないか、写らないように撮ります。

所要 習慣

3

投稿は後からにする

旅行や外出先の写真は、帰ってから投稿します。「今ここにいる」「家を空けている」ことを知らせません。

所要 習慣

04習慣にするコツ

投稿する前に「この写真から家や行動がわかるか」を一度確かめることです。公開範囲を親しい人に絞ることも助けになります。

05よくある質問

写真から住所はわかりますか

位置情報付きの写真や、景色の写り込みから自宅や生活範囲が推測されることがあります。研究では位置情報から留守宅を割り出せることも示されています。

位置情報を切れば安全ですか

位置情報を切るのは大切ですが、AIは景色だけでも撮影場所を推定できます。自宅周辺の景色を写さないことも必要です。

旅行の写真はいつ投稿すればいいですか

家を空けていることが伝わらないよう、帰宅してから投稿するのがおすすめです。

出典

  1. Friedland, G., & Sommer, R. (2010). Cybercasing the Joint: On the Privacy Implications of Geo-Tagging. USENIX HotSec '10. https://www.usenix.org/legacy/events/hotsec10/tech/full_papers/Friedland.pdf
  2. Haas, L., Skreta, M., Alberti, S., & Finn, C. (2024). PIGEON: Predicting Image Geolocations. Proceedings of IEEE/CVF CVPR 2024, 12893-12902. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Haas_PIGEON_Predicting_Image_Geolocations_CVPR_2024_paper.html
  3. 総務省. インターネットトラブル事例集 case17「気をつけてアップしてたはずなのに」. https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/trouble/case/case17.html