LinkedInがAI学習の対象地域を拡大——EU・EEA・スイス・カナダ・香港の公開データが自動収集、11/3までのオプトアウトが急務です

今日の深掘りポイント

• 11月3日までに未オプトアウトのユーザーの公開プロフィールや投稿がAI学習に利用される見込みです。企業は従業員の公開設定と投稿方針の即時見直しが必要です。
• データはLinkedInのみならず関連企業（Microsoft等）と共有され得ると報じられており、越境移転や二次利用の把握がガバナンス課題になります。
• GDPR/PIPEDA/PDPOの枠内でも「公開データだから自由利用」にはならないため、正当利益と異議申立て（GDPR第21条）や越境移転（第44条以降）の整合を社内で詰めるべきです。
• MITRE ATT&CK観点では、公開情報の広範学習は高度なスピアフィッシングの土壌を広げます。ReconnaissanceとSpearphishing via Serviceの連携リスクが増す前提で備えるべきです。

メトリクスの解釈と示唆

• score 69.50／scale 7.00：影響面は中〜高程度で、複数部門を巻き込む全社的対応が必要な水準です。
• magnitude 6.00：技術的脅威というよりガバナンス・法務・レピュテーションの混合リスクが主体の強度です。
• novelty 6.50：完全新規ではないが、対象地域拡大と短期オプトアウトの組み合わせは現場運用に新たな負荷をもたらします。
• immediacy 8.50：実施期限が約1週間であることを示し、即日アクションが妥当です。
• actionability 7.50：設定変更、方針更新、検知ルール強化など具体策に落とせる案件です。
• positivity 3.00：ポジティブ要素は限定的で、対処を怠ると悪影響が前面化しやすいです。
• probability 9.00／credibility 8.00：方針実施の蓋然性は極めて高く、情報の信頼度も高水準と読みます。

はじめに

LinkedInがEU/EEA、スイス、カナダ、香港のユーザー公開データをAIモデル学習に用いる方針を拡大し、11月3日までにオプトアウトしなければ自動的に対象になると報じられています。収集対象は公開プロフィール情報や公開投稿で、プライベートメッセージは除外とされています。さらに、収集データはMicrosoftなど関連企業とも共有され得ると伝えられています。短期のオプトアウト期限は、従業員の個人アカウント運用が企業リスクに直結する現代のOSINTリスクを増幅させます。法務・DPO・CSIRT・人事・広報が同時に動くべき案件です。

出典（報道）：The Registerの報道に基づきます。一次情報（LinkedInのポリシー/設定画面）での最終確認を推奨します。The Register

深掘り詳細

事実（報道ベースでの確認事項）

• 対象地域：EU、EEA、スイス、カナダ、香港のLinkedInユーザーです。
• 期限：2025年11月3日までにオプトアウトしない場合、自動的にAI学習対象になる見込みです。
• データ範囲：公開プロフィール情報および公開投稿。プライベートメッセージは除外と報じられています。
• 共有先：LinkedInの関連企業（Microsoft等）と共有され得ると報じられています。
• オプトアウト：LinkedInの設定メニューから実施可能とされています（ロケールにより文言・導線が異なる可能性があるため、実画面での確認が必要です）。

出典：報道（The Register）。この件はポリシー・設定の一次記載が更新され得るため、企業としては必ず一次情報での再確認・証跡取得を行うべきです。

インサイト（編集部の見立てと示唆）

• 正当利益と異議申立ての攻防になる可能性が高いです。GDPR下では「公開」個人データも個人データであり、第6条1項fの正当利益を根拠に処理される場合でも、第21条の異議申立て（オプトアウト）対応が必要です。社内では「処理の法的根拠」「異議申立てプロセス」「記録義務（第30条）」を即時棚卸しすべきです。
• 越境移転の実務負荷が高まります。AI学習・関連企業共有に越境が含まれる場合はGDPR第44条以降の整合（DPFやSCC、TIAの要否）を再点検すべきです。対外ベンダーに依存するがゆえに、第三者移転の範囲と再委託先の透明性がガバナンスの盲点になりやすいです。
• OSINTの飽和が攻撃者の質的転換を促します。大量の公開LinkedInデータでLLMが強化されると、部門名・役職・業務プロセスの理解に基づく説得力の高いスピアフィッシングやBECの前段偵察が容易になります。AI駆動のプレテキスト生成品質が上がるほど、既存のフィッシング検知ルールは誤検知・見逃しのトレードオフに直面します。
• 従業員の「自発的露出」の管理が鍵です。企業が管理できない個人アカウントに紐づく公開情報が広く学習されるため、ソーシャルメディア・ポリシーの更新と教育、公開可否の判断基準（顧客名・プロジェクト名・技術詳細の扱い）がこれまで以上に重要です。

法令テキスト（一次情報）

• GDPR本文：第6条（法的根拠）、第21条（異議申立て）、第30条（処理記録）、第35条（DPIA）、第44条以降（越境移転）参照が有用です。GDPR公式テキスト（EUR-Lex）
• カナダ：PIPEDAの原則（合理的目的・同意・収集最小化等）との整合確認が必要です。Office of the Privacy Commissioner – PIPEDA
• 香港：PDPOの目的限定・同意・データ移転要件の枠組みも点検が必要です。PCPD – PDPO概要
• EU-US Data Privacy Frameworkの参加状況は公式リストで都度確認してください（ベンダー主張と公式登録の差異が起き得ます）。DPF Participant Search

脅威シナリオと影響

以下は、公開LinkedInデータのAI学習拡大を前提に、攻撃者が恩恵を受けるであろう仮説シナリオです（仮説であり、すべてが直ちに顕在化するとは限りません）。

• シナリオ1：ロール特化スピアフィッシングの高度化

  • 概要：役職・経歴・担当領域・在籍期間などの精緻な文脈に最適化されたメッセージで、クリック・返信・添付実行を狙う攻撃が増える仮説です。
  • MITRE ATT&CK：TA0043 Reconnaissance（T1589 Gather Victim Identity Information、T1593 Search Open Websites/Domains）、TA0001 Initial Access（T1566.003 Spearphishing via Service、T1566.002 Spearphishing Link）、T1204 User Executionに連鎖しやすいです。
  • 影響：メール/LinkedInメッセージ/Teamsなどマルチチャネルの連携攻撃で検知が難化します。

• シナリオ2：偽招聘・偽採用オファーを用いた初期侵入

  • 概要：求人関心やスキル記載に合わせたLLM生成の「自然な」オファーを送付し、マルウェア配布や資格情報詐取へ誘導する仮説です。
  • MITRE ATT&CK：T1585.003 Establish Accounts: Social Media Accounts（攻撃者の偽人材アカウント）、T1566.003 Spearphishing via Service、T1059 Execution（添付/スクリプト）に展開します。
  • 影響：若手から幹部まで幅広い層が餌食になり得ます。

• シナリオ3：ブランドなりすましとB2B取引の毀損

  • 概要：企業ページ・社員投稿パターンを模倣し、LLMで「それらしい」告知・支払い変更通知を生成する仮説です。
  • MITRE ATT&CK：T1656?（AI特有はATLASの領域）に近いが、ATT&CK上はT1566系とBusiness Email Compromiseの手口に収斂します。
  • 影響：サプライヤー・顧客を巻き込む金銭被害・信用失墜が発生しやすいです。

• シナリオ4：OSINT汚染（データポイズニング）による誤学習誘導

  • 概要（仮説）：攻撃者が公開投稿を意図的に量産し、企業や個人に関する誤情報をLLMに取り込ませ、後続のソーシャル・エンジニアリングで利用する試みです。
  • 補足：AI攻撃手法としてはMITRE ATLASの領域に該当しやすく、従来のATT&CKには直接の戦術/技法はありませんが、偵察・影響工作の複合リスクとして認識すべきです。
  • 影響：ブランド監視と是正コミュニケーションの負荷が上がる可能性があります。

メトリクスからの戦術的示唆

• immediacy 8.50とprobability 9.00が同居しているため、「今週中に動けば回避できるが、放置すれば不可逆的に学習に取り込まれる」という性質です。最優先はオプトアウト導線の社内周知と、公開設定・投稿の棚卸しです。
• credibility 8.00は高めである一方、novelty 6.50は「新手というより既存問題の拡大・加速」を示します。既存のソーシャルエンジニアリング対策をAI時代に合わせて増強することが現実解です。

セキュリティ担当者のアクション

1. 全社コミュニケーション（本日中）

   • 従業員向け一斉連絡で、11/3期限とオプトアウトの存在を周知します。
   • ハイリスク職種（経営層、財務、購買、管理者権限保持者）を優先にフォローします。

2. 具体的なオプトアウト導線の提示（社内ガイド）

   • LinkedInの「設定とプライバシー」→「データのプライバシー」付近に配置される「AIモデルのトレーニング/AIの改善」等の項目を確認し、オプトアウト手順をスクリーンショット付きで社内ポータルに掲載します（文言/導線はロケール・時期で変わる可能性があるため実画面で必ず検証します）。
   • 実施済みの証跡（スクリーンショット・時刻・アカウント名）を残すことを推奨します。

3. ソーシャルメディア・ポリシーの即時改定

   • 公開可能な情報の線引き（顧客名、取引条件、プロジェクト詳細、アーキテクチャ、在宅勤務中の写真に写る機密物）を明文化します。
   • 新規採用者オンボーディングに「公開設定とOSINTリスク」の項目を必須化します。

4. 法務・DPO連携によるコンプライアンス整備

   • GDPRの異議申立て（第21条）テンプレートを整備し、従業員・候補者が求めた場合のサポート手順を定めます。
   • ROPA（第30条の処理記録）とDPIA（第35条）を更新し、越境移転（第44条以降）の評価を最新化します。DPF/SCC/TIAの要否を法務と確認します。
   • ベンダー管理台帳にLinkedIn/Microsoftの当該処理を記載し、第三者共有範囲の照会を送付します。

5. 検知と教育の強化（SOC/CSIRT）

   • 直近3カ月のLinkedIn経由スピアフィッシング・偽採用メールのログをレビューし、IOC/パターンを更新します。
   • MITRE ATT&CKマッピングで、Recon系（T1589/T1593）を前提とした初期侵入（T1566）のプレイブックを点検します。
   • セキュリティ認知訓練で「役職・プロジェクト名を的確に突く誘い文句」に対する演習シナリオを増やします。

6. ブランド監視と外部通報動線

   • 自社名・役職・製品名を含むLinkedIn上の不審投稿・偽アカウントの通報手順を整備し、広報と連携します。
   • OSINT汚染の仮説に備え、重大な誤情報の検知・是正メッセージの標準文案を準備します。

7. 最小公開の原則と「削除/非公開」の再確認

   • 過去投稿の棚卸しを行い、不要・高リスクの投稿を非公開/削除します（削除は学習済みモデルからの完全除去を保証しない点に留意しつつも、二次利用の抑止には有効です）。

8. 採用・人事との横連携

   • 偽求人・偽リクルーター対策の周知を行い、連絡チャネルを一本化します（公式ドメイン・ベリファイ済みアカウントのみ運用）。

以上は、報道と一般的な法令枠組みに基づく推奨です。実際のLinkedIn設定文言やデータ共有範囲は一次情報で必ず再確認し、記録化することをおすすめします。

参考情報

• 報道：LinkedIn expands AI training data to EU, Canada, Hong Kong（The Register）: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2025/10/27/linkedin_ai_profile_scraping/
• GDPR公式テキスト（EUR-Lex、Regulation (EU) 2016/679）: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
• PIPEDA（Office of the Privacy Commissioner of Canada）: https://www.priv.gc.ca/en/privacy-topics/privacy-laws-in-canada/the-personal-information-protection-and-electronic-documents-act-pipeda/
• 香港PDPO（PCPD）: https://www.pcpd.org.hk/english/data_privacy_law/ordinance_at_a_Glance/ordinance.html
• EU–US Data Privacy Framework 参加企業検索: https://www.dataprivacyframework.gov/s/participant-search

注記：本稿は現時点の公開報道と一般法令に基づく分析です。LinkedInの一次資料（設定/ポリシー）更新によって内容が変わる可能性があるため、最新の一次情報での確認と証跡化を行ってください。