ShadowDragonのNico Dekens氏による、生成AI時代におけるOSINT（公開情報調査）のあり方についての重要な考察をお届けします。

OSINTはかつて「思考のゲーム」だった。今、それは「信頼のゲーム」になりつつある。

かつてOSINTは思考のゲームでした。しかし今、それは「信頼のゲーム」へと変貌しつつあります。そして、その事実に私たちは危機感を抱く必要があります。

私はその変化を目の当たりにしてきました。優秀な調査を行っていたアナリストたちが、思考のプロセスを少しずつ、少しずつ生成AIツールへと移していく姿を。 最初は些細なことです。文書の要約や外国語の投稿の翻訳にChatGPTを使うことから始まります。次にレポートの下書きを任せ、さらには調査のヒントを生成させる。そして最終的に、かつてのような批判的思考を失ってしまうのです。検証が減り、疑うことをやめ、依存だけが強まっていきます。

私たちは自分自身に「効率的に働いている」と言い聞かせます。しかし、その過程のどこかで、実質的な「思考」がどれほど外部に丸投げされているかという事実に気づかなくなっているのです。

これはAI反対論ではありません。私自身、ChatGPT、Copilot、Claude、Geminiを毎日使っています。他の誰とも同じように、私のワークフローに組み込まれています。しかし、トレードクラフト（OSINT分析の専門知識・技術）が損なわれつつあります。アナリストたちは困難なプロセスをスキップしています。重い知的負荷を生成AIに委ね、それが私たちの活動の根幹を変えようとしているのです。

OSINTが簡単になりすぎ、効率的になりすぎ、快適になりすぎたとき……あなたは危機感を持つべきです。トレードクラフトの低下とは単なるスピードのことではなく、「判断力」のことです。そして判断力は言語モデルからは生まれません。このまま異議を唱えず、専門家としての批判的な習慣を守ろうとしなければ、私たちは「捜査官（Investigator）」ではなく、単なる「自動化ツールのオペレーター」に成り下がってしまうリスクがあります。 このブログは、私自身、OSINTに携わるすべての人、教える側の人、そして始めたばかりの人への警鐘です。もし私たちがこのゲームの「思考」の側面を取り戻さなければ、ゲームそのものに敗北することになるでしょう。

あなたを震えさせる研究結果

2025年初頭、カーネギーメロン大学とマイクロソフト・リサーチのチームが、すべてのOSINTアナリストが読むべき（しかしほとんどが読んでいない）論文を発表しました。それは、日々の業務で生成AIツールを使用している319名の知識労働者を対象とした大規模な調査です。

その結果は、まさに「警告」でした。

研究で明らかになったのは明確なパターンです。「ユーザーがAIに対して信頼を持つほど、批判的思考が低下する」というものです。対照的に、自分自身に信頼を持っているユーザーほど、出力を疑い、情報を検証し、タスクについて深く考える傾向がありました。

これを肝に銘じてください。「AIへの信頼が、自己への信頼に取って代わり、それに伴い思考が消える」のです。

結論はこうです。 生成AIへの高い信頼は、一貫して批判的思考の低下と知的努力の減退を招きました。

参加者たちは怠慢だったわけではありません。経験豊富なプロフェッショナルたちでした。しかし、ツールが迅速に、自信満々に、明確に回答すると、彼らは「困難な部分」をこなすのをやめてしまったのです。問いかけることをやめ、検証をやめ、自動化と調査を区別する「精神的な摩擦」をやめてしまいました。

恐ろしいのは、多くのユーザーが「自分はまだ批判的に考えている」と信じ込んでいたことです。なぜなら、生成AIが彼らを「自分は賢い」と感じさせたからです。

研究者たちは、新たな行動パターンの出現を確認しました。

・仮説を立てる代わりに、AIにアイデアを求めた。

・情報源を検証する代わりに、AIがすでに検証済みだと想定した。

・多角的な視点を評価する代わりに、AIの要約を統合・編集して済ませた。

これは仮説ではありません。今、実際のワークフローで起きていることです。そしてOSINTに携わる人間なら、それがどれほど危険なことか理解できるはずです。

私たちの仕事において、「根拠のない自信」は致命傷になります。作り話（ハルシネーション）の情報源、誤訳された投稿、操作された要約を許容することはできません。しかし、摩擦もなく、懐疑心も持たずに生成AIを信頼すればするほど、まさにそのリスクに身をさらすことになるのです。 この研究はOSINTに特化したものではありません。しかし、その必要もありません。この知見は、他のどの分野よりもこの分野に突き刺さります。なぜなら、この分野で批判的思考を失うことは、単に正確性を失うだけでなく、「誠実さ」を失うことを意味するからです。

これがOSINTにとって何を意味するか

OSINTにおいて、私たちは情報の断片を扱います。何もかもが綺麗に整理されて提供されることはありません。ツイート、写真、掲示板、リーク情報、メタデータ、衛星画像、リンク切れ、奇妙なファイル名……混沌の中から文脈を構築します。優れたアナリストなら誰でも知っています。仕事とは単にデータを集めることではなく、データを使って「考える」ことなのだと。

今、まさにそれが危機に瀕しています。 先述の研究は、世界中のOSINTショップ、政府機関、脅威インテリジェンス・ユニット、オープンソース・コミュニティで起きていることを正確に描写しています。「思考」から「プロンプト入力」へ、「アナリスト」から「編集者」への静かな移行。現実を見てみましょう。

生成AIへの慢心による現実のOSINT失敗シナリオ

シナリオ1　画像検証

デモの写真をGeminiのようなツールにアップロードし、「これはどこで撮られたものか？」と尋ねます。AIは説得力のある回答を返します。「パリのレピュブリック広場付近です」。もっともらしく聞こえるので、あなたはそのまま採用します。 しかし、訓練された目で見れば、看板がベルギーのものであることに気づけたはずです。ナンバープレートが違い、建築様式も一致しません。AIを信頼したせいで、国単位で場所を間違えたのです。

シナリオ2　重要人物（POI）のプロファイリング

Claudeを使って、ある人物のオンライン上での活動を要約させます。AIは「活動家、IT労働者、無害」というクリーンな物語を生成します。しかし、AIはモデルの性質上、極右掲示板へのリンクを完全に無視していました。あなたは確認を怠り、その人物は機微な公的イベントで登壇することになってしまいます。

シナリオ3　プロパガンダ工作の検知

Telegramのメッセージ群をChatGPTに流し込み、「要約とパターン」を求めます。AIはいくつかのキーワードを拾い上げますが、特定のロシア系工作員グループを示す微妙な言語学的変化を見逃します。それは、複数のソースの言い回しを比較する訓練された頭脳だけが気づけるものでした。しかし、あなたは生のコンテンツを読むのをやめていました。要約を信じてしまったのです。

---

これらは特殊なケースではありません。現代のOSINTワークフローにおいて、毎日起こりうる「ありそうな失敗」です。

そしてここが肝心な点です。どの場合も、アナリストは悪意や怠慢によって失敗したわけではありません。ツールが「信頼できると感じさせるほどに優秀」であり、かつ「危険であるほどに間違っていた」ために失敗したのです。

AIがOSINTを壊すのではありません。「無批判に使われるAI」が壊すのです。 アナリストが出力結果に依存し、自らの論理構築を放棄したとき、OSINTを強力たらしめる要素、つまり解釈し、問い詰め、方向転換（ピボット）する能力――は失われます。ハルシネーション（幻覚）の回答からはピボットはできません。早々に信じ込んでしまった嘘を調査することはできないのです。

忍び寄るトレードクラフトの死

トレードクラフトとは、単なるツールのリストではありません。それは「思考のあり方」です。何かがおかしいと感じたときに、もう一度見直す習慣のことです。メタデータを検証し、タイムスタンプを照合し、キャプションの言語と一致しない街頭看板を見つけ出す力です。当たり前のことを疑う本能です。

そして、その本能は静かに死に絶えようとしています。 それはアナリストが怠けているからではなく、AIが仕事を「実際よりも簡単である」と感じさせてしまうからです。あなたはまだ作業をしています。クリックもしています。しかし、精神的な摩擦が消えてしまっています。

かつて、その摩擦こそがトレードクラフトが息づく場所でした。 今起きていることについて、残酷なほど正直になりましょう。

以前 vs 現在：OSINTアナリストの行動変化

以前

• ・不鮮明な画像を見つけたら、3つのツールで開き、ズームし、回転させ、EXIFを探し、ランドマークを切り出し、5回の逆画像検索をかけた。
• ・片言のロシア語の投稿を読み、手動で翻訳し、スラングを確認し、関連するハッシュタグを調べ、アカウントの活動履歴を検証した。
• ・WHOISでドメインを追跡し、サブドメインを調べ、使い回されているインフラを探し、紐づくメールアドレスをマップ化した。

現在

• ・画像をAIツールに貼り付け、提示された場所を読み、次に進む。
• ・スレッド全体をChatGPTに放り込み、要約させる。
• ・Geminiに「このドメインの運営者は誰？」と聞き、返ってきた回答をそのまま受け入れる。

トレードクラフトが受動的になると何が失われるか？

• ・文脈的推理： 「筋は通っているように見えるが、何かがおかしい」と気づく力。
• ・複数ソースによる検証： 少なくとも2〜3の無関係なソースで事実を確認する習慣。
• ・仮説検証： 目にしている事象に対して、可能性のある説明を構築し、それを自ら打破するプロセス。
• ・妥協の拒絶： AIがもっともらしい答えを出した後でも、掘り下げ続ける本能。

これらがなければ、OSINTは単なる「洗練されたUIを備えた自動推測ゲーム」になります。 そして勘違いしないでください。悪意ある攻撃者はこのことを知っています。彼らはあなたのツールをテストし、毒されたコンテンツを食わせます。AIの「反復し、単純化し、幻覚を見る」という性質を利用します。もしあなたのワークフロー全体が「マシンへの信頼」の上に成り立っているなら、あなたは罠に向かって歩いているも同然です。

トレードクラフトは遅く、不快で、骨の折れるものです。しかし、それこそがあなたの仕事を正確で、弁護可能で、信頼されるものにするのです。それがなければ、あなたはただプロンプトを打ち込み、真実が降ってくるのを願っているだけの人間にすぎません。

---

生成AIの『説得力の高さ』が、私たちの判断力を静かに蝕んでいます。次回は、私たちが単なる『AIオペレーター』に成り下がらないための、具体的な役割の再定義と、批判的思考を取り戻すための実践的な戦略について詳しく解説します。

後編へ続く

ShadowDragon製品ページは左のバナーをクリックしてください。
お問い合わせ・デモをご希望の際は、こちらからお願いいたします。