LinkedIn等のデータ収集サービス利用における重大な法的リスクについて

発行日: 2025年7月

対象: 企業経営者・法務担当者・データ活用責任者

エグゼクティブサマリー

本ホワイトペーパーは、LinkedIn等のSNSプラットフォームからデータを収集して
サービス展開している企業、およびそのようなサービスを利用する企業に対する重大な警告です。

個人情報保護法違反のリスク：第三者提供制限の違反により最大1億円の罰金
GDPR違反のリスク：年間売上高の4%または2,000万ユーロの制裁金
利用規約違反：プラットフォームからの法的措置や損害賠償請求
社会的信用失墜：データ保護意識の高まりによる企業イメージ悪化

1. 現状の問題：SNSデータ収集サービスの急拡大

問題の概要

近年、LinkedIn、Facebook、Twitter等のSNSプラットフォームから個人情報を大量に収集し、
それをデータベース化してBtoBサービスとして展開する企業が急増しています。
これらのサービスは以下のような手法でデータを収集しています：

主要な収集手法

Webスクレイピング：自動化プログラムによる大量データ取得
プロキシサービス利用：Bright Data、Scraping Fish等のサービスを使用した検出回避
IPローテーション：複数のIPアドレスを使い分けてアクセス制限を回避
ユーザーエージェント偽装：人間のブラウジングを模倣した自動アクセス

問題となるサービス例

データ収集・販売サービス

LinkedInプロフィール情報の一括取得
企業情報データベースの構築
営業リスト作成サービス
人材データベース販売

分析・マーケティングツール

競合他社分析ツール
市場調査レポート作成
ターゲット顧客抽出サービス
人材採用支援ツール

2. 法的根拠と違反の構造

個人情報保護法における第三者提供制限

個人情報保護法第27条（第三者提供の制限）

「個人情報取扱事業者は、次に掲げる場合を除くほか、あらかじめ本人の同意を得ないで、個人データを第三者に提供してはならない。」
この規定により、個人の同意なしに個人データを第三者に提供することは原則として禁止されています。

違反の構造

二重の法的違反

1. データ収集企業の違反

本人同意なしでの個人データ取得
プラットフォーム利用規約違反
不正アクセス行為の可能性
目的外利用・第三者提供

2. 利用企業の違反

違法に収集されたデータの受領
第三者提供制限への違反
適正取得義務違反
共同不法行為の成立

個人情報保護委員会ガイドラインによる明確化

個人情報保護委員会のガイドライン（第三者提供編）では、以下のように明記されています：

「個人情報取扱事業者が第三者から個人データの提供を受ける場合には、違法に入手された
個人データが流通することを抑止するため、当該第三者が当該個人データを適正に取得したもの
であることを確認しなければならない。」

これにより、違法に収集されたデータを知りながら利用することは明確な法律違反となります。

3. 具体的な法的リスクと罰則

日本の個人情報保護法

罰則

法人：最大1億円の罰金
個人：6ヶ月以下の懲役または30万円以下の罰金
行政処分：改善命令、業務停止命令

民事責任

損害賠償責任
精神的苦痛に対する慰謝料
差止請求
集団訴訟のリスク

GDPR（EU一般データ保護規則）

制裁金

最大額：年間売上高の4%または2,000万ユーロのいずれか高い方
2023年平均：1件あたり約440万ユーロ
累計制裁金：2018年以降で約40億ユーロ

適用範囲

EU居住者のデータを扱う全ての組織
日本企業も対象
処理の場所は問わず
第三者提供も含む

リスク計算例

年商100億円の企業の場合

日本での最大リスク

罰金: 最大1億円
損害賠償: 数億円規模の可能性
信用失墜による機会損失: 計り知れず

GDPR適用時の最大リスク

制裁金: 最大40億円（年商4%）
業務停止命令の可能性
EU市場からの締出しリスク

4. データ収集の実態と技術的手法

主要なデータ収集手法

技術的回避手法

プロキシローテーション

複数IPの自動切替
地理的分散
レート制限回避

ブラウザ偽装

User-Agent変更
フィンガープリント対策
JavaScript実行環境偽装

行動パターン模倣

人間的なアクセス間隔
ランダムな動作パターン
セッション管理

なぜこれらの手法が問題なのか

技術的な検出回避は、以下の理由で法的・倫理的に問題です：

利用規約への明確な違反：プラットフォームが明示的に禁止している行為
不正アクセス行為：技術的制限を回避する行為は不正アクセス禁止法違反の可能性
個人情報保護法違反：本人同意なしでの個人データ取得
業務妨害：サーバー負荷による正常なサービス提供への妨害

収集される個人情報の種類

LinkedInから収集される情報

氏名、職歴、学歴
連絡先情報
プロフィール写真
スキル・専門分野
ネットワーク情報
投稿内容・活動履歴

その他のSNSからの情報

Facebook: 興味関心、人間関係
Twitter: 発言傾向、政治的志向
Instagram: ライフスタイル情報
YouTube: 視聴履歴、嗜好
TikTok: 行動パターン

5. 違反事例と判例

主要な判例・事例

LinkedIn vs. hiQ Labs事件（米国）

事件概要

2017年に訴訟開始
hiQ LabsがLinkedInの公開プロフィールをスクレイピング
LinkedInが技術的・法的にブロックを試行
最高裁まで争われた長期訴訟

最終的な判決（2022年）

LinkedInの利用規約違反を認定
スクレイピングは明確に禁止行為
偽アカウント使用も違法認定
hiQ Labsに損害賠償命令

重要な判例：利用規約に明記された禁止事項への違反は、技術的に回避できても法的責任を免れない

日本での個人情報保護法違反事例

名刺データ流出事件（2023年）

個人情報保護法違反での初の逮捕事例として注目される事件

転職時に前職の名刺データを不正に転職先に提供
個人情報保護法違反（不正提供）で逮捕
同意なき第三者提供の典型例
企業も共同責任を問われる可能性

顧客企業への個人情報販売事例

個人情報保護委員会の調査報告書から

ウェブサイトから収集した個人情報を企業に販売
本人同意なしでの第三者提供
購入企業も法的責任を問われる
業務停止命令と改善命令が発令

GDPR関連の主要制裁事例

TikTok（2023年）

制裁金: 3億4,500万ユーロ
児童の個人データ不適切処理
同意なきデータ処理

Meta（Facebook）累計

制裁金: 20億ユーロ超
データ転送違反
同意メカニズムの不備

6. 企業への具体的影響

短期的な影響

法的リスク

行政処分（改善命令・業務停止命令）
刑事罰（罰金・懲役）
民事訴訟（損害賠償請求）
集団訴訟のリスク

経済的損失

高額な制裁金・罰金
法的対応費用
システム停止による機会損失
代替手段への切り替えコスト

長期的な影響

事業への影響

企業信用度の著しい低下
顧客離れ・新規獲得困難
投資家の信頼失墜
上場審査・継続への悪影響

人材・組織への影響

優秀な人材の流出
採用活動への悪影響
従業員のモチベーション低下
ガバナンス体制の再構築必要

実際の被害額試算

年商50億円の中堅企業の場合

直接的損失

制裁金: 1億円
法務費用: 5,000万円
システム対応: 3,000万円
小計: 1.8億円

機会損失

売上減少: 10億円
新規受注停滞: 5億円
株価下落: 時価総額の20%
小計: 15億円+

復旧費用

信頼回復: 3億円
システム再構築: 2億円
人材流出対策: 1億円
小計: 6億円

合計被害想定額: 22.8億円以上

※年商の約45%に相当する甚大な損失

7. 適切な代替案とベストプラクティス

合法的なデータ取得方法

推奨される手法

1. 公式API利用

LinkedIn Marketing Developer Platform
Facebook Graph API
Twitter API v2
利用規約に準拠した正規アクセス

2. 正規パートナーシップ

プラットフォーム認定データプロバイダー
データライセンス契約
相互利益に基づく提携
法的保護を受けた取引

3. 自社データ活用

顧客データベースの充実
CRM システムの活用
アンケート・調査による直接収集
同意に基づくデータ蓄積

コンプライアンス体制

1. 法務チェック体制

データ取得前の法的審査
利用規約の詳細確認
個人情報保護法適合性チェック
定期的な法改正対応

2. データガバナンス

データ管理ポリシーの策定
アクセス権限の厳格管理
データ保存期間の明確化
削除・匿名化プロセス

3. 監査・モニタリング

定期的なコンプライアンス監査
データフローの透明性確保
第三者による外部監査
インシデント対応体制

業界別推奨ソリューション

営業・マーケティング

Salesforce等のCRMプラットフォーム
HubSpot等のインバウンドツール
イベント・セミナー参加者データ
ウェビナー登録者情報
自社サイト訪問者分析

人材採用

LinkedIn Talent Solutions
転職サイトとの正規提携
大学・専門学校との連携
リファラル採用制度
採用イベント・説明会

市場調査・分析

正規の市場調査会社
業界団体の統計データ
公的機関の調査結果
アンケート調査の実施
フォーカスグループ調査

8. 企業への推奨事項

緊急対応が必要な企業への指針

現在SNSデータ収集サービスを利用中の企業

即座に実施すべき対応

該当サービスの利用を直ちに停止
法務部門への報告と現況調査
取得データの法的適合性確認
データ削除・匿名化の検討
代替手段の緊急検討

中長期的な対策

データ取得方針の全面見直し
コンプライアンス体制の強化
正規ルートでのデータ取得戦略
社内教育・啓発プログラム
継続的なモニタリング体制

段階別実装ロードマップ

Phase 1: 緊急対応（1-2週間）

リスク評価

現在利用中のデータソース監査
法的リスクの定量化
緊急度に応じた優先順位付け

即時対応

問題のあるサービス利用停止
社内関係部署への通知
外部法律事務所への相談

Phase 2: 体制構築（1-3ヶ月）

ガバナンス整備

データガバナンス委員会の設置
データ取得・利用ポリシー策定
承認プロセスの明文化

代替手段検討

正規APIの利用検討
パートナーシップ機会の調査
自社データ活用戦略の策定

Phase 3: 持続的運用（3-6ヶ月）

システム実装

合法的データ収集システム構築
モニタリング・アラート機能
データ品質管理プロセス

継続的改善

定期的なコンプライアンス監査
法改正への対応体制
従業員教育の継続

成功のためのベストプラクティス

組織体制

法務・IT・事業部門の連携
データプライバシーオフィサーの任命
定期的な横断組織会議

教育・啓発

全社員への法的リスク教育
データ取扱いガイドライン配布
定期的な研修プログラム