2026年2月、私はオープンソースの情報(OSINT)に基づく集団調査に参加し、エプスタイン事件に関連して米国司法省(DOJ)が公開した公的裁判所記録に含まれる曖昧な参照を文脈化した。 このリリースは、判決を受けた金融家のジェフリー・エプスタインと関連する史上最大のリリースの一つで、2026年1月から何百万ものページを公開した。 . Epstein Files Transparency Act(エプスタイン透明性法) オンラインコミュニティ内のコラボレーション分析として始まったものは、数日で、正式な制度的行動をサポートする技術的な貢献に発展しました。 この設定は、詳細なレポートを通じて公的データの範囲と文脈化を拡大する調査ジャーナリズムと、ブラジルの連邦検察庁(Ministério Público Federal – MPF)との直接の協力を可能にしました。 以下は、採用された技術的なワークフローのタイムロジックな説明です。 テクニカル・メソッド(Step by Step) 1.初期の実体抽出と人間の癒し (2026年2月1日～3日) DOJデータセットでリリースされた2011年の裁判所記録の電子メールと抽出物の主な公開文書は、手動で、基本的なサポートツールを使用してレビューされました。 初期の分析的価値のほとんどは、人間のクレーニングから来た:社会経済的記述の注意深い読書、曖昧な地理的参照、暗示的な物流要素。 2. Entity resolution and OSINT mapping with specialized tools エンティティ解像度とOSINTマッピング (2月4日頃) 公開源のみを使用して、ビジネスレジストリ、企業構造、オープンアーカイブデータセットを含む複数のソースに関連付けを行いました。 Maltego は、デジタルネットワークおよび関連するオンライン接続をマッピングするために使用されていた。 地理的な接点は、 移住・移住の歴史、 繰り返し繰り返す物流・タイムパターン、 間接的で永続的な関係 オープンソーシャルネットワークと結果 その結果、重要な中間企業は数時間以内に解決されました。 3. グラフ構築と視覚化 Neo4j と Mermaid.js 解決したエンティティと関係は Neo4j にインポートされ、複雑な調査ネットワークのモデリングと、以下に焦点を当てたグラフ クエリの実行を可能にしました。 集中力、 経路や中間者、 ロジスティック・インストラクション・ハブ このグラフベースの表示は、線形文書分析を通じて明らかにされなかった時間的および地理的パターンを明らかにした。 ワークフロー全体は Mermaid.js を使用して視覚的にドキュメント化され、Markdown に統合された Diagrams-as-code アプローチを採用しました。 プロセスフローチャート、 タイムライン、 Entity-Relationship グラフ これにより、協力的なレビュー、追跡性、方法論的透明性が大幅に促進されました。 AI サポート (Grok) for chronology and partial analysis Grokは、以下のための補助ツールとして使用されました。 イベントタイムラインをまとめ、 記述の日付と文書のリリースの日付を特定し、 選択したテキストスナップをまとめ、 最適化されたクエリとエンティティ間の候補リンクを提案します。 AI は厳密に操作加速器として使用され、すべての検証と重要な決定は人間の責任と手動のソース検証の下に残りました。 5.責任ある開示、協力、即時影響 ( 2月4日 - 9日) ～4日目:専門オンラインコミュニティ内で解決した団体の統制された公開、また、管轄の検察当局(MPF)に提出された正式な通知への参照。 4日～6日:独立した調査ジャーナリストによる拡大により、同じ公的データに依存し、詳細なレポートを発表し、知名度と制度的圧力を拡大しました。 7日～8日:公開されたファイルの追加参照にマッピングを拡張し、潜在的な国際ハブや公開上場企業を含む。 8日～9日:OSINTの結果の迅速な統合と文書化に沿って、国境を越えた犯罪に特化した国家単位への行政手続きのエスカレーションが観察された。 ガイドライン原則 オープンで公開されたソースにのみ依存すること。 すでに公表されたもの以外の機密情報を収集または開示しないこと。 作業の集団的および協力的な性質の明確な認識(オンラインコミュニティ、調査ジャーナリズム、MPF) 正確性、倫理的基準、責任を確保するために、人間の治療に継続的に重点を置く。 学んだ教訓と影響 このケースは、グラフモデリングのためのNeo4j、ネットワークマッピングのためのMaltego、ビジュアルドキュメントのためのMermaid.js、分析およびタイムサポートのためのGrokを使用する小さな、よく調整されたチームが、オープンソースの調査で不均衡な結果を生み出すことができる方法を示しています。 中心的な要因は自動化ではなく、公的データの厳格なクロス参照と構造化されたおよび監査可能な文書の組み合わせでした。 OSINTとAIの倫理的かつ責任ある使用の具体的な例を、エプスタイン事件のような影響力の高い社会的文脈で示しています。 OSINT、グラフデータベース、調査プロセスビジュアル化、AIアシスタント分析で働く専門家にとって、このワークフローは、コンプライアンス、 due diligence、企業調査、独立研究などのシナリオに適応することができます。 チームワークフロー、データコレクション、軽量フレームワーク 調査は、タスクを調整し、データの品質を制御し、OSINTプロセス全体で追跡性を確保するための軽量でKanbanインスピレーションのワークフローを使用して組織されました。 すべての発見は、原料抽出物が共有グラフおよび文書層に昇進する前にレビューされ、正常化され、検証された構造化されたヒューマンデータ修復パイプラインを通過した。ワークフローの各カードは、単一の調査仮説またはエンティティクラスターを表し、明確なライフサイクルに従った:発見、初期検証、複数のソースの補正、グラフ統合、出版準備文書。 クレーニングは、エンティティの混同を防止し、曖昧な参照を管理し、早期の割り当てを回避する上で中心的な役割を果たしました。特別な注意は、曖昧性、地理的不確実性、時間的一貫性、およびソース出身の名称に与えられました。 このシンプルなチームフレームワーク(Kanban スタイルの連携)と厳格なヒューマン・キュレーション・レイヤーの組み合わせは、方法論的厳格さ、倫理的基準、および調査プロセスの監査能力を犠牲にすることなく、操作のスピードを確保しました。 Positive operational and institutional impacts 軽量でKanbanにインスピレーションを与えたチームワークフローの採用と厳格なヒューマン・データ・キュレーション・レイヤーの組み合わせにより、測定可能な運用的および制度的利益が生まれました。 外部的な視点から見ると、コレクションデータセットの一貫性、ソースの明確な起源と追跡可能な意思決定の流れにより、調査ジャーナリストやブラジルの連邦検察庁(MPF)が資料をより迅速に再利用できるようになりました。
