コラム

Googleがメールを監視している?Gmailの迷惑メールフィルタの仕組みについて理解しよう

こんにちは。

Google本社のあるアメリカ合衆国で「Googleの迷惑メールフィルタが特定の政党に有利なメールを意図的に排除している」という議論があったようです。

この件に関するGoogleの反論の中に、Googleの迷惑メールの仕組みが紹介されていますが、内容が少しわかりにくいので今回詳しくご紹介したいと思います。

はたして、Googleどのようにして迷惑メールを判断しているのでしょうか。

Googleの迷惑メールフィルタの仕組み

上記のGoogleの記事にはこうあります。

簡単に言うと、Google では、大規模なユーザー保護を実現するため、ユーザーからのフィードバックを活用した機械学習によって迷惑メールを検出し、大規模なデータセットでパターンを特定して、絶えず変化する迷惑メール戦術に迅速かつ容易に適応できるようにしています。

Gmail は何を迷惑メールとしてマークするかを判断するために、AI を活用した複数のフィルタを採用しています。これらのフィルタは、IP アドレスの特性、ドメイン / サブドメイン、一括送信者が認証済みかどうか、ユーザー入力などのさまざまなシグナルを調べます。ユーザーからのフィードバック(ユーザーが特定のメールを迷惑メールとしてマークすることや、特定の送信者のメールを受信トレイに入れるよう指定することなど)はこのフィルタ プロセスの鍵であり、フィルタはユーザーの操作から学習します。

https://cloud.google.com/blog/ja/products/workspace/an-overview-of-gmails-spam-filters

ぜんぜん簡単に言っていない気がしますが(笑)、要するにGoogleはユーザーからの報告をベースに迷惑メールを判断しているようです。

ちょっとこの説明を図にしてみましょう。こんな感じになると思います。

上記のように、Googleはユーザーから寄せられた迷惑メールの報告を元に、それらのメールの情報をとりまとめ、機械学習を行い、自身の迷惑メールフィルタに活用しています。

これらの「メール受信→報告→学習→受信・・」のサイクルによって、日々変化する迷惑メールのパターンに迅速に対応できるよう設計されています。

ちなみにGmailでの迷惑メールの報告は、メール上部のこちらのボタンから報告できます。

逆に、Googleが誤って迷惑メールでないものを迷惑メールフォルダに入れてしまった場合の報告は、迷惑メールの上部にある「迷惑メールでないことを報告」ボタンから行えます。

この場合も同様に機械学習され、次からは迷惑メールフォルダに入らないような判断がなされるはずです。

なにが迷惑メールかはGoogleは決めていない

ここで重要なのは「迷惑メールかどうか」は、Googleが決めていないということです。

すべて(かどうかは正確には解りませんが)ユーザーからの報告が元になっているため、「特定の政党に偏ったフィルタリングなんてやっていないよ。」というのが今回のGoogleの主張のようです。

ここからは私の推測ですが、例えばA党とB党という政党があったとして、A党の支持者にB党を支持するようなメールマガジンが発行された場合、A党の支持者によっては「(その人にとって)迷惑なメールが届いた」という感情で迷惑メールだと報告する人がいるかもしれません。

それが一定の規模であれば、もしかするとGoogleがB党を指示するメールを迷惑メールだと判断してしまうケースがあるかもしれません。

こういったユーザー感情にもとづく偏りに対して、Googleはどのような対策をとっているか解りませんが、先の議論の元となったレポートはそういったケースが起きたのではないでしょうか。

迷惑メールと間違われないための情報を提供している

また、Googleから迷惑メールだと判断されないよう、メール送信者に対してのアドバイスもGoogleは行っています。

■Gmail ユーザーへのメールがブロックされたり迷惑メール扱いされたりしないようにする
https://support.google.com/mail/answer/81126?hl=ja

■Best Practices: Send Emails to Gmail Users(英語)
https://civicsresources.withgoogle.com/training-center/amplify/lesson-7/

これらの情報は、一般の方はあまり気にする必要はありませんが、特にメルマガなど一括で大量のメール配信を行うようなシステムの担当者は読んでおいたほうが良いでしょう。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。