ウェブスクレイピングはデータ収集のための強力なツールですが、CAPTCHAは障害となることがあります。
このガイドでは、CAPTCHAを回避し、スムーズなデータ収集を実現するための、最も効果的かつ倫理的な方法について解説します。
CAPTCHAとは何か、およびWebセキュリティにおけるその役割
CAPTCHAとは？
CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart：コンピュータと人間を区別するための完全自動化された公開チューリングテスト）は、実際の人間ユーザーと自動化されたボットを区別するために設計された技術の一種です。
これはウェブサイト上でよく見られる機能であり、多くの場合、本人確認プロセス中に表示されます。
CAPTCHAにはさまざまな形式があり、以下が含まれます： (1) 歪んだ画像に表示された文字や数字を入力する必要がある、テキストベースの課題のような従来型のもの、および (2) 画像内の物体を識別したり、パズル形式の課題に取り組んだりする必要がある、現代的なCAPTCHAなどです。
CAPTCHA技術の進化に伴い、3D CAPTCHA、インタラクティブCAPTCHA、ワンクリックCAPTCHAといった高度な課題が開発されてきました。
これらの新しい形式は、自動化されたアクセスに対する強固なセキュリティを維持しつつ、よりユーザーフレンドリーになるよう設計されています。
自動アクセスの防止におけるCAPTCHAの重要性
CAPTCHAは、ボットによるトラフィックや異常なトラフィックが不正な操作を行うのを防ぐことで、ウェブセキュリティにおいて極めて重要な役割を果たしています。
これは、データの収集、掲示板へのスパム投稿、オンライン投票の操作などを試みる可能性のある自動スクリプトから保護する上で、特に重要です。
歪んだテキストの判読や特定の画像の識別など、人間には簡単だがボットにとっては困難な操作を要求することで、CAPTCHAは自動化されたシステムを効果的に遮断します。
これは、ボットで頻繁に使用される光学文字認識（OCR）や機械学習アルゴリズムといった技術が、困難に直面する点でもあります。
また、CAPTCHAには、視覚障害のあるユーザーに対応するため、音声による課題や画像による課題が含まれることもあります。
CAPTCHAを回避することは、ウェブスクレイパーにとって大きな障壁となり得ます。
ウェブスクレイピングを行うユーザーは、プロキシ管理サービス、IPアドレスのローテーション、リアルユーザーエージェントなどの手法を用いて、人間のような行動を模倣し、CAPTCHAの課題をトリガーしないようにしています。
ただし、CAPTCHAを回避することは、多くのウェブサイトの利用規約に違反する可能性がある点に留意する必要があります。
その解決策として、自動化および人間によるCAPTCHA解決オプションの両方を提供するCAPTCHA解決サービスが登場しています。
これらのサービスは、複雑なアルゴリズム、多数のサードパーティ製ライブラリ、および手動による介入を組み合わせてCAPTCHAを解き、継続的なスクレイピング活動を可能にしています。
ただし、こうしたサービスを利用する際の倫理的・法的な影響についても、慎重に検討する必要があります。
CAPTCHAの回避における倫理的配慮
ウェブスクレイピングの合法性
ウェブスクレイピングに関しては、法律は国によって異なり、解釈の余地があることも少なくありません。
一部の法域では、一般に公開されているデータのスクレイピングは合法ですが、CAPTCHAの回避といった使用される手法については、法的な問題が生じる可能性があります。
CAPTCHA回避技術は、しばしばグレーゾーンで運用されています。
例えば、スクレイピングボットのIPアドレスやブラウザフィンガープリントを隠蔽するために住宅用プロキシを使用することは、ボットを実際の人間ユーザーであるかのように見せかけるため、欺瞞的とみなされる可能性があります。
v2チャレンジやボックス型CAPTCHAを、人間の反応をほぼ完璧に模倣して解釈できる高度なCAPTCHAソリューションの使用は、多くのウェブサイトの利用規約に違反する可能性があります。
特に、これらのツールが、ブラウザのバージョン、デバイスのプロパティ、さらにはCSS要素といった詳細情報を含め、ブラウザフィンガープリント技術を模倣して正当なユーザーのように装う場合には、この点が重要になります。
ウェブサイトの利用規約の遵守
ウェブサイトの利用規約を遵守することは、ウェブスクレイピングにおける基本的な倫理的配慮です。
多くのウェブサイトは利用規約でスクレイピングを明示的に禁止しており、CAPTCHAを迂回してそのようなサイトをスクレイピングすることは、これらの規約違反とみなされる可能性があります。
これは、自動化されたデータ抽出からサイトを保護するために設けられたCAPTCHA課題の処理をスクレイピングが伴う場合に特に当てはまります。
ウェブサイトでは、単一のIPアドレスからの過剰なリクエストや、自動アクセスを示唆するパターンなど、不審な行動からサイトを守るための追加的なインフラ対策として、CAPTCHAが採用されることがよくあります。
プロキシサーバーやフィンガープリント管理システムを使用すれば、こうした保護機能を回避することは可能ですが、そうすることは、データやユーザーとのやり取りを管理しようとするウェブサイトの取り組みを侵害することになりかねません。
さらに、ソーシャルメディアへのログインやソーシャルメディアアカウントを必要とするサイトからデータをスクレイピングすることは、さらなる倫理的な課題をもたらします。
自動化された手法を用いてこれらの要素とやり取りしたり、回避手法を採用したりすることは、スクレイパーの意図を偽装していると見なされる可能性があります。
留意点
CAPTCHAを回避し、ウェブデータをスクレイピングするためのツールや手法は数多く存在します（高度なプログラミング言語、プロトコルバージョンの適応、複雑なCAPTCHAの解読プロセスなど）。しかし、これらを利用する際には、法的および倫理的な影響を慎重に検討することが不可欠です。
ウェブスクレイピングを行う場合は、変化し続ける法的状況について常に情報を収集し、ウェブサイトの利用規約を遵守するとともに、対象となるウェブサイトに対する自身の行動が与える影響を考慮してください。
このアプローチは、法令遵守を確保するだけでなく、責任ある倫理的なウェブスクレイピングの実践を促進することにもつながります。
CAPTCHAを回避するためのツールと手法
CAPTCHA解読サービス
CAPTCHA解読サービスは、ウェブスクレイピングに欠かせない要素となっており、CAPTCHAの課題を回避するための自動化されたソリューションを提供しています。
これらのサービスは、AIベースのソルバーと人間による解読サービスを組み合わせて利用し、CAPTCHAソルバーから解答を提供します。
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AIベースのソルバー
AIベースのソルバーは、CAPTCHA回避技術における大きな進歩です。
これらのソルバーは、機械学習アルゴリズムを用いて、ボタン型CAPTCHA、テキストベースの課題、画像認識タスクなど、さまざまな種類のCAPTCHAを解読します。
複雑なCAPTCHAを効率的かつ正確に解読できる点から、優れたツールとして広く評価されています。
これらのシステムは、新しいCAPTCHA形式に適応するためにアルゴリズムをシームレスに更新できるため、CAPTCHA技術が進化してもその有効性を維持できます。
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人間による解読サービス
人間による解読サービスでは、実際の人間がCAPTCHAを手動で解読します。
このアプローチは、文脈の理解や高度な画像認識を必要とするなど、AIソルバーには複雑すぎるCAPTCHAに対して効果的です。
AIソルバーよりは処理速度が遅いものの、これらのサービスは高い成功率を誇り、幅広い文字列や画像ベースの課題を解釈することができます。
高度なスクレイピングボット
高度なスクレイピングボットは、人間の行動を模倣するように設計されており、CAPTCHAの検証をトリガーしにくくなっています。
これらは、検出を回避するために、ユーザーエージェントの切り替え、IPローテーション、プロキシ管理などの様々な手法を採用しています。
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ユーザーエージェントの切り替え
ユーザーエージェントの切り替えとは、スクレイピングボットがWebサーバーに送信する関連ヘッダー情報を変更することを指します。
ユーザーエージェントを変更することで、ボットは異なるブラウザやデバイスに偽装することができ、Webサイトによる検出やブロックを困難にします。
この手法は、特定のブラウザに固有のCAPTCHAや、通常とは異なるブラウザのバージョンによってトリガーされるCAPTCHAを回避するのに特に有効です。
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IPローテーションとプロキシ管理
IPローテーションとプロキシ管理は、匿名性を維持し、IPアドレスによるアクセス禁止を回避するために不可欠です。
さまざまなAPIフィンガープリントやIPアドレスをローテーションさせることで、スクレイピングボットは、単一のIPアドレスから過度なトラフィックを生成しているとしてフラグを立てられるのを回避できます。
高品質なIPアドレスのプールを使用し、それらを効果的に管理することで、CAPTCHAのチャレンジをトリガーすることなく、継続的なスクレイピング処理を確保できます。
よりスマートなスクレイパーの構築
適応型パーシングアルゴリズム
適応型パーシングアルゴリズムは、よりスマートなスクレイパーを構築するために不可欠です。
このようなアルゴリズムは、ウェブページの構造が時間の経過とともに変化しても、ページからのデータをインテリジェントに解析・解釈できるように設計されています。
ウェブサイトは頻繁にレイアウトを更新するため、スクレイパーには適応力が求められます。それに応じて調整できなければ、スクレイパーは機能しなくなってしまいます。
適応型解析には、高度なプログラミング技術と機械学習モデルの活用が不可欠です。
さまざまなウェブページの構造を用いて学習されたこれらのモデルは、新しい、あるいはこれまでに見たことのないページレイアウトに直面した場合でも、データを認識し抽出することができます。
学習し進化する能力を備えたこれらのアルゴリズムは、ウェブページのデザインの変更に応じて、解析戦略をシームレスに更新することができます。
さらに、単純なテキストやリンクから複雑なネストされた要素に至るまで、幅広いデータ形式や構造に対応できるため、多種多様なウェブサイトをスクレイピングするための優れたツールとなります。
検出回避のための行動模倣
行動模倣は、よりスマートなスクレイパーを構築する上でもう一つの重要な要素です。
この手法では、スクレイパーが人間のブラウジング行動を模倣するようにプログラムすることで、Webサーバーによる検出やブロックの可能性を低減します。
行動模倣の一つの側面は、現実的なクリックパターンやナビゲーション経路の実装です。
予測可能な順序ですべてのページを体系的にスクレイピングする代わりに、行動模倣を備えたスクレイパーは、リンクをランダムに選択したり、操作の合間に一時停止したり、さらには人間と同じようにページをスクロールしたりすることがあります。
このアプローチは、通常、自動化されたボットに関連付けられるパターンを回避するのに役立ちます。
もう一つの側面は、ユーザーエージェント文字列やリファラーURLなどの関連ヘッダー情報を含む、リクエストヘッダーの慎重な管理です。
これらのヘッダーが通常のウェブブラウザのものを模倣するようにすることで、スクレイパーはボットとしてフラグが立てられる可能性をさらに低減できます。
さらに、高度なスクレイパーでは、ネットワーク上の痕跡を隠蔽するために、IPローテーションやプロキシ管理といった高度な技術が組み込まれていることがよくあります。
IPアドレスを頻繁に変更し、一般ユーザーの地理的分布を反映したプロキシを使用することで、これらのスクレイパーはCAPTCHAなどのセキュリティ対策が作動するのを回避できます。
ブラウザ自動化の活用
ヘッドレスブラウザと自動化フレームワーク
ブラウザ自動化、特にヘッドレスブラウザや自動化フレームワークを活用することは、CAPTCHAを回避し、ウェブスクレイピングの効率を向上させるための重要な戦略です。
ヘッドレスブラウザとは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を持たないウェブブラウザのことで、通常はサーバー上でバックグラウンドで実行されます。
これらは、標準的なブラウザと同様にウェブページをプログラムで制御し、ウェブ要素とやり取りし、コンテンツをレンダリングできる一方で、ユーザーインターフェースによるオーバーヘッドがないため、自動化されたウェブスクレイピングにおける重要な構成要素となっています。
SeleniumやPuppeteerなどの自動化フレームワークは、これらのヘッドレスブラウザを制御する上で極めて重要な役割を果たします。
これらは、Webページへの移動、フォームへの入力、ボタンのクリックなど、Webブラウザの操作を自動化するための一連のツールやAPIを提供します。
これらのフレームワークは、人間のブラウジングパターンを模倣することができるため、CAPTCHAのようなスクレイピング対策メカニズムをトリガーするリスクを低減します。
ヘッドレスブラウザと自動化フレームワークを活用することで、スクレイパーは、コンテンツの多くが動的に読み込まれるJavaScriptを多用するサイトでも、その読み込みや操作が可能になります。
これは、クライアントサイドスクリプトに大きく依存していることが多い現代のWebアプリケーションをスクレイピングする上で極めて重要です。
これらの技術により、スクレイパーは、より基本的なスクレイピングツールではアクセスできないデータを抽出できるようになります。
人間のような操作のスクリプト化
人間のような操作をスクリプト化することは、ブラウザ自動化における高度な技術であり、CAPTCHAの回避に大きく役立ちます。
これには、自動化されたブラウザが人間のユーザーのように振る舞うようプログラミングすることが含まれます。
具体的な手法としては、クリック位置をランダム化したり、操作の速度を変えたり、アクションの間に遅延を挿入したりして、人間の自然なブラウジング行動を模倣することが挙げられます。
例えば、フォームへの入力やページ間の移動を行う際、自動化スクリプトにありがちな規則的な間隔を避けるために、これらのアクションのタイミングをランダム化することができます。
さらに、マウスの動きをシミュレートして、人間の手の動きに似た非直線的な軌跡を描かせることも可能です。
こうした動作の微妙なニュアンスが、容易に検出・ブロックされてしまうスクレイパーと、検出されずに動作し続けるスクレイパーとの違いとなります。
さらに、人間のような操作をスクリプト化することは、ウィンドウサイズやユーザーエージェント文字列といったブラウザ属性の管理、および一般的なユーザーの行動を模倣したクッキーの取り扱いにも及びます。
このアプローチは、非標準的なブラウザ設定や、ボットのような反復的な活動を検知するシステムを回避するのに役立ちます。
CAPTCHA対応プロキシの活用
スクレイピングに利用されるプロキシの種類
プロキシは、CAPTCHAの課題に対処し、検出やIPブロックを回避するために、ウェブスクレイピングで一般的に使用されています。
プロキシは、スクレイパーと対象ウェブサイトの間で仲介役となり、スクレイパーの本来のIPアドレスを隠します。
さまざまな種類のプロキシは、スクレイピングの目的において様々な利点をもたらします。
レジデンシャルプロキシ： レジデンシャルプロキシは、実際の家庭用インターネット接続に関連付けられたIPアドレスを提供します。
これらは、ウェブサイトに対して本物のユーザーからの接続のように見えるため、スクレイピングに非常に効果的であり、ブロックされたりCAPTCHAが表示されたりする可能性を大幅に低減します。
データセンタープロキシ： レジデンシャルプロキシとは異なり、データセンタープロキシはクラウドサーバープロバイダーから提供されます。
通信速度が速く、コストパフォーマンスに優れていますが、識別されやすいため、高度なスクレイピング対策システムによってブロックされる可能性が高くなります。
ローテーションプロキシ： ローテーションプロキシは、一定の間隔ごとに、あるいは新しいリクエストごとにIPアドレスを自動的に変更します。
大規模なスクレイピング作業に特に有用で、同じIPアドレスからの多数のリクエストによってボットとして検出されるリスクを最小限に抑えます。
匿名プロキシ： 匿名プロキシは、プロキシであることを明かすことなく、IPアドレスを隠します。
高い匿名性を提供するため、プライバシーとステルス性が最優先されるスクレイピング作業に適しています。
プロキシ管理のベストプラクティス
効果的なプロキシ管理は、特にCAPTCHAを回避する場合、ウェブスクレイピングを成功させるために不可欠です。以下に、いくつかのベストプラクティスを紹介します。
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IPローテーション： アンチボット対策が作動するのを防ぐため、IPアドレスを定期的にローテーションさせてください。 リクエストごとに、あるいは設定された期間ごとにIPアドレスを変更するローテーションプロキシを使用すれば、このプロセスを自動化できます。
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プロキシプールの多様性： 住宅用、データセンター用、ローテーションプロキシなど、多様なプロキシプールを維持してください。 ある種類のプロキシが検出されたりブロックされたりした場合でも、他のプロキシをバックアップとして利用できます。
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地理的ターゲティング： ターゲットユーザーやウェブサイトの所在地と同じ地域にあるプロキシを使用してください。そうすることで、リクエストがウェブサイトの想定されるトラフィックと一致し、より自然なものに見えます。
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帯域幅の管理： プロキシの帯域幅使用量を監視・管理します。使用量が過剰になるとパフォーマンスが低下するだけでなく、ウェブサイト側にスクレイピング活動の疑いを抱かせる原因にもなります。
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エラー処理： CAPTCHA やブロックが発生した際に適切に対処できるよう、堅牢なエラー処理を実装します。 これには、別のプロキシを使用して再試行するか、一定期間リクエストを一時停止する方法があります。
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法的および倫理的基準の遵守： プロキシの使用を含むスクレイピング活動が、法的基準および対象ウェブサイトの利用規約に準拠していることを常に確認してください。
事例研究と実運用
データ収集における成功事例
CAPTCHAを回避することで、大規模なデータ収集を実現した成功事例は数多く存在します。
例えば、ある大手EC企業は、競合他社の価格を監視するためにウェブスクレイピング戦略を成功裏に導入しました。
ローテーション方式の住宅用プロキシやAIベースのCAPTCHAソルバーといった高度なCAPTCHA回避技術を活用することで、同社は検知されることなく膨大な量の価格データを収集することができました。
収集したデータは、価格戦略をリアルタイムで調整するために活用され、市場における競争優位性を確立しました。
もう一つの成功事例は、ソーシャルメディア分析企業がウェブスクレイピングを活用して、ユーザーの行動やトレンドに関する大規模なデータを収集したケースです。
人間を模倣した高度なスクレイピングボットを用いることで、同社はユーザーのエンゲージメントやコンテンツの人気度に関する貴重な知見を得ることができました。
このデータは、効果的なソーシャルメディア戦略を策定する上で極めて重要な役割を果たしました。
スクレイピングの失敗から得られた教訓
注目すべき事例として、人気のある求人情報サイトからデータをスクレイピングしようとしたスタートアップがありますが、CAPTCHAによる認証で繰り返しブロックされてしまいました。
この失敗は、自動化されたCAPTCHAソルバーだけに頼るのではなく、適応型スクレイピング技術を組み込み、対象サイトの利用規約を遵守することの重要性を浮き彫りにしました。
このスタートアップは最終的に、より倫理的なスクレイピング手法へと転換しました。攻撃性の低いスクレイピング方法を採用し、可能な限り許可を求めることで、より持続可能なデータ収集を実現したのです。
CAPTCHAとウェブスクレイピングの未来
スクレイピング技術が高度化するにつれて、それを阻止するために設計されたCAPTCHAの仕組みも同様に高度化しています。
CAPTCHAの開発者は絶えず革新を重ね、ボットにとっては解くのがより困難でありながら、人間にとっては依然として使いやすい、より複雑な課題を生み出しています。
これに対し、スクレイピング技術も人間の行動をより忠実に模倣し、高度なAIを活用して複雑なCAPTCHAを解く方向へと進化しており、この「軍拡競争」は今後も続くことが確実視されています。
ウェブスクレイピングにおける新興技術
ウェブスクレイピングにおける新興技術は、ウェブからのデータ収集方法に革命をもたらすものと見られています。
その最前線には機械学習とAIがあり、ウェブコンテンツを解釈し、それとの対話を行うためのより洗練されたアルゴリズムが開発されています。
これには、コンテンツや文脈をより深く理解するための自然言語処理や、画像ベースのCAPTCHAを解くためのコンピュータビジョンが含まれます。
もう一つの新興技術として、分散型ウェブスクレイピングのためのブロックチェーンの活用が挙げられます。
このアプローチにより、プライバシーとセキュリティが強化され、対象サイトがスクレイピングの試みを特定・ブロックすることがより困難になります。
さらに、将来的に量子コンピューティングが統合されれば、ウェブスクレイピングの速度と効率が飛躍的に向上し、データ収集と分析のあり方を一変させる可能性があります。
よくある質問
CAPTCHAは完全に自動化できるのか？
CAPTCHA技術は絶えず進化しているため、CAPTCHAの解読を完全に自動化することは困難ですが、この分野では大きな進歩が見られています。
高度な光学文字認識（OCR）技術、AI、機械学習アルゴリズムが開発され、さまざまな種類のCAPTCHAを解釈・解読するようになっています。その成功率はケースによって異なります。
これらの技術により、テキストベースのCAPTCHAや画像認識課題、さらには一部のパズル型CAPTCHAさえも解読することが可能です。
しかし、CAPTCHA技術が進化し、課題がより複雑で人間らしいものになるにつれて、完全な自動化はますます困難になっています。
CAPTCHA開発者と自動化技術との間で続く「猫とネズミの追いかけっこ」により、高度な自動化は可能であるものの、あらゆる種類のCAPTCHAにおいて100％の自動化率を一貫して達成することはできません。
CAPTCHAを回避することのリスクとは？
CAPTCHAを回避することには、主に法的および倫理的なリスクがいくつか伴います。
法的観点から見ると、CAPTCHAを回避することはウェブサイトの利用規約に違反する可能性があり、関与した個人や組織に対して法的措置が取られる恐れがあります。
倫理的な観点からは、スパム、不正利用、データ盗難から自身を守るためにウェブサイトが導入した仕組みを尊重すべきかどうかという懸念が生じます。
さらに、技術的なリスクもあります。例えば、不審な活動に関連するIPアドレスをウェブサイトがブロックする「IPブラックリスト登録」の可能性などが挙げられます。
また、一部のCAPTCHA回避手法では、スクレイピング結果が不完全または不正確になる可能性があるため、データ品質の低下というリスクもあります。
CAPTCHA解読サービスはどのように機能するのでしょうか？
CAPTCHA解読サービスは、人的作業と自動化されたアルゴリズムを組み合わせて、CAPTCHAの課題を解くことで機能します。
ウェブスクレイピング中にCAPTCHAに遭遇すると、そのCAPTCHA画像や課題が解読サービスに送信されます。
サービスが人的作業を採用している場合、CAPTCHAは人間のオペレーターに提示され、オペレーターがそれを解いて解答を返します。
自動化されたサービスでは、AIや機械学習アルゴリズムがCAPTCHAの解読を試みます。これは、テキストベースや単純な画像のCAPTCHAに対して特に効果的です。
こうしたサービスは、多くの場合、ウェブスクレイピングツールやボットに統合可能なAPIを提供しており、CAPTCHAをリアルタイムで解決するシームレスなプロセスを実現することで、手動による介入なしに継続的なスクレイピングを可能にします。
CAPTCHAを回避するための無料ツールはありますか？
CAPTCHAを回避するための無料ツールはいくつか存在しますが、その有効性はCAPTCHAの複雑さやツールの高度さによって大きく異なります。
無料ツールは、多くの場合、基本的なOCR技術や単純なアルゴリズムを使用しており、単純なテキストベースのCAPTCHAに対応できます。
しかし、より複雑なCAPTCHA、特に高度なグラフィックやパズル、行動分析を用いたものに対しては、無料ツールでは効果を発揮しない可能性があります。
さらに、無料ツールでは、有料サービスと同等のサポート、アップデート、または統合機能が提供されない場合があります。
まとめ
ウェブスクレイピングは、データ収集や分析のための強力なツールである一方で、実用性と倫理的配慮の狭間で微妙なバランスを保っています。
特に、CAPTCHAを回避する行為は、この議論の核心をなしています。
CAPTCHAはウェブコンテンツの守護者としての役割を果たし、ウェブサイトを自動化された悪用から守り、オンラインサービスの完全性を維持しています。
したがって、これらの仕組みを回避しようとするいかなる試みも、深い責任感を持って臨み、法的基準を遵守しなければなりません。
同時に、ウェブスクレイピングの技術的状況は急速に進化し続けています。
高度なCAPTCHA解読アルゴリズムの開発、より先進的なスクレイピングボットの登場、そしてプロキシ管理やブラウザ自動化における絶え間ない革新は、いずれもデータ収集の境界線が絶えず押し広げられていく未来を予感させます。
AIや機械学習、その他の新興技術の進歩に牽引されるこの進化は、ウェブスクレイピングに新たな可能性と応用分野を切り拓くものと期待されます。
慎重な利用を
ウェブスクレイピングの未来は、単に技術的な卓越性だけでなく、私たちが属するデジタル世界に対する敬意と責任の文化を育むことにもかかっています。
本質的に、CAPTCHAを回避し、手間なくウェブからデータをスクレイピングする技術は、人間の創意工夫と技術の進歩の証です。
しかし同時に、これらの能力を賢明かつ倫理的に活用し、データ追求がデジタル・スチュワードシップや倫理的行動への取り組みを覆い隠さないようにするという、私たちの義務を改めて認識させるものでもあります。