インターネットを利用する上で、自分のIPアドレスからどこまで情報が特定されるのか、特に「住所がバレてしまうのではないか」と疑問や不安を感じる方は多いかもしれません。
しかし、結論から言うと、IPアドレス単独で個人の詳細な住所まで直接特定することはできません。
では、IPアドレスからは一体どのような情報がわかり、その位置情報はどのように推定されているのでしょうか？ この記事では、IPアドレスから位置情報を推定する仕組みについて解説します。
IPアドレスから住所はわかるの？
IPアドレスから住所がわかるのかという問いに対しては、結論として「IPアドレスだけで個人の住所まで特定することはできない」が正確です。
IPアドレスからわかるのは、主に「国」「都道府県」「市区町村」といった大まかな地域情報です。これは、インターネットサービスプロバイダー（ISP）がIPアドレスを地域ごとに割り当て、その情報を元にIPジオロケーション技術が位置を推定しているためです。ただし、この位置情報はあくまで推定であり、実際の場所とズレが生じることもあります。
さらに、モバイル回線やVPN、公共Wi-Fiを使っている場合は、IPアドレスの位置情報が実際の利用場所と異なることが多く、より正確な場所の特定は難しくなります。
住所の特定ができない理由は、IPアドレスが「インターネット接続の識別子」であって、個人の住居や部屋番号などの詳細な住所情報を含んでいないためです。個人の住所を知るには、裁判所の命令を経てISPから契約者情報を開示してもらう必要があり、IPアドレス単独では不可能です。
まとめると、IPアドレスからは「おおまかな地域」はわかるものの、個人の住所まで正確に特定することは技術的にも法律的にもできません。
IPアドレスから大まかな地域を特定する仕組みとは
IPアドレスから場所の情報がわかるのは、「IP Geolocation（IPジオロケーション）」という技術が使われているためです。割り当てや管理の仕組み、ネットワーク機器の位置情報、ホスト名などの情報を総合的に分析することで、IPアドレスから大まかな場所（国、都道府県、市区町村レベル）が推定できるのです。
位置推定の手法
- 逆引きDNS解析
- 経路トレース
- 機械学習を活用した予測モデル
仕組みは以下の通りです。
逆引きDNS解析
インターネット上のIPアドレスは、インターネットサービスプロバイダー（ISP）や企業などが地域ごとに管理・割り当てを行っています。そのため、IPアドレスの割り当て情報や管理情報から「どの地域で使われているか」をある程度特定できます。
IPアドレスに対応するホスト名（例えば「osaka-123.provider.co.jp」など）に地域名が含まれている場合、それが位置推定の手がかりになります。ただし、ホスト名が常に正確な地理情報を反映しているとは限りません。
経路トレース
IPアドレスがインターネット上でどのルータやネットワーク機器を経由しているかを調査し、ルータの物理的な設置場所から推測する方法もあります
パケットが通過するネットワーク上のルータの物理的位置情報や、主要なインターネットエクスチェンジ（IX）の位置情報を解析し、ネットワークパスの地理的分布から発信源を推定します。
機械学習を活用した予測モデル
IPアドレスの利用パターンやユーザーデバイスの接続履歴、ネットワーク特性など、様々なデータから地理的属性との相関関係を学習し、位置を推定します。特に動的IPアドレスへの対応や精度向上に貢献しています。
これらの情報を統合し、主要なIP Geolocationプロバイダーは複数のデータソース（RIRの割当記録、ISPのネットワーク情報、ユーザーからの情報提供、アクセスログ統計など）を組み合わせたハイブリッドデータベースを構築・運用し、継続的に更新することで位置情報の精度維持を図っています。
位置推定精度の実態
IP Geolocation技術による位置情報の精度は、対象とする地理的範囲によって異なります。
- 国レベル判定:
主要プロバイダーの国判定精度は99%以上に達しており、国際ローミングや海外VPNなどの特殊なケースを除けば、非常に高精度な判定が可能です。 - 都道府県レベル:
国内主要ISPの多くが都道府県単位での適切な位置情報を提供しており、サービスによっては高い確度指標を達成しています。ただし、広域ネットワークを持つ企業や大学などの機関IPでは、物理的位置とデータベース情報に乖離が生じる場合があります。 - 市区町村レベル:
市区町村レベルの推定精度は一般的に70-85%の範囲に収まります。ISPのサブネット設計方針により、都市部などIPアドレスの細分化が進んだ地域ほど精度が向上する傾向があります。
技術的課題と将来展望
モバイル回線における動的IPアドレスの広域利用、VPNやTorネットワークなどのプライバシー保護技術の利用、公共Wi-Fiからの接続などが増えたことで、IPアドレスの位置情報が実際の利用場所と大きく異なるケースが多くなっています。これにより、推定の精度がさらに変動しやすくなります。
今後は、機械学習とネットワークトポロジー解析を組み合わせたより高度な推定モデルや、プライバシー保護を考慮した技術開発が不可欠です。
また、GDPRやCCPAといったデータ保護法規制の強化に伴い、位置情報収集と個人権利のバランス、技術の倫理的な利用や適切な規制枠組みの整備が重要な課題となっています。