ニックネーム一つわかれば、その人のネット上の痕跡3,000か所を自動で調べ上げます。プロフィール写真・名前・バイオ・位置情報・メールアドレス・電話番号まで収集してPDF dossierにまとめ、昨日（5月5日）追加された--aiフラグを有効にすると、OpenAI互換モデルが「この人物が誰に見えるか」まで整理してくれます 。
ツールの名前はMaigret。フランスの推理小説の探偵「メグレ」から取りました。GitHub 25.5kスター、MITライセンス、APIキーなしで無料。Sherlockの後継ですが、規模と深さが別次元にあります 。
これは何?
Maigretはusername一つで人物のdossier（書類ファイル）を自動収集するOSINT（Open-Source Intelligence）ツールです。コナン先生のブログが2026年5月2日にまとめた表現が的確で — 「ニックネーム一つで十分。メールアドレスも、電話番号も、本名も不要」ということです 。
インストールは一行です。
- インストール＋即実行
pip install maigret→maigret ニックネーム。デフォルトはトラフィック上位500サイトのみスキャン、全3,000以上を対象にするには-aフラグを追加 。 - レポート形式を選択可能
HTML(--html)、PDF(--pdf)、XMindマインドマップ(--xmind)、JSON/CSV、インタラクティブD3.jsグラフ(--graph)。調査・CTF・内部セキュリティチェックなど、ワークフローに合わせて選べます。 - プロフィールデータまで抽出
「存在する/しない」だけではありません。プロフィールページから名前・写真・バイオ・位置情報・フォロワー数・登録日・他のアカウントリンクをsocid_extractorで取得します 。 - 再帰（recursive）探索
あるアカウントページで別のニックネーム・メールアドレス・リンクが見つかれば、それを新しい入力として自動的に再探索。サブアカウント・本名アカウント・メールアドレスのバリエーションまで自動でつなげます 。
インストールしたくなければ、Telegramボット(@maigret_search_bot)でそのまま使えます。Python環境なしでもOK。Cloud Shell・Colab・Replitノートブックにも対応しています 。
Sherlockとの違いは?
Sherlock（GitHub 60k+スター）がOSINT usernameの代名詞として知られていますが、Maigretとは決定的に異なります。
| 項目 | Sherlock | Maigret |
|---|---|---|
| カバレッジ | 約400サイト | 3,000以上のサイト、GitHub 24時間自動更新 |
| 出力情報 | 存在確認のみ（アカウントあり/なし） | 名前・写真・バイオ・位置情報・メール・他アカウントリンク |
| 再帰探索 | なし | 発見したusername・IDで自動再探索 |
| ネットワークルーティング | HTTP/HTTPS直接 | Tor・I2P・SOCKSプロキシ、.onion/.i2pサイトも検索 |
| レポート出力 | テキスト・CSV | HTML・PDF・XMind・JSON・D3.jsグラフ |
| ブロック・CAPTCHA | ブロックされたら終了 | 部分的な回避、サイト別detect/bypassロジック内蔵 |
| AI統合 | なし | --aiでOpenAI互換APIに結果の要約を委託（2026-05-05追加） |
Bellingcat（探査報道の専門団体）も自社OSINTツールキットにMaigretを個別項目として登録しています 。Sherlockの「汎用無料ツール」という位置づけはそのままに、Maigretは「プロフェッショナルなOSINTワークフロー」の標準になりつつある流れです。
昨日追加されたAIモード、何が変わるのか?
2026年5月5日付けのPR #2620で、--aiフラグが正式にドキュメント化されました。動作の仕組みはシンプルです 。
- ステップ1：検索結果を内部マークダウンレポートに整理
3,000サイトのスキャン・再帰探索が完了したrawデータをmodel-friendlyなマークダウンに一次変換。 - ステップ2：OpenAI互換chat completionエンドポイントへ送信
デフォルトはOpenAI API。openai_api_base_urlの設定でAzure OpenAI・OpenRouter・ローカルLLMサーバーにも対応。 - ステップ3：モデルが短いinvestigation summaryを生成
likely real name / location / occupation / interests / languages / confidence / follow-up leads。推定の信頼度と次の調査方向もセットで出力。 - ステップ4：ターミナルへストリーミング
サイトごとの進捗ログは非表示にして、モデルの出力だけをstdoutに流す。maigret user --ai --ai-model gpt-4o-miniの一行で完結。
この一行の変化が大きな意味を持つのは、Maigretが単なるデータ収集ツールから「investigation自動合成器」に変わるということです。人が30分かけてdossierを合成していた作業が即座になくなります。同時にリスクも上がります — 誰が誰をどれだけ速く・安くdossierにできるかというバランスが崩れるのです。
企業の立場から見ると、何が変わるのか?
「うちはOSINTをやらない」が核心ではありません。あなたの役員・社員・顧客情報はすでにOSINTの対象になっています。ツールの手軽さが臨界点を超えた今、露出チェックをデフォルトの運用に組み込む必要があります。
ただし、韓国の法的環境を確認しておく必要があります。個人情報保護法＋情報通信網法の観点から、情報が公開されていても同意なく他人の情報を自動で収集・組み合わせると法的問題になる可能性があります 。使用目的を明確にすることが必要です — 自己チェック、正式なセキュリティ監査の委託、CTF・研究など。
- ステップ1：セルフOSINT — 社員自己チェックガイド
社員本人のメールアドレス/ニックネームでmaigretを実行して自分の痕跡を確認。企業が強制するのではなく、セキュリティ教育資料としてガイドを配布。「削除すべき古いアカウントを探す」が最も無難な入口です。 - ステップ2：VIP・役員を対象にした外部露出の定期チェック
対象者の同意＋セキュリティチームへの委託という形で、CEO・CFO・コアエンジニアの外部露出度を四半期1回チェック。脅迫・フィッシング・ソーシャルエンジニアリングの表面を先に縮小します。委託契約書にOSINTの範囲・保管期間を明記。 - ステップ3：社内セキュリティ模擬訓練（red team）に統合
フィッシング訓練を作る際に、maigretで実際の社員1名のdossierを1時間以内に作成して見せる。「このレベルが5分でできる」というデモが、OSINT認識教育の資料より10倍効果的です。 - ステップ4：採用・契約審査用（Tor・ダークウェブ含む）
役員・コア人材の採用時に、事前同意を得た上で外部評判調査を外注。MaigretがTor・I2Pまで対応しているため、ダークウェブへの情報漏洩も一つのツールでカバー。既存のダークウェブ監視サービスのコスト削減も可能です。
始め方のポイント
- ステップ1：自分のニックネームで一度試してみる
15分で完了。pip install maigret && maigret 自分のニックネーム --html。HTMLレポートを開いて「忘れていたアカウント」のリストを確認。 - ステップ2：リスク分類
(a) 今も使っているもの — パスワードの使い回しをチェック、(b) 使っていないが生きているもの — 即削除、(c) 会社名・本名・位置情報を露出しているもの — プロフィールを整理。 - ステップ3：AIモードで自分のdossierを確認する
export OPENAI_API_KEY=... && maigret 自分のニックネーム --ai。モデルが「この人物は誰に見えるか」を整理してくれます。外部に公開されている自分のペルソナを客観的に把握する最も速い方法です。 - ステップ4：委託セキュリティチェックプロセスの設計
役員・コア人材を対象にした四半期OSINT点検をセキュリティ委託項目に追加。対象者の同意 → 範囲・保管期間の明記 → 定期レポート → データ廃棄の流れまでSOP化。 - ステップ5：社内OSINTガイドライン1ページ
「何をしてよいか / 何は絶対にしてはいけないか」を1ページにまとめる。自己チェックはOK、社員の同意なしのチェックは禁止、VIPチェックはセキュリティチーム＋法務チームの承認が必要。
さらに深掘りしたい人へ
Maigret公式GitHub README 25.5kスター、MIT。インストール・CLIオプション・Web UI・Docker・Tor/I2Pルーティング・AI分析モードまで完全なマニュアル。昨日追加された--ai・--ai-modelフラグのドキュメントも含む github.com/soxoj/maigret
コナン先生ブログ — maigret OSINT使用記（2026-05-02） 韓国語でまとめられた実践使用記。韓国の法的環境でどういった用途が無難か、韓国サイトのカバレッジの限界まで解説 jkf87.github.io
Bellingcat OSINT Toolkit — Maigret項目 探査報道分野の標準OSINTツールキットがmaigretをどのように分類しているか。職業的な調査ワークフローの文脈でツールの位置づけを把握できます bellingcat.gitbook.io
