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加賀ソルネット「アカデミコナビ」に不正アクセス、最大約17万件の個人情報流出の可能性

項目内容
発生日2026年6月22日に不正アクセスを確認
対象組織・業界加賀ソルネット株式会社 EMカンパニー(教育機関向け販売サイト「アカデミコナビ」)
攻撃手法外部からの不正アクセス(侵入経路は調査中)
情報源同社公式発表ScanNetSecurity(2026年7月13日)

加賀ソルネット株式会社 EMカンパニーは2026年7月1日、同社が運営する販売サイト「アカデミコナビ」が外部からの不正アクセスを受け、顧客の個人情報が流出した可能性があると発表しました。

流出した可能性があるのは、2021年10月〜2026年4月にユーザー登録された情報で、氏名・住所・連絡先・メールアドレス・暗号化されたマイページパスワード等、最大約17万件です。

クレジットカード情報については、他社決済代行サービスを利用しており決済情報を保持していないため、流出の可能性はないとしています。

  • 2026年6月22日: 不正アクセスを確認。サイトを一時停止し、アクセス制限を実施
  • 2026年6月下旬〜: 外部委託業者と連携して原因調査・システムのログ解析を実施
  • 2026年7月1日: 公式発表
  • 2026年7月13日: 本記事公開時点で侵入経路等は調査中

公表時点で侵入経路・原因の詳細は明らかにされていません。同社は外部機関の協力を得て調査を進めるとともに、セキュリティ対策と監視体制の強化を含む再発防止策を講じるとしています。

本件からの学びを、組織(サービス運営者)と利用者それぞれの視点で整理します。

組織(サービス運営者)が学ぶべきこと

Section titled “組織(サービス運営者)が学ぶべきこと”

1. 侵入は前提。検知とログの整備が対応の質を決める

Section titled “1. 侵入は前提。検知とログの整備が対応の質を決める”

本件では不正アクセスの確認から即日でサイト停止・アクセス制限に至っており、初動は迅速でした。一方で、影響範囲の特定にはシステムログの解析が中心的な役割を果たします。侵入を100%防ぐことはできない前提に立つと、平時から「ログが取れているか」「異常に気づける監視体制があるか」が、インシデント発生時の被害範囲特定と説明責任の成否を分けます。

2. 決済情報の分離保持は被害限定に有効

Section titled “2. 決済情報の分離保持は被害限定に有効”

本件でクレジットカード情報の流出が否定できたのは、決済代行サービスを利用し自社で決済情報を保持していなかったためです。「保持しないことが最大の防御」という設計判断は、EC事業者にとって参考になる実践です。

3. 公表と同時の注意喚起で二次被害の連鎖を断つ

Section titled “3. 公表と同時の注意喚起で二次被害の連鎖を断つ”

漏えいした連絡先情報は、漏えい元を装ったフィッシング・なりすましの材料になります。本件で同社は公表と同時に利用者への注意喚起を行っており、二次攻撃への備えという点で参考になる対応です。

1. 漏えい元を装う不審な連絡への警戒

Section titled “1. 漏えい元を装う不審な連絡への警戒”

流出した可能性のある氏名・連絡先を使った不審メール・SMS・電話(「パスワード再設定」等への誘導)に注意が必要です。連絡が本物か迷う場合は、メッセージ内のリンクではなく公式サイトから確認してください。

2. パスワードの使い回しの解消

Section titled “2. パスワードの使い回しの解消”

流出情報には暗号化されたパスワードが含まれます。暗号化されていても、同じパスワードを他のサービスで使い回している場合はリスト型攻撃のリスクがあるため、該当ユーザーは他サービスのパスワード変更が推奨されています。


ヤグラの視点 — 「侵入後」を支える体制

Section titled “ヤグラの視点 — 「侵入後」を支える体制”

サイバーインシデントの74%は人的要因に起因しますが、本件のような技術的侵入(残りの26%)に対しては、ログを緻密に監視して侵入の兆候に気づけるかが勝負になります。従来の人手中心の監視には構造的な限界があります——監視には人と技術への投資が必要で、ログ監視はどうしても部分的になり、検知から初動までに平均数時間〜数日を要します。

ヤグラの AI SOC は、この構造を変えるためのAIセキュリティアナリストです。

  • 横断的なログ監視: FW・Proxy・認証サーバ・EDR・クラウド等のログをデータレイクに集約し、24時間365日AIが横断監視。侵入→権限奪取→横展開→情報窃取という攻撃の各段階を、対応するログの相関で捉えます
  • 調査と封じ込めの自動化: アラートをAIが自然言語で分析・切り分けし、分析結果に基づく隔離までを自動実行。検知から初動までを平均数分に短縮します
  • 影響範囲の特定を高速化: 本件のようなインシデントで最も時間を要する「どこまで侵入されたか」の解析を、AIによるログの深掘り調査とレポート生成で支援します

「侵入されない」ではなく「侵入されても素早く気づき、封じ込め、説明できる」体制づくりを検討している方は、製品ページをご覧ください。

同社の原因調査の結果公表を注視し、続報があり次第、本記事に追記します。

日時内容
2026-07-13第一報を公開