データ手法と精度
IP インテリジェンスは確率的です。OpenIPApi はジオロケーションデータセット、ASN データ、リバース DNS、TLS メタデータ、Tor 出口リスト、データセンターレンジ、プロキシのフィンガープリント、アクティブプローブシグナルを組み合わせます。国レベルの結果は、特にモバイルキャリア、VPN、大規模 ISP において、都市レベルの結果よりも一般的に信頼性が高くなります。脅威スコアは自動的な最終決定ではなく、リスクシグナルとして使用してください。
ジオロケーション
国レベルの精度は通常高く（95〜99%）なります。都市レベルの精度はそれより低く、モバイルキャリア、VPN、多数のユーザーを単一の IP の背後に NAT する大規模 ISP、最近再割り当てされたレンジでは精度が低下します。座標は正確な位置ではなく、地域の指標として扱ってください。
ASN、ISP、接続タイプ
ASN データは公開 RIR デリゲーションから取得し、アクティブなリバース DNS と相互参照します。接続タイプの分類（住宅用、データセンター、モバイル、教育、政府）はヒューリスティックであり、特にハイブリッドネットワークでは誤りが発生する可能性があります。
VPN、プロキシ、Tor、データセンターの検出
検出は (1) 公開リスト（Tor 出口ノード、既知の VPN レンジ、データセンター CIDR）、(2) リバース DNS と TLS 証明書パターン、(3) VPN プロトコル（OpenVPN、WireGuard）とプロキシレスポンス（SOCKS、HTTP CONNECT）のアクティブプローブ、(4) IP レピュテーションフィードを組み合わせます。単一のシグナルが決定的ではなく — フラグはこれらのソース全体の証拠の重みを反映しています。
脅威スコア
脅威スコア（0〜100）はリスク指標であり、最終的な判定ではありません。アカウント、決済、デバイス、行動シグナルと組み合わせてください — 例：スコア 85 の IP、新しく作成されたメール、異常なブラウザフィンガープリントが揃った場合、それぞれ単独よりも強力な不正シグナルになります。
既知の制限
キャリアグレード NAT は数千人のユーザーを同じ IP の背後に配置できます。最近変更された IP 割り当ては当社のデータに反映されるまで遅延することがあります。レジデンシャルプロキシプールは急速にローテーションします。モバイル IP は頻繁に変化します。当社のデータは意思決定への一つの入力として扱い、決定そのものとして扱わないでください。