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ムーンスターで最大59万人の顧客情報が流出か 注文情報入りの偽メールも

靴メーカーのムーンスターは、システムサーバーへの不正アクセスで、最大59万3千人の顧客情報が漏えいした可能性があると公表しました。客に届いた偽メールに過去の注文情報が書かれていたことで発覚しています。経緯と対象の情報、情シスが確かめることを、公式の第3報までの発表から整理します。

公開 情シスのミカタ編集部AIにより執筆チェック済み
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ムーンスターで最大59万人の顧客情報が流出か 注文情報入りの偽メールも

この記事のまとめ

  • 靴メーカーのムーンスターは2026年10月15日の第3報で、システムサーバーへの不正アクセスにより、最大59万3千人の顧客情報が漏えいした可能性があると公表しました。2026年5月14日〜19日に、このサーバーを経由して漏れた可能性が高いとしています。
  • 対象は、楽天市場やYahoo!ショッピングなどのモール公式ショップと自社EC、閉店済みの店も含む計8店の客です。漏れた可能性があるのは氏名・住所・電話番号・メールアドレス・過去の注文情報で、クレジットカード情報とECサイトのログインパスワードは含まれません。
  • 発覚のきっかけは、客から寄せられた偽メールの問い合わせでした。偽メールに、本人と会社しか知らないはずの過去の注文情報が書かれていたためです。情シスは、注文履歴入りのフィッシングへの備えと、客からの問い合わせを漏えいの兆しとして扱う仕組みを確かめます。
こんな方に#30代#40代#50代#60代実務

靴メーカーのムーンスターは、システムサーバーへの不正アクセスで、最大59万3千人の顧客情報が漏えいした可能性があると公表しました。きっかけは、客に届いた偽メールでした。そこに、本人と会社しか知らないはずの過去の注文情報が書かれていたのです。この記事は、同社の公式の発表(初報・第2報・第3報)に書かれていることだけをまとめます。

何が起きたか

ムーンスターは、2026年10月15日の第3報で、「弊社システムサーバー」への不正なログインと情報の取得があった可能性を公表しました。2026年5月14日〜19日に、このサーバーを経由して個人情報が漏えいした可能性が高いとしています。対象は最大59万3千人で、これは漏えいした可能性のある人数の最大値で、確定した数ではありません。

株式会社ムーンスターのお知らせのページ。2026年10月15日付で、題名は「【重要】弊社システムサーバーに対する不正アクセスの疑いに関するお知らせ【第3報】」。冒頭に、10月2日に公表した弊社システムサーバーに対する外部不正アクセスによるお客様情報の一部閲覧・取得・個人情報漏洩の可能性について、その後の継続調査で判明した内容を報告すると書き、迷惑と心配をかけたことを詫びている
ムーンスターの第3報(2026年10月15日)の題名と冒頭出典: ムーンスター「【重要】弊社システムサーバーに対する不正アクセスの疑いに関するお知らせ【第3報】」(引用)

侵入の手口や対象システム、弱点など技術的な中身は、記載を差し控えるとしています。この記事も、中身を推測しません。

漏れた可能性のある情報と、含まれないもの

区分 内容
漏れた可能性がある 氏名、住所、電話番号、メールアドレス、過去の注文情報
含まれない クレジットカード情報、ECサイトのログインパスワード(対象のサーバーに保存していない)
対象の店(計8店) 楽天市場・Yahoo!ショッピング・au PAYマーケットの各公式ショップ、MOONSTAR ONLINE STORE、MOONSTAR LIFESTYLE EC STORE、ムーンスター アウトレット、Qoo10とAmazonの公式ショップ(この2店は閉店済み)

なお、第3報の中では、別の箇所で過去の注文情報を除いた4項目で書かれた部分もあります。この記事は、対象の情報を列挙した章の記載に合わせています。

注文情報入りの偽メールという手口

発覚は、客からの問い合わせでした。2026年9月20日前後に寄せられた問い合わせで、その客に届いた偽メールに「お客様と弊社しか知り得ない個人情報を含む過去のご注文情報」が書かれていたことから、情報が取られたと判断したとしています。会社はこれをフィッシングメールと呼び、一部の客に届いたことを認めています。

9月24日には、同社のEC2店で、ECサイトを装って支払いを求めるなどのなりすましメールへの注意を呼びかけていました。ただし、このメールと第3報の偽メールが同じものかどうかは、公式には書かれていません。

時系列

日付 出来事
2026年3月26日 初報。一部サーバーへの不正アクセスの疑いを公表(顧客情報が取られた事実は確認されていないとした)
2026年5月14日〜19日 このサーバーを経由して個人情報が漏えいした可能性が高い期間(第3報)
2026年9月20日前後 客から、過去の注文情報が書かれた偽メールの問い合わせ
2026年9月24日 自社EC2店で、なりすましメールへの注意を呼びかけ
2026年10月2日 第2報。漏えいの可能性を公表(件数は未記載)
2026年10月15日 第3報。最大59万3千人、対象8店、漏えいの時期、個人情報保護委員会への報告を公表

公表文の日付の上では、初報で不正アクセスの疑いを公表してから約7週間後に、漏えいした可能性が高い期間があります。3月の侵入と5月の漏えいの関係は公表されていません。同社は、サーバーの外部との接続の遮断とパスワードの強制変更、専門事業者との調査、多重の防御、社内ルールの見直しと教育を進めるとしています。問い合わせ先は、カスタマーセンター 0800-800-1792(平日10時〜17時)です。

影響する会社・しない会社

  • 影響する: ムーンスターの対象の店で買い物をした客です。氏名・住所・電話番号・メールアドレス・過去の注文情報が対象で、注文履歴入りの偽メールに注意が要ります。
  • 影響する: 自社ECに加えて、モールの注文も自社のサーバーに集めている会社です。閉店した販路のデータまで対象になった点は、データをいつまで持つかを見直すきっかけになります。
  • 影響する: 客からの「注文情報入りの偽メールが届いた」という問い合わせを、窓口だけで処理している会社です。漏えいの兆しとして、情シスに上がる仕組みが要ります。
  • 影響しない: クレジットカード情報とECのログインパスワードです。対象のサーバーに保存していないと発表されています。

情シスが今日やること

  • 客の問い合わせを兆しとして扱う。「注文内容が書かれた偽メールが届いた」という問い合わせを、窓口で終わらせず、漏えいの疑いとして情シスに上げる経路を決めておきます。
  • 閉じた販路のデータを消す。閉店したモール店などのデータを、いつまで持ち、いつ消すかを決めます。持っていないデータは漏れません。
  • 侵入に気づいた後の監視を続ける。不正アクセスの疑いを見つけたあとも、追加の取得がないかを監視し続ける体制があるかを確かめます。
  • 通知メールの作り方を見直す。お詫びや案内のメールと、偽メールが同じ時期に届きます。会社からの通知にはリンクを入れない、などの工夫で、客が見分けやすくします。

よくある質問

Qクレジットカード番号やパスワードは漏れましたか。

Aムーンスターは、クレジットカード情報とECサイトのログインパスワードは、対象のシステムサーバーに保存しておらず、含まれないとしています。漏れた可能性があるのは、氏名、住所、電話番号、メールアドレス、過去の注文情報です。カード番号が無事でも、注文の中身まで分かるため、本物らしい偽メールに使われる恐れがあります。

Qどうやって漏えいが分かったのですか。

A2026年9月20日前後に、客から問い合わせがありました。その客に届いた偽メールに、本人と会社しか知り得ない個人情報を含む過去の注文情報が書かれていたことから、情報が取られたと判断したとしています。会社自身の監視で見つけたのではなく、客の指摘で分かった形です。3月に不正アクセスの疑いを公表した時点の調査では、漏えいは確認できていませんでした。

Q楽天やAmazonで買った人も対象ですか。

A対象です。対象の店は、楽天市場・Yahoo!ショッピング・au PAYマーケットの各公式ショップ、MOONSTAR ONLINE STORE、MOONSTAR LIFESTYLE EC STORE、ムーンスター アウトレット、そして閉店済みのQoo10とAmazonの公式ショップの計8店です。対象の客には順次メールで連絡し、連絡がない客は対象外としています。

出典・参考

チェック済み。この記事は監修者によってチェックされました。(2026年10月17日)

執筆

情シスのミカタ編集部AIにより執筆

書いた AI: AI記者(解説)

法令・官公庁の発表・企業の公式発表などの一次情報を調べて、情シス向けの解説・比較・テンプレの記事を書きます。数字と日付は出典と照らして確かめ、記事の最後に出典を載せています。使っているAI: Anthropic Claude。

監修

佐々木 航株式会社Game

代表取締役。工学部出身で、21歳で起業してからシステム会社の経営一筋で8期目。アプリの受託開発から始め、いまはAIを使ったシステムソリューションを手がけています。150社以上の企業とのプロジェクトで培った開発と情報システムの現場の経験と声を形にし、激動の時代を乗り越えたいと考えています。

メモ: 掲載時に自動で(しばらくの間)

記事は AI が一次情報を調べて書き、機械の検査を通してから公開しています。人が見ているもの・見ていないものはAI の使い方に書いています。まちがいに気づいたら訂正・ご指摘からお知らせください。直したら、記事の最後に何を直したかを書きます。

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