近年，フィッシング攻撃によるクレジットカード情報の窃取及び不正利用が深刻化しており，窃取された情報はSNS上で売買されることも多い．この状況を受け，犯罪抑止のために売買に関与する犯罪グループをモニタリングする取り組みが進められてきた．従来の手法では，既知の犯罪グループのグループ名や投稿内容を分析することで，モニタリングの対象となる新たな犯罪グループを発見することに焦点を当てていたが，発見されたグループの犯罪性の判定は目視で行われており，評価実験の規模に制約があった．本研究では，犯罪性の判定に機械学習モデルを導入することで探索効率の向上を図るとともに，モデルを用いた再実行による検証を行う．