このようなビジネスの多くは、法律上の手続きを取らず、雇用契約も曖昧です。

「辞めたい」と思っても辞められなかったり、暴力や監視、借金などの形で逃げられない状態に置かれる人も少なくありません。

こうした業態は、合法な性風俗業（法的な届出がされ、就労が本人の自由意思に基づくもの）とは明確に異なります。

合法業の場合、仕事内容や報酬が明確に提示され、従業員は自由に勤務の可否を選ぶことができます。

しかし、今回の研究で問題視されているのは、表向きは「普通の求人」を装いながら、実際には人権を無視した搾取へと繋がる違法業務に取り込む組織的なネットワークです。

とくに深刻なのは、こうした違法なビジネスが、普通の求人広告の顔をして、地方都市や郊外でリクルートを行い、都市部へと被害者を“供給”しているという構図です。

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この「リクルート段階」は、これまでの違法性風俗業の対策ではあまり注目されてきませんでした。

従来の対策は、性的サービスが行われている都市部での摘発や、被害者の救出といった“問題が起きた後”の対応が中心です。

しかし、そもそもどうやってその人が違法店にたどり着いたのか？　どこで、どのようにしてリクルートされたのか？　この部分の実態は、ほとんど明らかにされていなかったのです。

そこで、ペンシルベニア大学の研究チームは、「違法風俗店のキャストの供給源はどこにあるのか？」という疑問を出発点に、AI（人工知能）を使ってネット上に無数に存在する性的サービス関連の広告投稿を分析。

その中から、実際の違法店と結びついた“リクルート広告”の特徴やパターンを見抜こうとしたのです。

研究チームはまず、アメリカ国内の性的サービス関連ウェブサイトに掲載された約1,350万件の投稿を収集しました。その中には、顧客向けにサービスの提供を宣伝する広告もあれば、働き手を募集するような投稿も含まれていました。