2014年の振り返りとして，私の個人宛メールに届いた電子メールの統計を取ってみる．何かの役に立つかもしれない．

• Date: が 2014年の電子メールは 27266 通受信．
  1日あたり約74通なので，実感との大きな乖離はない．
• 27266 通の電子メールは，7057 個の SMTP Serverより受信(IPアドレス数ベース)

Received-SPF: に含まれていた判定結果は以下の通り．

円グラフを以下に示す．

<c3> {

data: {
  columns: [
    ['Pass', 14529],
    ['Softfail', 6309],
    ['Fail', 942],
    ['None', 5236],
    ['Neutral', 164],
    ['Permerror', 84],
    ['Temperror', 2],
  ],
  type : 'pie',
}

} </c3>

メール件数の場合，Received-SPF: Pass のメールサーバから受信するメールが多ければ多いほど，当然割合が高くなる．

そこで，IPアドレス数をベースにする．つまり 一つの SMTP サーバから Received-SPF: Pass のメールを1000通受信したとしても1件と数える．

これで，私宛に届く電子メールのSPF状態がメールサーバ単位で分かる．

合計が SMTP Server の数(7057)と合わない．これは，同じ IP アドレスの電子メールサーバでも，SPF の判定が異なっている可能性があるためと考える．

<c3> {

data: {
  columns: [

[Pass,2652], [Softfail,2513], [Fail,623], [None,1447], [Neutral,133], [Permerror,73], [Temperror,2],

  ],
  type : 'pie',
}

} </c3>

• Received-SPF: が，Pass か Softfail か Fail の場合，結果はともかく SPF 自身は設定している（設定しているから，判定できる）．
  IPアドレス数ベースの場合，Received-SPF: が，Pass か Softfail か Fail の割合の合計は 77.8% であり，SPF を設定していないメールサーバは少数と言える．
• Received-SPF: が Pass か Fail かを判定することで，私宛に届いた電子メールの44％は SPAM かどうかを判定できる．
  とは言え，最近は Received-SPF: Pass の SPAM も増えてきており，Received-SPF: Pass を単純に受け入れるのは難しい．とすると，実際に「確実に弾ける」SPAM は，Received-SPF: Fail の 8.4% と考えるべきか．
• 残りの 56% は Softfail あるいは None またはエラーであり，SPF だけでの判定は難しい．

• 2014年時点と粗い単位ではあるが，Received-SPF: None のメールサーバは19%ある．これを多いと見るか，少ないと見るかは意見が異なると思うが，私は多いと思う．SPF の設定は，あまり難しい類のものでは無いが，2015年ではどの様に変わるだろうか．