投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、Web上のトラフィックは「人間」と「従来のボット」に加え、「自律型AIエージェント」という新たな存在が急増しています。企業は、有益なAIエージェントを受け入れつつ、悪質なスクレイピングや攻撃を防ぐという難しい舵取りを迫られています。最新のデバイスインテリジェンス技術の動向をもとに、日本企業が備えるべきAI時代のアクセス制御について解説します。
自律型AIエージェントの台頭とWebトラフィックの変化
これまでWebサイトやアプリケーションのセキュリティ対策といえば、人間によるアクセスと、自動化されたプログラム（ボット）によるアクセスを識別し、後者を遮断することが基本でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を搭載した「自律型AIエージェント」の普及により、この前提が崩れつつあります。
AIエージェントは、ユーザーの代わりに航空券を予約したり、複数のECサイトから価格情報を収集したり、業務に必要なリサーチを行ったりします。これらは企業にとって、潜在的な顧客を連れてくる「有益なトラフィック」である可能性があります。一方で、競合他社による過度なデータ収集（スクレイピング）や、サーバーリソースを枯渇させるような攻撃的なボットも存在します。Fingerprint社が発表した「Authorized AI Agent Detection」のようなソリューションが登場している背景には、こうした「良いボット（Trusted AI）」と「悪いボット」をより高精度に識別したいという市場の切実なニーズがあります。
「すべて遮断」が正解ではない理由
従来のWAF（Web Application Firewall）やボット対策では、自動化されたアクセスを一律にブロックするか、CAPTCHA（画像認証）で人間であることを証明させる手法が一般的でした。しかし、AIエージェントの時代において、このアプローチは「機会損失」につながるリスクがあります。
例えば、ユーザーが「〇〇の旅行プランを立てて」とAIアシスタントに依頼した際、そのAIエージェントが自社の予約サイトにアクセスできなければ、自社サービスが候補から外れてしまう可能性があります。一方で、無防備にアクセスを許可すれば、独自コンテンツや価格データをLLMの学習用データとして無償で吸い上げられたり、転売目的のボットに在庫を買い占められたりするリスクも高まります。
これからのセキュリティは、「人間かボットか」という二元論ではなく、「認可された有益なAIか、排除すべき悪性ボットか」を見極める高度な識別能力（フィンガープリント技術や振る舞い検知）が求められます。
技術的な識別アプローチと限界
技術的な観点では、User-Agentヘッダーの確認といった単純な方法では不十分です。悪意のあるボットは容易に正規のブラウザやAIエージェントになりすますことができるからです。最新の識別技術では、ブラウザのフィンガープリント（端末固有の特徴）、IPレピュテーション（IPアドレスの評価）、そしてWebサイト内での挙動（マウスの動きやクリックパターン、APIコールの頻度など）を総合的に分析します。
ただし、ここには限界もあります。生成AI自体が人間の挙動を模倣する能力を高めているため、識別技術と回避技術の「いたちごっこ」は今後も続くでしょう。導入にあたっては、誤検知（False Positive）によって正規のユーザーや重要なパートナーAIをブロックしてしまうリスクを考慮し、段階的な導入やホワイトリスト運用などの慎重な設計が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
日本の法制度や商習慣において、この「AIの識別」は以下の3つの観点で重要となります。
1. データガバナンスと著作権の保護
日本の著作権法（第30条の4）はAI学習のためのデータ利用に寛容ですが、「情報の享受」を目的としない学習利用に限られるなど一定の制約があります。また、自社の独自データが競合サービスの生成AIにそのまま流用されることはビジネス上の脅威です。robots.txtによる拒否設定だけでなく、より動的な識別技術を用いて、意図しないAIによるデータ収集を制御する体制が必要です。
2. サービス品質とUXの維持
日本国内のEコマースや金融サービスでは、わずかな遅延や使い勝手の悪さが顧客離れに直結します。過剰なセキュリティ認証（CAPTCHAの多用など）はUXを損ないます。信頼できるAIエージェントや正規ユーザーにはフリクションレス（摩擦のない）な体験を提供し、怪しい挙動のみをブロックする「リスクベース認証」の考え方を、AIエージェント対応にも拡張すべきです。
3. APIエコノミーへの転換
スクレイピングを防ぐ最良の手段の一つは、正規のデータ連携手段（API）を提供することです。「勝手に持っていかれる」状態から、「管理されたAPI経由でデータを提供し、対価やパートナーシップを得る」モデルへの転換を検討すべき時期に来ています。AIエージェントの識別は、そのAPIを利用する主体が契約者かどうかを判断するゲートキーパーの役割も果たします。
結論として、日本企業は「AIをブロックする」守りの姿勢から、「自社に利益をもたらすAIを選別して受け入れる」戦略的なアクセス制御へと意識を変革する必要があります。