投稿者 global-ai-media 
世界中のWebサイトで、AI学習用クローラーをブロックする動きが加速しています。知的財産やコンテンツを守るための防衛策として見えますが、そこには「生成AIからの検索流入を失う」という新たなリスクも潜んでいます。本記事では、最新のSEO潮流である「GEO（Generative Engine Optimization）」の観点から、日本企業が取るべきデータ公開戦略について解説します。
加速する「AI学習拒否」の潮流と背景
近年、OpenAIの「GPTBot」やGoogle、AnthropicなどのAIクローラーに対し、robots.txtなどの設定を用いてアクセスを拒否するWebサイトが急増しています。コンテンツ制作者やメディア企業にとって、自社の記事やデータが無償でAIの学習データとして利用され、その対価が得られないことへの懸念はもっともなものです。
しかし、Search Engine Journalなどで議論されている通り、この「防御」には副作用が存在します。それは、自社のコンテンツが大規模言語モデル（LLM）の知識ベースから除外されることで、AIが生成する回答の中に自社の情報が含まれなくなるリスクです。
SEOからGEOへ：検索体験の変化がもたらす影響
従来の検索エンジン最適化（SEO）は、Googleなどの検索結果ページで上位に表示されることを目指していました。しかし、Perplexity AIやChatGPT Search、GoogleのAI Overviews（旧SGE）の台頭により、ユーザーは「リンク一覧」ではなく「AIによる要約回答」を求めるようになっています。
この新しい検索体験において重要視されているのが、GEO（Generative Engine Optimization：生成AI検索最適化）という概念です。もし企業がAIクローラーを完全にブロックしてしまうと、AIはその企業の製品、サービス、最新ニュースを学習・参照できなくなります。その結果、ユーザーが「〇〇業界のおすすめソリューションは？」とAIに尋ねた際、競合他社は紹介されるのに、自社だけが「存在しない」かのように扱われる可能性があります。
日本企業の特異性：著作権法と「とりあえずブロック」の文化
日本においては、著作権法第30条の4により、AI学習のためのデータ利用は（一部の例外を除き）原則として適法とされています。世界的に見ても「機械学習パラダイス」と呼ばれるほどAI開発側に有利な法制度ですが、実務の現場では逆の動きも見られます。
日本の企業文化では、リスク回避の観点から「よくわからないものは一旦ブロックする」という判断が下されがちです。情報漏洩や著作権侵害への懸念から、広報ブログや技術ドキュメントといった「本来広く読まれるべき公開情報」に対してまで、過度に厳しいクローリング制限をかけてしまうケースが散見されます。
これは、グローバルなAIエコシステムの中で、日本企業のプレゼンス（存在感）を希薄化させる恐れがあります。日本語の正確な情報がLLMに学習されなければ、日本市場や日本製品に関するAIの回答精度は向上せず、結果としてビジネス機会の損失につながりかねません。
「守り」と「攻め」のデータを峻別する
もちろん、すべてのデータを無防備に公開すべきではありません。会員限定コンテンツ、有料記事、社外秘に近いノウハウなどは、引き続き厳格にクローラーから保護する必要があります。
重要なのは、データの性質に応じた選別です。「ブランド認知を高めたい」「製品の仕様を正しく理解してほしい」という公開情報については、むしろ積極的にAIに読み込ませ、構造化データを用いて学習しやすく整備することが、今後のデジタルマーケティングにおいて不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
AI時代の情報発信において、日本企業の意思決定者やWeb担当者は以下の点を見直す必要があります。
1. クローラー制御の戦略的見直し
「全ブロック」か「全許可」かの二元論ではなく、ディレクトリ単位やコンテンツの種類に応じてrobots.txtの設定を細分化してください。マーケティング目的のページはAIへの露出を優先し、知的財産価値の高い独自データは保護するという「攻守の使い分け」が求められます。
2. GEO（生成AI検索最適化）への早期着手
AIが引用しやすい形式（信頼性の高い出典明記、構造化データ、明確な結論）でコンテンツを作成することは、将来的なトラフィック確保への投資です。特にB2B企業においては、AIが意思決定の予備調査に使われる頻度が増えているため、AIからの「指名」を獲得する施策が重要になります。
3. 「見えないリスク」の認識
情報漏洩リスク（見えるリスク）だけでなく、AIのエコシステムから自社が取り残されるリスク（見えないリスク）を経営レベルで認識する必要があります。グローバルなプラットフォーマーの動向を注視しつつ、自社のデジタルプレゼンスを最適化するバランス感覚が、これからのAIガバナンスには不可欠です。