投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、ウェブ上のデータ収集に使用するボット（クローラー）の役割を明確に分化させつつあります。本稿では、「学習用」「検索用」といったボットの役割の違いを解説し、日本企業が自社サイトの情報をどのように管理・制御すべきか、SEOとデータガバナンスの観点から考察します。
OpenAIが運用する「3つのボット」とその役割
AIモデルの開発と運用において、ウェブ上のデータ収集は不可欠なプロセスですが、OpenAIはその目的ごとにクローラー（ボット）の役割を明確に分け始めています。これは、ウェブサイト管理者に対して「どのデータ利用を許可し、どの利用を拒否するか」というきめ細かい制御権を与えるための措置です。
主なボットは以下の3つに分類されます。
- GPTBot：将来のAIモデル（GPT-5など）を「学習」させるためのデータを収集するクローラーです。これに収集されたデータは、モデルの知識ベースの一部として蓄積されます。
- OAI-SearchBot：SearchGPTやChatGPT内の検索機能（Search）のために、最新情報をインデックスし、リアルタイムで表示するためのクローラーです。これは学習用データとしては（原則として）使用されず、検索結果への表示を目的とします。
- ChatGPT-User：ユーザーがChatGPTを利用中に、ブラウジング機能などを通じて特定のページにアクセスする際に使用されるエージェントです。ユーザーの明示的な指示に基づいて動作します。
「学習」と「検索」の分離がもたらす変化
これまで、多くの企業は「AIに自社コンテンツを無断で学習されたくない」と考えた場合、すべてのボットをブロックするしかありませんでした。しかし、これではChatGPTなどのAI検索結果に自社サイトが表示されなくなり、流入（トラフィック）の減少という機会損失を招くリスクがありました。
現在の仕様、特に「GPTBot」と「OAI-SearchBot」の分離により、企業は「AIの学習データにはされたくないが、AI検索の結果には表示させたい」という折衷案を選択可能になりました。これは、SEO（検索エンジン最適化）ならぬ「AIO（AI最適化）」や「GEO（生成エンジン最適化）」と呼ばれる新しいマーケティング領域において非常に重要な意味を持ちます。
日本企業におけるデータガバナンスと著作権のジレンマ
日本国内では、著作権法第30条の4により、営利目的であってもAI学習のためのデータ利用が原則として適法とされています。しかし、企業の実務においては、法的な可否とは別に「ブランド棄損リスク」や「競合他社への情報流出懸念」から、自社サイトのスクレイピングを拒否したいというニーズが根強く存在します。
一方で、日本の消費者の間でも生成AIを検索ツールとして利用する動きが広まっており、AIからの参照を完全に遮断することは、将来的な顧客接点を失うことと同義になりつつあります。
ここで重要になるのが、robots.txtによる適切な制御です。技術部門とマーケティング部門が連携し、「どの範囲まで情報を公開するか」というポリシーをコードレベルで実装する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AI技術が進化する中、日本企業は単にAIを導入するだけでなく、AIから「どう見られるか」を管理するフェーズに入っています。意思決定者および実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
- robots.txtの棚卸しとポリシー策定：自社ウェブサイトにおいて、
GPTBot（学習）は拒否しつつ、OAI-SearchBot（検索露出）は許可するといった、目的別の制御設定が行われているか確認してください。全ブロックは機会損失になる可能性があります。 - 社内データと公開データの区別：本稿で触れたのは「公開ウェブサイト」の話です。社内RAG（検索拡張生成）やEnterprise版ChatGPTを利用する場合、入力データは学習されない契約が一般的ですが、混同しないよう社内教育を徹底する必要があります。
- 「AIに選ばれる」コンテンツ作り：検索用ボットに許可を与える場合、AIが解釈しやすい構造化データや、事実に基づいた信頼性の高いコンテンツを整備することが、将来的なAI検索経由の流入確保につながります。