投稿者 global-ai-media 
Amazonなどの巨大プラットフォーマーが、ChatGPTを含む外部AIエージェントによるデータアクセスを遮断する動きを見せています。かつてウェブ上のデータを収集して成長したビッグテックが、今度は自社データを「囲い込む」姿勢に転じた背景には何があるのか。この潮流が、日本企業のAI活用やデータガバナンスにどのような影響を与えるかを解説します。
「学習はするが、アクセスはさせない」というパラドックス
生成AIブームの初期、インターネット上のデータは「共有財産」として扱われ、AIモデルの学習に広く利用されてきました。しかし、潮目は変わりつつあります。世界最大級のECサイトであるAmazonが、ChatGPTのような外部のAIエージェント（自律的にタスクを遂行するAI機能）によるサイト内のクロール（巡回・データ取得）をブロックしている事例は、この変化を象徴しています。
ここには明白なパラドックスが存在します。多くのビッグテック企業は、自社のAIモデルを開発する際にはオープンウェブ上の膨大なデータを学習に使用してきました。しかし、自社が保有する高品質な商品データや顧客レビュー、価格情報などが、他社のAIエージェントによって「無償で利用される」ことには強い拒否反応を示し始めています。
なぜ「AIエージェント」がブロックされるのか
単なる検索エンジンのクローラーとは異なり、近年のAIエージェントは高度な文脈理解能力を持っています。例えば、「Amazonで評価4.5以上の最安値のコーヒーメーカーを探して」とユーザーがAIに指示した場合、AIがサイト情報を読み取り、ユーザーに直接回答を提示します。
プラットフォーマー側から見れば、これは以下のリスクを意味します。
- トラフィックの減少：ユーザーがサイトを訪問せず、AIとの対話だけで完結してしまうため、広告収入やクロスセルの機会が失われる。
- データのただ乗り（フリーライド）：多大なコストをかけて整備したデータベースが、他社（OpenAIやGoogleなど）のサービスの付加価値として吸収されてしまう。
このため、robots.txtなどの技術的な制御を用いて、特定のAIボットからのアクセスを拒否する動きが、ECサイトやメディア企業の間で急速に広がっています。
日本企業における法的・実務的観点
ここで日本の状況に目を向けてみましょう。日本の著作権法（第30条の4など）は、AI学習のためのデータ利用に対して世界的に見ても柔軟（権利制限規定が広い）であるとされています。しかし、これは「アクセスできた情報」を学習に使うことに対する法的許容であり、「アクセスを拒否されている情報」を技術的保護手段を回避してまで取得することを推奨するものではありません。
実務上、ウェブサイトの利用規約（Terms of Service）でスクレイピングを禁止していたり、技術的にIPアドレスをブロックしたりしている場合、無理なデータ収集は不法行為や業務妨害に問われるリスクがあります。ビッグテックの「囲い込み」は、日本企業にとっても「外部データの利用可能性」が狭まることを意味します。
「検索から生成へ」の転換期におけるデータ戦略
今後、AIエージェントが普及し、ユーザーがウェブ検索ではなくAIアシスタントを通じて情報収集や購買を行うようになると、企業は「SEO（検索エンジン最適化）」に代わる「GEO（生成AI最適化）」のような対策、あるいはAIに読ませるための専用APIの提供を迫られる可能性があります。
一方で、自社データを守る側としては、無防備に公開するのではなく、データそのものを資産として捉え、ライセンス契約を結んだパートナーにのみAPI経由で提供するといった「データの経済圏」への移行が進むでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAmazonの事例をはじめとするグローバルな動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 自社データの防衛方針（Defensive Strategy）の策定
自社のウェブサイトや公開データが、競合他社のAIや巨大LLMに無償で学習・利用されることを許容するか否かを決定すべきです。もし拒否する場合は、robots.txtの設定見直しや、利用規約への明記、WAF（Web Application Firewall）によるボット対策などの技術的・法的なガードレールを早急に整備する必要があります。
2. 外部データ依存リスクの再評価（Offensive Strategy）
新規事業や社内システムで、外部サイトの情報をスクレイピングして活用するモデル（RAGやAIエージェント）を検討している場合、そのデータソースが将来的にブロックされるリスクを織り込む必要があります。「今は見えているデータ」が「明日も見られる」とは限りません。安定稼働のためには、スクレイピングに依存せず、正式なAPI契約やデータプロバイダーとの提携を前提としたアーキテクチャへの移行が推奨されます。
3. 「独自データ」の価値最大化
ビッグテックがデータを囲い込む理由は、そこに価値があるからです。日本企業が持つ現場の一次情報（製造データ、商習慣、専門的な日本語テキストなど）は、汎用的なLLMが持っていない貴重な資源です。これを安易に流出させず、自社専用の特化型AIの構築に使ったり、場合によってはデータそのものを商品化したりする視点を持つことが、AI時代の競争優位につながります。