投稿者 global-ai-media 
生成AIによる自社コンテンツの学習を拒否するためにAIクローラーをブロックした結果、ニュースサイトのトラフィックが約23%減少したというデータが報告されました。検索エンジンとAIの統合が進む中、日本企業は「データの保護」と「Web上のプレゼンス」のバランスをどう取るべきか、その戦略的転換が求められています。
「守り」が招いた「埋没」のリスク
生成AIの急速な普及に伴い、多くのコンテンツプロバイダーや企業が直面したのが「自社のデータが無償でAIの学習に使われる」という懸念です。特に欧米のメディア企業を中心に、OpenAIの「GPTBot」などのクローラー（Web上の情報を収集するロボット）を`robots.txt`などでブロックする動きが活発化しました。
しかし、SimilarWebなどのデータを分析したレポートによると、AIクローラーをブロックしたニュースパブリッシャーは、その後月間訪問数が約23%減少したとされています。これは、AIによる学習を拒否しようとした結果、意図せずして検索流入の減少や、AIが生成する回答内での引用機会（参照元としての露出）を失った可能性を示唆しています。
検索体験の変化とSEOの再定義
なぜクローラーをブロックすることが、これほどのトラフィック減につながるのでしょうか。主な要因は、検索エンジン自体が「AI化」している点にあります。
Googleの「AI Overviews（旧SGE）」やMicrosoftのBingなど、現代の検索エンジンは単なるリンク集ではなく、AIが内容を要約して回答する「アンサーエンジン」へと進化しています。AIクローラーを拒絶することは、LLM（大規模言語モデル）の学習データから自社を除外するだけでなく、こうした次世代の検索体験において「信頼できる情報源」として認識されなくなるリスクを孕んでいます。
日本国内でも、企業の広報担当やマーケティング担当者は「SEO（検索エンジン最適化）」から、「AIO（AI最適化）」や「GEO（生成エンジン最適化）」への意識転換が求められ始めています。AIに読み込ませないことは、デジタル空間での「存在の消失」と同義になりつつあるのです。
日本企業が直面するジレンマと法規制
日本は、著作権法第30条の4により、AI学習のためのデータ利用に対して比較的柔軟な（権利制限規定が設けられている）国です。しかし、実務の現場では、新聞協会やクリエイター団体などがAIによる無断利用に懸念を表明しており、企業のリスク管理部門も「とりあえずブロックしておく」という保守的な判断を下すケースが少なくありません。
しかし、今回のデータが示すように、過度な防御はマーケティング上の損失に直結します。特に、自社製品のスペック情報や、一般公開しているナレッジベース、プレスリリースなどは、AIに積極的に学習・参照させた方が、ユーザーが「〇〇について教えて」とAIに尋ねた際に、自社製品が推奨される可能性が高まります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層および実務責任者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. データ分類と公開ポリシーの細分化
「全データをブロック」か「全公開」かという二元論から脱却する必要があります。社外秘の技術文書や個人情報は厳格にブロック（あるいは認証必須化）すべきですが、マーケティング目的のコンテンツや公開情報は、むしろ積極的にAIクローラーを受け入れる設定（`robots.txt`の見直しや構造化データの実装）に切り替えるべきです。
2. 「参照元」としての価値向上
AIは「信頼性の高い情報」を引用する傾向があります。単にキーワードを並べるだけでなく、一次情報としての価値が高いデータ、正確なスペック表、明確なQ&AなどをWebサイトに整備することで、AIからの参照（サイテーション）を獲得し、そこからの流入を狙う戦略が有効です。
3. リスク許容度の再設定
日本の組織文化として「リスクゼロ」を求めがちですが、AI検索時代において「AIに関わらないリスク（機会損失）」は増大しています。法務・知財部門とマーケティング・広報部門が連携し、「学習されること」を損失と捉えるか、プロモーションの一環と捉えるか、自社のビジネスモデルに照らしたガイドラインを策定することが急務です。