
AI クローラーを止めるかどうかは、それが何をしに来たかで決まる
サイトの内容を取りに来る AI クローラーには、検索のために索引を作るもの、利用者のためにその場でページを読むもの、モデルの学習に使うものがある。サイトとやり取りするものがまるで違うので、「AI を止めるか」というスイッチ一つでは決めない。用途ごとに初期ルールを決め、最も守るべきページを選び出す。
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サイトの内容を取りに来る AI クローラーには、検索のために索引を作るもの、利用者のためにその場でページを読むもの、モデルの学習に使うものがある。サイトとやり取りするものがまるで違うので、「AI を止めるか」というスイッチ一つでは決めない。用途ごとに初期ルールを決め、最も守るべきページを選び出す。

一つのイベントで複数の AI モジュールが起動し、互いの結果を上書きし合うとき、多くのチームはまず仲裁ルールを足そうとする。より効くのは設計に戻ることだ。一つの事柄に入口は一つ、変更される項目ごとに書き込めるモジュールは一つ、ほかは提案だけにする。

記録を作り、通知を送ったあとで流れが失敗すると、そのままやり直せば同じことを二度してしまうかもしれない。外部の状態を変える手順ごとに、たどれる番号を残し、失敗したときの埋め合わせ方を決め、メールの送信や支払いのような取り消せない操作は最後に回す。何がもう起きたかがわからないなら、止めて人に渡すのが正しい。

競合分析ツールの Klue が侵入され、攻撃者は顧客が Salesforce につなぐための認可トークンを奪い、CRM のデータを直接照会して持ち出した。提供元の脆弱性はこちらでは直せない。制御できるのは三つだ。どれだけの読み取り権限を渡したか、異常な照会が見えるか、問題が起きたときどれだけ早く取り消せるか。

Apple のショートカットアプリは、一文から自動化の流れを作れるようになった。AI が現れるのは書くときの一度だけで、保存したショートカットは毎日の退社、帰宅、メッセージの受信のたびに自分で動く。だから保存する前に一歩ずつ中身を理解し、外に送ったり消したりする手順は「実行前に確認」を残しておく。

サイトに API や MCP が必要かは、AI がやる仕事が公開情報を読むことか、変わるデータを調べることか、人の代わりに動くことかで決まる。三つの入口が負う責任は違い、多くのサイトがまず直すべきは AI が読める公開ページだ。