2025年のAIクローラー完全リスト：知っておくべき全ボット

2025年のAIクローラー理解

AIクローラーはウェブサイトを体系的に巡回しデータを収集する自動ボットですが、近年その目的が根本的に変化しています。従来の検索エンジンクローラー（Googlebotなど）は検索結果のためのコンテンツインデックス化を重視していましたが、現代AIクローラーは大規模言語モデルや生成AIのためのトレーニングデータ収集を優先しています。Playwireの最新データによれば、AIクローラーは現在**AIボットトラフィック全体の約80%**を占めており、ウェブサイトへの自動訪問者の量と多様性が劇的に増加しています。この変化は、AIシステムの開発・訓練方法が公開データセット依存からリアルタイムなウェブコンテンツ収集へとシフトしていることを示しています。ウェブサイト運営者、パブリッシャー、コンテンツ制作者にとって、これらクローラーの理解はデジタルプレゼンスに関する意思決定に不可欠となっています。

AIクローラーの3分類

AIクローラーは、その機能・挙動・ウェブサイトへの影響に基づき3つのカテゴリーに分類できます。トレーニングクローラーは最大のセグメントで、**AIボットトラフィックの約80%**を占め、機械学習モデル訓練用にコンテンツを収集します。これらは大量に動作しリファラルトラフィックがほぼないため、帯域幅負荷が大きいものの訪問者流入は期待できません。検索・引用クローラーは中程度のボリュームで、AI検索結果やアプリでのコンテンツ発見・参照を目的とし、ユーザーがAI応答からクリックした時に実際にトラフィックを送る場合があります。ユーザー起動型フェッチャーは最も小さいカテゴリで、ChatGPTのブラウジング機能などAIアプリ内でユーザーが明示的にリクエストした時のみオンデマンドで動作します。これらはボリュームは小さいものの個々のクエリへの関連性は高いです。

OpenAIのクローラーエコシステム

OpenAIは、AI分野で最も多様かつ積極的なクローラーエコシステムを運営しています。GPTBotは主要なトレーニングクローラーで、GPT-4や将来モデル改善のためにコンテンツ収集を担い、Cloudflareデータによるとクローラートラフィックは305%増加と驚異的な伸びを見せています。このボットは400:1のクロール対リファラル比率（ダウンロード400回に対し1回の流入）で動作します。OAI-SearchBotは全く異なる役割で、ChatGPTの検索機能のためのコンテンツ発見・引用を目的とし、トレーニングには使用しません。ChatGPT-Userは最も急成長中のカテゴリで、“Browse with Bing"機能が有効な時にオンデマンドでリアルタイムコンテンツを取得し、2,825%増加のトラフィック成長を記録しています。これらのクローラーはGPTBot/1.0、OAI-SearchBot/1.0、ChatGPT-User/1.0のユーザーエージェントで特定可能で、OpenAIは正規クローラートラフィックのIP検証方法も提供しています。

AnthropicとGoogleのAIクローラー

Claudeの開発会社Anthropicは、業界内で最も選択的かつ負荷の高いクローラー運用を行っています。ClaudeBotは主要なトレーニングクローラーで、38,000:1のクロール対リファラル比率という非常に高い値で、OpenAIのボットよりもはるかに積極的にコンテンツをダウンロードします。これはAnthropicがモデル訓練用の包括的なデータ収集に注力している現れです。Claude-WebやClaude-SearchBotは役割が異なり、前者はユーザー起動型のコンテンツ取得、後者は検索・引用機能を担います。GoogleもAI時代に合わせて戦略を調整し、Google-ExtendedというトークンでAI訓練用アクセス許可と従来のGooglebotインデックス化のブロックを分け、さらにGemini-Deep-ResearchでAI製品向けの詳細なリサーチクエリを行います。Google-Extendedは検索流入を管理する同社が運用するため、第三者AIクローラーよりもブロック判断が複雑となっています。

Meta、Apple、Amazon、Perplexity

MetaはMeta-ExternalAgentでAIクローラー分野の主要プレイヤーとなり、AIクローラートラフィックの約19%を占めます。これは同社AIモデル訓練やFacebook、Instagram、WhatsAppの各種機能強化に使われます。Meta-WebIndexerはAI機能やレコメンデーション向けのウェブインデックス化を担当します。AppleはApplebot-Extendedを導入し、Apple Intelligenceという端末内AI機能を支えています。iPhone、iPad、Macなど各デバイスでAI機能拡大とともにクローラーも着実に成長中です。AmazonはAmazonbotでAlexaやAIショッピングアシスタントRufusを支え、ECサイトや商品コンテンツ向けに重要です。PerplexityBotはクローラー分野で最も急成長し、157,490%増加という驚異的な伸びを示しています。Perplexity AI自体は依然OpenAIやGoogleと比べて絶対量は小さいものの、急速に重要性を増しています。

新興および特殊なクローラー

大手以外にも、多くの新興・特殊AIクローラーがインターネット全体で活発にデータ収集を行っています。Bytespider（ByteDance運営、TikTok親会社）は85%減少という大幅なトラフィック低下を記録し、戦略転換や訓練データ需要減少が示唆されます。Cohere、Diffbot、Common CrawlのCCBotは言語モデル訓練や構造化データ抽出など特定ユースケースに特化しています。You.com、Mistral、DuckDuckGoもAI検索・アシスタント機能支援のため自社クローラーを運用し、クローラー業界の複雑化が進んでいます。新規クローラー登場は日常的で、スタートアップや大手も次々AI製品投入のたびにウェブデータ収集が行われます。こうした新興クローラーの動向把握は、新しいAI発見プラットフォームでの可視性に大きな影響を及ぼすため非常に重要です。

AIクローラーの特定方法

AIクローラーの特定には、その自己識別方法とサーバートラフィックの解析が必要です。ユーザーエージェント文字列が主な識別手段で、各クローラーはHTTPリクエストで固有のIDを名乗ります（例：GPTBotはGPTBot/1.0、ClaudeBotはClaude-Web/1.0、PerplexityBotはPerplexityBot/1.0）。サーバーログ（Linuxなら/var/log/apache2/access.log、WindowsならIISログ）を解析すると、どのクローラーがどれだけアクセスしているかを把握できます。IP検証も重要で、OpenAIやAnthropicのような運営会社が公開している正規IPレンジと照合することで、名乗っているクローラーが本物か確かめられます。robots.txtファイルを確認すれば、どのクローラーを明示的に許可・ブロックしているかが分かり、実際のトラフィックと比較して指示遵守状況も確認できます。Cloudflare Radarなどのツールはリアルタイムでクローラートラフィックの可視化を提供します。具体的な特定手順としては、分析プラットフォームでボットトラフィックを確認、サーバーログでユーザーエージェントパターンを見直し、公開IPレンジとのクロスチェック、オンライン検証ツールで疑わしいトラフィック出所の確認、などがあります。

トレードオフ：ブロックか許可か

AIクローラーを許可するかブロックするかの判断は、ビジネス上の複数の利害を天秤にかける必要があり、絶対的な正解はありません。主なトレードオフは以下の通りです：

• AIアプリでの可視性：クローラーを許可すれば、AI検索結果や発見プラットフォーム、AIアシスタント応答でコンテンツが表示され、新たな流入源となる可能性
• 帯域幅・サーバー負荷：トレーニングクローラーは非常に多くの帯域幅・サーバーリソースを消費し、AIボットのみでトラフィックが10～30%増加、ホスティングコストも上昇する場合あり
• コンテンツ保護 vs トラフィック：クローラーをブロックすれば、AI訓練データに使われるのを防げるが、AI発見プラットフォームからの流入も失う
• リファラルトラフィックの可能性：PerplexityBotやOAI-SearchBotなど検索・引用クローラーは流入を見込めるが、GPTBotやClaudeBotなどトレーニングクローラーはほぼゼロ
• 競争上の立ち位置：クローラーを許可する競合他社がAIアプリで可視性を得る一方、自社が見えなくなるリスク

AIボットトラフィックの80%はリファラルのないトレーニングクローラーであるため、多くのパブリッシャーはトレーニングクローラーのみブロックし、検索・引用クローラーは許可する選択をしています。この判断はビジネスモデルやコンテンツ種別、AI可視性とリソース消費のどちらを重視するかによります。

AIクローラー向けrobots.txt設定

robots.txtはAIボットへのポリシー伝達の主要ツールですが、遵守は任意で強制力はありません。ユーザーエージェントごとに異なる指示を出せるため、例えばGPTBotはブロック、OAI-SearchBotは許可、といった柔軟な設定が可能です。最近の調査では、**上位1万ドメイン中AI専用robots.txtルール実装はわずか14%**で、ほとんどのサイトがAI時代のクローラーポリシー最適化に未対応です。記述はシンプルで、ユーザーエージェント名の後にdisallowやallowディレクティブを続け、ワイルドカードで複数クローラーをまとめて指定することもできます。

実用的なrobots.txt設定例を3つ紹介します：

# シナリオ1：AIトレーニングクローラーは全てブロック、検索クローラーは許可
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: Meta-ExternalAgent
Disallow: /

User-agent: Amazonbot
Disallow: /

User-agent: Bytespider
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

# シナリオ2：すべてのAIクローラーを完全にブロック
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: Meta-ExternalAgent
Disallow: /

User-agent: Amazonbot
Disallow: /

User-agent: Bytespider
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Disallow: /

User-agent: PerplexityBot
Disallow: /

User-agent: Applebot-Extended
Disallow: /

# シナリオ3：ディレクトリ単位で選択的にブロック
User-agent: GPTBot
Disallow: /private/
Disallow: /admin/
Allow: /public/

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

robots.txtは助言的なものであり、悪意あるまたは非準拠クローラーは指示を無視する可能性があります。ユーザーエージェント名の大文字小文字は区別されないため、gptbotもGPTBotも同じクローラーです。User-agent: *で全クローラー対象のルールも作れます。

高度な保護方法

robots.txt以外にも、より強力なAIクローラーブロック方法があり、効果や導入難易度は様々です。IP検証・ファイアウォールルールを用いれば、AIクローラー運営元が公開するIPレンジからのトラフィックのみを許可し、それ以外をブロックできます。IPレンジは運営元ドキュメントから取得し、ファイアウォールやWeb Application Firewall (WAF)で除外設定が可能ですが、IP変更への継続的なメンテナンスが必要です。.htaccessサーバーレベルブロックはApacheサーバー上でユーザーエージェントやIPでのアクセス制御を行い、robots.txtよりも高い強制力があります。

高度なクローラーブロック用**.htaccess**例：

# サーバーレベルでAIトレーニングクローラーをブロック
<IfModule mod_rewrite.c>
    RewriteEngine On

    # ユーザーエージェントでブロック
    RewriteCond %{HTTP_USER_AGENT} (GPTBot|ClaudeBot|Meta-ExternalAgent|Amazonbot|Bytespider) [NC]
    RewriteRule ^.*$ - [F,L]

    # IPアドレスでブロック（例：実際のクローラーIPに置き換えてください）
    RewriteCond %{REMOTE_ADDR} ^192\.0\.2\.0$ [OR]
    RewriteCond %{REMOTE_ADDR} ^198\.51\.100\.0$
    RewriteRule ^.*$ - [F,L]

    # 特定クローラーのみ許可、それ以外をブロック
    RewriteCond %{HTTP_USER_AGENT} !OAI-SearchBot [NC]
    RewriteCond %{HTTP_USER_AGENT} (GPTBot|ClaudeBot) [NC]
    RewriteRule ^.*$ - [F,L]
</IfModule>

# HTMLメタタグによる制御（ページヘッダーに追加）
# <meta name="robots" content="noarchive, noimageindex">
# <meta name="googlebot" content="noindex, nofollow">

HTMLメタタグ（例：<meta name="robots" content="noarchive">や<meta name="googlebot" content="noindex">）はページ単位での制御を提供しますが、クローラーがHTMLを解析する必要があるため、サーバーレベルブロックほど確実ではありません。IPスプーフィングも技術的には可能で、悪質なアクターが正規クローラーIPを偽装する場合もあるため、複数手法の組み合わせが最適です。各手法の特徴をまとめると、robots.txtは容易だが非強制、IPブロックは確実だがメンテナンスが必要、.htaccessはサーバー強制、メタタグはページ単位で柔軟、となります。

モニタリングと検証

クローラーポリシーの実装は始まりにすぎず、実際に指示が守られているかを常時監視し、トラフィック状況に応じて戦略を調整する必要があります。サーバーログ（Linuxは/var/log/apache2/access.log、WindowsはIISログ）が主なデータソースで、特定のユーザーエージェントを検索すればどのクローラーがどれだけアクセスしているか分かります。Google Analytics、Matomo、Plausibleなどの分析プラットフォームでは、ボットトラフィックを人間の訪問と分けて計測できます。Cloudflare Radarは業界平均との比較も含め、クローラートラフィックのリアルタイム可視化を提供します。クローラーがブロックを守っているかどうかは、オンラインツールでrobots.txtをチェックし、サーバーログでブロック指定ユーザーエージェントのアクセスを探し、公開クローラーIPとの照合で正規トラフィックかを検証できます。実践的なモニタリング手順としては、毎週のログ分析でクローラー数を追跡、異常活動のアラート設定、毎月の分析ダッシュボード見直し、四半期ごとのクローラーポリシー見直し、などが挙げられます。定期的な監視により新規クローラーの発見、ポリシー違反の検出、どのクローラーを許可・ブロックすべきかのデータ主導判断が可能となります。

AIクローラーの未来

AIクローラーの世界は急速に進化しており、新規参入や既存クローラーの機能拡張が次々と起きています。xAI（Grok）、Mistral、DeepSeekなどの企業による新興クローラーが大規模なウェブデータ収集を開始し、今後も新たなAIスタートアップごとに独自クローラーが登場していくでしょう。エージェンティックブラウザはクローラーテクノロジーの新たなフロンティアであり、ChatGPT OperatorやCometのようなシステムは、人間のようにボタンをクリックしたりフォーム入力したり、複雑なインターフェースをナビゲートできます。これらブラウザ型エージェントは、従来の識別方法（ユーザーエージェントやIPブロック）で特定・遮断が難しいことが課題です。住宅用プロキシや分散インフラを使ってIPブロック回避も可能なため、今後のクローラー対策はより複雑化が予想されます。新クローラーの登場は日常的で、動向把握と迅速なポリシー調整が不可欠です。Cloudflareは2024年5月～2025年5月でクローラートラフィックが全体で18%増加と報告しており、今後AIアプリの普及と共にこの成長は加速するでしょう。ウェブサイト運営者・パブリッシャーは常に警戒心と柔軟性を保ち、定期的なクローラーポリシー見直しと新動向の監視で、急速に変化する環境下で最適な戦略を維持する必要があります。

AI応答内でのブランドモニタリング

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