【ITニュース解説】Google is a ‘bad actor’ says People CEO, accusing the company of stealing content
2025年09月13日に「TechCrunch」が公開したITニュース「Google is a ‘bad actor’ says People CEO, accusing the company of stealing content」について初心者にもわかりやすく解説しています。
ITニュース概要
PeopleのCEOは、Googleを「悪い行為者」と呼び、AIによるコンテンツ盗用を非難した。GoogleのAI用クローラーは、ウェブクローラーと連動しており、AI用のみブロックできないため、コンテンツが使われてしまうという。
ITニュース解説
インターネットの世界において、情報収集の巨人であるGoogleが、コンテンツ制作者であるPeople社のCEOから「悪者」と名指しされ、コンテンツの「盗用」を指摘されている問題が浮上している。この指摘は、私たちが普段利用している検索エンジンの仕組みと、近年急速に発展しているAI技術がもたらす新たな課題を浮き彫りにしている。システムエンジニアを目指す上で、この問題は単なるニュースとしてではなく、技術が社会やビジネスに与える影響を深く理解するための重要な事例となるだろう。
まず、Google検索のような情報サービスがどのように成り立っているのかを理解する必要がある。Googleは、世界中のウェブサイトに「ウェブクローラー」と呼ばれる自動プログラムを巡回させて、膨大な量の情報を収集している。このクローラーが集めた情報を基に、Googleはウェブページのデータベースを作成し、私たちが検索したキーワードに合致する情報を瞬時に提供できる。ウェブサイト運営者は通常、このGoogleのウェブクローラーが自サイトを訪れることを歓迎する。なぜなら、クローラーが情報を収集することで、Google検索結果に表示され、多くのユーザーがサイトにアクセスしてくれるきっかけとなるからだ。
しかし、AI技術の急速な発展がこの関係に新たな複雑さをもたらした。AI、特に大規模言語モデルのような生成AIは、人間が理解するような自然な文章や画像を生成するために、大量のテキストや画像データから学習する必要がある。この学習データも、インターネット上のウェブサイトから集められることが多く、そのために「AIクローラー」と呼ばれるプログラムが利用される。
People社のCEOが指摘する問題の核心は、このAIクローラーの存在にある。彼らの主張では、GoogleがAIの学習のために自社のコンテンツを収集しているが、ウェブサイト運営者はGoogleの通常の検索用ウェブクローラーと、AI学習用のAIクローラーを技術的に区別してブロックすることが非常に難しいという。ウェブサイト運営者がクローラーのアクセスを制御するために一般的に使用する「robots.txt」というファイルがある。これは、どのクローラーにどのページのアクセスを許可するか、または禁止するかを指示するためのテキストファイルだが、現状の技術では「Googleの検索用クローラーは許可するが、AI学習用クローラーは禁止する」といった細かい設定が困難な場合が多い。
このため、People社は、AI学習目的のデータ収集をブロックしようとすると、同時にGoogle検索のウェブクローラーまでブロックせざるを得なくなり、結果的に自社のウェブサイトが検索結果に表示されなくなるというジレンマに陥っている。これは、ウェブサイトへのアクセス数や広告収入に直接影響するため、ビジネス上非常に大きな問題となる。つまり、Googleが自社の利益のために、コンテンツ制作者のビジネスモデルを脅かしている、とPeople社は感じているのだ。
コンテンツ制作者がGoogleのAIによるコンテンツ利用を「盗用」と表現する背景には、オリジナルのコンテンツを制作するために費やした時間、労力、そしてそこから得られるべき対価が、正当な許可なく利用され、価値が奪われているという認識がある。AIが学習したデータに基づいて新たな情報を生成する際、その元となったコンテンツの著作権や知的財産権がどのように扱われるべきかという点は、現在の法律や技術的な枠組みでは十分に解決されていない。
この問題は、AIの進化が既存のインターネットエコシステムやビジネスモデルに与える影響の象徴と言える。AIは社会に多くの恩恵をもたらす可能性がある一方で、その学習データ収集と利用に関する倫理的、法的、技術的な課題が山積している。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、これは未来の技術開発において避けて通れないテーマとなるだろう。
今後、ウェブサイト運営者がAIクローラーと検索用クローラーを明確に区別し、それぞれに異なるアクセスポリシーを設定できるような新たな技術標準やプロトコルが求められるかもしれない。また、AIがコンテンツを学習する際の透明性や、利用されたコンテンツ制作者への適切な対価の支払い方法についても、技術的な解決策や新しいビジネスモデルが模索されることになるだろう。システムエンジニアは、単に技術を実装するだけでなく、それが社会やビジネスにどのような影響を与えるかを深く考察し、倫理的な側面も考慮しながら開発を進める能力がますます重要となる。このGoogleとPeople社の対立は、まさにその複雑な課題を私たちに突きつけていると言える。