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SNSや各種メディアで発信を続ける24歳の論客・岸谷蘭丸さん。海外トップ大学受験の専門塾「MMBH」を率いる実業家でもある。Z世代の価値観や、2026年に注目のインフルエンサーについて話を聞いた。

スマホ、ネット、SNS……気が散るものだらけの世界で「本当にやりたいこと」を実現するには？ タスクからタスクへと次々と飛び回っては結局何もできない毎日をやめて、「一度に1つの作業」を徹底する一点集中の世界へ。18言語で話題の世界的ベストセラー『一点集中術』。その刊行を記念して、訳者の栗木さつき氏に話をうかがった。

2023年、学力全国屈指の難関校である慶應義塾高校が、107年ぶりに夏の甲子園を制した。その躍進の裏には、技術の向上や革新的な戦術ではなく、あるトレーニングの存在があったと森林監督は明かす。ピンチで硬くなりがちだった選手たちを躍動させた、名監督のチームマネジメントとは？※本稿は、慶應義塾高校野球部監督の森林貴彦『成長至上主義のチームデザイン――成長こそが慶應の野球』（東洋館出版社）の一部を抜粋・編集したものです。

フジテレビ系『ノンストップ!』、TOKYO MX『田村淳の訊きたい放題』、YouTube『街録ch』に著者出演で話題沸騰！ 誰しも悩みや不安は尽きないもの。寝る前にイヤなことを思い出して、眠れなくなるなんてことも……。そんなときの助けになるのが、『精神科医Tomyが教える 心の荷物の手放し方』（ダイヤモンド社）など、33万部突破シリーズの原点となった『精神科医Tomyが教える 1秒で不安が吹き飛ぶ言葉』（ダイヤモンド社）だ。ゲイのカミングアウト、パートナーとの死別、うつ病の発症……苦しんだ末にたどり着いた、自分らしさに裏づけられた説得力ある言葉。心が落ち込んだとき、そっと優しい言葉を授けてくれる“言葉の精神安定剤”で、気分はスッキリ、今日一日がラクになる！

「とんでもなく面白い、全世代におすすめしたい一冊」 と話題になっているのが、書籍『もっと頭のいい人だけが解ける論理的思考問題』（野村裕之著、ダイヤモンド社刊）だ。Google、Apple、Microsoftといった超一流企業の採用試験でも出題され、“考える力”を問うテストとして注目される「論理的思考問題」の傑作を紹介している。前作『頭のいい人だけが解ける論理的思考問題』は2024年の年間ベストセラー4位（ビジネス書単行本／トーハン調べ）になった。 そんな書籍の最新作が、いま、全世代にウケている。「久々に頭を使えて気持ちいい！」「親が買ったら、先に子どもが読んでいた！」と反響を得ている同書から、「視点を組み合わせて考えられる人」だけが解ける問題を紹介しよう。

『ありのままの自分で、内定につながる　脇役さんの就活攻略書』は、特別な経歴や夢がなかった“普通の就活生”である著者が、1000冊以上の本を読み込み、自分に合った就活メソッドを築き上げ、食品大手を含む22社から内定を獲得した実体験をもとにした、どんな学生でも内定に近づく一冊です。「自己PRで話せることがない」「インターンに参加していない」といった就活に不安を抱く学生と、そっと背中を押したい保護者に読んでほしい就活戦略が満載です。今回は、高学歴でも要注意な、企業が「内定を出したくない」就活生の特徴について著者である「就活マン」こと藤井氏が特別に書き下ろした記事をお届けします。

新刊『12歳から始める 本当に頭のいい子の育てかた』は、東大・京大・早慶・旧帝大・GMARCHへ推薦入試で進学した学生の志望理由書1万件以上を分析し、合格者に共通する“子どもを伸ばす10の力”を明らかにした一冊です。「偏差値や受験難易度だけで語られがちだった子育てに新しい視点を取り入れてほしい」こう語る著者は、推薦入試専門塾リザプロ代表の孫辰洋氏で、推薦入試に特化した教育メディア「未来図」の運営も行っています。今回の記事では、日本の大学入試について、孫氏と『1%の努力』著者のひろゆき氏の特別対談をお送りします。（構成/ダイヤモンド社・森遥香）

量子コンピュータが私たちの未来を変える日は実はすぐそこまで来ている。 そんな今だからこそ、量子コンピュータについて知ることには大きな意味がある。単なる専門技術ではなく、これからの世界を理解し、自らの立場でどう関わるかを考えるための「新しい教養」だ。 『教養としての量子コンピュータ』では、最前線で研究を牽引する大阪大学教授の藤井啓祐氏が、物理学、情報科学、ビジネスの視点から、量子コンピュータをわかりやすく、かつ面白く伝えている。今回は量子コンピュータがアナログか、デジタルかについて抜粋してお届けする。

「成長しない人」ほど連発する“浅い言葉”とは？「伝える内容を1つに絞り込み、1メッセージで伝え、人を動かす」コツを紹介！

●この記事のポイント
・日本メディアのPerplexity提訴を契機に、AI企業がrobots.txtを無視して情報を収集する問題が表面化。従来の“性善説”型のウェブルールが限界を迎え、技術でデータを守る時代に突入している。
・AWSやクラウドフレアなどがAIクローラー検知・妨害技術を相次ぎ投入。ディープラーニングによる挙動解析やTarpitting、Poisoningなど、AIの“無断クロール”を阻む新たなセキュリティ市場が急成長している。
・AI防御が普及するほどAI企業は良質データの確保が困難となり、ウェブはログイン壁・AI防御壁で二極化。企業はデータを開く・閉じる・売るの三択を迫られ、データ戦略が新たな競争軸となりつつある。

　2025年、日本の主要メディアが一斉に動いた。読売新聞、朝日新聞、日経新聞が、米Perplexity AIを相手取り「無断クロールによる著作権侵害」で提訴。毎日新聞や産経新聞も強く抗議し、「AIによるデータ略取」への危機感はメディア業界を越えて社会全体へ広がりつつある。

　背景には、これまで数十年にわたり続いてきた“ウェブの紳士協定”の崩壊がある。ウェブサイトの情報はrobots.txtで「見てもいい／見てはダメ」を指定できる。これは検索エンジンが互いの利益のために守ってきた、いわば性善説のルールだった。しかし、生成AIが登場すると事情は一変する。

　AIはウェブ上の情報を学習し、回答生成に利用する。その結果、ユーザーは検索結果を見ずにAIの回答だけで完結する“ゼロクリック”へ流れ、媒体側の広告収入が急減。かつて「黙認」されていたクローリングは、もはや収益構造そのものを脅かす行為に変わった。

　法廷闘争が進む一方で、裏側では技術ベースの「データ防衛戦争」が始まっている。AWS、クラウドフレア、アカマイといった世界のクラウド大手が、AIクローラーを検知し、撃退する“新しいセキュリティ”市場へ本格参入し始めたのだ。

　法律の専門家たちも、今回の訴訟は“AIの振る舞いそのもの”を問う初の大規模事例として注目する。争点は著作権侵害だけではなく、“AIが社会のルールを無視したときに、誰が責任を負うのか”という根源的問題に及ぶ。

●目次

• なぜ従来の「拒否設定」は無力化したのか？
• 「AI撃退」の最新技術：AWS、クラウドフレア、アカマイの戦略
• 急拡大する「データ防衛市場」のポテンシャル
• AI開発への影響と「データ枯渇」の未来

なぜ従来の「拒否設定」は無力化したのか？

■robots.txtは「鍵」ではなく「張り紙」だった

　長らくウェブはrobots.txtという仕組みに依存してきた。
・/allow：見てもいい
・/disallow：見てはだめ
・User-Agent：どのクローラーかを識別

　だが、この仕組みは「守る義務がある」という強制力を持たない。実際には“正しい企業”が真面目に従ってくれていただけで、法的拘束力も認証プロセスもない。家の前に“立入禁止”と貼っているだけで、門も鍵もないようなものだった。

　グーグルやBingのような大手検索エンジンはルールを守ってきたが、AI企業の一部はその限りではない。

「User-Agent偽装は、10年以上前から存在する“古典的手法”です。しかし、生成AIの登場によって“偽装の規模”が桁違いになり、従来の仕組みが機能しなくなった。もはや倫理や慣習では防げません。検索経由のトラフィックが減り、広告収益が直接的に失われています。“データを盗まれる”というより、“流通経路を奪われる”という危機感が強いのです」（ITジャーナリスト・小平貴裕氏）

■AI企業は「User-Agent偽装」でルールを回避する

　Perplexity問題が象徴的だが、以下のような回避手法が指摘されている。
・一般ユーザーのブラウザに偽装してアクセスする（スプーフィング）
・ロボットであることを隠すように振る舞う
・IPアドレスを分散し、トラフィックから特定されにくくする

　これでは、サイト側がUser-AgentやIPによって「AIボットかどうか」を判断することはほぼ不可能だ。AIは、人間のようにページ単位でゆっくり閲覧するのではなく、機械的に一瞬で大量のページを巡回し、内容を丸ごと吸い上げていく。

　従来の対策は、いわば“窓に鍵を付けたが、泥棒は壁を破って入ってくる”のと同じ構造で、すでに限界を迎えている。

「AI撃退」の最新技術：AWS、クラウドフレア、アカマイの戦略

■“AIクローラー専用の防御”という新しい市場が誕生

　2024〜25年にかけて、クラウド大手はAIボット対策機能を次々とリリースしている。

●クラウドフレア「AI Crawl Control」

　2024年に登場した新機能で、世界中のウェブトラフィックを解析して得られる“AIボット特有の行動パターン”を検知する。
・人間には不可能なページ巡回速度
・一切のマウス操作・画面遷移の軌跡がない
・特定のURLを連続的に大量アクセス

　クラウドフレアは世界中のインターネットの約20％を保護する巨大CDNであり、その膨大なデータが“AIの動き”を丸裸にする。

●AWS「AWS WAF + Bot Control」

　Bot Controlにより“不自然なアクセス”を自動判別。AIボットのアクセスはDNSレベルで遮断される。WAF（Web Application Firewall）は本来、サイバー攻撃対策の技術だが、AIボットも“新しいサイバー攻撃”として扱われ始めている。

●アカマイも同領域へ参入

　世界最大級のCDNネットワークを持つアカマイは、ボット管理ソリューションを強化し、AIクローラーも排除対象とした。

■技術的アプローチ

① ディープラーニングによる“挙動”判定

従来：User-AgentやIPを見て判断
今：行動パターン（Behavior）をAIで判別

・1秒間に異常な数のリクエスト
・同じパターンでページを一気に取得
・クリック跡・スクロールの欠如
・短時間で大量のテキスト抽出

“人間ではありえない”挙動をAIが学習し、ボットかどうかを高精度で見分ける。

② Tarpitting（足止め）

　アクセス自体は許すが、応答を極端に遅くする。ボット側はタイムアウトを起こし、大量クロールが難しくなる。“砂利道に迷い込ませる”ような技術だ。

③ Data Poisoning（毒データの混入）

　AIクローラーに対してだけ、意味のない文章・ランダムなデータを返す。結果的に学習効率が下がり、AIモデルの品質が劣化する。

④ Honeypot（罠ページ）

　人間は絶対に踏まないリンクを配置し、それを踏んだアクセスをAIだと判定して遮断する。

「AIボットは特定の企業だけが狙われているのではありません。世界的に“あらゆるサイトが一斉にクロール対象”になっています。つまり、防御の仕組みは“全企業の共通インフラ”として必要になる。海外クラウドが一斉にAI対策を出したのは必然です」（同）

急拡大する「データ防衛市場」のポテンシャル

■防御対象は“メディア”だけではない

　今後、AIボットに狙われるのは以下のような領域だ。
・ECサイト（価格データ）
・不動産サイト（物件情報）
・SNS（投稿データ）
・レビューサイト
・研究・教育機関（論文、教材）
・行政データポータル

　企業が自社の知的財産として蓄積してきた“文章・データ”は、価値ある資産であり、AIに吸い取られては困る。

■「データを守るコスト」がIT予算の定番に

　これまでIT予算は「サーバー維持」「情報セキュリティ」「開発コスト」が中心だった。しかしこれからは、「データ防衛費」が必須項目に昇格する。AIボットが無断で吸い取ることで失われるのは広告収益だけではない。企業が蓄えてきた「独自性」そのものが奪われてしまう。

■セキュリティベンダーにとっての巨大市場

　AWS、クラウドフレア、アカマイ、Fastlyなどはすでに参入済み。加えて、専業スタートアップも欧米で多数誕生している。

　市場規模は、今後5年で数千億円規模まで伸びるという予測も出始めた。理由は単純で、すべての企業が「データ」を持ち、それを守る必要があるからだ。

AI開発への影響と「データ枯渇」の未来

■防御が強まるほど、AI企業は“良質データ”を失う

　AIの性能を決めるのはモデルの大きさではなく、高品質な学習データである。しかし、AIクローラーがブロックされるほど、手に入るデータは限定される。

●結果：AI企業は“買うしかなくなる”

　すでに動きは始まっている。
・OpenAI × News Corp
・OpenAI × Axel Springer
・グーグル × Reddit

　世界のメディアとAI企業が次々とライセンス契約を結び、「データは無料ではない」という時代に入った。

■Open Webの衰退と情報の“壁”の時代

AIボット対策が広がると、企業・メディアは
・ログイン壁（Login Wall）
・有料壁（Paywall）
・AI防御壁（Anti-AI Wall）
のいずれかを採用し、外部からの閲覧をコントロールするようになる。

　公開情報は減り、ウェブ上のデータは「アクセスできる者」と「できない者」に分断される。

■AIの精度向上にも限界が訪れる？

　大量の良質データを使えなくなると、AIの発展スピードは鈍化する可能性がある。そこで浮上するのがシンセティックデータ（合成データ）だ。

　AIが自らデータを生成し、それを学習する。しかしこの方法は「幻覚の増幅」「バイアスの固定化」「実世界との乖離」といった問題を引き起こす危険もある。

“本物の生データ”が持つ価値は、かつてないほど高まっている。

「高品質データの枯渇は、AI研究にとって“GPU不足より深刻”です。良質な文章データは限られており、AIが自動生成した合成データを再学習すると、劣化が連鎖的に進む危険があります」（同）

■問われる企業の「データ戦略」—“取られない仕組み”の実装がスタンダードになる時代

　AI企業との対立は、単なる法廷闘争では終わらない。企業は今後、以下の3択を迫られる。
1．データを開く（AIへの提供を許す）
2．データを閉じる（AIから保護する）
3．データを売る（有料ライセンスにする）

　これまで当たり前に“無料で公開していた情報”が、企業経営における重要な戦略資産として再評価されつつある。

　AIが情報を吸い続ける世界で、企業は自社データの価値を見直し、「守るべきか、売るべきか、開くべきか」を明確に示さなければならない。

　AIの爆発的普及がもたらしたのは“情報の民主化”ではなく、“データの奪い合い”が加速する新時代である。

　そして今、企業の次の競争軸は、生成AIではなく――「自社データをどう守るか」という“AIクローラー防御戦争”の最前線へと移りつつある。

（文＝BUSINESS JOURNAL編集部）