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弘南鉄道は11日、電気機関車「ED221」を修復するプロジェクトをクラウドファンディングプラットフォーム「うぶごえ」で7月14日12時から開始すると発表した。360万円(All-or-Nothing方式)を目標とし、9月10日23時59分まで募集する。
ネイティブスピーカーと回数無制限のオンライン英会話サービス「ネイティブキャンプ英会話」を展開する株式会社ネイティブキャンプ(東京都渋谷区 代表取締役:谷川国洋)は、株式会社BizLaboが主催するキャリアイベント「GI EXPO 2025」に協賛いたしました。■英語力で広がるキャリアの可能性グローバル化が加速する現代において、英語はあらゆる業界で求められる重要なスキルです。英語力を身につけることは、自らの選択肢を広げ、チャンスを掴むための強力な武器となります。ネイティブキャンプでは、「未来を創る学生たち」の可能性を後押ししたいという想いから、本イベントに協賛し、参加者全員に3ヶ月間無料でオンライン英会話を受講できるアカウントを提供いたしました。実践的な英語学習の機会を通じて、より豊かなキャリア形成を支援します。■「GI EXPO 2025」について現役大学生が企画・運営を行う、実践的なキャリア支援を目的とした就職イベントです。特に長期インターンシップや実践的なキャリア形成に関心の高い学生が多く参加しました。- 名称:GI EXPO 2025- 日時:2025年6月14日(土)14:30~19:00- 会場:港区赤坂4-15-1 赤坂ガーデンシティ18F- 参加者:早慶上智・MARCH層の学生 150名ネイティブキャンプの特徴 https://nativecamp.net/ネイティブ
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記事のポイント
AIボットの主流は訓練用からRAG用へ移行し、検出困難なケースも増加している。
robots.txtの効果は限定的で、収益に直結しないアクセスと参照流入の乖離が顕著。
一括契約以外にも、RAG利用への課金など収益化の新たな仕組みが模索されている。
リアルタイム性の高い情報を求め、パブリッシャーサイトからデータを自動収集するAIボットの活動、スクレイピングが、今や大規模言語モデル(LLM)の訓練に用いるボットのスクレイピングを上回り、検出もより困難になっている。
これは、パブリッシャーとAI企業を結ぶプラットフォームであるトールビット(Tollbit)が発表した最新報告書によるものだ。2024年第4四半期から2025年第1四半期にかけ、RAG(検索拡張生成)用ボットによるスクレイピングは、サイトあたりで49%増加した。同期間におけるLLM訓練用ボットのスクレイピング増加率(18%増)の約2.5倍にあたる。
パブリッシャーのコンテンツを収集するボットの増加は、パブリッシャー側の事業にとって脅威となる。しかし、AI訓練用のスクレイピングと、リアルタイム応答目的のスクレイピングとでは、パブリッシャーの直面する問題点といくらかの機会が異なる。そして、それらはまだ完全に理解されているわけではない。
AIおよびメディアコンサルタントのジョシュ・ジャフィ氏は、「
...moreLLM訓練用のスクレイピングとは、AIモデルに一般的な知識を与えるための、一度きりのプロセスだ」と語る。同氏は以前、パブリッシャーのインジェニオ(Ingenio)でメディア部門のトップを務めた人物だ。
一方で、RAG用スクレイピングは継続的であり、AIチャットボットや検索エンジンにおいてユーザーの質問に対する応答を常に支え続ける必要があると、ジャフィ氏は指摘する。
「自社コンテンツを一度きりで販売するのと、継続的な情報配信の一部になることの違いだ。一方は有限だが、もう一方はパブリッシャーが上手に活用するならば、福利的に価値が増す可能性がある」と同氏は語る。
ここで、いくつかの誤解を挙げてみよう。
誤解1.AIボットによるスクレイピングに違いはない
AIボットには主に、RAG用AIボットと訓練用AIボットの2種類がある。
RAG用AIボットあるいはエージェントは、事実に基づく最新情報をリアルタイムで取得する。パープレキシティ(Perplexity)やChatGPTなどのAIサービスでは、Webを検索することでユーザーのプロンプトに応答する。その際、パブリッシャーのサイトなど、情報源のリンクや出典が示される。
RAGはコンテンツを訓練データに保存せず、内容を要約して提示するため、パブリッシャーにとってトラフィックと収益機会への脅威は、より直接的であり、規制も難しい。
フィナンシャルタイムズ(Financial Times)が6月に、メディアリテラシーに関する英貴族院の通信・デジタル特別委員会に提出した報告書には、次のような記述がある。
「RAGがAI開発企業に高い商業的価値をもたらす一方で、その大半は情報源であるパブリッシャーに対し、いかなる形の報酬、ライセンス契約、トラフィック誘導もなく、要約した複製物を作るのに必要な素材を入手している。これは多くのパブリッシャーの利用規約に違反し、公正さを欠くばかりか持続可能でもない」。
また同報告書は、パブリッシャーがこうした流れを止める術は、ほとんどないとも指摘している。
一方、訓練データ用ボットは、メタ(Meta)のラマ(Llama)やOpenAIのGPTといったLLMに供給するデータを求めて、Webをクロールする。この膨大なデータセットがモデルの訓練に用いられ、LLMがどのように応答を生成するか、すなわち「話し方」を学習する。
LLMが「話し方」を習得し、より賢くなれば、訓練用ボットがパブリッシャーサイトにアクセスする頻度は低下する。対照的に、RAGボットは最新情報を取得する必要があるため、継続的にパブリッシャーのサイトをクロールし続ける必要があり、これが活動頻度の高さにつながっている。
AI開発企業のなかには、こうしたボットを区別できるよう、自主的な定義づけを行う動きもある。たとえばOpenAIは、リアルタイム情報用のRAGボットを「ChatGPT-User」、LLM訓練用ボットを「GPTBot」と名付けている。
しかし、すべてのAI開発企業がこうした情報を公開しているわけではない。
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The post 情報は奪われるが、利益にはならない AI スクレイピングの誤解と実態 appeared first on DIGIDAY[日本版].
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