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Cloudflare　2025年を振り返って「Radar 2025 Year in Review」公開──AIクローリングと主要サービスへの通信集中が鮮明に

Cloudflareは、同社ネットワークで観測されたインターネット通信の動向をまとめた年次レポート「Radar 2025 Year in Review」を[公開]{target=“_blank”}した。2025年のインターネットでは、生成AI関連のクローラーを含む自動化されたアクセスが存在感を増す一方、トラフィックが一部の主要サービスに集中する傾向が改めて浮き彫りになった。 同レポートは、Cloudflareが世界中で運用するエッジネットワークやDNSリゾルバーなどを通じて得られた観測データをもとに、2025年の通信トラフィック、サービス利用、セキュリティ動向などを多角的に整理したものだ。 ## AI時代のクローリングが示した通信の転換点 Radar 2025 Year in Reviewでは、2025年のインターネット通信において、検索エンジン向けの従来型クローラーに加え、生成AIに関連するクローラーの活動が顕著になった点が強調されている。Cloudflareは、こうした動きを単なるトラフィック量の増加ではなく、通信の構造が変化しつつある兆候として捉えている。 **■ 2025年を通じて、生成AI関連を含む各種クローラーのリクエストが継続的に観測された。Cloudflare Radarは、AIボットと従来型クローラーの通信量を並列に可視化している** ![ai bot.jpg] :::small 画像の出典：[Cloudflare ”Radar 2025 Year in Review”]{target=“_blank”} ::: 生成AI向けクローラーは、Webページを検索結果に反映するための従来のクロールとは異なり、学習や要約、回答生成といった用途を前提に巡回する点が特徴とされる。Radarでは、こうしたAIクローラーの通信が、一定の割合を占めるまでに拡大している実態が示されている。 Cloudflareはまた、ボットによるアクセスが必ずしも悪意あるものではない点にも言及している。検索やAIサービスの品質向上に寄与する「正当なボット」がある一方で、過剰なクロールや意図しない負荷を生むアクセスも存在しており、Web運営においては人間と自動化された通信を区別して扱う重要性が増しているとする。 ## トラフィックが集まった主要サービス群 Radar 2025 Year in Reviewでは、2025年を通じてどのようなサービスにトラフィックが集中したのかについても整理されている。検索、ソーシャルメディア、動画配信、クラウド関連サービスといった分野では、引き続き一部の大規模プラットフォームが高い通信量を維持した。 **■ 2025年はGoogleをはじめとする既存の大規模インターネットサービスが、引き続き高いトラフィックを維持した** ![internet services.jpg] :::small 画像の出典：[Cloudflare ”Radar 2025 Year in Review”]{target=“_blank”} ::: Cloudflareは、こうした傾向をインターネット利用の「重心」が特定のサービス群に集約されつつある状況として示している。特に、日常的に利用されるインフラ的なサービスほど安定したトラフィックを確保しており、利用先の固定化が進んでいる様子がうかがえる。 また、生成AI関連サービスについても、2025年には一過性の話題ではなく、日常的にアクセスされる存在としてトラフィック上に現れるようになった点が示された。人間による直接利用と、AIクローラーによるアクセスが混在することで、通信の内訳がより複雑化していることも特徴として挙げられている。 ## 可視化が示す2025年のインターネット像 Cloudflareは、Radarを通じて「どの通信が、誰によって発生しているのか」を可視化する重要性を強調している。2025年のインターネットは、人間の利用だけでなく、AIやボットによる自動化された通信が前提となりつつあり、セキュリティ対策やトラフィック制御においても、こうした前提を踏まえた対応が求められているという。 :::box 関連記事：[Cloudflare、AI関連トラフィックを分析──「クロールとクリックのギャップ」に関するデータを公開] ::: :::box 関連記事：[米Cloudflare、Perplexityがrobots.txtなどの「クロール禁止」指示を回避しているとの検証結果を公表] ::: :::box 関連記事：[AIにデータを奪わせない　Cloudflare、AI Labyrinthで迷路型防御と許可・課金・拒否を選べる無断学習対抗策] ::: :::box 関連記事：[日本新聞協会、生成AIによる報道コンテンツの「無断学習」を強く批判—— AI事業者にrobots.txtの順守と政府対応を強く要請] ::: :::box 関連記事：[OpenAIウェブからAI学習データを集める「GPTBot」のブロック方法を公開] :::