AWSは、AWS WAFにおいて、AIボットや自律型エージェントによるトラフィックを一元的に可視化する「AI activity dashboard」を発表しました。AI検索クローラーやデータ収集ボット、AIアシスタントなど、AI由来のアクセスが増える中で、コストや性能、ポリシー面の影響を把握しやすくする狙いがあると説明されています。
AI由来のアクセスを「見える化」し、ルール適用までつなげる
発表によると、ダッシュボードではAIトラフィックの推移、特に活発なボット、よくアクセスされるパス、ボットのカテゴリ別のリクエスト量、検証状態などを確認できます。加えて、AWS WAF Bot Controlのルールから、許可やレート制限、ブロックなどの対応を取れるとされています。
AWSは、Bot Controlの検知カタログが650以上のボットやエージェントをカバーし、継続的に更新される点も挙げています。
生成AI時代のWeb運用では「アクセス主体の多様化」が前提に
これまでのWeb運用では、人間のブラウザ利用と、検索エンジンのクローラーを中心に想定するケースが多かったと考えられます。
一方で、RAGのようにリアルタイムに情報を取りに来る仕組みや、タスク実行型のエージェントが増えると、アクセスの主体や意図が多様化します。結果として、単なる「不正アクセス対策」だけでなく、許可するAIクローラーの整理や、利用規約・ポリシーに沿ったアクセス制御など、運用の論点が広がる可能性があります。
関連する基礎整理として、Web保護の考え方は「中小企業向けWAFの導入メリットと選び方を解説！最適な製品も紹介」も参考にしてください。
ITツール導入・選定に関わる読者が意識したい点
WAFやBot対策を検討する際は、ブロック精度だけでなく、運用側が「何が起きているか」を把握できる可視化や、例外ルールの管理性が重要になりそうです。
AI由来のアクセスは、悪性だけでなく正当な利用（検索や要約、データ参照）も混在するため、分類と制御の運用が成否を左右すると受け取れます。
まとめ
AWSは、AWS WAFでAIボット・AIエージェントのトラフィックを可視化するダッシュボードを提供し、Bot Controlルールによる対処まで一気通貫で行えることを示しました。
今後、AI由来のアクセスが増えるほど、企業側には「許可するAI」と「制限するAI」を整理し、方針を運用に落とし込む必要性が高まりそうです。
