AI学習のための新たな共通シグナル：IETFドラフト「Machine‑Readable Training Preference Signal」
2026年10月30日、Anthropicのケビン・ケリー氏による個人Internet‑Draft「Machine‑Readable Training Preference Signal」（draft‑kelley‑aipref‑training‑preference‑signal‑00）がIETFで公開された。全10ページのこの文書は、ポリシートークン__usage_ai‑trainingを導入する。通常のrobots.txtグループのUser‑Agent行に記述し、AI学習に関する意思をパスごとに示すものだ。示されている例は「User‑Agent: __usage_ai‑training / Disallow: / / Allow: /press‑kit/」で、/press‑kit/ディレクトリを除くサイト全体での学習を禁止するという意味になる。
ドラフトはrobots.txtのパス記法、最長一致ルール、グループ構造をそのまま維持し、新しいディレクティブや追加の文法は導入しない。また、ワイルドカードのグループ（User‑Agent: *）はこのトークンを指すものと解釈してはならない（MUST NOT）と定めている。__usage_ai‑trainingに言及するグループがなければ、そのサイトは何の意思も表明していないことになる。このシグナルが対象とするのは、生成モデルのパラメータを変更するためのコンテンツ利用のみで、クロールの挙動は対象外だ（4.4節）。クロールを制限するには、引き続き各クローラーのトークンを使う。文書自体、IETFの承認を受けておらず、標準化プロセスにおける正式な地位もないと明記している。改訂されなければ2027年5月3日に失効する。
同じドキュメントは、Google‑Extendedが独立したプロダクトトークンであり、Google検索へのサイト掲載には影響しないことにも触れている。Googleは2027年初頭からAIPREFシグナルに対応する意向を示しており、検索結果への掲載に影響しないGoogle‑Extendedトークンは引き続き別扱いとする。
OpenAIは2026年10月30日、このシグナルを尊重し、今後数か月のうちに実装する予定だと発表した。既存のクローラー制御を置き換えるものではない。この取り組みはIETFのAI Preferencesグループの成果に基づいており、OpenAIは他の事業者にも採用を呼びかけている。
運用上の不明点と文書化された空白 - ドラフトはまだ個人文書であり、正式に採用されるまでに変更される可能性がある。 - このシグナルは任意の意思表示であり、アクセス制御の仕組みではない。協力しないクローラーは無視する可能性がある。 - 収集済みのコンテンツや学習済みのモデルにまでシグナルが及ぶことを確認する一次情報源はない。 - 他の事業者による採用の具体的な時期は、一次情報源で裏付けられていない。
採用されれば、事業者ごとに異なるトークン（GPTBot、Google‑Extended、ClaudeBotなど）を使い分ける代わりに、参加するすべての事業者に有効な一つの意思表示で、学習とクロールを切り分けられるようになる。
— Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- ドラフトのIETF Datatrackerページ（著者、所属、日付、記述例、ワイルドカードのルール、適用範囲、ステータス、失効日）と、2027年初頭の対応方針を含むGoogleの公式クローラー文書を直接確認した。OpenAIの投稿は直接取得できなかった（エラー403）。内容はopenai.comページの検索スニペットと、一致する2つの独立した要約（TokenPost 2026年10月30日、daily.dev）に基づく。Anthropicのクローラーに関するサポートページにはこのトークンの記載がない。Microsoftの公式投稿は見つからなかった。
- Incertezze
- ドラフトは個人文書であり、標準ではなく、IETFの承認もなく、変更される可能性がある。シグナルは任意の意思表示でアクセス制御ではないため、協力しないクローラーは無視できる。収集済みデータや学習済みモデルに適用されるかを示す一次情報源はない。日付は表明のみで、Googleは「2027年初頭」、OpenAIは「今後数か月」。一次情報源がないため記事から除外したもの：二次報道がMicrosoftに帰した2027年2月1日という日付、およびAnthropicがすでに実装を始めたという主張。
- Perché pubblicarla
- イタリアの報道機関を含め、オンラインで発信するすべての人に関わる話だ。大手事業者が初めて、検索での露出を失わずに学習を拒否するための共通の技術シグナルに歩み寄った。情報源により、何ができて何ができないか（既存データ、非標準の地位、拘束力のない意思表示）を正確に示せる。AI法や、既報のUSA TODAYの訴訟ともつながるテーマだ。