2026年版 悪性ボットレポート ― AI自動化ボットの脅威

インターネットトラフィックを支配するAIボット

「インターネットはもはや人間のためだけの場所ではない」――最新のデータを見れば、これは決して大げさな表現ではありません。

サイバーセキュリティ企業Thalesが発表した「2026 Bad Bot Report」によると、世界のWebトラフィックのうち、人間によるアクセスは47％にとどまります。

残りの53％は、人間ではない「自動化されたトラフィック（ボット）」です。

ボットトラフィックのうち、検索エンジンやWebサイトのモニタリングなど有用な目的で活動する良性ボット（Good Bot）は13％である一方、ハッキング、個人情報の窃取、サービス妨害などを目的とする悪性ボット（Bad Bot）は40％に達しています。

AIによって変化するボット攻撃のトレンド

高度なボット攻撃（Advanced Bot Attacks）や中程度のボット攻撃（Moderate Bot Attacks）は、AIを活用してアクセスパターンやタイミングを調整し、攻撃方法をすばやく切り替えるなど、より適応性が高く、執拗なものへと進化しています。

一方、単純なボット攻撃（Simple Bot Attacks）は、AIの発展によって開発・運用のハードルが下がり、専門知識を持たない攻撃者でも大規模な自動化システムを運用できるようになりました。

一つひとつの攻撃自体は高度でなくても、大量の単純なボットによるアクセスは、継続的なインフラ負荷や運用上の混乱を引き起こします。

実際のサービス運用環境では、この2つのタイプの攻撃が同時に発生します。

大量の単純なボットがインフラに継続的な負荷を与える一方、高度・中程度のボットは、認証、予約、決済など、ビジネス価値の高いワークフローを狙います。

だからこそ、最新のボット攻撃トレンドを把握し、その変化に合わせて対策を進化させることが求められています。

1. 良性ボットと悪性ボットの境界が曖昧に

これまでのセキュリティ対策は比較的シンプルでした。

Googleなどの検索エンジンクローラーは「良性ボット」、サイバー攻撃に使用される自動化ツールは「悪性ボット」と、比較的明確に分類することができました。

しかし、AIエージェントやLLM（大規模言語モデル）が急速に普及したことで、その境界は曖昧になっています。

AIエージェントは人間に代わってWebサイトにアクセスし、情報を検索し、ショッピングや予約といった操作まで実行します。

ブラウザ、検索プラットフォーム、企業向けツールなどに組み込まれ、アプリケーションやAPIと直接やり取りするケースも増えています。

これまでであれば好ましくない自動化アクセスと見なされていた行動の一部が、現在では正規のボットによる活動として受け入れられるようになっているのです。

AIトラフィックは、大きく2つのカテゴリーに分類できます。

• AIクローラー（AI Crawlers）：モデル学習などを目的として、WebサイトやAPIを体系的に巡回します。従来のクローラーと比べて動的なコンテンツにも対応し、複雑なデータ経路をたどりながら、構造化・非構造化コンテンツを大規模に収集できます。

• AIフェッチエージェント（AI Fetch Agents）：ユーザーのリクエストに応じて特定のコンテンツを取得します。対象を絞った検索を行い、Webページ、API、データベースなどから必要な情報を取得します。

問題は、こうした正規のAIトラフィックを分析した際にも、セキュリティ上の検知ルールに該当するケースが確認されていることです。

AIクローラーの8.8％、AIフェッチエージェントの10.8％が、悪性ボットの検知ルールに該当しました。

これは、正規のAIトラフィックであっても、悪性ボットと類似した自動化パターンを示すケースがあることを意味します。

また、顧客が独自に設定したカスタムルールに該当した割合も、AIクローラーで11.9％、AIフェッチエージェントで7％となっています。

多くの企業が、AIボットによる無制限なサイトクローリングを望んでいるわけではなく、自社のポリシーに基づいてアクセスを制御したいと考えていることがわかります。

さらに、AIクローラーの4％がDDoS関連のルールに該当したことからも、AIによる自動化トラフィックがサービスに大きな負荷を与える可能性を無視することはできません。

そして、より大きな課題は、こうした分析が「AIクライアントとして識別・申告されているトラフィック」を中心としている点です。

AIとして明示されていない自動化トラフィックが、実際にはどの程度存在し、どのような影響を与えているのかを完全に把握することは困難です。

一見すると正常なAIエージェントに見えても、企業の重要なデータを無断で収集したり、システムに過剰な負荷を与えたりする可能性があります。

そのため、検証済みのヘッダーや独自のアクセスポリシーなどを活用し、許可されたAIと未検証の自動化トラフィックを識別・管理することが、企業にとって重要な課題となっています。

2. APIとアカウントを直接狙うボット

2025年に確認されたボット攻撃の27％は、APIエンドポイントを標的としていました。

つまり、最近のボット攻撃は「APIファースト」で設計され、ユーザーインターフェースを経由せず、バックエンドサービスと直接やり取りするケースが増えています。

APIを標的とした攻撃には、データ漏えい、ビジネスロジックの悪用、リモートコード実行（RCE）、リモートファイルインクルージョン（RFI）などが含まれ、ビジネスに直接的な影響を与える可能性があります。

また、AIエージェントによる過剰なAPI呼び出しも、開発・運用担当者にとって新たなセキュリティ課題となっています。

特にAPI攻撃は、攻撃による利益を得やすい高付加価値産業に集中しています。

• 金融サービス：全ボット攻撃の24％が金融サービスを標的としており、特にアカウント乗っ取り（ATO：Account Takeover）攻撃の46％が金融業界に集中しています。

• EC・旅行サービス：ビジネスロジックを悪用する攻撃が発生しています。競合企業の価格情報をリアルタイムで収集したり、購入意思がないにもかかわらず商品をカートに入れ続け、一時的な在庫切れを引き起こしたりする行為は、売上と顧客体験の双方に悪影響を与えます。

APIセキュリティを強化するには、インフラレベルの防御だけでは十分ではありません。

認証、照会、決済などの操作に対するアクセス権限や接続タイミングを含め、APIエンドポイント上の行動を継続的にモニタリングする仕組みが必要です。

3. 進化し続けるボット

悪性ボットはAIを取り込みながら、急速に進化しています。

• 悪性ボット攻撃の41％はGoogle Chromeを装い、正規のトラフィックに見せかけることで基本的なセキュリティ対策を回避しています。また、Androidブラウザを装うケースも17％に達しており、モバイルトラフィックが依然として偽装手段として活用されていることがわかります。

• 住宅用固定IPやモバイルプロキシネットワークを利用し、一般ユーザーのトラフィックに紛れ込んでアクセスする攻撃も続いています。

• 従来、ボット対策の代表的な手段だったCAPTCHAも、自動化によって大規模に突破されるケースが増えています。

特定のIPアドレスを遮断したり、単純なレート制限（Rate Limit）を設定したりするだけの静的なルールベースのボット対策では、進化し続ける攻撃に十分対応することはできません。

攻撃者の行動パターンの変化に合わせ、防御側も継続的に変化する必要があります。

AI自動化ボットをどのように管理すべきか？

すべてのボットを一律に遮断することは現実的ではなく、ビジネスの成長という観点でも望ましいとは限りません。

これから重要になるのは、「自社のビジネスに役立つ自動化ボット」と「サービスを悪用する悪性ボット」をリアルタイムで識別し、適切に管理できる仕組みを構築することです。

• Webページだけでなく、バックエンドAPIや認証システムなど、重要なインフラへのアクセスを多層的に制御できること

• 専門のセキュリティ担当者に依存せず、AIを活用して攻撃状況を分析し、対応できること

• 固定されたルールだけではなく、攻撃者の行動変化に合わせてリアルタイムに防御ポリシーを最適化できるインテリジェントな仕組みを備えること

これが、トラフィック管理の専門企業STCLabが開発した「BotManager」を検討すべき理由です。

BotManagerは、Client-Side / Server-Side / CDNなど複数のレイヤーでトラフィックを検証し、悪性ボットや不正マクロの検知精度を高めます。

さらに、AIによる自動分析とポリシー推奨によって、ボット検知・運用を最適化します。

多様な行動ベースのポリシーを設定することで、通常とは異なる方法でサービスとやり取りするアクセスをリアルタイムで識別し、必要に応じて検知・遮断することができます。

インターネットトラフィックの半分以上を、人間ではなく機械によるアクセスが占める時代。

これからは、トラフィックが「人かボットか」を判断するだけではなく、「どのような意図で、どのようにサービスを利用しているのか」をリアルタイムで把握し、制御できるかが重要になります。

悪性ボットによってサービスが侵食され、インフラコストや顧客からの信頼を失う前に。

BotManagerとともに、AI時代に求められる新しいボット管理・セキュリティ基準を構築してみませんか。

*本記事は「Thales 2026 Bad Bot Report」のデータをもとに作成しています。