AIで色々できるようになると、新しい問いが生まれる。「これ、技術的にできるけど、やっていいの？」。スクレイピングはその代表例だ。Webサイトの情報をプログラムで自動収集すること。Claudeに頼めば数分でできるが、相手のサーバーに負担をかけ、利用規約や著作権を踏むことが多い。「できる」と「していい」のズレが一番出やすい場面。

サイト側にも防御がある。robots.txtは「うちには来ないで」をbotに伝えるファイル。法的強制力はないがマナーで、無視すれば利用規約違反として処理されることもある。レート制限は「1秒に1回まで」のような技術的な制限で、これを破ると相手のサービス全体を止めかねない。AIに「全部取って」と気軽に頼んだだけで、簡単にこの線を越える。

取得した情報を使う時には著作権とライセンス。文章・画像・コード、すべてに作った人の権利がある。GitHubから持ってきたコードにもMITやGPLといったライセンスがついていて、「商用利用OK」「改変したら公開せよ」など条件が違う。AIが提示するコードも、元のライセンスを引きずっている可能性がある。「便利だから」で済まさない癖をつける。

もう一つ、特に慎重に扱いたいのが個人情報。メールアドレス、住所、健康情報、位置情報、購入履歴。集める時は目的を伝え、最小限にし、安全に保管し、不要になったら捨てる。AIに会話で渡してしまうと、取り返しがつかない。入力する前に「これ、本当に渡していい？」と立ち止まる。

AI自体の弱点も知っておく。AIの幻覚——存在しないライブラリを「使え」と言ったり、間違った仕様を解説したりする現象。AIは「分かりません」と言えないことがあるので、出力を鵜呑みにしない。だからこそ確認の責任は使う側にある。「AIが書いたから」は通らない。公開する、誰かに渡す、お金が動く——そのハンコは自分が押している。

もう一つ、自動化の影響を意識したい。手作業なら1日10件のことが、AI＋自動化で1秒10件になる。これは便利だが、相手のサーバー、誤情報の拡散、人の仕事の奪い方——規模が変わると質も変わる。「自分は得をする」だけでなく「相手や社会に何が起きる」も計算に入れる。

そして透明性。AIが関わったものをそうだと示すか、自分の作品として出すか。法的にはまだ整備の最中だが、相手の信頼を考えれば明示する方が安全。隠すことで何が損なわれるかを意識する。

地図を整える。スクレイピングを巡って、サイト側のrobots.txt・レート制限・利用規約がある。素材には著作権とライセンス。個人情報は別格。AIには幻覚がある前提で確認の責任を持つ。自動化で規模が変わる時は影響範囲を考える。最後に透明性を意識する。これらは別々の話に見えて、根は一つ——「便利な道具を持った時、相手のことまで想像できるか」。

倫理とリテラシー