2026年3月28日·12 分
著者: CitationGraph 編集チーム·更新日: 2026年3月28日

7層 AI 分類器の技術解説

多くの分析ツールは AI crawler を無視するか、曖昧なヒューリスティクスに頼ります。CitationGraph は、説明でき、再現でき、監査できる分類を前提にした決定論的アプローチを取ります。

なぜ決定論的分類が重要か

あるリクエストが AI、bot、人間のどれとして扱われたのかを説明できなければ、マーケティングダッシュボードは信頼されません。

不透明なスコアではなく層状の証拠を使うことで、運用担当者は bot ファミリーや再生ロジックを確認し、誤判定について議論できます。

推測ではなく証拠を積み上げる

User-Agent パターンは自己申告型 crawler を捉え、IP と検証ステップは信頼性を補強します。攻撃パスやヘッダー異常レイヤーは、本来 human と誤分類されがちなスキャナやノイズ自動化を表面化させます。

その結果、発見 bot、agent fetch、スキャナ、実際の訪問者が同じバケツに潰れず、よりきれいな運用図が得られます。

要点

  • 決定論的ルールは監査性を高めます。
  • bot ファミリーごとに異なる扱いが必要です。
  • 分類品質は後続の分析品質を左右します。