query fan-outは本当に起きているのか—ChatGPT-Userの同秒・複数IPアクセスを検証【AI実験室 #17】

ChatGPTは、どのようにWebページを取得しているのか。

AI観測ラボのサーバーログ分析により、ChatGPT-Userが同じ秒に、複数のIPアドレスから、異なるページへ同時アクセスしている挙動を複数回確認しました。

この挙動は、1つの質問を複数の検索クエリに展開する「query fan-out」の痕跡である可能性があります。

本記事では、実際のログデータをもとに、query fan-outが本当に起きているのかを検証します。

この記事でわかること｜📖：約8分

• 同秒・複数IPアクセス（同秒バースト）の実例
• 7日間ログで見えたフェッチパターン
• query fan-outと考えられる根拠と反証
• 現時点での暫定結論

ChatGPT-Userとは何か

ChatGPT-Userは、OpenAIが運営するChatGPTがWebページを取得する際に使用するUser-Agentです。User-Agentは、サーバーにアクセス主体を識別させるための識別子です。

OpenAIのクローラーは大きく2種類に分かれます。

1つ目はGPTBotです。GPTBotはAIの学習データを収集するために、定期的にWeb全体を巡回するクローラーです。ユーザーの質問とは無関係に動作します。

2つ目がChatGPT-Userです。ChatGPT-Userは、ユーザーの質問に応じて、回答に必要な情報をリアルタイムで取得するフェッチャーです。つまり、このUser-Agentによるアクセスは、何らかのユーザー入力を起点に発生している可能性が高いと考えられます。

2種類の違いをまとめると、以下のとおりです。

ChatGPT-Userの詳しい挙動については、「誰かがChatGPTにURLを貼った—サーバーログで見えた正体【AI実験室 #11】」で実測データとともに解説しています。

今回注目するのは、ChatGPT-Userが1つの質問に対して、どのようにアクセスを分散させるのかという点です。

サーバーログを詳しく見ていくと、「同じ秒に、複数のIPから、複数ページへアクセスする」という特徴的な挙動が確認できました。

サーバーログで見えた3つのパターン

AI観測ラボのサーバーログを7日間（2026年4月14日〜20日）分析した結果、ChatGPT-Userのアクセスに3つの特徴的なパターンが確認できました。

パターン1：同じ秒に異なるIPから異なるページへアクセスする「同秒バースト」

最も注目すべき挙動がこれです。まったく同じ時刻に、異なるIPアドレスから、異なるページへのアクセスが同時に記録されています。

たとえば4月14日の午前9時2分42秒、ログにはこんな記録が残っていました。

09:02:42  20.194.1.4  → /noindex-nofollow-ai-crawler/
09:02:42  20.194.1.5  → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/

同じ秒に、IPアドレスの末尾が「.4」と「.5」——連番の2つのサーバーから、別々のページを同時に取得しています。人間の通常操作では再現が難しい挙動です。

query fan-outの仕組みそのものについては、「ChatGPTはあなたの質問を勝手に増やして検索している【query fan-out解説】」で詳しく解説しています。

同様のパターンは観測期間中に20回以上確認できました。

11:24:52  20.117.22.229  → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/
11:24:52  20.117.22.231  → /ai-crawler-pattern-comparison/

11:32:49  20.194.157.178 → /ai-crawler-pattern-comparison/
11:32:49  20.194.157.189 → /twitterbot-ogp-fetch-server-log/

20:02:44  138.91.30.51   → /ai-crawler-pattern-comparison/
20:02:44  138.91.30.51   → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/

いずれも「AIクローラーの比較」や「ボットの挙動」に関連する記事が組み合わせで取得されています。1つの質問に対して関連ページを同時取得する「query fan-out」の挙動と整合的です。

パターン2：1秒以内の連続フェッチ

同一IPが1秒以内に複数ページを連続して取得するケースも確認できました。

14:27:22  172.204.27.28  → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/
14:27:22  172.204.27.28  → /start-guide/

14:27:32  20.169.78.149  → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/
14:27:33  20.169.78.149  → /noindex-nofollow-ai-crawler/

上の例では、同一IPが同じ秒に2ページを取得しています。下の例では1秒差で2ページを連続取得しています。どちらも通常のブラウザ操作では起きにくい速度です。

パターン3：2秒間で10リクエスト以上の大規模バースト

4月16日午前11時13分には、これまでで最も大規模なバーストが記録されました。

11:13:48  74.7.36.105  → / (301)
11:13:48  74.7.36.106  → / (301) ×4
11:13:49  74.7.36.103  → / (301)
11:13:49  74.7.36.111  → / (200) ×2
11:13:50  74.7.36.105  → / (200) ×3
11:13:50  74.7.36.96   → / (200) ×2

わずか2秒間で、74.7.36.x という同一帯域の複数IPからトップページへ10件以上のリクエストが集中しました。IPアドレスの末尾が .88〜.111 の範囲に収まっており、同一帯域に属する複数ノードが一斉に動いた可能性が考えられます。

観測期間7日間のデータをまとめると、以下のとおりです。

いずれの指標も、人間の通常操作では説明しにくい「同時並列的な取得」を示しています。

次のセクションでは、これらのパターンがquery fan-outの痕跡と言えるのかを分析します。

これはquery fan-outの痕跡なのか—3つの根拠と1つの反証

観測データで見てきた「同秒バースト」「連続フェッチ」「大規模バースト」——この3つのパターンは、いったい何を意味しているのでしょうか。query fan-outの痕跡と考えられる根拠と、そうでない可能性の両方を整理します。

根拠1：取得されるURLの組み合わせに意味がある

単なるランダムアクセスであれば、同時に取得されるページに脈絡はないはずです。ところが観測データを見ると、同秒バーストで取得されるページには一定のテーマのまとまりがあります。

たとえば4月14日の09:02には、/noindex-nofollow-ai-crawler/と/gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/が同時に取得されています。どちらも「AIクローラーの制御」に関する記事です。4月15日の17:35には、/glossary/と/gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/と/ai-crawler-pattern-comparison/の3ページが数秒以内に取得されています。「AIクローラーを調べている人」の質問から展開されたクエリと考えると、自然な組み合わせです。

根拠2：IPアドレスが同一帯域の連番になっている

バースト時のIPアドレスを見ると、末尾が連番になっているケースが複数確認できます。

20.194.1.4  → /noindex-nofollow-ai-crawler/
20.194.1.5  → /gptbot-oai-searchbot-robots-txt-guide/
20.194.1.9  → /ai-crawler-pattern-comparison/

末尾が .4、.5、.9 と近い数字が並んでいます。4月16日の大規模バーストでは .88〜.111 の範囲に収まっていました。これは同一帯域に属する複数ノードが、1つの処理を分担して並列実行している構造と整合的です。

根拠3：人間の操作速度を明らかに超えている

0秒差で異なるページを取得するアクセスは、人間の通常操作で再現することは極めて困難です。また深夜1時・2時・3時台にも同様のバーストが確認されており、特定の人間ユーザーの行動とは切り離して考える必要があります。ChatGPTのサーバー側で並列処理が走っていると考える方が自然です。

反証：CDN・プロキシ・Bot分散の可能性

ただし、今回のパターンをquery fan-outと断定することはできません。別の可能性も存在します。

1つ目はCDN分散です。OpenAIがコンテンツ配信ネットワークを経由してアクセスしている場合、複数のエッジサーバーから同時リクエストが来ることがあります。2つ目はプロキシ経由です。複数のプロキシサーバーを束ねてアクセスしている場合も、同様のログパターンが残ります。3つ目はBot分散クロールです。ChatGPT-Userとは別の用途で、分散クロールの仕組みが動作している可能性も否定できません。

今回のログだけでは、これらの可能性を完全に排除することができません。

暫定結論：query fan-outの可能性が高いが、断定はできない

観測された3つのパターン（同秒バースト・連続フェッチ・大規模バースト）は、いずれも単一リクエストでは説明しにくく、複数クエリを並列処理する構造と整合的です。

特に「同時刻・複数IP・テーマ一致」という3条件が揃っている点は、query fan-outの挙動と一致します。

一方で、CDN分散やプロキシ、Bot分散など他の可能性も完全には排除できません。

現時点では、「query fan-outの痕跡である可能性が高いが、確定ではない」というのがAI観測ラボとしての暫定結論です。

まとめ

AI観測ラボのサーバーログ7日間分を分析した結果、ChatGPT-Userが同じ秒に複数のIPアドレスから異なるページへ同時アクセスする「同秒バースト」を20回以上確認しました。

観測された特徴は次の3点に集約されます。同秒バースト（複数IPによる同時取得）、1秒以内の連続フェッチ（同一IPによる高速取得）、大規模バースト（短時間に集中する多数リクエスト）です。

これらの挙動は、1つの質問を複数の検索クエリに展開する「query fan-out」の痕跡と整合的です。ただしCDN分散・プロキシ・Bot分散クロールなど他の可能性も完全には排除できないため、現時点では「query fan-outの痕跡である可能性が高いが、確定ではない」というのがAI観測ラボとしての暫定結論です。

今回の観測から明確になったのは、ChatGPT-Userのアクセスは単発ではなく、並列で動作しているという点です。サーバーログには、その処理構造の一部がそのまま現れています。

query fan-outの仕組みと、サイト側が取るべき対策については「ChatGPTはあなたの質問を勝手に増やして検索している【query fan-out解説】」をあわせてご覧ください。

AI観測ラボでは引き続きログ観測を行い、より長期・大規模なデータからこの挙動の再現性と傾向を検証していきます。