本記事では、データ収集コストに影響を与える様々な要因と、そのコストを見積もり削減するための戦略について学びます。また、社内スクレイピングとサードパーティソリューションの長所と短所についても解説します。
データ収集コストに影響を与える主な要因
データ収集コストに影響を与える要因は多岐にわたり、取得コストやデータの複雑性などが挙げられます。
データの複雑性
データ取得コストは対象データの複雑さと強く相関します。現代のウェブサイトの大半は、ユーザー操作後に動的・インタラクティブなコンテンツをレンダリングするためにJavaScriptを使用しています。その結果、ウェブスクレイパーがウェブページのHTMLソースを取得しても、有用なデータは含まれていません。スクレイパーはSeleniumのようなブラウザ自動化ツールに依存して動的コンテンツをスクレイピングする必要があります。
対象ウェブサイトのDOM（Document Object Model）構造もデータ収集コストに影響します。例えば、必要なデータがDOM階層の深い位置にネストされている場合、データを発見するために複数の要素レベルをナビゲートする必要があり、プロセスが遅くなります。
データサイズと収集頻度もストレージやサーバー要件に影響し、最終的なコストに響きます。例えばソーシャルメディア投稿のデータセットは頻繁なスクレイピングが必要で、テキスト・画像・動画を含む可能性があり、これらは全てデータサイズに影響します。これらの要因がインフラ要件を押し上げ、ストレージ・帯域幅・計算リソースの増加を招きます。
サイトの制限
多くの場合、対象ウェブサイトにはボットトラフィックを検知・ブロックするチェック機能が実装されています。こうしたチェックは通常、人間のトラフィックに対する高可用性の維持、悪意のある行為者のブロック、予期せぬサーバーコストの回避、スクレイピングの抑止などを目的として追加されます。
データ収集時に遭遇する可能性のある障害をいくつか簡単に見てみましょう：
レート制限
一定時間内にウェブサーバーへ過剰なリクエストを送信すると、サーバーが429エラーを返すか、IPアドレスをサイトアクセス禁止にする可能性があります。 レート制限を回避するには、リクエストのスロットリングやプロキシサーバーを使用した複数IPアドレスへの分散が必要になる場合があります。ただし、これらの対策はデータ収集に必要な時間とリソースに影響を与える可能性があります。例えば、レート制限を回避するためにリクエスト間に1秒の遅延を追加すると、スクレイピング時間が延長され、サーバーコストが増加する可能性があります。
CAPTCHA
ウェブサイトは、IPアドレス、ログイン試行回数、ユーザー行動などの要素に基づいて流入トラフィックを分析し、不審なトラフィックやボットトラフィックを実際のユーザーと区別します。これらのシグナルに基づき、ウェブサイトはユーザーが人間かボットかを判断するためにCAPTCHAチャレンジを表示する場合があります。CAPTCHAは、ウェブサイト訪問者が人間であることを確認するために課題やパズルを解くチャレンジ・レスポンステストです：
CAPTCHAプロンプトを回避するにはCAPTCHAソルバーを使用できますが、スクレイピング対象のCAPTCHA対応ウェブページ数に応じて、スクレイピング速度とコストに大きな影響を与えます。
IPブロック
ウェブサイトが利用規約違反（過剰なリクエスト、自動化されたトラフィック、不審なユーザー操作など）を複数回検知した場合、該当IPアドレスをブロックすることがあります。また、ユーザーの地理的地域に基づいてアクセスを制限するウェブサイトも存在します。こうした制限を回避するには、仮想プライベートネットワーク（VPN）やプロキシサーバーを使用して、異なるIPアドレスからのトラフィックをエミュレートできます。
プロキシサーバーはアプリケーション層で動作し、リクエストごとに異なるサーバーを使用することで詳細なカスタマイズが可能です。VPNはネットワーク層で動作し、すべてのリクエストを単一の保護されたIP経由でルーティングします。
ウェブスクレイピングにおいては、プロキシの方が高速で安価、かつ信頼性が高いですが、初期設定が必要です。より単純なスクレイピング作業では、設定が容易で無料の場合も多いVPNの方が便利ですが、設定の柔軟性は低くなります。
コスト見積もり
データ収集の課題とその収益への影響を理解した上で、データ量・頻度・複雑性に基づいたコスト見積もりを試みることができます。
データ量
データサイズが大きくなるにつれ、その処理にかかるストレージ、帯域幅、処理コストは指数関数的に増加する可能性があります。基本インフラコストを使用し、取得するデータ量に基づいて総コストを見積もることができます：
コスト = (GBあたりのストレージコスト + 転送データGBあたりの帯域幅コスト + 1GBデータ取得のサーバーコスト) × データ量 (GB)
データセット構築前に、様々なデータサイズでコスト分析を行い、現在および将来のコストを見積もってください。これにより、取得コストや開発労力に関して予期せぬ事態を回避できます。
頻度
データの種類によっては、最新のデータを確実に利用可能にするため、頻繁にスクレイピングする必要がある場合があります。例えば、株式市場のデータセットは、リアルタイムの値に密接に追従させるため、数分ごとに更新する必要があります。
データ量と同様に、スクレイピング頻度は帯域幅、ストレージ、サーバーコストに直接影響します。以下の式でコストを推定できます：
コスト = (ストレージ単価/GB + 帯域幅単価/GB of 転送データ量 + 1GB取得あたりのサーバーコスト) × データ量(GB) × スクレイピング頻度
小規模なスクレイピングタスクでも、コストは急速に膨れ上がります。例えば、Hacker Newsの最新フィードを1日1回スクレイピングする場合、データ量が少ないため数ドル程度のコストしかかかりません。しかし、頻度を10分ごとに増やすと、コストが最大100倍に跳ね上がる可能性があります。
対象ウェブサイトの動作
対象データの構造や課されている制限を理解するためには、技術的なスパイク（調査）を実施する必要があります。この情報はデータ取得コストを見積もる上で重要です。技術的なスパイクにより、チームは対象ウェブサイトに慣れ親しみ、そのデータ構造を理解し、スクレイピングを遅延させる可能性のある潜在的な問題を発見するために必要な時間とリソースを確保できます。
さらに、ECプラットフォーム、ソーシャルメディア、ニュースサイトなどのウェブサイトは、構造やデータを頻繁に変更することが多いです。これによりスクレイピングスクリプトの定期的な更新が必要となり、メンテナンスコストが高くなります。
技術的なスパイクは、一からデータセットを作成する代わりに、既製のデータセットを購入すべきかどうかの評価にも役立ちます。
コスト削減戦略
データ収集にはコストを押し上げる様々な課題や複雑さが伴いますが、コスト削減に役立つ戦略を以下に示します：
プロキシローテーション
プロキシローテーションはウェブスクレイピングで一般的に用いられる手法であり、異なるIPアドレスを使用してウェブサイトに接続することで、サイト側がリクエストを追跡しにくくします。時間枠、HTTPレスポンスコード、リクエスト数に基づくトリガーを設定できます。効率的なプロキシローテーションは、ウェブサイトの制限を回避し、信頼性が高く費用対効果の高いウェブスクレイピングを実現します。
手動によるIPローテーションには限界があることに留意してください。例えば、特定のレスポンスコードによるエッジケースを見逃したり、利用可能なIPが枯渇したりする可能性があります。代わりに、地理的に分散した数百万のIPへのアクセスにより優れた安定性を提供する、IPローテーション向けのターゲットソリューションを利用できます。専用ツールはIP禁止を減らし、成功するリクエスト数を増やすことで、円滑な運用を実現します。
自動化ツール
データ収集・保管のための社内インフラ管理は、特にデータ量と頻度が増加するにつれて困難になる場合があります。自動化されたスクレイピングツールやAPIは、ウェブスクレイピングを簡素化し、インフラを効率的に拡張するのに役立ちます。
例えば、ウェブスクレイパーAPIは対象サイトのデータ構造変更に自動適応し、一括リクエストの管理や効率的なパース・検証を処理します。これらの機能により、カスタムウェブスクレイピングソリューションの構築・維持に必要な時間と労力を大幅に削減し、迅速なデプロイを実現します。Bright Data Web Scraper APIのようなツールは、100以上のウェブサイトから構造化データへ最新かつコスト効率の良いアクセスを提供します。
カスタムデータセット構築のコストが高すぎる場合は、事前構築済みデータセットの利用を検討してください。事前構築済みデータセットは開発・インフラコストの大半を削減し、選択した形式で新鮮・クリーン・検証済みのデータへのアクセスを提供します。
サーバーの最適化とスケーリング
収集するデータに応じて、ワークロードの要件に合った最適化を実施できます。例えば、単純なデータスクレイピング作業に大規模なクラウドインスタンスを使用すると、CPUやメモリなどの未使用リソースに対して料金が発生する可能性があります。デバイスのパフォーマンス指標を確認し、サーバー構成を調整して適切な量のCPU、メモリ、ストレージを割り当て、最適な使用を確保できます。
また、抽出タスクを分散させるためスケジュールされたワークロードを実装し、ピーク時以外の時間帯に既存リソースを活用できます。軽量な抽出タスクには、Amazon Web Services (AWS) Lambdaのようなサーバーレスオプションの利用を検討し、使用したリソース分のみを支払うようにします。
社内データ収集ソリューションとサードパーティツールの比較
自社開発のデータ収集ソリューションとサードパーティ製ツールの比較、およびどちらを採用するかを決定する際に影響する要因について検討しましょう。
社内データ収集ソリューションの長所と短所
社内データ収集ソリューションは、特定の要件に合わせて抽出・処理・保存ステップをカスタマイズできる柔軟性を提供します。ワークフローは既存のデータソースや社内システムと容易に統合でき、データの充実化が可能です。例えば不動産会社はZillowの物件情報をスクレイピングし、自社の買い手・売り手データで補完できます。
機密データを扱う企業にとって、社内アプローチはデータ収集・保管のセキュリティとプライバシーを完全に制御できます。また、プロセス全体を社内で管理することで、コンプライアンスや規制要件への対応を簡素化します。
ただし、社内ソリューションには開発・保守・インフラコストが伴う点に留意が必要です。信頼性・速度・コンプライアンスを確保するには専門技術者が必要であり、データ量が増加するにつれ、要件を満たすための拡張には多額の投資が求められます。
サードパーティ製データ収集ツールの長所と短所
サードパーティのデータ収集ツールを利用すれば、インフラや対象ウェブサイトの複雑な処理に煩わされることなく、迅速に開始しビジネス要件に集中できます。データ発見、一括リクエスト処理、パース、クリーニング、同時実行性に関する課題を自動的に処理し、高い稼働率と無制限のスケーラビリティを維持しながら一貫したパフォーマンスを保証します。さらに、特定の規制への組み込みコンプライアンスを提供し、収集プロセスをカスタマイズするための設定オプションを備えています。
ウェブスクレイピングAPI、すぐに使えるデータセット、プロキシなどのサードパーティツールを活用すれば、信頼性が高く高速かつ費用対効果に優れたウェブスクレイピングを実現できます。これらのツールは専用インフラの維持管理を不要にするため、より低コストな選択肢となります。 大半のウェブスクレイピングソリューションは、小規模から大規模企業まで対応する異なるリクエストクォータを備えた複数の料金プランを提供しています。その結果、自社インフラを維持する代わりにサードパーティ製ウェブスクレイピングソリューションへ移行する企業が増加しています。最適な データセットサイトとスクレイピングツールの 詳細はこちらをご覧ください。
サードパーティ製ツールは、自社開発ソリューションと比較してデータ収集プロセスに対する制御性が低い点に留意が必要です。収集フェーズにおいて特定のセキュリティポリシーを適用できない可能性があります。例えば、組織が全データを特定の地理的領域で処理することを要求する場合、この要件を全てのサードパーティ製データ収集ツールがサポートするとは限りません。
データ収集コスト削減を実現するBright Data
高品質で即利用可能な信頼性の高いデータを収集したいなら、Bright Dataが最適なツールです。当社のウェブスクレイパーAPIとプロキシソリューションにより、数百のウェブサイトから容易にデータをスクレイピングできます。
Bright Data WebスクレイパーAPIは、使いやすくスケーラブルなAPIを提供し、Yelp、Amazon、Zillowなどの人気ウェブサイトから構造化されたJSONまたはCSV形式でデータを一括抽出できます。WebスクレイパーAPIを利用すれば、複雑なインフラを維持する必要がなく、時間とコストを節約できます。
さらに、Bright Dataのプロキシサービスは高度なインフラを提供し、対象ウェブサイトの制限を回避することで、より高い成功率と迅速な応答時間を実現します。Bright Dataは広範な地理的カバレッジ、IPローテーション、CAPTCHAソルバー、高可用性を提供し、制限なくコンテンツにアクセスすることを可能にします。また、データセットの開発と維持管理のための専任チームを必要とする必要性も低減します。
結論
データ量、抽出頻度、複雑性、ウェブサイト制限はすべてデータ取得コストに影響します。これらは抽出速度を低下させ、より多くの処理リソースを必要とする場合もあります。IPローテーション、自動スクレイピングツール、サーバー最適化などの戦略により、これらのコストの一部を管理・削減できます。
より効率的で費用対効果の高いウェブスクレイピングを実現するには、ウェブサイト制限、IPローテーション、複雑なデータ構造に対応可能な自動化ツールを活用できます。Bright Dataは、社内インフラの維持管理を必要とせず、大規模なウェブデータ収集を実現する多様なツールを提供しています。
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