ウェブスクレイピングは、特にウェブサイトが常に変更され、さまざまな情報を収集する必要がある場合など、一筋縄にはいかないことがあります。そのため、通常のスクレイピング方法では、常に最新の情報を取得してデータを正確に抽出することが困難になります。しかし、ウェブスクレイピングに人工知能 (AI) を使用すると、このプロセスをはるかに簡単かつ正確に行うことができます。
2021 年だけでも、250 京バイト (25 億ギガバイト) のデータが作成されました。これらのデータのほとんどはすぐには使用できず、分析やビジネス上の意思決定に使用するには、インターネットからデータをスクレイピングする必要があります。この目的には従来のウェブスクレイピング方法を使用できますが、より高度な人工知能 (AI) ウェブスクレイピングツールも使用できます。
AI ウェブスクレイピングは、機械学習 (ML) 技術を使用してウェブサイトからデータを抽出します。これは、動的なウェブサイトや高度なスクレイピング防止テクノロジーを使用しているウェブサイトをスクレイピングする場合に特に重要です。AI スクレイパーは、ウェブページのドキュメントオブジェクトモデルを分析してその構造を特定し、構造が変更された場合に自動的に調整できます。
この記事では、従来のウェブスクレイピングの制限と、AI ウェブスクレイピングがどのように役立つかについて解説します。
従来のウェブスクレイピングの仕組みと一般的な実行方法
従来のウェブスクレイピングでは、インターネットからデータを取得し、分析しやすい形式で保存します。大まかに言うと、このプロセスは、スクレイピングするウェブサイトのサーバーに HTTP 要求を送信することから始まります。サーバーがページの HTML を返したら、次のステップで返された HTML を解析し、必要なデータを抽出します。その後、スクレイピングされたデータは、ML モデルのトレーニングやデータ分析など、さまざまな目的に使用できます。
従来のウェブスクレイピングの制限
従来のウェブスクレイピングは非常に便利です。これなしでは、インターネットからデータをコピーして貼り付けるなど、非常に時間のかかる作業を手作業で行わなければなりません。しかし、従来のウェブスクレイピングは便利な反面、一定の制限もあります。
動的ウェブサイトに適応できない
ウェブサイトをスクレイピングしていると、動的コンテンツを含むウェブサイトに出くわすことがよくあります。このようなウェブサイトでは、AJAX を使用してウェブページのコンテンツを動的に更新しています。つまり、ウェブページが再読み込みされずに変更されます。しかし、ウェブスクレイピングは HTTP 要求をサーバーに送信し、返された HTML をダウンロードして行われるため、動的に更新されるコンテンツはこの HTML には含まれておらず、スクレイピングが困難になります。
動的コンテンツは、読み込み速度が向上し、よりパーソナライズされた推奨情報を利用できるため、ユーザーにとって非常に便利です。しかし、従来のウェブスクレイパーは元の HTML しか解析できず、通常 JavaScript を処理できません。そのため、クリックやログインなどのユーザーによる操作の後に表示されるコンテンツは、従来の方法ではスクレイピングできません。
複雑な構造のウェブサイトや頻繁なウェブサイトの構造の変更に対応できない
ほとんどのウェブサイトは構造が異なり、その中には非常に複雑なものもあります。そのため、他のウェブサイトや、同じウェブサイトの他のウェブページをスクレイピングするごとに、異なるコードを作成する必要があります。
さらに複雑なことに、ウェブサイトの構造は頻繁に変更される場合があります (ウェブサイトの HTML 構造やレイアウトの変更など)。ウェブサイトの構造が変更されるごとに、古いウェブスクレイパーが使えなくなる可能性が高いです。ウェブサイトの構造に比較的小さな変更が加わるだけでも、スクレイパーが機能しなくなる可能性があります。そのため、ウェブサイトの構造が変更されるたびに、ウェブスクレイパーを更新する必要があります。
データ抽出の精度が低い
通常、個人や企業がデータをスクレイピングするのは、そのデータに使用目的があるためです。しかし、データを実際に活用するには、正確で信頼できるものでなければなりません。
データの正確性を確保する方法の 1 つは、適切なツールを使用することです。このようなツールは正確に設計し、定期的に更新および保守を行う必要があります。ウェブサイトの構造が少しでも変更されると、抽出されるデータの精度に影響が出たり、スクレイパーが完全に機能しなくなったりする可能性があるため、従来のウェブスクレイピングツールではこれを実現するのが難しい場合があります。
適切なツールの選択は、データの正確性を確保するうえでほんの一部にすぎません。データソースが信頼でき、データが検証されていることを確認する必要もあります。
限られたスケーラビリティと柔軟性
従来のウェブスクレイピングは、小規模なら比較的簡単に実装できます。これは、従来のウェブスクレイピングに関する問題のほとんどが、小規模の場合それほど支障をきたさないためです。また、ウェブサイトの構造が変更された場合にも、小規模なスクレイパーなら簡単に適応させることができます。
しかし、用途によって大量のデータをスクレイピングする必要がある場合や、複数のウェブサイトをスクレイピングする必要がある場合、従来のウェブスクレイパーで対応するには規模が大きすぎる可能性があります。
高度なスクレイピング防止テクノロジーに対処できない
Amazon や Google などのウェブサイトは、非常によくスクレイピングの対象になります。これにより不要なトラフィックが発生し、サーバーに過負荷がかかる可能性があります。そのため、多くのウェブサイトでは、IP ブロッキング、CAPTCHA、レート制限、ハニーポットトラップなど、ウェブスクレイピングを防ぐためのさまざまなメカニズムを実装しています。このようなスクレイピング防止テクノロジーは、ウェブスクレイピングの手法が高度になるにつれ、ますます洗練されています。従来のウェブスクレイピングツールには、通常このような高度なメカニズムに自動的に対処する機能はありません。
AI ウェブスクレイピングがどのように役立つか
AI スクレイピングには、ウェブページをスクレイピングする従来の方法に比べて多くのメリットがあります。これにより、動的なウェブサイトや頻繁に変更されるウェブサイト、高度なスクレイピング防止メカニズムを使用しているウェブサイトに、より効果的に対応できます。
動的コンテンツへの適応
従来のウェブスクレイパーとは異なり、AI 搭載のウェブスクレイピングツールは、スクレイピングするウェブページの構造に動的に適応できる可能性があります。ウェブページのドキュメントオブジェクトモデルを分析することで、AI スクレイパーは自動的に構造を特定できます。
AI およびアダプティブスクレイパーは、ウェブブラウザに表示されるとおりにウェブページを見ることができます。これは、コンピュータービジョンと画像認識用に特別に設計された畳み込みニューラルネットワークなどの、ディープラーニングモデルにより実現されています。つまり、AI スクレイパーはウェブページの基礎となる HTML に頼る必要がなく、代わりにウェブページを視覚的に分析できます。
頻繁に構造が変更されるウェブサイトへの対応
AI スクレイパーは、ウェブサイトの変更に自動的に適応できるため、頻繁に構造が変更されるウェブサイトをスクレイピングする場合にも有効です。
スケーラビリティの向上
さらに、ウェブスクレイピングに AI を使用すると、ML を活用し自動化が可能になり、プロセスのスケーラビリティが向上します。このような自動化により、AI スクレイパーは、たとえ複数のソースやウェブサイトからのものであっても、大量のデータをスクレイピングできます。これは、ビッグデータや大規模なデータセットを扱う場合に特に重要です。たとえば、ML モデルをトレーニングする場合、そのモデルが実際に役立つようになるまでには通常大量のデータが必要になります。
高度なスクレイピング防止テクノロジーへの対処
従来のスクレイパーとは異なり、AI スクレイパーは人間の行動を模倣し、人間のブラウジング速度、クリックパターン、マウスの動きをシミュレートできます。これは、スクレイパーがスクレイピング防止メカニズムを回避するのに役立つため、重要です。
IP ブロッキングと CAPTCHA も、プロキシを使用して解決できます。たとえば、ウェブサイトを構造化データに変換できるプラットフォームの Bright Data には、ウェブサイトをスクレイピングする際に使用できるローテーションプロキシが備わっています。これらのプロキシを使用すると、要求の送信元となる IP アドレスを変更できます。これにより、1 つの IP アドレスから多くの要求が送られることがなく、対象のウェブサイトに不審なアクティビティを検出されなくなります。
効率化と高速化
AI は、複数のウェブサイトから同時にデータを抽出できるので、ウェブページからのデータ抽出プロセスも高速化します。ウェブスクレイピングに AI を使用すると、速度が速くなるだけでなく、プロセスの精度も向上します。
まとめ
従来のウェブスクレイピングは、インターネットからデータを抽出するための有効な方法であり、便利です。しかし、動的なウェブサイトに適応できない、ウェブサイトの頻繁な変更への対応が難しい、スクレイピング防止メカニズムに対処する際の効率が悪いなど、一定の制限があります。AI ウェブスクレイピングはこれらの制限の多くを克服し、動的コンテンツ、高度なスクレイピング防止技術、ウェブサイトの構造の変更に簡単に対処できます。
しかし、独自の AI ウェブスクレイパーのトレーニングは複雑で、時間のかかる作業です。幸い、このような AI ウェブスクレイパーを独自に作成する必要はありません。Bright Data には、スクレイパーがサーバーによってブロックされるのを防ぐプロキシなど、ウェブスクレイピングに欠かせないツールがいくつも用意されています。また、Bright Data の Web Unlocker を使うと、人間の行動を模倣する、CAPTCHA を解く、自動 IP ローテーションを実行する、JavaScript をレンダリングする、cookie を処理するなどの手段で、最先端のスクレイピング防止テクノロジーを備えたウェブサイトも含め、あらゆるウェブサイトのロックを解除できます。さらに、Bright Data のスクレイピングブラウザ API は、ブラウザにビルトインのウェブサイトロック解除機能を提供します。
