このブログ記事では以下の内容を学びます：
- データ抽出とは何か、なぜ今ほど重要なのか、プロセスの種類、主な課題について解説します。
- データ抽出プロバイダーに依存することで全てが容易になる理由。
- ソリューション評価時に留意すべき主要な考慮事項。
- 10種類以上の主要データ抽出ツールの包括的比較。
それでは、さっそく見ていきましょう！
TL;DR：主要データ抽出ツールの簡易比較表
概要を素早く把握するには、この要約表でトップデータ抽出ツールを即座に発見・比較：
| ツール | タイプ | インフラストラクチャ | 対応文書 | スケーラビリティ | AIデータ抽出機能 | AI 統合 | 従量課金制 | 無料トライアル | 価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bright Data | クラウドプラットフォーム + API | クラウドベース、エンタープライズグレード | ウェブデータ、構造化フィード、SERP、ソーシャルメディア、eコマース、オンラインリソース | 無制限 | ✅ | 大量 | ✅ | ✅ | 1,000件あたり1.5ドルから |
| Apache Tika | オープンソースライブラリ | 自社ホスティング | PDF、Office文書、画像、音声、動画、アーカイブ | デプロイ方法によります | ❌ | ❌ | ❌ | — | 無料 |
| Extracta LABS | クラウドAIプラットフォーム | クラウドベース | PDF、画像、請求書、契約書、履歴書 | 限定 | ✅ | 少ない | ✅ | ✅ | 1ページあたり0.069～0.19ドル |
| Nanonets | クラウドAIプラットフォーム | クラウドベース | 請求書、領収書、書類、IDカード、財務書類 | 限定 | ✅ | 少ない | ✅ | ✅ | 複雑な従量課金制ブロックベースの価格設定 |
| Docparser | クラウドプラットフォーム | クラウドベース | PDF、Word、画像、CSV、Excel、XML、TXT | 限定 | ✅ (オプション) | 少ない | ❌ | ✅ | 月額39～159ドル |
| DumplingAI | クラウドAPI | クラウドベース | Webページ、PDF、Word、画像、音声、動画 | 制限あり（毎分30～120リクエスト） | ✅ | 少ない | ❌ | ✅ | 月額49～299ドル |
| Firecrawl | クラウドAI API + オープンソースサーバー/SDK | クラウドベース | Webページ、PDF、DOCX | 制限あり（最大150の同時リクエスト） | ✅ | 多数 | ❌ | ✅ | 月額19～749ドル |
| Apify | サーバーレスクラウドプラットフォーム | クラウドベース | ウェブページ、PDF、画像、文書 | 限定 | サポート対象 | 多数 | ✅ (サブスクリプション型プラン + 従量課金制) | ✅ | 39～999ドル/月 |
| ScraperAPI | クラウドAPI | クラウドベース | ウェブページ | 制限あり（同時接続数20～200） | ❌ | 一部 | ❌ | ✅ | 月額49～475ドル |
| Import.io | クラウドAIプラットフォーム | クラウドベース | ウェブページ | 限定 | ✅ | 少ない | ❌ | ✅ | カスタム価格 |
| Beautiful Soup | オープンソースライブラリ | セルフホスト | HTML、XML | 使用方法によります | ❌ | ❌ | ❌ | — | 無料 |
データ抽出の始め方
まず、データ抽出ツールの実際の必要性をより深く理解するための背景知識を得ましょう。
データ抽出の意味と、今まさに重要性が高まっている理由
データ抽出とは、ファイルやウェブページなど様々なソースからデータを収集するプロセスです。目的は単にデータを取得するだけでなく、分析・保存・他システムへの統合が容易な、構造化され一貫性のある利用可能な形式に変換することにあります。
そのため、データ抽出には通常、生データを高品質なデータに変換するためのパース、クリーニング、正規化などの操作が含まれます。
データ抽出がこれまで以上に重要である理由は、現代のAIの基盤となるためです。AIや機械学習モデル、ワークフロー、パイプラインは大量のデータに依存しているからです。
確かに、一部のトレーニングシナリオでは生データで十分かもしれません。しかし同時に、モデルの微調整やRAGシステムの構築といった高度なユースケースでは、高品質で構造化されたデータが不可欠です。ここで、単純なデータ収集を超えた堅牢なデータ抽出プロセスが必須となるのです！
データ抽出タスクの種類
データ抽出は、大まかに以下のサブカテゴリに分類できます：
- ウェブスクレイピング：静的HTMLページから動的サイトのJavaScriptレンダリングコンテンツまで、ウェブサイトから構造化データを抽出します。
- PDF抽出：PDFファイルからテキスト、表、メタデータを収集します。
- 文書抽出：Word、Excel、メール、その他のオフィス文書フォーマットから構造化情報をパースし、機械可読データに変換。
- ログファイル抽出：アプリケーションログファイルをパースし、監視や分析のためのイベント、メトリクス、エラー、運用上の知見を収集します。
- レガシーシステム抽出：移行や近代化の一環として、旧式システム、独自フォーマット、廃止されたデータベースからデータを収集。
- スクリーンスクレイピング：デスクトップアプリケーションやブラウザベースアプリケーションのユーザーインターフェースから直接データを取得。
- マルチメディアデータ抽出：OCR（光学式文字認識）、音声認識、関連コンテンツ認識技術を用いて、音声、画像、動画ファイルを検索可能なテキストに変換します。
データ抽出が複雑な理由
データ抽出は入力ソースに応じて複数の課題に直面します。ウェブスクレイピングでは、動的コンテンツ、JavaScriptレンダリング、ボット対策、TLSフィンガープリンティング、レート制限、頻繁に変更されるサイト構造などの障害が頻繁に発生します。
PDFやその他の文書は、構造化されていない、フォーマットが不適切、またはOCRを必要とするテキストベースの画像を含む場合があります。ログ、レガシーシステム、マルチメディアファイルには、不整合、廃止されたフォーマット、ノイズの多いデータが含まれる可能性があります。
非構造化データやマルチメディアデータの処理には、ローカルファイルやウェブページを問わず、AIを活用したパース技術がますます活用されています。AIは精度と柔軟性を向上させますが、出力の不一致、遅延、高い計算コスト、データ検証を必要とする潜在的なエラーといった新たな課題も生じさせます。
これらは、データ抽出が単純な作業ではない主な理由の一部に過ぎません…
専用データ抽出ツールの必要性
多様なソースからのデータ抽出の難しさは、こうした課題を処理できる専門ツールの必要性を浮き彫りにします。ここでデータ抽出ツールの出番です！
データ抽出ツールとは、ソフトウェア、ライブラリ、オンラインサービスなど、特定の情報源からデータの収集、パース、構造化を自動化するあらゆるソリューションを指します。
これらのツールは、オンラインAPI、ノーコードプラットフォーム、オープンソースライブラリ、プロプライエタリソフトウェアなど、様々な形態をとります。内部では、確立されたパースアルゴリズム、機械学習モデル、AIを活用した技術、あるいはそれらの組み合わせを使用している場合があります。
データは多様な形式で、様々なソースから得られるため、抽出ツールも大きく異なります。最適な結果を得るには、複数のツールや手法を組み合わせることが推奨される場合もあります。
データ抽出ソリューションを比較する際に考慮すべき主な要素
オンラインには数多くのデータ抽出ツールが存在しますが、すべてを検討する価値があるわけではありません。最適なツールを選択するには、以下の具体的な基準で比較することが有効です：
- タイプ：クラウドソリューション、デスクトップソフトウェア、オープンソースライブラリなど
- 対応シナリオ：ウェブスクレイピング、PDFパース、マルチメディア抽出など、対応可能なデータ抽出の種類
- パース手法： 従来のパース技術、機械学習、AIを活用した手法など、ツールがデータを抽出する方法。
- インフラストラクチャ：大規模抽出プロジェクトにおける拡張性、稼働時間、成功率、総合的な信頼性。
- 技術要件：ツールを効果的に使用するために必要なスキルやその他の技術的要素。
- コンプライアンス：GDPR、CCPA、その他のデータプライバシーまたはセキュリティ規制への準拠状況。
- 価格設定：コスト構造、サブスクリプションプラン、課金モデル、無料トライアルや評価版の有無。
トップ10+データ抽出ツール
現在利用可能な最高のデータ抽出ツール10選以上を厳選したリストをご紹介します。これらのツールは前述の基準に基づき厳選・ランク付けされています。
1. Bright Data
Bright Dataはプロキシプロバイダーとして始まり、主要なウェブデータプラットフォームへと進化しました。トップクラスのデータ抽出ツールの中でも、エンタープライズグレードで拡張性が高く、AI対応のインフラストラクチャを備えている点が際立っています。
データ抽出に関しては、Bright Dataはいくつかの補完的なソリューションを提供しています。これには以下が含まれます：
- スクレイパーAPI：120以上のサイトからコンプライアンス対応の新鮮で構造化されたウェブデータを抽出。自動スケーリングと成果課金制を採用。各サイト固有のAPIは、API経由または組み込みのノーコードインターフェースで利用可能。
- Browser API: 自動プロキシローテーション、CAPTCHAの解決、完全なJavaScriptレンダリングを備えたフルマネージドブラウザ上でPuppeteer、Selenium、Playwrightスクリプトを実行。複雑なスクレイピング、ウェブ自動化、データ抽出ワークフローをインフラ構築不要で実現。
- アンロックAPI: ブロック、CAPTCHA、ボット対策のバイパスを自動化し、大規模で一貫したデータ収集を実現。あらゆるウェブページへの信頼性の高いアクセスを保証します。プロキシ管理、ボット対策チャレンジ、JavaScript多用ページの処理に対応し、生のHTML、AI抽出によるJSON形式のデータ、またはLLM対応のMarkdown出力を返します。
- SERP API: Google、Bing、Yandexなどから抽出された、地域ターゲティングされたリアルタイムの検索エンジン結果を提供します。
注：すぐに使用可能なデータが主な目的の場合、Bright Dataのデータセットマーケットプレイスでは、120以上の人気ドメインから事前収集・検証済みで継続的に更新されるデータを提供しています。データセットはJSON、CSVなどの形式で利用可能で、AI、機械学習、RAGシステム、ビジネスインテリジェンスワークフローに活用できます。
Bright Dataの全ソリューションは、1億5000万以上のプロキシIP、高度なボット対策技術、99.99%の稼働率と成功率を備えた堅牢な完全クラウド型プラットフォーム上に構築されています。これらの要素が相まって、Bright Dataは間違いなく最高のウェブデータ抽出ツールとしての地位を確立しています。
➡️最適な用途：エンタープライズグレードのデータ抽出とAI統合。
タイプ:
- クラウドベースのエンタープライズ向けウェブデータプラットフォーム。ウェブアンロック機能、直接データフィード、AI搭載スクレイパー、ノーコードスクレイピングソリューションなどを提供。
- ノーコードスクレイピングソリューションとスクレイピングAPIの両方をサポート。
- 企業利用向けの完全管理型スクレイピングサービスも提供。
対応シナリオ：
- あらゆるウェブサイトからのデータ抽出のためのウェブスクレイピングおよびウェブクローリング。
- データパイプライン、AIエージェント、機械学習ワークフロー、RAGシステムへの統合のための構造化データフィード。
- 代表的なユースケース：ウェブサイトコンテンツのクロール、SERPデータ収集、ソーシャルメディアスクレイピング、EC商品・価格データ、不動産データ、AIアプリケーション向けデータフィード、小売・市場インテリジェンス、リードジェネレーション、ウェブパフォーマンス監視など。
パース方法：
- APIベースのウェブスクレイピングによる自動化・スケジュール化されたデータ収集（ボット対策回避のためのWeb Unlockerを含む）。
- 数十の既知プラットフォーム（Amazon、Yahoo Finance、LinkedIn、Instagramなど）からの構造化データフィードに対応した組み込みパース手法。
- 結果はAI対応JSON、生HTML、またはLLM最適化Markdown形式で返却可能。
- AIを活用したスクレイピングオプション（自己修復型スクレイピングパイプラインのサポートを含む）。
- JSON、NDJSON、CSVなど、幅広いプラットフォーム向けの構造化出力形式をサポート。
インフラストラクチャ:
- 信頼性の高いデータ抽出のための99.99%稼働率。
- 高スケーラビリティを実現し、一括スクレイピングをサポート（1リクエストあたり最大5,000URL）。
- 高度なブロック回避メカニズム（CAPTCHAの解決、IPローテーション、ユーザーエージェントローテーション、カスタムヘッダーを含む）。
- 195カ国をカバーする1億5000万以上のプロキシIPへのアクセスを提供。
- 全ユーザー向け標準SLAと企業向けカスタムSLAを提供。
- APIスクレイピングの成功率99.99%。
- AIアプリケーションおよびCRMエンリッチメントワークフローをサポート。
- 数百のプラットフォームとの連携：AIソリューション（LangChain、CrewAI、Dify、LlamaIndexなど）、自動化プラットフォーム（Zapier、n8n、Makeなど）、およびAWS Bedrock、Aur AI Foundry、IBM WatsonXなどのエンタープライズAIプラットフォーム。
- データ専門家による専任チームによる24時間365日のグローバルサポートを提供。
技術要件：
- 最小限のコーディングで実現するAPIベースのスクラッピング。cURL、JavaScript、Python、C#など多言語対応のイベントとコードスニペットを数百種類提供し、詳細なドキュメントを完備。
- Python、JavaScriptなどでの公式SDKを提供し、容易な統合を実現。
- ウェブプラットフォーム経由で直接操作可能な、シンプルなノーコードインターフェースによるプラグアンドプレイ型スクレイピング。
- AIエージェントやワークフローへの統合を簡素化するMCPサーバーを提供。
コンプライアンス:
- GDPRに完全準拠。
- CCPAに完全準拠。
- データは公開情報源からのみ倫理的に取得されます。
- ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR Level 1の認証を取得。
価格:
- 無料トライアルあり。
- 料金は選択した製品によって異なり、各製品には従量課金オプションとサブスクリプションプランが含まれます：
- Unlocker API: 1k件の結果あたり1.50ドルから。
- Browser API: 8ドル/GBから。
- SERP API: 1,000件あたり1.50ドルから。
- スクレイパー API：1,000レコードあたり1.50ドルから。
2. Apache Tika
Apache Tikaは、コンテンツ分析とデータ抽出のためのオープンソースJavaツールキットです。PDF、Office文書、画像など、1,000種類以上のファイル形式からテキストやメタデータを検出・抽出できます。TikaはJavaライブラリ、コマンドラインツール、またはREST APIを備えたスタンドアロンサーバーとして動作し、インデックス作成、分析、情報管理のためのOCRや複雑な文書処理をサポートします。
➡️最適用途: オープンソース、セルフホスト型、マルチドキュメント対応、非AIベースのデータ抽出サーバーの構築。
タイプ:
- オープンソースのJavaベースコンテンツ分析ツールキット。
- コマンドラインツールとしても利用可能。
tika-server経由でREST APIを備えたスタンドアロンサーバーとしても利用可能。
対応シナリオ:
- PDF、Word、Excel、PowerPoint、メール、画像、音声、動画、アーカイブファイルなど1,000以上のファイル形式からのテキストおよびメタデータ抽出。
- 埋め込み文書や添付ファイルのパース。
- スキャン文書や画像ベースの文書からのOCRベースのテキスト抽出。
パース方法:
- 既存ライブラリ（例: Apache PDFBox、POIなど）を基盤としたルールベースおよびフォーマット固有のパーサー。
- MIMEタイプ検出とメタデータ抽出。
- Tesseractエンジンとの統合によるOCR。
- オプション（非LLMベース）のNLPおよび言語検出モジュール。
インフラストラクチャ:
- デプロイとスケーリングはお客様自身で管理。
- セルフホスト型APIインフラストラクチャ。つまり、スケーラビリティと信頼性はお客様のデプロイメントとリソース配分に依存します。
技術要件:
- 中級から上級レベルの技術スキルが必要です。
- ライブラリ統合にはJava知識が推奨されます。
tika-server経由でのREST API利用は可能ですが、設定と運用は開発者管理のままです。
コンプライアンス:
- コンプライアンスはApache Tikaの利用方法に依存します。
価格:
- Apache 2.0ライセンスに基づく無料かつオープンソース。
3. Extracta LABS
Extracta LABSは、非構造化文書から構造化データを自動抽出するクラウドベースのAI搭載データ抽出プラットフォームおよびAPIサービスです。PDF、スキャン文書、画像、および請求書、契約書、履歴書などの一般的なビジネスファイルに対応しています。
➡️最適用途: PDF、画像、ビジネスファイルからのAI駆動型文書データ抽出。
タイプ:
- APIアクセス可能なクラウドベースのAIプラットフォーム。
対応シナリオ:
- 請求書、履歴書、契約書、名刺、領収書、銀行明細書、発注書、船荷証券、電子メール、スキャン画像、PDF、テキストなど、幅広い文書タイプからのデータ抽出。
パース手法:
- AIおよび機械学習
- OCR
インフラストラクチャ:
- 完全にホストされたAPIインフラストラクチャ。
- 一部のAPIでは、連続した呼び出しの間に2秒間の遅延が必要です。
- 複数の文書を同時にバッチ処理するオプション。
技術要件:
- 基本的な技術スキルがあれば、簡単なAPI呼び出しが可能です。
- 抽出フィールドはウェブインターフェースまたはAPI経由で簡単に定義可能。
コンプライアンス:
- GDPR準拠。
- ISO 27001認証を取得しています。
- 抽出されたデータはトレーニング目的で使用されることはありません。
価格:
- 最大50ページまで無料トライアル利用可能。
- 処理ページ数に応じた料金体系：
- サブスクリプションプランは1ページあたり0.19ドルから0.069ドルまで。
- 従量課金プランは月額13.30ドルから3,105ドルまで。
4. Nanonets
Nanonetsは、OCRとAIを活用して非構造化文書（請求書、領収書、フォーム、契約書など）を構造化データに変換するAI駆動型データ抽出プラットフォームです。APIが付属しており、データ抽出、照合、フォーマット、ERPやSalesforceなどのシステムへのエクスポートといったブロックを連鎖させることで自動ワークフローを作成できます。
➡️最適用途：請求書・領収書・フォームからの構造化データ自動抽出
タイプ：ノーコードインターフェースとAPIアクセスを備えたクラウドベースのAIプラットフォーム（文書自動化向け）。
対応シナリオ：
- 請求書、領収書、発注書、船荷証券、パスポート、身分証明書、銀行取引明細書、その他ビジネス文書のデータ抽出。
- 買掛金管理、財務照合、請求処理、文書承認、サプライチェーン業務のワークフロー自動化。
パース方法：
- AIによる抽出。
- スキャン文書や画像ベースの文書における40以上の言語に対応したOCRによる文字認識。
インフラストラクチャ：
- 10億件以上の文書を処理した完全ホスト型インフラ。
- バッチ処理をサポートし、メール、クラウドストレージ、ERP、CRMシステム（Salesforce、HubSpot、Airtable）との連携が可能。
技術要件：
- ノーコードワークフローの設定に必要な技術スキルは最小限（事前定義済みテンプレート利用可）。
- APIアクセスには開発者レベルのスキルが必要です。
コンプライアンス：
- GDPR準拠。
- SLA、HIPAA準拠、SOC 2認証はエンタープライズ顧客のみに保証されます。
価格:
- 200ドル相当のクレジット付き無料トライアル
- ブロックベースの従量課金プラン。
5. Docparser
Docparserは、PDF、Word文書、画像などのファイルをExcel、CSV、JSONなどの構造化形式に変換するクラウドベースのデータ抽出ツールです。AIをサポートしたノーコードインターフェースで抽出ルールを定義し、表、請求書、契約書などの重要情報を取得します。収集したデータはエクスポートしたり、Google Sheets、Salesforce、Zapierなどのアプリケーションと統合できます。
➡️最適な用途：ビジネスワークフロー向けPDF・Word文書・画像からのノーコード抽出。
タイプ:
- クラウドベースのブラウザインターフェースによる文書パースプラットフォーム（APIアクセス対応）。
対応シナリオ:
- Word、PDF、CSV、XLS、TXT、XML、画像ファイルからの抽出。
- 対応文書タイプ：請求書、発注書、販売注文書、出荷・納品書、契約書・合意書、人事書類・申請書、製品カタログ、銀行明細書、その他カスタムフォーム。
- Excel、CSV、JSON、XML、Googleスプレッドシートへのエクスポート、またはZapier、Workato、Microsoft Power Automate経由で100以上のクラウドアプリとの連携が可能。
パース方法：
- 関心領域を選択するゾーンOCR。
- アンカーキーワードを用いた高度なパターン認識。
- カスタムルール作成（ドラッグ＆ドロップ式ビジュアルルールビルダー経由）。
- AI搭載エンジンによる高度な抽出機能。
- 表抽出、チェックボックス/ラジオボタン認識、バーコード＆QRコードスキャン、スキャン画像の前処理（歪み補正、アーティファクト除去）。
インフラストラクチャ：
- 完全ホスト型クラウドプラットフォーム。
- バッチ処理とマルチレイアウト文書に対応。
- 文書の保存期間はプランによって異なります（基本プランでは約90日間、上位プランでは保存期間の延長が可能です）。
技術要件：
- ビジュアルルールビルダーにより、ほとんどのワークフローでコーディング不要。
- API統合と自動化には基本的な技術スキルが必要です。
- カスタムパースルールとテンプレートの定義が可能。
コンプライアンス:
- データは保持期間終了後に自動的に削除されます（延長保持を購入した場合を除く）。
- セキュリティ機能にはSSO、2段階認証、チーム単位のアクセス制御が含まれます。
価格:
- 14日間の無料トライアル。
- サブスクリプションプラン：
- スターター: 100パースングクレジットで月額39ドル
- プロフェッショナル: 月額39ドル（250パースクレジット）
- ビジネス: 月額159ドル（1,000パースングクレジット）
- 価格とクレジットが段階的に増加するカスタマイズ可能な月額サブスクリプションプラン。
- 企業向けカスタムプラン。
6. DumplingAI
Dumpling AIはデータ抽出・自動化プラットフォームです。ウェブページ、ソーシャルプラットフォーム、文書、マルチメディアソースから構造化データを収集するためのAPIとノーコードツールを提供。非構造化データをAIシステムや自動ワークフローで活用可能な入力に変換することに重点を置き、MakeやZapierなどのツールとの連携を実現。
➡️最適用途: ウェブ、文書、画像、音声、動画からのマルチソースデータ抽出。
タイプ:
- 外部連携、AIエージェント、自動化向けに構築されたクラウドベースのAPIファースト型データ抽出プラットフォーム。
対応シナリオ:
- ウェブスクレイピングおよびウェブサイトクロール。
- PDF、Wordファイル、その他フォーマットからの文書抽出。
- 画像OCRおよび画像分析。
- 音声文字起こしと動画コンテンツ抽出。
パース手法:
- 従来のウェブスクレイピングおよびクローリング技術。
- カスタムスキーマを用いたAI駆動型データ抽出。
- 画像およびスキャン文書向けOCR。
- 音声・動画コンテンツ向けのメディア固有抽出。
インフラストラクチャ:
- 完全管理型、本番環境対応のAPIインフラストラクチャ。
- 成功率向上のためのマルチプロバイダーによるカスケード冗長化。
- 組み込みリトライ機能と構造化出力のサポート。
- レート制限はプランに応じて毎分30～120リクエスト。
- 自動化ワークフローのためのMake、Zapier、n8nとのネイティブ連携。
技術要件：
- REST APIを統合するための初級～中級レベルの技術スキルが必要です。
- PythonおよびNode.js向けのSDKサポートによる迅速なセットアップ。
- n8n、Make、Zapierなどのノーコード／自動化ツールとのネイティブ連携。
- 直感的なウェブベースのAIエージェントビルダー（内部開発）＋MCPサポート。
コンプライアンス: 非公開。
価格設定：
- 無料トライアル（250クレジット付き）を提供。
- クレジット制のサブスクリプション料金：
- スターター：月額49ドル（10万クレジット）
- プロ：月額149ドル（30万クレジット）
- ビジネスプラン：月額299ドルで80万クレジット。
7. Firecrawl
FirecrawlはAI搭載のウェブデータプラットフォームで、ウェブサイトをJSONやMarkdownなどの構造化されLLM対応の形式に変換するAPIを提供します。オープンソースのコアにより自己デプロイが可能で、プレミアムクラウドエンドポイントはオープンソースSDK経由で簡単にアクセスできます。 これらのAPIは、JavaScript多用ページや保護されたページ、メディアパース、プロキシ管理、レート制限を処理します。これにより、保護されたリソースを含むオンライン文書やウェブサイトからのコンテンツ抽出が可能になります。
➡️最適な用途: 構造が頻繁に変化するウェブサイトや文書を中心に、様々な文書からの迅速なデータ抽出。
タイプ:
- オープンソース特性を備えたクラウドベースのAIウェブスクレイピング・クローリングAPIソリューション。
対応シナリオ:
- 公開ウェブサイトのウェブスクレイピングとクローリング（JavaScript多用ページや保護されたページを含む）。
- オンラインPDF・DOCX文書からのメディア及び文書パース。
パース方法:
- 構造化されたJSON形式での選択的コンテンツ抽出。
- 結果をMarkdown形式、スクリーンショット、または生のHTMLで受け取るオプション。
インフラストラクチャ：
- プランに基づく同時実行制限付き完全ホスト型API（最大150同時リクエスト）。
- レート制限、プロキシローテーション、リクエストオーケストレーションを自動処理。
- ウェブの約96%をカバー。
- 高速な応答が可能（1ページあたり1秒未満も実現）。
技術要件:
- PythonおよびNode.jsの公式SDKによる簡素化された統合、RustおよびGo向けのコミュニティサポートSDKを提供。
- LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Dify、LangFlowなどのAIフレームワークとの連携が可能です。
- SDKの統合にはプログラミングスキルが必要です。
- オープンソース版のソリューションを自社ホスティングしスケーリングするには高度なDevOpsスキルが必要です。
コンプライアンス:
- SOC 2 Type II準拠。
価格:
- 無料プラン：500クレジット（1回限り）、同時リクエスト数2件。
- サブスクリプションプラン：
- Hobby: 月額19ドル（月間3,000クレジット、同時リクエスト5件）
- スタンダード: 月額99ドル（10万クレジット/月、同時リクエスト50件）
- Growth: 月額399ドル（50万クレジット/月、同時リクエスト数100）
- 高ボリューム利用向け有料プラン:
- スケールプラン：月額749ドル（100万クレジット、同時リクエスト数150件）
- エンタープライズ: カスタム価格設定。
8. Apify
Apifyは、ウェブスクレイピングと自動化のためのフルスタックプラットフォームであり、「アクター」と呼ばれるツールの構築、実行、共有を可能にします。これらのサーバーレスプログラムは、ウェブスクレイピングによるウェブサイトからのデータ収集や、AIを利用したドキュメントからのデータ収集が可能です。また、AIアプリケーションにおける自動化されたワークフローや統合もサポートしています。
➡️最適な用途：カスタムWebデータ抽出ソリューションのデプロイと管理。
タイプ:
- APIアクセスと豊富な事前構築済みアクター市場を備えたサーバーレスウェブスクレイピング・自動化プラットフォーム。
対応シナリオ:
- あらゆるウェブサイトやウェブアプリからのウェブスクレイピング（JavaScript多用サイトや保護されたサイトを含む）。
- PDF、画像、その他の文書タイプに対応したAI搭載専用アクターによる文書処理。
パース方法:
- 選択したアクターに応じて：
- 既知のHTMLパーサーまたはブラウザ自動化ツールを使用したWebコンテンツ抽出。
- 下流の言語モデル向けにAI最適化された出力データクリーニング。
- OCRおよびPDF処理、その他の抽出メカニズム。
インフラストラクチャ:
- 完全クラウドホスティング、スケーラブルなアクター実行、および高ボリュームジョブ向けの自動スケーリング。
- ローテーションプロキシとボット検出回避機能（アンチCAPTCHA、フィンガープリンティングなど）を内蔵。
- 結果の永続的保存、簡単なエクスポートとAPIによる取得。
- 直感的なウェブベースインターフェースによるアクターの実行・管理。
技術要件:
- カスタムアクター構築に必要なコーディングスキル（JavaScript/TypeScript または Python）。
- APIとスケジューリングに関する知識（Actorsをプログラムで実行するため）。
- 事前構築済みアクターにより非開発者の参入障壁を低減。
コンプライアンス:
- GDPR準拠。
価格体系:
- 従量課金制のコンピューティングユニット + サブスクリプションベースのプラン:
- 無料プラン: Apifyストアまたは独自アクターに5ドル分利用可能 + コンピュートユニットあたり0.3ドル。
- スターター: 月額39ドル + コンピューティングユニットあたり0.3ドル。
- スケール: 月額199ドル + コンピューティングユニットあたり0.25ドル。
- ビジネス: 月額999ドル + コンピューティングユニットあたり0.2ドル
- エンタープライズ: カスタム価格。
9. ScraperAPI
ScraperAPIは、大規模なウェブスクレイピングを可能にするクラウドベースのデータ抽出ツールです。ユーザーはAPIにリクエストを送信すると、ボット対策の保護機能を管理し、JavaScriptを実行し、公開ウェブサイトから構造化されたデータをJSON形式で返します。市場調査、価格監視、SEO分析などのアプリケーションをサポートしています。これらの側面により、年間で最も人気のあるウェブスクレイピングツールのリストにも含まれています。
➡️最適用途: シンプルなウェブデータ抽出。
タイプ:
- ローコードワークフロー対応のクラウド型ウェブスクレイピングAPI。
- カスタムアプリケーションやパイプラインとの統合のためのAPIアクセスをサポート。
対応シナリオ:
- 数百万の公開ウェブサイトを対象としたウェブスクレイピング。
- Amazon、Google、Walmart、eBay、Etsy、Home Depot、Targetなど向け専用エンドポイント。
- ECサイト、SERP追跡、市場調査、不動産リスト、オンライン評判監視のためのデータ抽出。
パース方法：
- 構造化されたJSON出力によるHTMLパース。
インフラストラクチャ：
- 自動プロキシローテーション（50ヶ国以上で4000万以上のプロキシ）、CAPTCHAの解決、ブラウザレンダリングを備えたAPIベースのスクラッピング。
- 大規模リクエスト向けの非同期スクレイピングをサポート。
- スケーラビリティと信頼性の高いインフラストラクチャを考慮したアーキテクチャ。
- AIエージェントフレームワークとの連携をサポート（例：LangChainを用いたエージェント構築）。
- プランに応じて20～200スレッドの同時実行制限あり
技術要件：
- 基本的なスクレイピングAPI呼び出しに必要な技術スキルは最小限。
- プログラミング不要の自動スクレイピングを実現するローコードワークフローをサポート。
コンプライアンス:
- GDPR準拠。
- CCPA準拠。
価格:
- 5,000 APIクレジット付き7日間無料トライアル。
- サブスクリプションプラン：
- Hobby: 月額49ドル（10万APIクレジット）
- スタートアップ: 月額149ドル（100万APIクレジット）
- ビジネス: 月額299ドル（300万APIクレジット）
- スケーリング：500万 API クレジットで月額 475 ドル。
- エンタープライズ: 500万以上のAPIクレジットと200以上のスレッドに対応したカスタム価格。
10. Import.io
Import.ioは、AIによるセルフサービスソリューションと管理型データ収集サービスの両方を提供するウェブデータ抽出プラットフォームです。ウェブプラットフォームでは、ポイントアンドクリックインターフェースでスクレイピングロジックを定義でき、AIが抽出データを希望の出力形式に変換します。GDPRおよびCCPA準拠の機密情報処理を備えたスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。
➡️最適な用途: 非技術ユーザー向けのWebデータ抽出。
タイプ:
- AI搭載のウェブデータ抽出・インテリジェンスプラットフォーム。
- 完全管理型のウェブスクレイピングサービス。
対応シナリオ：
- 公開サイトおよび保護されたウェブサイトのウェブスクレイピング（ECサイト、マーケットプレイス、ニュースサイトなど）。
パース方法:
- 自己修復型パイプラインによるAIネイティブ抽出。
- カスタムCSSセレクタやXPathルールの記述が可能。
- JSONまたはその他の形式での構造化出力。
インフラストラクチャ：
- 10年以上の実績に基づくエンタープライズグレードの稼働率と信頼性。
- 大規模なウェブデータ抽出に対応したスケーラブルなパイプライン。
- ウェブ変更、破損したセレクター、動的ページの継続的監視と自動処理。
技術要件:
- 技術スキルが不要なユーザー向けに、ノーコードのセルフサービスインターフェースを提供。AIによる自己修復機能を備えたポイントアンドクリック方式のブラウザインターフェースで、ウェブスクレイパーを直接定義可能。
- マネージドスクレイピングサービスの利用に技術スキルは不要。
- スクレイピングされたデータにアクセスするためのAPI呼び出しには基本的な技術スキルが必要。
- 内部システムとの統合やデータパイプラインの拡張には技術的スキルが推奨される。
コンプライアンス:
- GDPR準拠。
- CCPA準拠。
- 機密データや制限付きデータの自動検出・フィルタリング（PIIマスキングを含む）。
価格設定:
- セルフサービスソリューションは無料で試用可能。
- マネージドサービス向けのカスタム価格設定（ボリューム要件に基づく）。
11. Beautiful Soup
Beautiful Soupは広く利用されているPythonライブラリであり、最も強力なHTMLパーサーの一つです。HTMLやXML文書からパースツリーを構築し、データの容易なナビゲーション、検索、抽出を可能にします。不適切なフォーマットのマークアップも効果的に処理するため、ウェブスクレイピングや構造化データ抽出の重要なツールとなっています。
Beautiful Soupウェブスクレイピングチュートリアルで実際の動作を確認できます。
➡️最適用途: PythonによるHTML/XML文書からのデータ抽出。
タイプ:
- HTMLおよびXMLをパースするためのオープンソースPythonライブラリ。
対応シナリオ:
- HTML/XML文書からの構造化データ抽出。
- 静的ウェブサイトのウェブスクレイピング。
パース方法:
lxmlなどの基盤となる低レベルHTMLパーサーを用いたツリー探索やタグ検索による従来型パース。- CSSセレクタおよび要素名・属性・テキストコンテンツを用いたノード選択をサポート。
インフラストラクチャ:
- Pythonウェブスクレイピングスクリプトへの統合方法、およびデプロイとスケーリングの方法に依存します。
技術要件:
- 中級レベルのPythonプログラミングスキルが必要です。
- 完全なウェブスクレイピング環境を構築するには、まずRequestsなどのクライアントを使用してHTTPリクエストを処理しHTMLドキュメントを取得する方法も理解する必要があります。
コンプライアンス:
- これを使用して抽出するデータの管理方法によって異なります。
価格:
- 無料かつオープンソースです。
結論
本記事では、AIの台頭に伴いデータ抽出が重要視される理由と、専門的なアプローチ方法について解説しました。最適な手法は専門のデータ抽出ツールに依存することであることが明らかになりました。
利用可能なソリューションの中で、Bright Dataがトップ選択肢として浮上しています。これは、企業レベルのデータ収集サービスにより、大規模なウェブページからのデータ抽出を可能にし、堅牢なAI統合をサポートしているためです。
Bright Dataが際立つ理由は、1億5000万のIPアドレスからなるプロキシネットワークを基盤とし、99.99%の稼働率と99.99%の成功率を実現している点にあります。24時間365日の優先サポート、カスタムJSON出力オプション、柔軟なデータ配信と組み合わせることで、ウェブデータ抽出はかつてないほど容易になりました。
今すぐBright Dataアカウントを作成し、データ抽出ソリューションをお試しください！
よくある質問
データ抽出の仕組みは？
大まかに言うと、データ抽出のプロセスは以下の通りです：
- ウェブページ、PDFファイル、Word文書などのソースへのアクセス
- 従来のパース手法、パターンマッチング、またはAIを活用した技術を用いてコンテンツをパースし、関連情報を特定します。
- データを構造化され一貫性のある形式に変換するため、クリーニングと正規化を行う。
最後に、抽出されたデータの真実性、正確性、信頼性を確保するための品質チェックを実施します。
データ抽出ツールはウェブサイトに適用できますか？
はい、この場合はウェブスクレイピングと呼ばれます。自動化されたツールがウェブページをナビゲートし、関連するDOM要素を特定してそこからコンテンツを抽出するという考え方です。効果的に機能させるためには、ウェブスクレイピングツールはボット対策も処理し、IPローテーションのためのプロキシと統合する必要があります。
データ抽出ツールの構築方法は？
データ抽出ツールの構築は、対象ソースに大きく依存します。一般的に、Pythonなどのプログラミング言語と、ウェブスクレイピング、文書パース、OCR用のライブラリを使用できます。より複雑または非構造化ソースの場合は、ローカルまたはオンラインのAIモデルやLLMとの統合が必要になる場合があります。
