ウェブスクレイピングのロードマップに関するこの記事で、あなたは学ぶことができます：
- ウェブからのデータ抽出について知っておくべきこと。
- ウェブスクレイパーを構築するために必要なリソースとツール。
- 静的なサイトと動的なサイトの両方で、これらのステップをどのように実装できるか。
- 効果的なウェブスクレイピングのための最も適切なベストプラクティス。
さあ、始めましょう！
ウェブスクレイピング入門
ウェブスクレイピングのロードマップの最初のステップは、このテクニックが実際に何を含むのか、どのような場合に使用できるのか、そしてハイレベルなソリューションを理解することです。
定義
ウェブスクレイピングとは、ウェブページからデータを抽出するプロセスである。手動で行うこともできますが、通常はウェブスクレイパーまたはウェブスクレイピングボットと呼ばれる自動化スクリプトを作成し、そのスクレイパーがタスクを実行します。
そして、収集したデータは通常、CSVやJSONのような構造化フォーマットにエクスポートされるか、データベースに保存されます。これにより、分析、処理、他のアプリケーションでの使用が容易になります。
ウェブスクレイパーの種類
ウェブスクレイパー、ウェブスクレイピングボット、ウェブスクレイピングスクリプト、ソリューション、ツールは、いくつかの側面から分類することができる。最も重要なカテゴリーは以下の通り：
- アクセス方法：
- クラウドベース：クラウドベース：ウェブスクレイパーは、一般的にウェブアプリケーションを介して設定され、クラウド上で実行され、サポートされているストレージソリューション（例えば、AWS S3、Google Cloudなど）に抽出されたデータを送信する。
- デスクトップ・アプリケーション：マシンにローカルにインストールされ、スクレイピングタスクを作成またはスケジュールするためのUIを提供するツール。
- APIベース：他のアプリケーション、ライブラリ、AIエージェントビルダー、またはZapier、Make、n8nのような自動化プラットフォームに統合されたソリューション。
- 性質
- オープンソース：オープンソースのウェブスクレイピングライブラリで構築されており、Python、JavaScript、PHP、またはC#で構築されている可能性が高い。
- 商用：スケーラビリティ、アンチボットバイパス、CAPTCHAの解決、プロキシ統合によるIPローテーションなどのプレミアム機能を備えた有料ソリューション。
- 価格：
- 無料：通常、プロキシやCAPTCHAソルバーのようなサードパーティ製ソリューションに依存しないオープンソースツール。
- 有料：完全に商用ソリューション、またはオープンソースツールとプレミアムプロキシ、CAPTCHAソルバー、リモートブラウザを統合したハイブリッドモデル。
- 経験レベル
- カスタムコード：ウェブスクレイピングライブラリを使用して開発者が手動で構築し、スクリプトまたはアプリケーションに統合。
- ノーコード：使いやすいインターフェースを介してスクレイピング機能を提供し、非技術系ユーザーに最適。
- データパースアプローチ：
- 手動：予測可能な構造を持つウェブページから、カスタムルールを使用してデータを抽出する。
- AIベース：AIを使用して、ウェブサイトの構造に関係なくデータをパースするが、幻覚や不正確な結果が発生する。このアプローチは「AIウェブスクレイピング」とも呼ばれる。
使用例
以下は、ウェブスクレイピングが違いを生み出す現実世界のシナリオです：
- 価格比較：複数の小売業者から商品価格を抽出し、最もお買い得な商品を見つけ、競合他社を監視する。例えば、Amazonの価格トラッカーを構築する方法をご覧ください。
- 市場モニタリング：トレンド、在庫状況、価格変動をリアルタイムで追跡し、迅速に対応します。
- 競合分析：競合他社の製品情報、プロモーション、SEOポジショニング、レビューを収集し、ビジネス戦略に磨きをかけます。
- リードジェネレーション：一般ユーザーの連絡先情報を自動的に収集し、ターゲットを絞った販売・マーケティングリストを作成します。
- センチメント分析：レビューやソーシャルメディアからのフィードバックを分析し、世論を測定します。
- コンテンツ収集：ニュース、記事、ブログの投稿を収集し、メディアや調査目的に利用する。
- AIのための学習データ：機械学習モデルを訓練するために、構造化されたテキスト、画像、データセットをスクレイピングする。
- RAGデータソースウェブデータを抽出し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）ワークフローやエージェント型RAGシステムに供給する。
- 製品リサーチ：仕様、レビュー、評価を収集し、製品開発に役立てる。
- イベントモニタリング：ウェブサイトの更新、発売、発表を追跡し、常に情報を得る。
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経験則として、データが必要なあらゆる業界、ビジネスプロセス、タスクでウェブスクレイピングを適用できます。その他の使用例をご覧ください。
ウェブスクレイピングボットの作り方：主なステップ
理論を理解したところで、いよいよウェブスクレイピングのロードマップに沿って旅を続けよう！
ウェブスクレイピングプロセスを構成するハイレベルなマイクロステップを分析しよう。各ステップごとに、必要なスキル、主な課題、そしてそれらを克服する方法も紹介します。
ステップ #1: ターゲットのウェブページにアクセスする
ウェブデータスクレイピングプロセスの最初のステップは、ターゲットサイトに接続し、そのコンテンツにアクセスすることです。静的なウェブサイトの場合、これは生のHTMLページを取得することを意味します。動的なウェブサイトの場合は、完全にレンダリングされたDOMにアクセスする必要があります。
出力は、HTMLソースか、パースできるようにレンダリングされたDOMです。
🤎必要なスキル：
- HTTP、特にヘッダー、クッキー、セッションの仕組みを理解していること。
- 静的なWebページと動的なWebページを区別する能力。
- プロキシサーバーとその使用法に関する知識。
- 基本的なブラウザの自動化（動的コンテンツの場合）。
⚠️ 課題：
| 課題 | 内容 | 解決策 |
|---|---|---|
| JavaScriptの実行が必要な動的ページ | コンテンツは非同期にロードされ、最初のHTMLには存在しない。 | ブラウザ自動化ツール（Puppeteer、Seleniumなど）を使用してページをレンダリングする。 |
| ブラウザのフィンガープリンティング | ボットを検出するために、サイトが固有のブラウザ特性を追跡する。 | ユーザーエージェント、画面サイズ、フォント、その他のパラメータをランダムにするか、クラウド上の実際のブラウザセッションを使用する。 |
| IP禁止または地域制限 | 特定のIPまたは地域からのリクエストをブロックします。 | レジデンシャルプロキシを使って、指定された地域の複数のIPにリクエストを分散させます。 |
| レート制限 | サイトが期間ごとのリクエスト数を制限します。 | リクエストのスロットリングやリトライを実施したり、ローテーションプロキシを使って制限にかからないようにします。 |
| CAPTCHAチャレンジ | サイトがCAPTCHAを提示することで、人間によるアクセスを確認します。 | CAPTCHAソル バーをスクレイピングプロセスに統合します。 |
| TLSフィンガープリンティング | 異常なTLS/SSLクライアントのフィンガープリントを検出します。 | cURL Impersonateのようなツールを使用して、実際のブラウザのTLSフィンガープリントを模倣する。 |
| Cloudflare や Akamai などの WAF によるボット検知 | WAF（ウェブアプリケーションファイアウォール）はトラフィックパターンを分析してボットをブロックします。 | ボット対策ソリューションをバイパスできるWeb Unlockerを統合する。 |
注：これらのシステムは、自動化されたリクエストをできるだけ早くブロックすることを目的としているため、ほとんどのアンチスクレイピング技術はここで実施されます。
ステップ#2：関心のあるHTML要素を選択する
2つ目のステップは、抽出したいデータを含むHTML要素を特定し、選択することです。ページの構造に精通し、CSSセレクタ、XPath式、またはパース・ライブラリやブラウザ自動化ツールがサポートするその他のテクニックなどの方法を使用して、パースされたDOM内の関連するノードをターゲットにすることです。
このステップの出力は、HTML要素またはノードのコレクションです。
🤎必要なスキル：
- HTMLとDOM構造の理解。
- ページ構造を検査し、分析する能力。
- CSSセレクタやXPath式に精通している。
- ウェブパースライブラリやブラウザ自動化ツールの使用経験。
⚠️ 課題：
| 課題 | 説明 | 解決策 |
|---|---|---|
| ページ間でHTML構造が動的または一貫性がない | 同じ種類のページ（例：アマゾンの商品ページ）でもHTML構造が微妙に異なる場合があり、プログラムによるノード選択が困難になる。 | 複数のページを分析し、共通のパターンを特定する。柔軟なセレクタやフォールバック・ロジックを使用し、エッジケースを優雅に処理する。 |
| 頻繁に変わるサイトレイアウト | ウェブサイトはしばしば進化し、構造を変え、スクレイピング・ロジックを壊します。 | アダプティブスクレイピングをサポートするライブラリを利用するか、柔軟なパースのためにAIのためのデータ抽出を統合する。 |
| 大規模または複雑なDOM | DOMツリーが重かったり、深く入れ子になっているパースは、解析に時間がかかり、メモリを消費します。 | 低レベル言語（lxmlなど）で書かれた高速なHTMLパーサーや、その他の最適化のヒントを採用する。 |
ステップ3：データの抽出
第三に、目的のHTMLノードが選択されたら、そこから実際のデータを抽出する必要があります。ほとんどの場合、データはノードのテキストコンテンツ内に格納されますが、ノード属性（src、href、data-*など）やネストされた子要素に格納されることもあります。
抽出後、一般に生データをクリーニングする必要があります。これには、余分なスペース、特殊文字、不整合（価格や日付の形式など）の除去が含まれます。
出力は、クリーニングされたデータフィールドのセットです。
🧠必須スキル：
- パースライブラリからのデータ抽出用APIの使用経験。
- データクリーニングと正規化技術（正規表現、文字列操作など）に精通している。
- エンコーディングと文字セットの取り扱い（UTF-8、ISO-8859-1 など）と標準データ形式（ISO 8601 など）の知識。
⚠️ 課題：
| 課題 | 説明 | 解決策 |
|---|---|---|
| 一貫性のないデータ形式 | 抽出された値（価格、日付など）は、ページによって異なる形式で表示されることがある。 | 正規表現、データパースライブラリ、またはAIを使用してデータを正規化します。 |
| 特殊文字と空白 | 抽出されたテキストには、改行やHTMLエンティティ、不要なスペースが含まれている可能性があります。 | 文字列のクリーニング技術 (strip()、replace() など) を使用して、結果をサニタイズします。 |
| データの欠落またはNULL | すべてのページに同じデータ・フィールドがあるとは限りません。 | 条件付き抽出ロジックやデフォルト値を実装して、欠落した項目を潔く処理しましょう。 |
| エンコーディングや文字セットの問題 | ページが異なるエンコーディングを使用している場合、文字化けが発生することがあります。 | エンコーディングを検出して変換し、UTF-8の正規化を適用する。 |
ステップ#4: スクレイピングしたデータをエクスポートする
4つ目の最後のステップは、抽出した情報を構造化されたフォーマットに整理することである。これには、データをオブジェクト、配列、またはカスタムクラスに集約し、CSV、JSON、またはその他のフォーマットにシリアライズすることが含まれる。また、結果を直接データベースに保存したり、クラウド・ストレージにアップロードして、さらに使用したり分析したりすることもできる。
出力はCSVやJSONファイル、またはデータベースに格納された構造化レコードです。
🤎必要なスキル
- データ直列化フォーマット（CSV、JSON、JSONLなど）の知識。
- 基本的なデータベース管理（SQL、MongoDBなど）。
- ファイル操作とクラウドストレージAPIの経験。
- データの検証とスキーマの一貫性に精通していること。
⚠️ 課題
| 課題 | 内容 | 解決策 |
|---|---|---|
| データ形式の不一致 | 抽出されたフィールドは、ページ間で欠落しているか、構造が不一致である可能性がある。 | エクスポート前にデータを検証する。スキーマを定義し、処理中に値を正規化する。 |
| 大規模なデータセット | 数百万レコードをエクスポートすると、メモリやパフォーマンスに問題が生じる可能性があります。 | データを効率的に処理するために、ストリーミングまたはバッチエクスポート技術を採用する。 |
| データのプライバシーとコンプライアンス | エクスポートされるデータには、個人情報や機密情報が含まれる場合があります。 | プライバシー規制（GDPR、CCPAなど）に準拠するため、機密データを匿名化またはフィルタリングする。 |
ウェブスクレイピングの最も一般的なアプローチ
さて、上記のステップは一般的なものであり、すべてのウェブスクレイピングのシナリオに当てはまります。しかし実際には、静的なウェブページをスクレイピングするか、動的なウェブページをスクレイピングするかによって、方法、ツール、課題は大きく異なります。
アプローチ、テクノロジー、課題の違いの完全な概要については、詳細ガイド “ウェブスクレイピングのための静的コンテンツと動的コンテンツ” をご覧ください。
ここでは、この違いはウェブスクレイピングのロードマップにおいて極めて重要なステップであるため、簡単に概要を説明します。
静的ウェブページ
静的ウェブページでは、コンテンツはサーバーから返されるHTMLドキュメントに直接埋め込まれます。この場合、単純にHTTPクライアントとHTMLパーサーを組み合わせてデータを抽出することができます。
注：静的ページにはブラウザ自動化ツールを使うこともできますが、一般的には不要です。なぜなら、ブラウザのインスタンスを制御することで、リソースの使用量と複雑さが増すだけで、静的なコンテンツには何のメリットもないからです。
⚒️ ツール：
PythonとJavaScriptの両方で静的データのパースに使えるオープンソースのウェブスクレイピングツールをいくつか紹介します：
Python：
- Python：HTTPクライアント：Python：HTTPクライアント：Requests、HTTPX、AIOHTTP、またはUrllib3
- HTMLパーサー：Beautiful SoupまたはLXML
- オールインワン・スクレイピング・フレームワークScrapy
JavaScript：
- HTTPクライアント：Axios、Node-Fetch、Fetch、またはSuperAgent
- HTMLパーサー：チェリオ
- オールインワン・スクレイピング・フレームワークCrawlee
📖さらに読む：
- ウェブスクレイピングに最適なPython HTTPクライアント
- Requests対HTTPX対AIOHTTP：どれを選ぶべきか？
- ベストHTMLパーサー：トップ7ライブラリ
- ベスト5 Python HTMLパーサー
- ベスト5 C# HTMLパーサー：詳細な比較ガイド
- PHPでHTMLをパースするには？ステップバイステップガイド
動的ウェブページ
動的なWebページでは、JavaScriptがブラウザで実行され、コンテンツをレンダリングしたり、AJAXを通して動的にデータをロードしたりします。このようなページをスクレイピングするには、ブラウザ自動化ツールを使用する必要があります。より詳しいガイダンスについては、Pythonを使った動的Webサイトのスクレイピングに関するチュートリアルを参照してください。
⚒️ ツール：
これらは動的ウェブデータをスクレイピングするための最も人気のあるオープンソースのウェブ自動化ツールです：
Python：
- Python：Selenium、Playwright、pyppeteer、Scrapy Splash
JavaScript：
- Playwright、Puppeteer、Selenium、Cypress
📖さらに読む：
ウェブスクレイピングのベストプラクティス トップ5
このロードマップの最後は、ウェブスクレイピングをより簡単かつ効果的にするためのベストプラクティス、ヒント、専門家のアドバイスを探ります。
公開データのみに絞る
ウェブ上で公開されているものだけをスクレイピングする。法律や倫理基準を遵守し、ユーザーのプライバシーやデータ保護規制を尊重するため、プライベートな情報、機密情報、ログイン保護された情報は避けましょう。
対象サイトのrobots.txtファイルを確認する
ウェブサイトのrobots.txtファイル（通常はexample.com/robots.txt）を常にチェックすること。robots.txtファイルには、サイト所有者のクロールに関する設定が記述されており、ボットによるクロールを許可または禁止するディレクトリやページが示されています。これらのディレクティブを尊重することは、倫理的なスクレイピングとブロックを避けるために不可欠です。さらに、robots.txtにはサイトマップURLへの参照が含まれている場合があり、サイトマップへのアクセスやサイトのクロールをより速く行うことができます。
リクエスト・スロットリングとディレイの実装
ターゲットとなるウェブサイトのサーバーに過負荷をかけないよう、リクエストの間にランダムな遅延を設ける。攻撃的なスクレイピングは、倫理的なスクレイピングの試みではなく、DoS（サービス拒否）攻撃とみなされる可能性があります。
現実的なHTTPヘッダーとIPローテーションを使用する
スクレイパーは、標準的なブラウザのように見えるように、実際の最新のUser-Agent文字列を使用するように設定します。大量のスクレイピングには、ローテーションするプロキシIPアドレスのプールを使用する。これにより、リクエストを分散し、単一のIPがブロックされるのを防ぎ、匿名性を維持します。
優雅にエラーを処理し、アクティビティを記録する
接続の失敗、CAPTCHA、または予期しないHTTPステータスコード（404や 429など）を管理するために、堅牢なエラー処理を使用してスクレイパーを設計します。エラーの場合、再試行のための指数関数的バックオフ戦略の実装を検討してください。さらに、パフォーマンスを簡単に監視し、問題をデバッグするために、すべてのアクティビティをログに記録しましょう。
まとめ
この記事では、ウェブスクレイピングのロードマップを構成する主なステップを見た。これに従うことで、強力なウェブスクレイパーを構築したり、より経験豊富なウェブスクレイピングのプロになるためのリソースを手に入れることができます。
ウェブデータ抽出の目標が何であれ、信頼できるパートナーの存在がすべての違いを生み出します。結局のところ、ここで強調したように、ウェブデータのスクレイピングは、スクレイピング対策、ボット対策、その他の課題のために複雑になる可能性があります。
そこで、Bright Dataは、完全な製品群を提供し、お客様をサポートします：
- プロキシサービス：プロキシ・サービス：複数のプロキシ・タイプで地域制限を回避。
- Web Unlocker API：ボット対策が施されたウェブサイトのロック解除を処理します。
- ブラウザAPI：Playwright、Selenium、Puppeteerと互換性のあるブラウザで、ロック解除機能が組み込まれています。
- クロールAPI：あらゆるドメインからのコンテンツ抽出を自動化し、ウェブサイトの完全なコンテンツをMarkdown、テキスト、HTML、またはJSONとして取得します。
- ウェブスクレイパーAPI：100以上の主要ドメインから構造化されたデータを抽出するためのAPIを事前に設定します。
- SERP API：検索エンジンの検索結果をアンロックし、主要な検索エンジンから完全なSERPデータを抽出します。
さらにBright Dataは、AIの統合、エージェント構築、すぐに使えるウェブデータセットへの直接アクセスのためのサービスを提供しています。
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よくある質問
ウェブスクレイピングのプロが持つべき主なスキルは何ですか？
ウェブスクレイピングのプロにとって最低限必要なのは、HTTPの仕組みとウェブページがブラウザでどのようにレンダリングされるかを理解していることです。また、HTML、CSS、XPathの知識もデータの検索と抽出には不可欠です。HTTPクライアントやHTMLパーサー、あるいはブラウザ自動化ツールを使ってスクレイパーを構築するには、明らかにプログラミングのスキル（一般的にはPythonやJavaScript）が必要だ。最後に、複雑なシナリオのために、CAPTCHA、プロキシ、ブラウザフィンガープリント、ボット対策について理解しておく必要がある。
ウェブスクレイピングのプロフェッショナルになるには？
ウェブデータスクレイピングの専門家としてのスキルを磨くには、ウェブセミナーに参加したり、Hackernoonのようなサイトのブログや記事を読んだり、Kaggleの研究やベンチマークをフォローしたり、YouTubeのチュートリアルを見ることを検討してください。コミュニティに参加することで、ウェブスクレイピング分野の最新のツール、テクニック、トレンドの最新情報を得ることができます。これは、急速に進化する状況の中で、あなたのスキルをシャープで適切なものに保つのに役立ちます。
最もポピュラーなウェブスクレイピング神話とは？
ウェブスクレイピングはしばしばハッキングと間違われますが、プライバシー法やウェブサイトの規約を尊重しながら公共データをスクレイピングすることは合法です。また、人々が思っているほど簡単でも完全自動でもありません。一般に信じられていることとは異なり、スクレイピングは開発者に限定されるものではなく、クリーンですぐに使えるデータを即座に提供するものでもありません。加えて、スクレイピングのオペレーションを確実にスケールさせることは、複雑でリソースを大量に必要とします。ウェブスクレイピングの神話についての記事で詳細をご覧ください。
無料のウェブスクレイピングソリューションを使うべきか、それともプレミアムなものを使うべきか？
無料のオープンソースのウェブスクレイピングライブラリは、簡単なプロジェクトや学習目的、または予算が限られている場合に便利です。しかし、通常は信頼性や機能に制限があります。プレミアムソリューションは、プロキシローテーション、CAPTCHA処理、テクニカルサポートなどの高度な機能を提供します。もしあなたのプロジェクトがスケーラビリティ、ハイパフォーマンス、または高度に保護されたウェブサイトへのアクセスを要求するなら、一般的にプレミアムツールがより良い選択です。最高のウェブスクレイピングプロバイダーを見てみましょう。
カスタムのウェブスクレイピングスクリプトを作成するべきか、コードなしのソリューションを使用するべきか？
カスタムスクレイピングスクリプトは、最大限の柔軟性、制御、最適化を保証しますが、構築と維持に多くの時間とリソースを必要とします。ノーコードのスクレイパーは、カスタマイズ性は劣るものの、デプロイが速く、非開発者に最適です。高度で大規模なプロジェクトにはカスタムスクリプトを、迅速な結果や技術的な専門知識が限られている状況にはノーコードソリューションを選択しましょう。
ウェブスクレイピングとAPI：主な違いは？
ウェブスクレイピングは、あらゆるウェブサイトから公開データを直接抽出し、完全なコントロールを提供しますが、技術的なスキルとメンテナンスが必要です。代わりにAPIは、プロバイダーが管理する構造化された信頼性の高いアクセスを直接提供するが、利用可能なデータは限定される。また、すべてのサイトが公開APIや非公開APIでデータを公開しているわけではありません。詳しくはウェブスクレイピングとAPIの比較の記事をご覧ください。
ウェブスクレイピングとスクリーンスクレイピング：違いは何ですか？
ウェブスクレイピングは、HTMLとDOM構造をパースすることによって、ウェブページから構造化されたデータを直接抽出します。対照的に、スクリーン・スクレイピングは、OCRや画像認識などの技術を使用して、ユーザーの画面に表示された視覚的なコンテンツをキャプチャします。言い換えれば、基本的なHTMLやDOMではなく、目に見えるものに焦点を当てます。
