ウェブスクレイピングは現在、インテリジェントシステムの基盤的支柱であり、リアルタイムでの学習・適応・行動を実現するインフラを提供しています。ガートナーなどの大手企業もこの動向に注目しています。
ガートナーの最新レポート「Webデータ収集ソリューションの競争環境」では、Bright DataがAI開発とビジネスインテリジェンスの両方を支えるインフラ、API、パイプライン、データセットを提供する主要プレイヤーとして認められています。ガートナーによれば、「優れたAIの創出が、現在Webデータ収集ソリューションへの関心を牽引する主要な要因となっている」とのことです。これは業界において、戦術的ツールからAIイノベーションの戦略的推進力への重要な転換点を示しています。
データそのものが答えではない。なぜなら、誤ったデータがあれば、どれほどコンピューティングに投資しても質の低い出力しか生まれないからだ。AIが静的なモデルから動的でリアルタイムなシステムへと進化するにつれ、新鮮で関連性が高く高品質なデータの必要性が最優先事項となっている。
ガートナーのレポートは、以下の重要な洞察を通じてこの見解を裏付けている：
- ウェブデータ収集ソリューションは生成AI（GenAI）の両面で価値を実証している。
- AIとGenAIは、ウェブスクレイピングデータのアクセス動機として台頭しており、そのユースケースはドメイン特化型LLMのトレーニングからエージェントの駆動まで多岐にわたる。
- ウェブはLLM向けAIのためのデータの最大の供給源であり、モデルを最新の状態に保つには継続的なクロールが不可欠である。
- カスタムデータパイプラインはAIにとって不可欠となりつつあり、リアルタイムインサイトのシームレスな統合を可能にしている。
- AIエージェントは現在、動的学習と適応を可能にするため、リアルタイムでウェブを積極的にスクレイピングしている。
現在のAI時代は、推論のためのリアルタイムデータの取得と推論が焦点です。エンドユーザーが応答を待つ中、AIシステムは適切な形式でインターネットからデータを取得し、即座にモデルへ供給する必要性が高まっています。このリアルタイム能力は、ウェブをナビゲートし情報を抽出し、レストラン予約やレポート作成などのアクションを即座に実行するAIエージェントにとって特に重要です。
過去10年にわたり構築されたBright Dataのインフラは、この変革を支えるよう設計されている。ブラウザベースのアーキテクチャとBright Data MCP（Machine Communication Protocol）などの新プロトコルにより、従来のスクレイピング手法が失敗する場合でも、AIモデルが大規模な動的ウェブサイトと対話できる。
AI競争が加速する中、差別化要因は最大のモデルやGPUの保有量だけでなく、最良のデータの所有にシフトします。ガートナーは企業が精度で競争し始めると予測しており、その基盤となるのは完全性・関連性・即時性を備えたデータです。これは当社が既に強みとし、革新を続ける領域です。
最終的には、エージェントが人間以上にウェブを閲覧するようになり、リアルタイムのウェブデータで駆動されるブラウザベースのAIエージェントが標準となるでしょう。これらのエージェントは単にウェブを読むだけでなく、それとの対話、行動の実行、自律的な結果の提供を行います。
このビジョンは既に現実となりつつあり、OpenAIのOperatorやPerplexityのAssistantといったツールが、リアルタイムのウェブデータを活用して能力を強化するAIエージェントの初期事例となっています。しかし、その多くは依然としてアクセス障壁に制限されています。そのため、動的で入力駆動型のウェブサイトをナビゲートするように設計されたBright Dataのようなインフラが極めて重要となるのです。
