--- title: "ウェブスクレイピングの合法性を評価する" slug: assessing-the-legality-of-web-scraping date: 2026-07-28T11:59:00+00:00 modified: 2026-07-28T11:59:00+00:00 permalink: https://brightdata.jp/blog/data-ethics/assessing-the-legality-of-web-scraping type: blog --- [ ブログ ](https://brightdata.jp/blog "ブログ") / [Data Ethics](https://brightdata.jp/blog/data-ethics) [Data Ethics](https://brightdata.jp/blog/data-ethics) # ウェブスクレイピングの合法性を評価する ウェブスクレイピングの合法性に関する実践ガイド：公開データ、GDPR、CCPA、著作権、利用規約、そしてBright Dataがコンプライアンスを維持する方法。 1 分読 [ ![Adam Eisler](https://media.brightdata.jp/2026/07/Adam-Eisler-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/adam-eisler) [Adam Eisler Regulatory & Compliance Counsel ](https://brightdata.com/blog/authors/adam-eisler) ![Assessing the Legality of Web Scraping](https://media.brightdata.jp/2026/07/Assessing-the-Legality-of-Web-Scraping.png) > **免責事項：**この記事は情報提供のみを目的としており、法的アドバイスではありません。すべてのお客様に対し、資格を持つ弁護士への相談を強くお勧めします。 自動ウェブデータ収集（ウェブスクレイピングとも呼ばれる）とは、手動でブラウジングするのではなく、ソフトウェアを使用してウェブサイトからデータを抽出するプロセスを指します。生成AI、市場情報、金融モデリングから学術研究やSEOまで、様々なユースケースで重要な役割を果たしています。ただし、ウェブスクレイピングの実施方法は複数あり、責任ある準拠した方法で行うことが重要です。 ウェブスクレイピングに関連する法的立場を評価するには、4つの主要な要素を評価する必要があります： - 収集されるデータの種類 - ウェブサイトの地理的な場所 - データの収集方法、および - データの使用方法 この記事では、これらの考慮事項とウェブスクレイピングをめぐる法的状況を説明し、自動データ収集というますます一般的になっている慣行を取り巻く法的状況をより深く理解していただけるよう解説します。 ### Bright Dataの法的勝訴 Bright Dataは、自動ウェブデータ収集をめぐる法的議論の最前線に立ち、MetaとXの両社に対する2つの重要な訴訟で勝訴しました。これらの法的闘争におけるBright Dataの役割は、明確な境界を定め、業界全体の利益のために公開データへのアクセス権を確保する上で重要な役割を果たしました。両訴訟において、MetaとXは、利用規約が拘束力のある契約のようなものであり、プラットフォームにアクセスした者は自動的にその条件に拘束されると主張しました。 Meta対Bright Dataの訴訟では、MetaはBright Dataが自社プラットフォームからデータを収集することで利用規約に違反していると主張しました。裁判所は、Bright Dataが公開アカウントのデータのみを収集していたこと（Metaでアカウントを作成後にのみ閲覧可能なアカウントとは対照的に）から、Metaの利用規約はログアウト状態での公開データの自動スクレイピングに適用されず、これを禁止するものでもないと判断しました。 X Corp.対Bright Dataの訴訟では、XはBright Dataのデータ収集活動が利用規約に違反すると主張しましたが、裁判所はXの主張を退け、著作権法によって先取りされるとの判決を下しました。また裁判所は、Xの利用規約をBright Dataのスクレイピングに適用した場合、著作権保護の対象とならないコンテンツを保護することになるとも判示しました。 ### 収集しているデータは何か？ データ収集を規制する法律は、まず第一にコンテンツに特化しています。言い換えれば、公開データ、ニュース記事、個人情報、または顔スキャンをスクレイピングしているかどうかによって、収集に適用される法律の種類が大きく変わります。 #### 公開されているデータですか？ Bright Dataは公開されているデータのみを収集します。最近の法的判断は、公開されたログアウト状態のウェブデータの収集が、プライベートまたは認証済みデータへのアクセスとは法的に異なることを示しています。hiQ Labs対LinkedInおよびMeta対Bright Dataなどの判決は、ログアウト状態の公開データへのアクセスが、コンピューター詐欺・不正使用防止法（CFAA）の下での不正アクセスを構成せず、アカウントベースの条件に積極的に同意していない者の契約違反にも当たらないことを確立しました。 プライバシーの枠組みは個人データの処理に法的責任を課す（ただし禁止はしない）一方で、CCPAを含む多くのプライバシー法は、その適用範囲から「公開されている情報」を明示的に除外しています。この除外規定は通常、政府記録から合法的に入手可能なデータ、または消費者によって一般公衆に合法的に提供されていると事業者が合理的に信じる根拠があるデータ、あるいは広く流通しているメディアからのデータを包含します。 #### データは著作権で保護されていますか？ 価格、製品名、気象データ、在庫水準などの純粋な事実は、一般的に著作権保護の例外となります。ほとんどの国では、著作権は事実、アイデア、プロセスではなく、オリジナルの創造的な表現のみを保護します。 一般的に著作権保護の対象外となる例： - 製品価格 - 在庫状況 - 企業名 - 短い事実の一覧 - 基本的な連絡先情報 例えば、2026年7月のGoogle対SerpApiの最新判決では、Googleの検索結果は著作権で保護されないと明確にされました。 #### フェアユースに該当しますか？ 著作権法は、テキスト、画像、音楽、ソフトウェアなどの創作物を保護し、クリエイターに使用、複製、配布の独占的権利を与えます。 米国では、フェアユースの原則が、著作権で保護されていても特定のコンテンツの使用が合法かどうかを評価するための枠組みを提供しています。フェアユースの判断は事実に大きく依存しますが、最終的には以下の4つの要素を考慮します： 1. 使用の目的と性質（「変革的」かどうか、商業的かどうかを含む）； 2. 著作権で保護された作品の性質； 3. 複製された量と重要性； 4. 原作品または許諾派生物の市場への影響。 他の法域にも類似しているが異なる原則が存在します。 #### 個人データですか？ データプライバシー法は、個人データ（個人情報とも呼ばれる）の収集、使用、共有、販売方法を規制しています。個人データは多くの場合、識別可能な個人に関連するあらゆるデータと定義されます。多くの法域では、プライバシー法は個人データの処理に対して合法的な根拠を要求し、一般的にデータを収集する当事者と受け取る当事者の両方にコンプライアンス要件を課します。個人データの収集は、適用されるデータプライバシー法および規制に準拠して行う必要があります。 #### 機密性の高い個人データですか？ プライバシー法には、「機密」とみなされる個人データに対する強化された保護が含まれています。機密個人データの定義は法域によって異なりますが、健康状態、宗教的信念、政治的所属などの属性が含まれます。このデータは通常、処理前にデータ主体からの明示的な同意が必要です。ほとんどの場合、公開されているデータには機密データは含まれておらず、Bright Dataは公開されているデータのみを収集しています！ #### 子どものデータですか？ 未成年者に関するデータは、米国のCOPPAや世界的な年齢適切なデザインコードなどの法律によって厳しく規制されています。意図せずまたは組織的に子どもの情報を収集するスクレイピングプラットフォームは、厳しいペナルティと強制削除命令に直面します。最近の規制上の焦点は、若い視聴者が多く利用するプラットフォームをスクレイピングする際に、企業が「年齢確認」またはデータフィルタリングメカニズムを実装しなければならないことを強調しています。Bright Dataは子どもに関連するデータの収集を禁止し、そのようなデータにフラグを立てて削除するための技術的措置を採用しています。 #### 生体認証データですか？ 顔認識や生体認証識別のために画像をスクレイピングすることは高リスクとみなされます。画像が公開されていても、同意なしに生体認証テンプレートを抽出することは、イリノイ州のBIPAのような特別法に違反する可能性があります。現代の法的基準では、これらのデータポイントの自動抽出は、ソースの公開可否に関わらず、即座の通知と同意要件を引き起こす「収集」として扱われるようになっています。 ### データはどこにありますか？ インターネットは国境がないように見えますが、法的権限は通常、データ主体の居住地や処理活動の具体的な場所などの要素によって決定されます。現在、公開されているウェブデータの自動収集を包括的に禁止する法律は存在しません。代わりに、各国は特定の種類のデータと、そのデータを取得するために使用される特定の活動を規制する法律のパッチワークを持っています。上記の法律の種類（著作権、プライバシー法など）の間には重要なニュアンスがあるため、法律顧問に相談することが重要です。 #### データにはヨーロッパの個人の個人データが含まれていますか？ EUは、生成AIのトレーニングを目的とした個人データのスクレイピングがGDPRの対象となり、目的制限、透明性、データ最小化などの原則への厳格な遵守が必要であることを示しています。Bright DataはGDPR準拠に完全にコミットしており、EUのデータ主体の権利を尊重するための堅牢なコンプライアンスプログラムを実施しています。 ### データはどのように収集されますか？ オンラインでデータにアクセスして収集するために使用する方法は、ユースケースのリスクと合法性に大きな影響を与えます。米国のコンピューター詐欺・不正使用防止法（CFAA）などのサイバー犯罪法は、一般的に「コンピューターシステム」への不正アクセスを禁止していますが、裁判所は公開データとプライベートデータを区別するようになっています。英国のコンピューター不正使用法など国際的にも同様の原則が存在し、不正アクセスを規制し、個人データが関与する場合はプライバシーの枠組みと重複することがあります。したがって、法的リスクはデータが公開されているか、ログインやペイウォールなどの技術的障壁の背後に制限されているかによって変わります。このような法律への準拠を確保するため、Bright Dataは一般に公開されているデータのみを収集します。 #### データはアカウントを通じてのみアクセス可能ですか？ インターネットブラウザを持つ誰でも自由にアクセスできる公開のログアウト状態のウェブデータは、適用される法律および倫理的原則（レート制限の尊重や機密データの回避など）への準拠を条件として、一般的に法的に許可されています。 逆に、ログイン済みまたはアカウントベースのスクレイピングはより高いリスクをもたらします。プラットフォームがアカウント登録を要求する場合、ユーザーは通常、スクレイピングを明示的に禁止するクリックラップ義務に入ります。これらの契約上の許可を超えること、偽造または購入したアカウントなどの欺瞞的な戦術を使用すること、または一般公衆が利用できないデータにアクセスすることは、法的リスクを高める可能性があります。 #### robots.txtについてはどうですか？ robots.txtファイルは、ウェブサイトがウェブクローラーに対してサイトのどの部分にアクセスまたはインデックスを付けることができるかを示す一連の指示です。robots.txt自体は法的に強制力がなく、法的枠組みとして意図されたものではありません。例えば、最近の訴訟において、米国の連邦裁判所は、robots.txtがデジタルミレニアム著作権法（DMCA）の下での技術的保護措置を構成しないと判断しました。なぜなら、それは「芝生に入らないでください」という看板が来訪者を芝生から遠ざけること以上に、芝生へのアクセスを効果的に制御するものではないからです（Ziff Davis, Inc.対OpenAI, Inc.）。 #### データを取得するためにプロキシネットワークを使用できますか？ ウェブデータ収集にプロキシネットワークを使用することは、公開情報を収集するための標準的な慣行です。X Corp.対Bright Dataの訴訟において、裁判所はプロキシの使用が本質的に欺瞞的ではなく、インターネットユーザーは一般的に特定のIPアドレスで自分を識別する積極的な義務を持たないと判示しました。ただし、プロキシネットワークは倫理的に調達されなければならず、これはプロキシプロバイダーが適切な[「顧客確認」（KYC）](/trustcenter/kyc)プロトコルを含む高いコンプライアンス基準を維持することを確保することを意味します。 ### データはどのように使用されますか？ ウェブスクレイピングに関連する法的リスクは、多くの場合、収集後にデータがどのように使用されるかにかかっています。高度に規制されたセクターでは、雇用、住宅、またはクレジットの意思決定に収集された個人データを使用することは、公正信用報告法（FCRA）やGDPRの自動意思決定規則などのセクター固有の法律を引き起こす可能性があります。Bright Dataは、収集するデータの倫理的な使用を促進するために、契約上および技術的措置の組み合わせを使用しています。 ### ベストプラクティスチェックリスト Bright Dataでは、データ収集の最高水準を遵守しています。すべてのユーザーが、倫理的で持続可能なデータ収集を確保するために、これらの業界をリードするベストプラクティスを採用して私たちに続くことをお勧めします。 - 公開のログアウト状態のデータを収集する。 - 法的承認なしにログイン、ペイウォール、または技術的アクセス制御の背後にあるデータをスクレイピングしない。 - 偽のアカウント作成、認証情報の悪用、または欺瞞的なアクセスを行わない。 - 常に合理的なレート制限を使用する。 - サーバー負荷や性能低下を引き起こさない。 - 必要最小限のデータのみを収集する。 - 個人データのプライバシーレビューを実施する。 - 同意なしに機密個人データを収集しない。 - 有効な削除、オプトアウト、および削除要求を尊重する。 - Bright Dataの倫理的に調達されたプロキシを使用する。 - AIトレーニングおよび規制対象ユースケースの法的リスクを再評価する。 - ベンダーのデューデリジェンスを実施する。 - 法的レビュー記録を保持する。 お問い合わせ無料トライアル![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) 目次 [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E5%90%88%E6%B3%95%E6%80%A7%E3%82%92%E8%A9%95%E4%BE%A1%E3%81%99%E3%82%8B&u=https://brightdata.jp/blog/data-ethics/assessing-the-legality-of-web-scraping) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E5%90%88%E6%B3%95%E6%80%A7%E3%82%92%E8%A9%95%E4%BE%A1%E3%81%99%E3%82%8B&url=https://brightdata.jp/blog/data-ethics/assessing-the-legality-of-web-scraping) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E5%90%88%E6%B3%95%E6%80%A7%E3%82%92%E8%A9%95%E4%BE%A1%E3%81%99%E3%82%8B&url=https://brightdata.jp/blog/data-ethics/assessing-the-legality-of-web-scraping) ## あなたは下記にもご興味がおありかもしれません [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.jp/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス Bright Data CLIをOpenHumanに統合して、AIエージェント向けの本番対応ウェブアクセスとデータ収集を実現します。 09-Sep-2026 3 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.jp/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax "MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング") [ウェブデータ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング Bright Data Web UnlockerとMiniMax M3ビジョンを組み合わせて、画像やウェブページのスクリーンショットから構造化データを抽出します。 09-Sep-2026 1 分読 ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.jp/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.jp/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### 2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング Codexをより速く、より有能にする10のCLIツール。サンドボックス内から実際のウェブアクセスを提供するBright Data CLIから始まります。 06-Sep-2026 4 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)