このブログ記事で、あなたは発見するだろう：
- 今、ウェブ・スクレイピング・プロジェクトを始めるのに良い時期かどうか
- 使用すべき技術スタック
- ウェブスクレイピング・プロジェクト25のアイデア。
さあ、飛び込もう！
ウェブ・スクレイピング・プロジェクトを開発するのは良い考えか？
エコノミスト』誌が「世界で最も価値のある資源は、もはや石油ではなくデータである」という記事を掲載して以来、約10年が経った。当時は大胆な主張だった。それから10年近く経った今となっては、ほとんど当然のことのように感じられる。
データはお金であり、グーグル、メタ、アマゾン、アップルなど、時価総額で世界で最も価値のある企業の多くがデータと深く関わっていることは驚くことではない。同様に、多くの新興企業、特にAIの分野では、ウェブデータを静かにかき集め、それを使って強力なモデルを訓練することで成功を築いてきた。
では、ウェブ・スクレイピング・プロジェクトを開始するには、常に良い時期であることを証明する必要があるのだろうか？多くの企業がデータを中心に富を築いてきたことを見れば、答えは「イエス」である。
さて、あなたは最高のウェブスクレイピングプロジェクトのアイデアとは何なのか疑問に思っているかもしれません。それこそがこの記事のテーマなのだ！
ウェブスクレイピングに最適なプログラミング言語とスタック
すでに説明したように、PythonとJavaScriptはしばしばウェブスクレイピングに最適な言語と考えられている。それは、初心者にやさしく、コミュニティによる強力なサポートがあり、スクレイピング作業に合わせた幅広いライブラリを提供しているからです。
とはいえ、ウェブスクレイピングに万能なスタックはない。あなたが使うべきライブラリ、ツール、サービスは、あなたがターゲットにしているウェブサイトのタイプによって異なります。以下に簡単にまとめてみた：
- 静的サイト：****RequestsやAxiosのようなHTTPクライアントと、Beautiful SoupやCheerioのようなHTMLパーサーを使う。
- 動的サイト：****Playwright、Selenium、Puppeteerなどのブラウザ自動化ツールを使用する。
さらに、統合することもできる：
- データ解析を簡素化するAIモデル
- IPバンを回避するプロキシ
- 高度なスクレイピングのためのCAPTCHAソルバー
- さらに…
より詳細なウェブ・スクレイピング・ガイドや推奨される技術スタックについては、以下のリソースを参照されたい：
- Pythonスクレイピング・ライブラリ
- JavaScriptスクレイピング・ライブラリ
- PHPスクレイピング・ライブラリ
- .NETスクレイピング・ライブラリ
- Javaスクレイピング・ライブラリ
- Rubyスクレイピング・ライブラリ
- スクレイピング・ライブラリ
- Rスクレイピング・ライブラリ
- ラスト・スクレイピング・ライブラリ
- Perlスクレイピング・ライブラリ
最高のウェブ・スクレイピング・プロジェクトのアイデア
今年のウェブスクレイピングに関する最もエキサイティングな25のプロジェクトをご覧ください。各プロジェクトについて、簡単な説明の後、次のものがあります：
- レベルウェブスクレイピングの初心者、中級者、上級者のためのプロジェクトかどうか。
- 例このスクレイピング技術が適用される実際のウェブサイトやアプリケーション。
- 推奨ツール目的のデータを抽出するのに役立つオープンソースのライブラリやプレミアムツールの厳選されたリスト。
- さらに読む特定のウェブスクレイピングプロジェクトの構築方法について理解を深めるために役立つガイド、記事、チュートリアルへのリンク。
インスピレーションを得る準備はできていますか？クールなウェブスクレイピングのアイデアを掘り下げてみよう！
注：以下のウェブ・スクレイピング・プロジェクトはランダムな順番です。お好きなものを選んで、モチベーションを高めてください！
プロジェクト#1：自動化された製品価格比較
このアイデアは、複数のオンラインショップの商品価格を追跡するウェブスクレーパーを構築することである。目標は、インフレや経済動向を理解するために、時間の経過に伴う価格の変動を監視すること、または単に最もお買い得な商品を見つけることである。
Amazon、eBay、Walmartのようなeコマースサイトをスクレイピングすることで、価格監視スクレイパーは商品価格と送料を追跡することができる。また、ユーザーは値下がりのアラートを設定することができ、情報に基づいた購入の決断がしやすくなるはずだ。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- プライスグラバー
- ショップジラ
- キャメルキャメル
🛠️推奨ツール：
🔗さらに読む：
- 2025年のベスト価格追跡ツール
- 最低広告価格（MAP）監視とは？
- PythonでAmazon価格トラッカーを構築する方法
- 価格監視のためにPythonでeBayをスクレイピングする方法
- アマゾンのCAPTCHAを回避する方法：2025ガイド
プロジェクトその2：ニュースの集約
ニュース・アグリゲーターは、複数のオンライン・ニュース・ソースから見出し、記事の要約、または記事全文をスクレイピングする。そして、ユーザーの特定の好みや設定に基づいて、それらをユーザーに提示する。このようなアプリケーションは、トップニュース・サイトから特定のトピック、キーワード、またはカテゴリーをターゲットとし、プログラムで、またはAIを利用したコンテンツ解析を使用してコンテンツを抽出する。
ニュースコンテンツを集約することで、ユーザーはメディアのトレンドを分析したり、速報を追跡したり、データをレコメンデーションエンジンに送り込んだりすることができる。これは、最も一般的で広く構築されているウェブスクレイピングプロジェクトのアイデアの1つであるため、人気のあるニュースアグリゲータがすでにいくつか存在していることを覚えておいてください。
🎯レベル：中級
🧪例：
- スクイド
- フリップボード
- ニュース速報
🛠️ 推奨ツール：
- テキスト解析のためのLLM
- ニューススクレーパー
- グーグルニュースAPI
🔗さらに読む：
プロジェクトその3：求人検索ポータル・ビルダー
このウェブ・スクレイピング・プロジェクトでは、LinkedInやIndeedのような人気のある求人検索プラットフォームから求人情報を収集する。目標は、勤務地、業種、職種、給与範囲など、ユーザーが定義した条件に基づいて求人情報を収集するツールを作成することである。
そのデータがあれば、あらゆる業界の求人情報を集約したり、特定のニッチ分野に特化した求人ポータルを構築することができる。ユーザーはそのプラットフォームを使って求人情報を検索し、プロフィールや好みに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを受け取ったり、求人市場の動向を分析して情報に基づいたキャリア決定を行うことができる。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- 確かに
- 採用カフェ
- 仕事の簡素化
🛠️ 推奨ツール：
- 劇作家
- セレン
- 求人スクレイパー
🔗さらに読む：
- 求人情報をスクレイピングする方法
*- PythonでIndeedをスクレイピングする*方法
*- LinkedInをスクレイピングする方法: 2025年ガイド*.
*- 2025年のLinkedInスクレイピングツールベスト10* *-
プロジェクト#4：フライトチケットのモニタリング
このプロジェクトでは、様々な航空会社や旅行ウェブサイトから航空券の価格や空席状況などを追跡するウェブスクレーパーを作成する。フライトデータは、空席状況、需要、季節、天候などの要因に基づいて頻繁に変化する。そのため、スクレーパーはリアルタイムの価格データを収集するのに十分な速度が必要です。
実際のフライトチケットのモニタリングツールには、分析用の高度な機能も含まれているはずだ。例えば、ユーザーは価格の変動を時系列で追跡したり、最もお得な情報を利用したり、Eメールや通知アラートを設定したりできる。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- エクスペディア
- グーグル航空
- スカイスキャナー
- カヤック
🛠️推奨ツール：
🔗さらに読む：
プロジェクト #5：映画／テレビシリーズの推薦
IMDb、Rotten Tomatoes、Metacriticのような人気のある映画やテレビ番組のデータベースからデータをスクレイピングすることで、映画/テレビシリーズ推薦システムを考案することができる。スクレイパーは、タイトル、ジャンル、ユーザー評価、レビュー、公開日などの関連情報を収集する。
このデータは、ユーザーの視聴履歴、評価、好みなどに基づいて映画やテレビ番組を提案する、機械学習によるレコメンデーション・エンジンの構築に活用できる。
🎯レベル：中級
🧪例：
- ムービーレンズ
- ワンムービー
- 味覚
🛠️ 推奨ツール：
- 美しいスープ
スキキット学習- ロッテン・トマトのデータセット
- IMDbスクレイパーAPI
🔗さらに読む：
プロジェクト#6: スポーツ選手/チーム分析
このウェブスクレイピングプロジェクトでは、スポーツや連盟のウェブサイトからデータを取得する必要があります。あなたが行う必要があるのは、アシスト、怪我、その他の統計などの指標を含む、チームや個々のアスリートのパフォーマンスを追跡するアプリケーションやサービスを構築することです。
このスポーツデータを分析することで、ユーザーは選手のパフォーマンス傾向に関する洞察を得たり、シーズンをまたいで選手やチームを比較したり、将来のパフォーマンスを予測したりすることができる。なお、このコンセプトは、バスケットボールからサッカー、ボクシング、テニスまで、複数のスポーツに適用できる。
レベル 🎯：初級
🧪例：
- スポーツ・リファレンス・ドットコム
- トランスファーマルクト
- バスケットボール・リファレンス.com
🛠️ 推奨ツール：
- 美しいスープ
- データ解析のためのPandasとその他のMLライブラリ
- バスケットボール・リファレンス スクレーパー
- トランスファーマーケット・スクレーパー
🔗さらに読む：
プロジェクト#7：株式調査と株式市場のスキャニング
人気のあるウェブスクレイピングプロジェクトのアイデアは、株式市場のプラットフォーム、ブローカー、または公式市場のウェブサイトから金融や株式のデータを収集することです。あなたがすべきことは、株価、業績報告、市場動向、PER、配当利回りなどの主要な指標を追跡・分析するスクレーパーを開発することです。
そのデータを収集することで、ユーザーは投資機会を分析し、株価のパフォーマンスを追跡し、長期にわたって企業の財務の健全性を監視することができる。このようなツールは、株式トレーダー、投資家、金融アナリスト、または市場データに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行いたい人にとって特に価値があるだろう。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- インベストペディア
- マーケットウォッチ
- ティップランクス
🛠️推奨ツール：
🔗さらに読む：
- LSTMによるNVDAの株価予測
- 2025年株式データ・プロバイダー・トップ5
- 2025年の金融データ・プロバイダー・ベスト5
- PythonでYahoo Financeをスクレイピングする方法
- 財務データをスクレイピングする方法
プロジェクト#8：RAGのためのSERPスクレイピング
RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプライン用の高品質なデータを見つけることは、必ずしも容易ではない。そのため、多くのAIモデルはシンプルだが効果的なアプローチに頼っている。特定のキーワードに対するGoogleや他の主要検索エンジンの上位検索結果をモデルに与えるのだ。
SERP（検索エンジンの結果ページ）のスクレイピングは、RAGシステムや、信頼できるソースからのデータを必要とするその他のアプリケーションのために、新鮮で関連性のあるウェブコンテンツを収集する強力な方法です。Google、Bing、DuckDuckGo、その他の検索エンジンのようなソースから、URL、ページタイトル、スニペット、さらには全ページのコンテンツを抽出することです。
このスクレイピングされたデータは、AIアシスタント、質問応答ボット、または知識検索システムに、最新で文脈に富んだ情報を提供することができる。
レベル 🎯：上級
🧪例：
- 当惑
- グーグルAIの概要
- AI検索エージェント
🛠️ 推奨ツール：
🔗さらに読む：
- グーグルSERPデータ危機からの生還
- GPT-4oでSERPデータを使ってRAGチャットボットを作成する方法
- PythonでGoogleの検索結果をスクレイピングする方法
- 2025年のSERP APIベスト10
プロジェクト#9：旅行日程ジェネレーター
旅行データは、TripAdvisor、Yelp、Airbnb、Expedia、Google Mapsなど、複数のウェブサイトで入手できる。カスタムスクレーパーでそのデータを取得することで、ユーザーのために旅行の旅程を自動的に生成することができる。
目的は、指定した目的地の観光スポット、ホテル、レストラン、アクティビティに関する情報をかき集めることだ。グーグルマップの交通データを統合することで、予算、期間、興味などのユーザーの好みに基づいて、その情報を構造化された旅程に整理することができる。
ユーザーはこのようなプラットフォームを利用して、旅行の計画を立てたり、珍しい目的地を発見したり、旅行のニーズに合わせたカスタム旅程を作成したりすることができる。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- 放浪記
- トリップイット
🛠️推奨ツール：
- スクラップ
- 劇作家
- 旅行データスクレーパー
- 観光データセット
🔗さらに読む：
プロジェクト#10: GitHubリポジトリとコードベースのリトリーバー
このプロジェクトでは、GitHubの公開リポジトリからメタデータとコード・スニペットを収集する自動化スクリプトを作成します。収集できる情報には、リポジトリの名前、説明、スター、フォーク、貢献者、使用言語、README の内容、コードファイルまで含まれます。
このデータは、インスピレーションを求める開発者、競合分析を行う開発者、機械学習やAIのためのデータセットを構築する開発者にとって重要です。また、ウェブ開発、データサイエンス、DevOpsなど、特定のドメインに最適なプロジェクトを追跡・特定することもできる。
BitbucketやGitLab、その他のプラットフォームでも同様のウェブスクレイピングプロジェクトのアイデアを実装できることに注意してください。
🎯レベル：中級
🧪例：
- 素晴らしいリスト
- GitHubスターヒストリー
- GitHub統計ジェネレーター
🛠️推奨ツール：
🔗さらに読む：
プロジェクト #11：オンラインゲームのレビュー分析
現在のプロジェクトは、Steam、Metacritic、IGN、および同様のゲームポータルなどのプラットフォームからユーザーレビューと評価を収集することです。そのデータは、感情を分析し、傾向を検出し、人気のあるゲームやゲームジャンルについての洞察を得るために使用することができます。
大量のレビューを処理することで、パフォーマンスの問題、ゲームプレイのハイライト、全体的なユーザー満足度など、繰り返されるテーマを明らかにすることができます。これらの洞察は、購入の意思決定、業界トレンドの追跡、またはパーソナライズされたゲームの推奨に役立ちます。
レベル 🎯：初級
🧪例：
- スチームDB
- クリティックDB
🛠️ 推奨ツール：
- スクラップ
- スチームAPI
- スチームスクレーパー
🔗さらに読む：
プロジェクト#12：暗号価格のウェブ・スクレイピング
このプロジェクトは、CoinMarketCap、CoinGecko、Binanceのような取引所や金融サイトから暗号通貨の価格を自動的に収集するウェブスクレイピングボットの開発に焦点を当てている。このスクレイパーは、価格の変動、取引量、市場動向をリアルタイムで追跡するのに役立ちます。
そのデータを使って、ユーザーは暗号のパフォーマンスを分析したり、市場の動きを検出したり、自動取引戦略を動かすことができる。この種のウェブ・スクレイピング・プロジェクトは、暗号投資家、アナリスト、ダッシュボードや金融ツールを構築する開発者にとって特に有用である。なお、同様のロジックはNFTスクレイピングにも適用できる。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- 暗号比較.com
- クラーケン
🛠️ 推奨ツール：
🔗さらに読む：
プロジェクト#13：書籍推薦システム
書籍推薦システムは、ウェブスクレイピングを使って効果的に構築できる。必要なのは、タイトル、著者、ジャンル、ユーザー評価、レビューなどの書籍データを、オンライン書店、レビュープラットフォーム、または公共のカタログから収集する自動化スクリプトだけだ。
スクレイピングされたデータは、ユーザーの嗜好、読書履歴、あるいは全体的な人気傾向に基づいて書籍を提案する機械学習ベースの推薦エンジンに利用することができる。この種のスクレイピング・プロジェクトは、読者にパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。さらに、機械学習やレコメンダー・システムを研究する開発者にとっても有益である。
🎯レベル：中級
🧪例：
- グッドスレッド
- 本棚
- ストーリーグラフ
- 書籍
🛠️推奨ツール：
- 美しいスープ
- グッドレッズスクレーパー
🔗さらに読む：
プロジェクト#14：政治データ分析
このスクレーパーは、政府のウェブサイト、政治関連ニュース、選挙結果ページ、あるいはソーシャルメディア・プラットフォームからデータを取得する必要がある。取得するデータには、政治動向、国民感情、選挙動向などが含まれる。
その目的は、世論、有権者の行動、選挙運動の効果の変化を視覚化したり予測したりするのに役立つツールを構築することである。これらの情報を集約・分析することで、研究者やジャーナリスト、あるいは一般市民は、政治情勢についてより深い洞察を得ることができる。
データサイエンティストやウェブ開発者は、そのデータをダッシュボードや予測モデルに利用することもできる。
🎯レベル初級から中級
🧪例：
- 270toWin
- ピーディーアイ
🛠️ 推奨ツール：
- 美しいスープ
- データ可視化のためのMatplotlibまたはTableau
- ジャーナリスト向けデータセット
🔗さらに読む：
プロジェクト#15：ホテル価格分析
このウェブスクレイピングプロジェクトの背景にあるアイデアは、予約プラットフォームやホテルサイトからホテルの客室価格を自動的に収集することである。最終的な目標は、場所、季節、需要、空室状況などの要因に基づいて価格がどのように変化するかを示すモニタリング・アプリケーションを構築することである。
ユーザーは、長期的な価格動向を分析し、異なるプラットフォーム間の料金を比較し、将来の価格を予測することもできる。これは、格安旅行者、旅行ブロガー、または価格インテリジェンスをサービスに統合したい企業にとって特に有用である。
レベル 🎯：初級
🧪例：]
- ブッキング・ドットコム
- エアビーアンドビー
- ホテルズドットコム
- アゴダ
🛠️推奨ツール：
- 美しいスープ、リクエスト
- グーグルホテルズAPI
- 予約データセット
🔗さらに読む：
プロジェクト#16：レシピ推薦システム
お腹が空っぽで、冷蔵庫もほとんど空っぽの状態で、”今あるもので何が作れるだろう？”と悩んだことは誰にでもあるだろう。AIが手助けしてくれるかもしれないが、それはAllrecipes、Food Network、Epicuriousのような人気レシピサイトのレシピデータで訓練された場合に限られる。
その目的は、手持ちの食材、食事制限、好みの料理、食事の種類などに基づいて、ユーザーにレシピを提案するレコメンデーションシステムを作ることである。材料、作り方、評価、栄養情報などのレシピの詳細をスクレイピングすることで、このデータをレコメンデーション・エンジンに送り込むことができる。
ユーザーは、自分の好みに基づいてレシピを検索し、買い物リストを作成し、冷蔵庫にすでにある食材に基づいて食事の提案を受けることもできる。
🎯レベル初級から中級
🧪例：
- スーパークック
- レシピレーダー
🛠️推奨ツール：
- 美しいスープ
- 人形遣い
- ディープラーニングに基づく推薦システムのためのTensorFlowまたはPyTorch
🔗さらに読む：
プロジェクト #17：ローカル・ミートアップとカンファレンスのイベント・アグリゲーター
このウェブ・スクレイピング・プロジェクトのアイデアでは、地域のミートアップ・プラットフォーム、カンファレンスのウェブサイト、イベント・リスト、あるいはソーシャルメディア・チャンネルからイベント・データを抽出する。目的は、場所、業界、日付、チケットの有無など、ユーザーの好みに基づいてイベントを集約することである。
このデータを収集することで、ユーザーは今後のイベントを閲覧したり、パーソナライズされたレコメンデーションを受け取ったり、さらには興味のある分野のカンファレンスやネットワーキングの機会を追跡したりすることができる。
🎯レベル：中級
🧪例：
- ミートアップ・ドット・コム
- イベントブライト
🛠️推奨ツール：
- チェリオ
- ミートアップのデータセット
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プロジェクト#18：企業財務分析
このスクレイピング・プロジェクトでは、企業レポート、決算報告書、財務ニュース・ソースから財務データをスクレイピングする。目的は、収益、利益率、株価パフォーマンス、市場動向などの主要な財務指標を追跡・分析することです。
このデータを収集することで、ユーザーは財務モデルを構築し、投資機会を分析し、長期にわたって企業の財務の健全性を追跡することができる。このようなアプリケーションは、金融アナリスト、エンジェル投資家、ベンチャー・キャピタリスト、あるいは市場パフォーマンスを常に最新に保ちたいビジネス・プロフェッショナルをサポートするだろう。
🎯レベル初級から中級
🧪例：
- エンジェルリスト
- ゴールデンシード
- ウェファンダー
🛠️推奨ツール：
- 文書解析のためのLLM
- 企業データセット
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プロジェクト #19：不動産マーケットアナライザー
ここでのアイデアは、不動産プラットフォームや地域のMLS（Multiple Listing Service）リストからデータをかき集めることだ。あなたがしたいことは、価格、面積、設備、場所、過去の傾向、近隣データなどの物件情報を収集することです。その後、不動産探索ダッシュボードや分析ツールを構築することができる。
スクレーパーはまた、リアルタイムで不動産物件を監視し、地域間の市場価格を比較し、新興地域や価格変動などの傾向を検出できる必要があります。このデータがあれば、ユーザーは不動産の売買や投資について、十分な情報に基づいた決断を下すことができます。
🎯レベル：中級
🧪例：
- ジロー
- レッドフィン
- イデアリスタ
🛠️推奨ツール：
- スクラップ
- 住宅価格データセット
- 不動産スクレーパー
🔗さらに読む：
プロジェクト#20：顧客レビュー分析
Eコマースプラットフォーム、レビューサイト、アプリストアからカスタマーレビューを取得するウェブスクレイピングプロジェクト。この場合、スクレーパーは星の評価、レビューの内容、タイムスタンプ、商品名などの詳細を抽出する必要がある。
収集したデータを分析することで、ユーザーの満足度、製品のパフォーマンス、全体的なセンチメントに関する洞察を得ることができます。NLP技術を適用することで、企業や開発者は傾向を特定し、再発する問題を検出し、情報に基づいた改善や意思決定を行うことができます。
🎯レベル初級から中級
🧪例：
- バードアイ
- タグ
- レビューグローワー
- レビューボット
🛠️ 推奨ツール：
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プロジェクト #21：ソーシャルメディア分析ツール
X、Reddit、Instagram、LinkedInのようなソーシャルメディア・プラットフォームは、トレンド、ハッシュタグ、センチメント、オーディエンスのエンゲージメントに関する豊富なデータ源である。
あなたがすべきことは、公開投稿、コメント、「いいね！」、シェア、フォロワーの統計を収集するスクレーパーを開発することだ。そして、そのデータを整理して視覚化し、ブランドのセンチメントをモニターしたり、バイラルなトピックを追跡したり、異なるプラットフォーム間でのマーケティングキャンペーンの影響を測定したりする。
このようなツールは、ソーシャルメディアから洞察を得ようとするマーケティング担当者、研究者、インフルエンサー、新興企業にとって特に価値があるだろう。
🎯レベル中級から上級
🧪例：
- ストリームライト
- ソーシャルインサイダー
🛠️推奨ツール：
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プロジェクト#22：インフルエンサー・データベース
このウェブスクレイピングプロジェクトのアイデアは、ソーシャルメディアプラットフォームからデータを収集し、インフルエンサーのデータベースを作成することである。ソーシャルメディアは、名前、ソーシャルメディアのハンドルネーム、フォロワー数、エンゲージメント指標、ニッチ、地理的位置などの情報を収集する必要がある。
マーケティング担当者や代理店は、そのデータを活用してキャンペーンに適したインフルエンサーを特定したり、インフルエンサーの動向を分析したりすることができる。データをスクレイピングできるプラットフォームには、TikTok、YouTube、Facebook、Instagram、X、Redditなどがある。
🎯レベル：中級
🧪例：
- ソーシャル・ブレイド
- 影響力
- アスパイアIQ
🛠️ 推奨ツール：
- セレニウムまたはプレイライト
- Instagram Graph API、Twitter API、YouTube Data APIなど。
- ソーシャルメディア・プロキシ
- ソーシャルメディアのデータセット
- ソーシャルメディア・スクレーパー
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プロジェクト #23：リサーチ・ペーパー・トラッカー
人工知能は単なるトレンドではなく、急速に進化している科学分野である。データ・サイエンスやその他の科学分野も同様である。ウェブスクレイピングに関するこのプロジェクトの背後にあるアイデアは、arXiv、Google Scholar、ResearchGateなどのプラットフォームから学術論文やプレプリントを取得することである。
目標は、最新の出版物、トレンド、ブレークスルーをユーザーにアップデートし続けるトラッカーを構築することである。そのデータを使って、ユーザーはトピックごとに論文をフィルタリングしたり、パーソナライズされたリーディングリストを構築したり、NLP、コンピュータビジョン、生成AIといった特定のサブフィールドのアラートを受け取ったりすることができる。
レベル 🎯：初級
🧪例：
- コード付き論文
🛠️推奨ツール：
🔗さらに読む：
プロジェクト#24：語学学習リソース・ハブ
新しい言語を学ぶには時間と適切なリソースが必要です。このウェブスクレイピング・プロジェクトのアイデアでは、言語学習プラットフォーム、ブログ、フォーラム、ビデオサイトのコンテンツを一元化したハブを作成します。
この分野の主なリソースは、文法のヒント、語彙リスト、発音ガイド、学習課題、ビデオやポッドキャストなどのおすすめメディアなどだ。
そのデータを使って、学習者のレベル、興味のある言語、学習スタイルに合わせた言語リソースのキュレーション・フィードを学習者に提供するのです。そうやって、言語学習の学生や教育者のためのツールを構築することができるのです。
レベル 🎯：初級
🧪例：
- フルエントユー
- リフォールド
🛠️推奨ツール：
- RSSフィードパーサー
- 美しいスープ
- ウェブアンロッカー
🔗さらに読む：
プロジェクト#25：ボランティアの機会アグリゲーター
世界中には何千もの非営利団体、チャリティ・サイト、ボランティア・プラットフォームがある。このウェブ・スクレイピング・プロジェクトでは、それらのソースからデータを収集し、一元化されたポータルに集約する。
収集されたボランティア募集情報を使って、ユーザーは、場所、拘束時間、スキルセット、興味などの好みに基づいて募集を検索することができる。ユーザーはまた、パーソナライズされたレコメンデーションを受け取ったり、期限、組織、大義によって機会を追跡したりすることもできる。
レベル 🎯：初級
🧪例：
- 理想主義者
- ボランティアマッチ
🛠️推奨ツール：
- スクラップ
- ビューティフル・スープ
- パイソンのリクエスト
🔗さらに読む：
結論
この記事では、クールなウェブスクレイピング・プロジェクトのアイデアをいくつか紹介した。これらのプロジェクトに共通しているのは、対象となるウェブサイトのほとんどが、以下のようなスクレイピング対策を施しているということです：
- IP禁止
- キャプチャ
- 高度なアンチボット検知システム
- ブラウザとTLSフィンガープリンティング
これらは、ウェブスクレイパーが定期的に遭遇する課題のほんの一部です。ブライトデータのサービスで克服しましょう：
- プロキシサービス：150M以上のIPを備え、地域制限を回避するための数種類のプロキシ。
- スクレイピング・ブラウザ：ロック解除機能を内蔵したPlayright、Selenium、Puppeter互換ブラウザ。
- ウェブスクレーパーAPI：100以上の主要ドメインから構造化データを抽出するための設定済みAPI。
- ウェブアンロッカー：ボット対策が施されたサイトのロック解除を行うオールインワンAPI。
- SERP API：検索エンジンの結果をアンロックし、完全なSERPデータを抽出する特別なAPI。
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