Welcome to the Bright Data Webinar Hub

“Accessing travel data might seem like navigating an endless maze of obstacles, but with the right tools, it becomes a clear path to actionable insights. The data is out there—if you’re equipped to unlock it.” – Rafael Levy, Senior Solution Architect Hi everyone, Rafael Levy here! I’m a Senior Solution Architect at Bright Data, and […]

Web scraping isn’t just about pulling data, it’s about outsmarting dynamic websites, dodging bans, and turning chaos into actionable insights. If you can master that, you’re unstoppable. – Forest Knight, Founder @DevNotes The Realities of Web Scraping: Lessons from My Experience Hey, I’m Forrest. Over the years, I’ve done a ton of web scraping. And […]

効率的かつスケーラブルで費用対効果の高いWebスクレイピングソリューション Webスクレイピングの需要は大幅に増加しています。しかし、Webサイトが進化し、アンチボットシステムや高度なセキュリティメカニズムが搭載されるようになったため、スクレイピング作業は以前より複雑さを増しています。このウェビナーでは、Webスクレイピング技術の進化と、当社のソリューションがどのようにこうした課題の難易度を下げてきたかについてお話ししました。この記事では、そこで取り上げた重要なポイントについて、特に最新のデータ収集パイプライン、サーバーレススクレイピングのパワー、および企業がデータに効率的にアクセスするための実践的なアプローチに焦点を当てて掘り下げていきます。 データ収集の進化 数年前、Webスクレイピングははるかにシンプルでした。ページへのアクセスは現在よりも容易で、業界では公開データの収集方法に対する規制が緩やかでした。時が経つにつれ、Webサイトが自動スクレイピングの試みをブロックするための強固な対策を採用するようになり、状況は変化しました。データコレクターの間では、CloudflareやreCAPTCHAなどのツールがよく知られた障壁となっています。これらの課題が膨らむにつれ、効率的なWebスクレイピングパイプラインの必要性がかつてないほど高まっています。 最新のデータ収集パイプラインは通常、複数のコンポーネントを必要とします。 この複雑さを増す状況に対処すべく、サーバーレススクレイピング機能がゲームチェンジャーとして登場し、従来はリソースを大量に消費していたこれらのステップの多くを簡素化しています。 サーバーレススクレイピングについて 以前であれば、企業は通常、スクレイピングインフラストラクチャの管理を社内のソリューションに頼っていました。このアプローチでは、開発者がサーバーのセットアップと保守、プロキシの管理、エラーの処理、スケーラビリティの確保を行う必要がありました。私の長年にわたる所見では、大企業でさえ、社内でのスクレイピングシステム構築から撤退し、クラウドベースのソリューションを選択しています。理由は簡単です。これらのインフラストラクチャの維持に必要なコスト、時間、リソースを、もはや正当化できないからです。 社内でのスクレイピングは、プロセス全体を完全に制御できますが、維持コストが高く技術的な複雑さも伴います。システムに障害が発生すると、チームはトラブルシューティングと修正対応に追われます。一方、ハイブリッドソリューションでは、社内リソースとサードパーティのAPIを組み合わせて、ある程度の制御を可能にしながら開発時間を短縮できます。 しかし、真の将来性はサービスとしてのデータ（DaaS）、または完全なサーバーレススクレイピングにあります。データ収集プロセスをアウトソーシングすることで、企業は大規模な開発チームや複雑なインフラストラクチャを維持する必要がなくなります。サーバーレススクレイピングでは、プロキシローテーションからデータ抽出まで、すべてがクラウドでシームレスに行われるため、費用対効果が高くスケーラブルです。 Bright Dataのサーバーレススクレイピング：徹底解説 Bright Dataでは、企業がデータ収集の際に直面する主な課題に焦点を当てたサーバーレススクレイピングフレームワークを開発しました。この製品により、コストのかさむインフラストラクチャが不要になるため、ユーザーは信頼性とスケーラビリティを確保しながら、数分でスクレイパーを作成できます。 主な機能は次のとおりです。 このソリューションは、特に大規模なデータ収集を必要とする企業にとって、大幅なコスト削減になります。従来型のスクレイピングツールは、CAPTCHA解決、IPブロッキング、動的コンテンツ読み込みなどの問題を処理するために広範なリソースを必要とします。サーバーレススクレイピングでは、これらすべての課題が自動的に処理されるため、開発者は最も重要なこと、つまりデータの処理と分析に集中できます。 リアルタイムデータ収集 vs バッチデータ収集 データ収集に関しては、企業によってニーズが異なることは承知しています。リアルタイム応答が必要な場合は、コレクターがインプットを受け取るとすぐにスクレイピングタスクを開始するように設定できるため、迅速な処理と対応が可能になります。大規模なデータセットの場合、バッチ処理により、何百万ものデータインプットを送信してスクレイピングし、事前設定された形式で納品できます。 この柔軟性により、当社のプラットフォームは、単純なeコマースデータ抽出から、リアルタイムWebデータに依存する複雑な機械学習プロジェクトまで、さまざまなビジネスユースケースに対応できます。 サーバーレススクレイピングが将来有望な理由 サーバーレススクレイピングにより、Webデータ収集の障壁は事実上解消されます。ユーザーにはもう、大規模なデータを収集するための専門的なスキルは必要ありません。代わりに、事前に作成されたテンプレートを活用することで、本格的なWebスクレイパーをわずか20分で構築できます。クッキーの処理、ユーザーエージェントの管理、CAPTCHAの解決など、これまでエキスパートレベルのコーディングが必要だったタスクも、現在ではシステムによって自動的に処理されるようになりました。 さらに、サーバーレススクレイピングは従来の手法より効率的であるだけでなく、格段に安価です。このサービスは帯域幅ではなくページの読み込み量に基づいて課金されるため、企業はサーバーの保守や大量のデータ転送にかかるコストを回避できます。 ケーススタディ：Bright Dataのツールを使用する ウェビナーのハイライトの1つは、当社のプラットフォームを使用してAmazonスクレイパーの構築方法を紹介するライブデモでした。30分足らずで、Amazonに移動し、製品検索を実行し、結果をページごとに表示し、詳細な製品情報を抽出するコレクターを作成する方法を実演しました。 デモで特に目を引いたのは、プロセスが非常にシンプルなことでした。このタスクは、複雑なスクリプトの作成に何時間も費やすことなく、わずか数行のコードで完了しました。当社のブラウザシミュレーションは、マウスの動きや入力の遅れなど、実際のユーザー行動を模倣しているため、実際の人間の操作とほとんど区別がつきません。 このユースケースは、サーバーレススクレイピングの柔軟性と威力を際立たせるものです。市場調査用に小規模なデータセットをスクレイピングする場合でも、AIトレーニングモデル用に何百万ものレコードを収集する場合でも、当社のツールを使用すれば、インフラストラクチャ、メンテナンス、ブロックに気を揉むことなく規模を拡大できます。 最終的な所見 データを効率的に収集したい企業にとって、社内でスクレイピングをする時代は終わりを迎えようとしています。これまで見てきたように、大企業でさえ、もはや自社内でスクレイピングのインフラストラクチャを管理していません。サーバーレススクレイピングとDaaSの台頭は、データ収集方法に革命をもたらし、データ収集はかつてないほど速く、安く、スケーラブルになってきています。 Bright Dataのソリューションは、そのシンプルさ、柔軟性、信頼性で群を抜いています。当社のプラットフォームは、ベテラン開発者の方にも、データ収集に不慣れな方にも、発生しがちな問題に悩まされることなく強力なスクレイパーを作成する方法を提供します。 大規模なデータを収集する必要があるなら、今こそサーバーレススクレイピングを採用する時です。時間的、金銭的な節約になるだけでなく、データ主導の世界で競争力を維持するために必要なアジリティも得られます。 実際にお試しいただけます：今すぐ無料アカウントに登録して、Bright DataでWebスクレイピングの未来に乗り出しましょう。ご満足いただけること間違いなしです。

Let’s Get Started My name is Rafael Levy, and I’m a Solution Consultant at Bright Data. Over the past six years, I’ve gathered extensive experience in data collection. In my recent webinar, I shared valuable insights on how to optimize data collection processes and achieve significant cost savings. Here is a summary of the key […]

動的 Web スクレイピング入門 Web スクレイピングでは Web サイトからデータを抽出しますが、これは頻繁に変更される動的コンテンツでは特に困難になります。専門家の Greg、Dario、Diego から、Puppeteer、Selenium、Playwright などのツールを使ってこれらの課題を克服するための、実践的なアドバイスを提供してもらいました。 Greg: サンフランシスコを拠点とする Greg は Andela 社に所属し、従来のソフトウェアエンジニアリングと Web スクレイピングを専門としています。Dario: アルゼンチン出身の Dario は Mabel 社に所属し、ローコードの QA 自動化ツールに注力し、PuppeteerSharp と Playwright の .NET バージョンに貢献しています。Diego: スペインのバレンシアにいる Diego は、Selenium プロジェクトのリーダーであり、クラウドテストプラットフォームである Sauce Labs のオープンソースリーダーでもあります。 主なトピック 1.HTML の変更への対応 Greg は、信頼できるセレクターを選ぶことの重要性を強調しました。div > div > p のようなハードコーディングされたセレクターの長いチェーンは避け、代わりに、aria-label などのより安定したセレクターや、テキストベースのセレクターを使用します。さらに、DOM よりも変更される可能性が低いため、可能な場合は API 要求をインターセプトします。 ツールとテクニック: 2.クライアント側ルーティングとシングルページアプリケーション (SPA) のナビゲート […]

In today’s digital age, data is the backbone of informed business decisions. Collecting e-commerce data efficiently and at scale can provide invaluable insights for your business. My name is Tim Ruscica, a software developer and content creator. I have collaborated extensively with Bright Data on web scraping projects and am here to share insights from […]

私は5年以上にわたり、Bright Dataのソリューションコンサルタントとして、Webスクレイピングの世界と深く接してきました。これまで、ブロック対策や、安定性およびパフォーマンスの確保、スケーラビリティの管理など、クライアントが直面するさまざまな課題の変化を直に目撃してきました。これらはすべて、時間とコスト効率の両方に多大な影響を及ぼします。本日は、いかに企業がこれらの課題に効果的に対処することができるかについて、私自身の経験から得たインサイトを共有させていただきたいと思います。 Webスクレイピングをインハウスで行うか、アウトソーシングで行うかを決める 企業が直面する普遍的なジレンマの1つとして、独自のスクレイピングツールを開発するか、専門のサービスに対しアウトソーシングを行うかの選択が挙げられます。私の考えでは、特にインハウス開発に必要なリソース配分を考慮した際には、ほとんどの場合においてアウトソーシングがより現実的な選択肢のように思えます。 トレードオフ：インハウス開発とアウトソーシング ハイブリッドおよびサーバーレスモデルの検討 ハイブリッドモデルとサーバーレスモデルのどちらを選択するかが、Web スクレイピング戦略に大きく影響します。ハイブリッドアプローチでは、レンタルのプロキシインフラストラクチャと自社での開発機能を統合することにより、柔軟性が得られます。一方、サーバーレスソリューションではデータ処理をプロバイダに任せることができるため、プロセスが簡素化されます。 プロキシの最適化が果たす重要な役割 シームレスなWebスクレイピングのためには、効果的なプロキシ管理が不可欠となります。このためには、Bright Proxy Managerを強くお勧めします。このオープンソースツールは、プロキシアクティビティを監視するための堅牢なソリューションを提供し、最適化と詳細なトラブルシューティングの両方を可能にします。成功率や帯域幅の使用状況などを含むプロキシパフォーマンスを包括的に把握できるため、プロキシ管理の複雑さが軽減されます。また、ユーザーフレンドリーなインターフェースと詳細なログ機能により、潜在的な問題を迅速に特定して解決し、スクレイピング作業をスムーズかつ効率的に実行することが可能となります。 適切なIPタイプを選択する Webスクレイピング作業に適したIPタイプの選択は、データ収集作業の結果と効率に大きな影響を与える可能性がある重要な決定です。私の経験では、データセンターIPと住宅用IPの微妙な違いを理解し、Bright DataのWeb Unlockerサービスを利用することが、スクレイピング対策という壁を乗り越え、必要な結果を得るためのヒントとなります。 特にUnlockerはゲームチェンジャーであることが証明されており、厳重なウェブサイトの防御策を簡単に回避して、これまでアクセスできなかったデータへのアクセスを実現します。これは、スクレイピングの課題に適したIPタイプを選択することの重要性を示しています。 ブラウザの自動化を活用する フォームへの入力や複数ページ間の移動など、動的な操作を必要とするウェブサイトを扱う際には、ブラウザの自動化を活用することが不可欠です。これまでPuppeteerのようなツールが、これらのプロセスを自動化し、実際の人間のアクティビティと区別がつかない方法でユーザーの動作をシミュレートするのに役立ってきました。 しかし、Webスクレイピングの効率性は、単に防御策を回避するということではなく、最もリソース効率の高い方法でそれを行うことによって定義されます。必要なリクエストに重点を置き、余分なコンテンツのダウンロードを回避することで、帯域幅の消費を大幅に削減し、スクレイピングの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。 Bright Dataのスクレイピングブラウザの紹介 ウェブページの複雑化やボット対策の強化に伴い、より高度なソリューションが必要であるとの認識から、この度、Bright Data ではスクレイピングブラウザの開発を行いました。このツールでは、当社の先進的なフィンガープリント技術および堅牢なプロキシ管理を、ブラウザの自動化機能とシームレスに統合し、現代のWebスクレイピングタスクの複雑なニーズに応えた包括的なソリューションを提供します。セッションごとに独自のブラウザ環境をエミュレートできるため、最高レベルの慎重さと有効性が求められる作業において、非常に価値のあるツールとなります。 Bright Dataの機能を使用してWebスクレイピングの効率化を行う Bright Dataでは、高水準の効率性と成功率を維持しながら、より幅広いユーザーが利用できるよう、Webスクレイピングプロセスの効率化に努めています。当社のプラットフォームは、最小限のコーディングで人間の動作を模倣するスクレイピングスクリプトの開発を簡素化しています。このユーザーフレンドリーなアプローチは、ウェブデータの活用を検討している企業の参入障壁を低めるだけでなく、データ取得の複雑さに悩まされることなく、分析と活用に集中することを可能とします。 スクレイピングプロセスを簡素化するツールを提供することで、企業がコア・コンピテンシーに集中し、革新と成長を促進できるようにします。 まとめ：コアに忠実であり続けよう 何よりも私が伝えたいメッセージは、「ビジネスにとって最も大切なことに集中することがいかに重要か」ということです。スクレイピングがコア業務ではない場合、外部のテクノロジーやサービスを活用することを検討しましょう。適切なモデルを選択し、スクレイピング戦略を最適化することで、時間とリソースを大幅に節約でき、競争力を維持することができます。 Bright Dataでの長きにわたる経験から得られたこれらのインサイトが、新たな自信と効率性とともに、複雑なWebスクレイピングの世界をナビゲートする力となることを願っています。