スクレイピング

スクレイピングとは、Webサイトやデータベース上に公開されている情報から、必要なデータだけを自動的に抽出・加工する技術です。
「こする」「削る」を意味する英語の“scrape”が語源で、従来人間が手作業で行っていたコピー＆ペースト作業を自動化できる点が最大の特徴です。

クローリングとの違い

よく似た言葉に「クローリング」がありますが、クローリングはWebサイトを自動巡回して情報の収集範囲を広げる手法、スクレイピングはその中から必要な情報を抽出する手法を指します。両者は組み合わせて使われることも多いですが、目的と手法が異なります。

スクレイピングの主な活用例

• ECサイトの商品価格調査
• ニュース記事や口コミの自動収集
• 競合他社の動向分析
• リスト作成やデータベース構築
• AIや機械学習の学習データ収集

スクレイピングの基本的な仕組み

1. 取得したい情報を明確に定義
2. 対象WebサイトのHTML構造を調査
3. プログラムやツールで自動的にデータを抽出
4. 抽出データをCSVやExcelなどに保存・加工

PythonのrequestsやBeautiful Soupなどのライブラリを使えば、比較的簡単にスクレイピングが可能です。最近ではノーコードで使えるOctoparseやParseHubなどのツールも登場し、プログラミング知識がなくてもデータ抽出ができるようになっています。

スクレイピングの注意点

スクレイピングは便利な反面、法的・倫理的な注意が必要です。

• サイトの利用規約を必ず確認し、スクレイピング禁止の場合は実施しない
• 著作権で保護された情報の無断利用はNG
• サーバーに過度な負荷をかけないよう、アクセス頻度やタイミングに配慮
• APIが提供されている場合は、極力APIを利用する

違反すると損害賠償請求や法的トラブルに発展する可能性があるため、マナーとルールを守った利用が求められます。

まとめ

スクレイピングは、ビジネスや研究、マーケティングにおいて非常に強力なデータ収集手段です。正しい知識とルールを身につけ、効率的かつ安全に活用しましょう。