Google Mapsデータ収集の最適な方法：スクレイピングツール5選

Google Mapsはローカルリードやビジネスデータを探す際の優れた情報源です。電話番号、ウェブサイト、住所、営業時間、レビュー、郵便番号、緯度、経度など、様々なビジネス情報を入手できます。
本記事では、Google Mapsから簡単かつ迅速にデータを収集するための、最高の5つのGoogle Mapsスクレイパーを紹介します。Google Mapsのデータスクレイパーを作成する方法は多岐にわたります。以下の方法を試して、あなたのデータニーズに最も適したものを見つけてください。

1.Octoparse - ノーコードスクレイピングツール

Octoparseは、コーディングスキルがなくてもクローラーを構築できる最高のウェブスクレイピングツールです。ドラッグアンドドロップ操作で、任意のウェブサイトから必要な情報をスクレイピングするワークフローを簡単に構築できます。

Octoparseの優れた点は、Google Maps専用の事前構築されたウェブスクレイピングテンプレートが多数用意されていることです。数分以内に、ビジネス名、電話番号、住所、ウェブサイト、評価などの情報がスプレッドシートで入手できます。テンプレートにキーワードやURLを入力するだけで、Octoparseが自動的にデータのスクレイピングを開始します。

Octoparseで作成されたクローラーは、ローカルマシンとクラウドの両方で実行できます。無料版では最大10,000行のデータをダウンロードできます。Octoparseの最新バージョンをダウンロードすれば、データ自動検出アルゴリズムを使用して、Google Mapsの検索結果を数秒で出力できます。

長所：

1. コーディング不要；ユーザーフレンドリーなインターフェース
2. 自動化されたスケジュールスクレイピングタスクが可能
3. クラウドベースのスクレイピングオプションを提供
4. データエクスポート形式：CSV、HTML、Excel、JSON、XML、Google Sheets、データベース（SqlServerとMySql）をサポート
5. Open APIを介して他のツールやサービスとの統合をサポート
6. スクレイパーのカスタマイズをサポート
7. 様々なアンチスクレイピング対策に対応

Octoparse公式サイト

2. Google Places API

Google Maps Platformは開発者向けに公式のPlaces APIを提供しています。これはGoogle Mapsから場所データを収集する最良の方法の1つで、開発者はAPIを介してHTTPリクエストを使用し、数百万の場所に関する最新情報を取得できます。

Places APIを使用するには、まずアカウントを設定してAPIキーを作成する必要があります。Places APIは無料ではなく、従量制の価格モデルを採用しています。ただし、Places APIで提供されるデータフィールドは限られているため、必要なすべてのデータを取得できない場合があります。

長所：

1. 最新かつ正確な情報を取得可能
2. 開発者が特定の基準（タイプ、場所、半径など）に基づいて場所データをフィルタリングおよびソート可能
3. 簡単なAPI呼び出しを使用して、様々なアプリケーションと容易に統合可能
4. ウェブ、Android、iOSで利用可能

短所：

1. 価格体系が複雑で、大量抽出の場合は高額
2. 一定時間内に行えるAPI呼び出しの数を制限する使用量クォータとレート制限がある
3. Google Cloudでの請求設定が必要

Google Places API公式サイト

3. Pythonフレームワークまたはライブラリ

ScrapyやBeautiful SoupなどのPythonフレームワークやライブラリを利用して、クローラーをカスタマイズし、必要なデータを正確にスクレイピングすることができます。具体的には、Scrapyはウェブページからデータをダウンロード、クリーニング、保存するために使用されるフレームワークで、時間を節約するための多くの組み込みコードがあります。一方、BeautifulSoupは、プログラマーがウェブページからデータを迅速に抽出するのに役立つライブラリです。

この方法では、クローラーを構築し、すべての処理を自分でコーディングする必要があります。そのため、ウェブスクレイピングに精通したプログラマーのみがこのプロジェクトを遂行できます。

長所：

1. スクレイピングプロセスを完全にコントロール可能
2. 通常は無料でオープンソース
3. 必要に応じてスケーリング可能
4. データ分析ライブラリ（Pandas、NumPy）や機械学習フレームワーク（TensorFlow、Scikit-learn）など、他のPythonベースのツールやサービスとの統合が容易
5. APIやデータベースと直接インターフェース可能

短所：

1. コーディングが必要
2. 時間がかかり、継続的なメンテナンスが必要
3. アンチスクレイピング対策に対処する必要がある
4. サーバーインフラ、プロキシ、データストレージソリューションに関連するコストが発生する可能性がある
5. ネットワークエラー、HTML構造の変更、動的コンテンツの読み込みによるエラーに対処する必要がある

4. GitHubのオープンソースプロジェクト

GitHubでGoogle Mapsをクロールするためのプロジェクトをいくつか見つけることができます。他の人が既に作成した優れたオープンソースプロジェクトが多数あるので、一から作り直す必要はありません。

ほとんどのコードを自分で書く必要はありませんが、スクリプトを実行するための基本的な知識と若干のコーディングは必要です。これにより、コーディングにあまり詳しくない人にとっては難しい場合があります。データセットの量と質は、メンテナンスが不足しがちなGitHubのオープンソースプロジェクトに大きく依存します。また、出力は.txtファイルのみの場合が多く、大規模なデータが必要な場合は最適な方法ではないかもしれません。

長所：

1. 無料でアクセス可能で、サブスクリプション料金不要
2. スクレイパーをゼロから開発するよりも時間を節約できる

短所：

1. プログラミングの知識が必要
2. すべてのプロジェクトが積極的にメンテナンスされているわけではないため、Googleがサイト構造やアンチスクレイピング対策を変更した場合に問題が発生する可能性がある
3. オープンソースコードを使用すると、コードに脆弱性や悪意のあるコンポーネントが含まれている場合、セキュリティリスクが生じる可能性がある

5. Web Scraper - ブラウザ拡張機能

Web Scraperは最も人気のあるウェブスクレイピング拡張機能です。Google Chromeブラウザをダウンロードし、Web Scraper拡張機能をインストールすれば、すぐに使用を開始できます。データをスクレイピングするためにコードを書いたりソフトウェアをダウンロードしたりする必要はなく、ほとんどの場合、Chrome拡張機能だけで十分です。

しかし、この拡張機能には限界があります。複雑な構造を持つウェブページや、大量のデータを扱う場合には、十分な性能を発揮できない可能性があります。

長所：

1. コード不要のソリューション
2. ダウンロード不要。セットアップが迅速
3. スケジューリングとCSV、JSON、Excelなどの様々なエクスポート形式をサポート

短所：

1. 大規模なスクレイピングタスクの処理能力が低い
2. 洗練されたアンチスクレイピングメカニズムへの対応に苦労する場合がある
3. スクレイピングルールの手動更新が必要

Web Scraper公式サイト

まとめ

以上で、Google Mapsからデータを収集するための主要な方法を紹介しました。それぞれのツールや手法には特徴があり、用途に応じて選択することが重要です。クラウドベースかデスクトップベースか、コーディングスキルの有無など、自分のニーズと能力に最も適したものを選んでください。Google Mapsのデータを簡単かつ迅速にスクレイピングしたい場合は、Octoparseが常に最良の選択肢となります。