インターネット上には膨大な情報が日々更新されており、ビジネスやマーケティング、データ分析などの分野で活用されています。この情報を効率的に収集する手段として注目されているのがWebスクレイピングです。

プログラムを使ってWeb上のデータを自動で収集・加工するWebスクレイピングは、マーケティング調査や自動化業務において非常に役立つ技術です。

しかし、Webスクレイピングとは具体的に何をするものなのか、どのように始めればよいのか疑問に思う方も多いでしょう。

そこで本記事では、Webスクレイピングの基本からおすすめのプログラミング言語、さらにはプログラミングを使わずにスクレイピングを行う方法についても解説します。

初心者の方でも理解しやすいよう、基礎知識を押さえた内容となっていますので、ぜひ参考にしてください。

Webスクレイピングとは？

Webスクレイピングとは、Web上に公開されている情報をプログラムを通じて自動的に収集し、必要に応じて加工・分析する技術のことを指します。一般的には、テキストデータだけでなく、画像や表形式のデータなど、Webページ上にあるさまざまな情報を取得することができます。

この技術を使うことで、大量のデータを手作業で集めるのではなく、効率的に自動収集が可能になるため、マーケティングやビジネス、研究など幅広い分野で活用されています。

たとえば、以下のようなケースが代表的なWebスクレイピングの利用例です。

競合分析：競合企業の製品情報や価格情報を定期的に収集して、リアルタイムでのマーケット動向を把握する。

業務効率化：特定のWebサイトから日々の業務に必要な情報を自動的に集めることで、手間を省き業務を効率化する。

データ収集：ソーシャルメディアの投稿やニュース記事などを収集し、マーケティングや研究に活用する。

Webスクレイピングを始める前に知っておきたい基礎知識

Webスクレイピングを始めるにあたり、まず基本的な知識を理解しておくことが大切です。以下では、スクレイピングを行う際に知っておくべき要点を説明します。

クローリングとスクレイピングの違い

クローリングは、Webサイトを自動で巡回し、リンクを辿りながら情報を収集するプロセスです。一方、スクレイピングは特定のWebページから必要な情報だけを抽出・収集することを指します。多くのスクレイピングツールやプログラムは、最初にクローリングでページを取得し、その後スクレイピングを行うという2段階の流れをとることが一般的です。

Webスクレイピングに必要なライブラリやツール

プログラミングを使ったスクレイピングでは、PythonのBeautiful SoupやScrapyなどのライブラリが利用されます。

また、JavaScriptを使用した自動化ツール「Puppeteer」や「Selenium」も人気です。これらのライブラリやツールを使うことで、WebサイトのHTML構造を解析し、必要なデータを取得する作業を効率的に行うことができます。

リクエスト制限とマナー

多くのWebサイトでは、一度に大量のデータを取得することを防ぐためにアクセス頻度の制限が設けられています。また、スクレイピングを行う際は、対象のWebサイトの利用規約やrobots.txtファイルを確認し、スクレイピングが許可されているかどうかを確認することが重要です。‘ 過剰なアクセスはサーバーに負荷をかけ、最悪の場合はIPアドレスがブロックされる可能性もあるため、マナーを守って行いましょう。

Webスクレイピングにおすすめのプログラミング言語

Webスクレイピングを行う際には、特定のプログラミング言語を使用することで作業を効率化し、精度の高いデータ収集が可能です。ここでは、特におすすめのプログラミング言語とそれぞれの特徴、メリット、デメリットについて解説します。

Python

Pythonは、Webスクレイピングにおいて最もよく利用されるプログラミング言語です。シンプルで読みやすい文法を持ち、豊富なスクレイピング用ライブラリ（Beautiful Soup、Scrapy、Seleniumなど）を備えています。

メリット

大量のスクレイピング用ライブラリがあり、簡単に始められる。
豊富なオンラインリソースやコミュニティサポートがあるため、初心者でも学びやすい。
データの加工や解析に便利なライブラリ（Pandas、NumPyなど）も充実しており、取得したデータの加工が容易。

デメリット

大規模なWebサイトのスクレイピングには、処理速度がやや遅くなることがある。
高度なスクレイピングを行う場合、ある程度のPythonスキルが求められる。

JavaScript（Node.js）

JavaScriptは、特にブラウザ操作を伴うスクレイピングに適しており、Node.jsを使ったスクレイピングはPuppeteerなどのライブラリで強力です。

メリット

ブラウザ操作が容易で、JavaScriptで動的に生成されるWebページにも対応しやすい。
非同期処理が得意で、複数のリクエストを効率的に行える。

デメリット

Pythonに比べ、スクレイピングに特化したライブラリやサンプルが少ない。
一部のツールは設定が複雑で、初心者にはやや難易度が高い。

R言語

Rは、データ解析や統計処理に特化したプログラミング言語で、Webスクレイピングを含むデータ収集から分析まで一貫して行うことができます。

メリット

データ解析機能が強力で、取得したデータをそのまま分析に活用できる。
Rvestなどのスクレイピング用パッケージがあり、簡単なスクレイピングに適している。

デメリット

Webスクレイピング専用のライブラリが少なく、複雑なスクレイピングには向いていない。
言語全体の汎用性が低く、Web開発や他のアプリケーションへの応用は難しい。

プログラミング言語を使わずにWebスクレイピングを行う方法

プログラミングを学ぶのはハードルが高いと感じる方でも、近年ではノーコード（プログラミング不要）でWebスクレイピングを行う方法が増えています。ここでは、ツールや関数を活用してプログラミング言語を使わずにスクレイピングを行う方法を紹介します。

Webスクレイピングツール

プログラミング不要のWebスクレイピングツールとして、以下のようなツールが利用されています。

Octoparse：
ドラッグ＆ドロップで操作できるスクレイピングツールです。複数のページをまとめてスクレイピングすることができ、ページの設定や情報の抽出も簡単に行えます。無料プランもあり、気軽に試せるのもポイントです。

ParseHub：
こちらも直感的なインターフェースで設定できるツールで、特に動的なWebページのデータ抽出に強みがあります。条件付きでデータを抽出する設定などもでき、無料で一定範囲の機能が使えます。

DataMiner：
Chromeの拡張機能として提供されるツールで、設定も容易です。基本的なスクレイピングであれば数クリックで実行可能で、エクセル形式でデータを保存することができます。
これらのツールは、プログラムを書くことなくWeb上の情報を取得し、整理された形でデータを活用できるため、初心者の方にもおすすめです。

スプレッドシートで関数を利用する

Googleスプレッドシートの関数を使えば、特定のデータをWebページから自動で取得することができます。特に便利なのが「IMPORTXML関数」です。

IMPORTXML関数：指定したURLとXPathを入力するだけで、そのページから特定の情報を自動的に取得します。例えば、特定のWebページの株価やニュースの見出しなど、必要な情報を定期的に更新して取得できるため、シンプルなスクレイピング用途に最適です。

使用例

=IMPORTXML("https://example.com", "//h1")

このように記述することで、URLで指定したページのh1タグ内のテキスト情報を取得できます。スプレッドシート上で自動更新されるため、リアルタイムのデータを活用したい場合に便利です。

Webスクレイピングの活用事例

Webスクレイピングは、さまざまなビジネス分野や日常の場面で役立つデータ収集手法です。以下に、特に効果的な活用事例をいくつか紹介します。

マーケティングデータの収集

企業が競合の動向や市場の変化を把握するために、Webスクレイピングで情報を集めるケースが増えています。例えば、競合製品の価格変動や新商品の情報、消費者のレビューを定期的に収集することで、リアルタイムのマーケット情報を得ることが可能です。また、ソーシャルメディアでの話題や口コミを収集・分析することで、自社のマーケティング戦略に役立てることもできます。

業務効率化

Webスクレイピングは、業務の自動化にも効果的です。例えば、不動産業界では物件情報の収集や更新作業を効率化するためにスクレイピングが活用されています。また、金融業界では株価情報や経済ニュースを自動的に取得・更新し、投資分析に役立てることが一般的です。これにより、業務の手間を大幅に削減し、コア業務に集中できるメリットがあります。

商品・サービスの開発

Webスクレイピングで収集したデータは、新しい商品やサービスの開発に役立つこともあります。例えば、口コミサイトやSNSの投稿を解析して消費者のニーズやトレンドを把握し、それに基づいて商品を開発するという方法です。また、検索エンジンなどのデータを用いたアプリケーションやレコメンドシステムなども、スクレイピングによって基盤データを収集することで実現可能です。

リスク管理や投資判断

金融機関や個人投資家がWebスクレイピングを活用し、経済ニュースや証券情報、さらにはSNSの話題などを収集・分析することで、より迅速なリスク管理や投資判断ができるようになります。SNSの情報から突発的な株価の変動要因を探るなど、投資判断の材料にすることが増えています。

Webスクレイピングは違法？リスクを回避する方法

Webスクレイピングは有用な技術ですが、法律や規約を無視して行うと違法行為となる可能性があります。特に著作権法や不正アクセス禁止法に抵触するケースがあるため、スクレイピングを行う際には事前に理解し、リスクを回避するための対策を講じることが重要です。

著作権とスクレイピング

Webサイト上のテキストや画像などは、著作権によって保護されていることが多くあります。スクレイピングによってデータを取得し、それをそのまま再利用や公開すると、著作権を侵害する可能性があるため注意が必要です。特に、営利目的で利用する場合やデータを公開する場合は、取得した情報の著作権を確認し、必要に応じて許諾を得ることが推奨されます。

サイトの利用規約とrobots.txtの確認

多くのWebサイトには、スクレイピングを禁止する条項が利用規約に記載されています。また、Webサイトの「robots.txt」というファイルには、クローラー（自動収集プログラム）がアクセスしてよいページや禁止されているページの情報が記載されています。スクレイピングを行う際には、事前にこのrobots.txtファイルや利用規約を確認し、ルールを守ってアクセスすることが基本です。

サーバーへの負荷とアクセス頻度の管理

大量のリクエストを一度に送信すると、対象のWebサイトに負荷がかかり、サービス提供に支障をきたす可能性があります。

これにより、IPアドレスがブロックされたり、法的に問題視されることもあるため、アクセス頻度を制御し、サーバーに負担をかけないようにすることが重要です。リクエスト間隔を適切に設定するか、スクレイピング対象のサーバーに負担をかけない形でデータ収集を行いましょう。

APIの活用

スクレイピングの代替手段として、Webサイトが提供するAPI（Application Programming Interface）を利用するのも有効です。APIを利用すると、Webスクレイピングに比べてより効率的かつ合法的にデータを取得できます。多くのサービスがAPIを提供しており、特に大量のデータを継続的に収集する場合はAPIの使用が推奨されます。

まとめ

Webスクレイピングは、Web上の膨大なデータを効率的に収集し、業務効率化やマーケティング分析に活用できる強力な手法です。この記事では、Webスクレイピングの基本的な知識やおすすめのプログラミング言語、さらにはノーコードで実施する方法までを詳しく解説しました。さらに、違法性やリスクを回避するための注意点についても触れました。

Webスクレイピングを適切に活用することで、競合分析や業務の自動化など、さまざまな分野で大きな価値をもたらすことができます。ただし、スクレイピングには法的なリスクも伴うため、サイトの利用規約や著作権を確認し、アクセス頻度の管理やAPIの利用などで安全に行うことが重要です。

スクレイピングを学び、活用することで、データの力を最大限に引き出し、ビジネスや分析の成果を向上させることができるでしょう。まずは基本的なツールや方法から始め、次第に高度なスクレイピング手法にもチャレンジしてみてください。