次世代AIウェブスクレイピング：llm-scraper & TypeScript 徹底ガイド
大規模言語モデルの力でWebデータ抽出を強化！この記事では、llm-scraperとTypeScriptで、動的かつ複雑なWebサイトから柔軟かつ高精度な構造化データを取得する方法をわかりやすく紹介します。実践的ステップ、代替ツール、最新の対応策も含め、SEO/AEO視点で解説します。
llm-scraperとは？
従来の静的パーサでは限界だったWebスクレイピングの世界にAIが革新をもたらします。llm-scraperはその代表的なオープンソースライブラリ。
サイトごとに細かいセレクタやパーサを書くのではなく、「スキーマ」を用意すれば、あとは大規模言語モデル（LLM）がWebページを理解し必要な情報を自動で抽出します。
2024年公開の新しいライブラリですが、GitHubで既に高評価を獲得しています。
llm-scraperがAIスクレイピングで選ばれる理由
イーコマース、求人、ニュースなどページ構造が頻繁に変わるサイトでは、従来のスクレイパーはすぐ壊れがち。
llm-scraperは、LLMがページ文脈を理解し、指定した「タイトル」「価格」「在庫」などを自動対応。
下記の特徴が魅力です。
- ローカル（Ollama/ GGUFなど）やクラウド（OpenAI, Vercel AI SDK）両対応
- Zod型スキーマ指定で強力な型安全とバリデーション
- Playwrightによる自動ブラウザ操作でJS対応
- ストリーミング保存、コード自動生成、柔軟な抽出対象フォーマット指定
はじめに: 必要な準備
- Node.js（最新版LTS）
- TypeScriptの基礎知識・非同期処理に多少慣れていること
- OpenAIやGroqなどLLMプロバイダーのAPIキー
ステップ1: プロジェクトセットアップ
-
作業ディレクトリを作成
mkdir llm-scraper-demo cd llm-scraper-demo -
Node.js & TypeScript 初期化
npm init -y npm install typescript --save-dev npx tsc --init -
package.jsonの"type": "module"を確認 -
必要なライブラリをインストール
npm install llm-scraper zod playwright npx playwright install
ステップ2: LLMと環境設定
-
取得したAPIキーを
.envに記載OPENAI_API_KEY=あなたのAPIキー -
必要なパッケージをインストール
npm install @ai-sdk/openai dotenv
ステップ3: AIスクレイピングロジックの実装例
scraper.ts を作成：
import { z } from "zod"
import { chromium } from "playwright"
import { openai } from "@ai-sdk/openai"
import LLMScraper from "llm-scraper"
import * as dotenv from "dotenv"
import { promises as fs } from "fs"
dotenv.config()
async function main() {
const llm = openai.chat("gpt-4o")
const browser = await chromium.launch()
const page = await browser.newPage()
await page.goto("https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html")
// 取得したいデータの型をZodで指定
const schema = z.object({
title: z.string(),
price: z.string(),
stock: z.string(),
quantity: z.string(),
description: z.string(),
upc: z.string(),
productType: z.string(),
tax: z.string(),
reviews: z.number()
})
const scraper = new LLMScraper(llm)
const { data } = await scraper.run(page, schema, { format: "markdown" })
await fs.writeFile("product-llm.json", JSON.stringify(data, null, 2), "utf8")
await page.close()
await browser.close()
}
main()
TypeScriptをビルドして実行：
npx tsc
node scraper.js
product-llm.json に構造化データが保存されます！
コード自動生成機能で効率アップ
llm-scraperはスキーマからPlaywright用の抽出コードも自動生成。これによって、従来型スクレイパーの高速テンプレート化や量産化も可能です。
typescript
const { code } = await scraper.generate(page, schema)
// 大量ページのバッチ処理や拡張にも最適
他のLLM型スクレイピングツール（代表例）
llm-scraper以外にも、Python系などLLM対応ライブラリが存在します。
- Crawl4AI … 高速AIクローリングやデータパイプライン構築向け
- ScrapeGraphAI … グラフ論理＋AIで大規模スクレイピングを簡単に
TypeScript派・Python派どちらも自分の用途に合わせて比較しましょう。
実際の課題とプレミアムな解決策
AIによるスクレイピングでも、CAPTCHAやIPブロックなどで止められてしまうことが多くあります。
プロの対策：
Bright DataのScraping Browserを活用すれば、CAPTCHA突破・IPローテーション・各種アンチボット回避処理までクラウドで自動対応。大規模＆安定収集に強みを発揮します。
さらにAgent Browserを使えば、リモートブラウザで無停止・エージェント型の高耐障害スクレイピングも可能です。
まとめ
AIはWebスクレイピングの常識を大きく変えています。
llm-scraperはその最新トレンドの代表例であり、LLM＋先進インフラを組み合わせれば、変化の激しいWeb環境でも「安心・自動・高精度」のデータ抽出が誰でも実現できます。
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