こんにちは！いま、AIエージェントやLLMの開発において、モデルのアーキテクチャよりも重要なポイントがあることをご存じでしょうか？
その正体がWebデータインフラです。
AIモデルは研究段階から脱し、いまや企業の意思決定・自動化・分析を支える基盤テクノロジーへと進化しています。この変化に伴い、AIの燃料となるデータを安定供給するインフラ層が、技術業界で最も戦略的な領域として注目されています。
先日、Forbesにて公開された『Inside The $209 Billion Battle Powering AI’s Web Data Infrastructure Future（AIのウェブデータインフラの未来を支える2090億ドルの戦い）』は、この分野の急成長と競争状況を詳しく取り上げています。
この記事では、Forbesの内容を参考にしつつ、Bright Dataの視点で次の3点を整理していきます。
- なぜWebデータインフラがAI時代の最重要レイヤーなのか
- 市場を構成する4つのTier（階層）と各プレイヤーの特徴
- Bright Dataがこの戦場でどのような役割を果たしているのか
なぜたかがスクレイピングが2,000億ドル市場になるのか？
よくある誤解があります。
: 「スクレイピングなんて requests.get() と BeautifulSoup で十分でしょ？」
もしそう思っているなら、少し認識をアップデートする必要があるかもしれません。
モデルは静的なデータを学習する存在から、リアルタイム情報を取り込み判断する存在へと進化しました。
LLMやAIエージェントが「今日のニュースから傾向を分析して」と求められたとき、2021年までのデータしか持たないモデルでは不十分です。
必要なのは次のような能力です：
- 「今この瞬間」のWebデータへアクセス
- 地域・言語ごとのページを正しく取得
- CAPTCHAsやBot対策を自動回避
- 高頻度のデータ取得でも安定動作
- 構造化され、AIがすぐ利用できる形式で取得
こうした仕組みを支えるのがWebデータインフラであり、Forbesが指摘した市場規模は以下の通りです。
- ビッグデータインフラ市場：2,090億ドル（年平均成長率 21.6%）
- Webスクレイピング市場：7.5億ドル → 2034年に28.7億ドル
- AI/ML向けスクレイピング利用企業：エンタープライズの65%
Bright Dataはこの分野で年間収益3億ドルを突破し、前年比40%以上の成長でマーケットを牽引しています。
Webデータインフラ市場の「4つのTier（階層）」
Forbesの記事では、この市場のプレイヤーを4つのTierに分類していました。
Bright Dataの立場からも非常にわかりやすい整理ですね！
ここでは、要点をかみ砕いて紹介します。
Tier1: The Giants（巨人たち）
Tier1は、他のすべての競合とは異なる規模で運営されているテック大手です。
Google / AWS
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Google
世界最大級のクローリングおよびインデックス基盤を保有しており、その中心は検索サービスを支えるための仕組み。特定のWebデータを精密かつ柔軟に抽出するためのツールとしては最適化されていない。Google CloudはAIインフラ領域で存在感を強めており、親会社のAlphabetはデータインフラ市場でも大きなシェアを持つ。 -
AWS
世界のデータインフラ市場の約17%を占めるクラウドリーダー。S3やEMRをはじめとする幅広いサービス群がWebデータ企業の基盤として広く活用されている。
Tier1は世界最大のクローリング能力を持つが、基本的には自社の検索エンジンやクラウドエコシステムのためにデータを使います。彼らはインフラの基盤を担っていますが、特定のWebデータを精密に抽出するツールとしては粗い面があります。
企業が求める、リアルタイムかつ構造化されたデータを安定して提供できるのは、Tier2のスペシャリストプレイヤーです。
Tier2: The Enterprise Specialists（エンタープライズ・スペシャリスト）
Tier2は、年間収益1億ドルを超える、大規模でコンプライアンスに重点を置いたインフラプロバイダーの企業群です。
Bright Data / Oxylabs
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Bright Data
イスラエルを拠点とし、年間収益は3億ドルを超える。
ピュアプレイのWebデータ領域におけるカテゴリーリーダーであり、世界最大級のデータ収集インフラを運営している。
倫理性とコンプライアンスを徹底したデータ収集に注力しており、Fortune500企業や研究機関から「信頼できるプロバイダー」として選ばれている。
Bright Dataの強みは、単にプロキシを提供するだけではありません。
Web UnlockerやScraping Browserといった高度な技術を活用することで、CAPTCHAや最新のボット対策を自動で回避し、開発者がデータの「取得」 ではなく、データの「活用」 に集中できる環境を提供しています。弊社は世界のトップ20のLLMラボのうち14社、トップ10のAIファースト企業のうち7社を支援しており、1日あたり1億回を超えるAIエージェントによるインタラクションを処理しています。この事業規模とエンタープライズ領域への深い浸透度は、他社の追随を許さないレベルにあります。
また、Forbesの記事でも触れられている通り、Meta社やX社（旧Twitter）を相手取った訴訟での勝利は、Webスクレイピングの合法性を裏付ける重要な法的判例となりました。これにより、エンタープライズ企業が安心してAI開発に取り組める強固な基盤が築かれています。
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Oxylabs
1億7500万以上のIPプロキシプールを持ち、約99.95%の成功率を誇る。
eコマース、旅行、IT、サイバーセキュリティの主要プレイヤーにサービスを提供。
同社は正確な収益を公表していないものの、アナリストによる推定では年間500万〜 2500万ドルとされており、急成長中であるにもかかわらずBright Dataと比べると規模が一桁小さいことが示唆されている。
Tier3: The High-Growth Tech Challengers（急成長中のハイテク企業）
年間収益1,000万ドルから5,000万ドルの、開発者体験（DX）やニッチな自動化に焦点を当てる企業群です。
Zyte / Apify / ScraperAPI
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Zyte (旧Scrapinghub)
業界で最も人気のあるオープンソースフレームワークScrapyのパイオニア。
AIパワードのスクレイピングAPIやエンドツーエンドのデータ抽出サービスに注力している。
CB InsightsによりBright DataやDiffbotと並んで「Outperformer」に指名された。 -
Apify
Web上で最大の自動化マーケットプレイスを構築。1,500以上の既製「Actors」を提供。
2024年の収益は1,330万ドルに達し、Siemens、Microsoft、T-Mobileといった主要企業にサービスを提供している。 -
ScraperAPI
2020年1月に収益300万ドルを達成。シンプルさと開発者体験に焦点を当て、プロキシ、ブラウザ、CAPTCHAを自動で処理する簡単なAPIを提供
Tier3のサービスは開発者体験を重視し、プロキシやブラウザ管理をAPIとして提供するレイヤーであり、小〜中規模のプロジェクトでは扱いやすく、総所有コストの低さも大きな魅力です。
一方で、大規模エンタープライズが求める99%以上のアップタイム保証や厳格な規制遵守といった要件は、Tier3だけでは満たしきれません。こうした高い信頼性やコンプライアンスを必要とする領域は、Tier2のインフラストラクチャが担う役割であり、Bright Dataが日々処理している1日1億回以上のインタラクションのような大規模スケールにも対応できる設計になっています。
Tier4: The Specialized Innovators（特化型イノベーター）
AI、ノーコード、独自の接続方式など、特定の技術やユースケースに特化した企業群です。
Diffbot / NetNut / Decodo / Parsehub / Mozenda...
-
Diffbot
AI、コンピュータビジョン、機械学習を活用。
非構造化Webコンテンツを自動で構造化データに変換する。包括的なKnowledge Graphを運営。 -
NetNut
P2Pネットワークではなく、ISPから直接レジデンシャルIPを調達するユニークなアプローチを提供。
高速性と、ほぼゼロの失敗率を特徴とする「ワンホップ接続」が差別化要素。 -
Decodo (旧Smartproxy)
1億2500万以上のプロキシを提供。プレミアムプロバイダーに対する費用対効果の高い代替手段として位置づけられており、G2ではBright Dataのトップ代替品としてランク付けされている。 -
その他の専門プレイヤー(Mozenda, Import.io, Parsehub, Octoparse, PhantomBusterなど)
それぞれノーコードソリューションやカスタム抽出など、特定のユースケースをターゲットにしている。
Tier4は専門性が強みです。AIやノーコード、独自技術に特化したプレイヤーが多く存在します。
- DiffbotはAIを活用した自動抽出に強みがあります。
- ParsehubやMozendaは視覚的なビルダーを提供し、非技術系ユーザーでも扱いやすい点が特徴です。
- NetNutはISP由来の高速で安定した接続を武器としています。
一方で、Bright Dataが属するTier2は、こうした特化型の強みに加えて、エンタープライズ向けの広範なカバレッジと高い信頼性を提供します。
Bright Dataは
- Diffbotと同様に
Adaptive ParsingやAuto-extractionにAI技術を組み込んでいます。- さらに「レジデンシャル」・「モバイル」・「データセンター」・「ISP」など多様なプロキシプールを保有し、99%以上のアップタイム保証を実現しています。
この総合力により、企業規模のプロジェクトでも安定したデータ取得を維持できる点が、Bright Dataの大きな差別化要因となっています。
用途別市場セグメント：領域ごとの主要プレイヤーを見ていく
Webスクレイピング市場は複数の用途別セグメントに分かれており、記事でも示されている通り、AI、Eコマース、金融、企業調査といった主要領域の多くで、Bright Dataは主要プレイヤーとして存在感を示しています。
| 市場セグメント | 求められる要件 | 主なプレイヤー |
|---|---|---|
|
AI・LLM向け トレーニングデータ （最も急成長） |
 リアルタイムデータ提供 機械可読な構造化データ 各国規制への準拠 テキスト/画像/動画のマルチモーダル対応 高品質アノテーション |
Bright Data、Appen、Turing |
|
Eコマース 価格インテリジェンス （最大市場 ※36.7%） |
Eコマース特化スクレイパー ボット対策回避 リアルタイム価格データ取得 |
Bright Data、Oxylabs、Zyte |
|
金融サービス オルタナティブデータ （市場の30%） |
監査証跡（Audit Trail） データ系譜管理（Lineage） 規制対応 |
Bright Data、金融特化型プロバイダー |
| 企業向け市場調査 |
大規模クロール カスタム抽出 データクリーニング |
Bright Data、Oxylabs、Zyte、Apify |
技術の差別化：3つの主要アプローチ
インフラ規模・信頼性（Bright Data / Oxylabs / NetNut）
差別化ポイントは次の通りです：
- レジデンシャル、モバイル、データセンター、ISP など幅広い種類のIPを提供していること
- 195カ国に対応したグローバルなカバレッジ
- 成功率・稼働率ともに99%を超える高い安定性
- 高速かつ低レイテンシの通信性能
- 透明性のある、倫理的なデータ取得モデル
競争優位性：
エンタープライズ企業はコスト以上に信頼性とコンプライアンス対応を重視します。
そのため、堅牢なインフラを持つプロバイダーは、より高い価値（＝プレミアム価格）で評価されます。
AIによる高度な自動化（Bright Data / Diffbot / Zyte）
次世代のスクレイピング企業は、システム全体にAIを組み込み、取得精度と安定性を大きく向上させています。
- Adaptive Parsing：AIがWebサイトのレイアウト変更を自動検知し、抽出精度を維持します。
- Smart Routing：機械学習を用いて、そのターゲットサイトに最適なプロキシを選択し、成功率を最適化します。
- Anti-Bot Evasion：行動パターンの模倣やフィンガープリント生成で高度なボット対策を回避します。
- Auto-extraction：コンピュータビジョンを用いて、ページ内の構造化データを自動で特定します。
Scrapingdogの分析によると、AIを活用したスクレイピングは次のような効果が確認されています。
- 抽出精度は最大99.5%
- 処理速度は従来比30〜40%向上
- 強固なボット対策が施されたサイトでも成功率80〜95%
競争優位性：
こうしたAIベースの自動化により、メンテナンス工数を最大40%削減し、難易度の高いターゲットでも高い成功率を維持できる点が、大きな競争優位性となっています。
開発者体験・使いやすさ（Apify / ScraperAPI / ParseHub）
このカテゴリーのサービスは、使いやすさと素早い導入を重視した設計になっています。主な特徴は次の通りです。
- 一行で実行できるシンプルなAPI
- 多数のプリビルトスクレイパーが利用可能
- ノーコードで操作できる視覚的ビルダー
- 開発者コミュニティが支えるオープンソース基盤
競争優位性：
これらにより、コストを抑えながらスピーディに導入でき、中小企業や個人開発者でも扱いやすい点が大きな強みとなっています。
競争環境: なぜ従来の大手は出遅れたのか？
Oracle、IBM、SAPはデータ管理領域では強みがありますが、Webデータ抽出に必要な技術（プロキシ管理、ボット対策、AIを活用したパーシングなど）との相性が良くありません。
Accentureも、抽出技術そのものは外部パートナーに依存しています。
さらにこの分野は技術の進化が非常に速く、従来型の開発サイクルでは変化に追いつけないことが、既存大手が伸び悩む大きな要因になっています。
今後（2025〜2027年）の5つの市場予測
-
市場統合の加速
今後5〜10件の大型買収が発生し、Bright DataやOxylabsのようなリーダー企業が専門技術や地域的なプレゼンスを広げていくと見込まれます。
クラウドベンダーも、戦略的な買収に動く可能性があります。 -
「AIネイティブ化」が必須要件に
今後18か月以内に、AIを活用したパーシング、アダプティブ抽出、自然言語インターフェースは「差別化要因」ではなく「標準機能」になると予測されます。
これらを持たない企業は競争が難しくなります。 -
規制強化による競争構造の変化
特にAI学習データまわりの新しいデータ保護規制により、コンプライアンス基盤が強い既存企業が有利になる見込みです。
また、米国司法省（DoJ）の2025年ルールによる、機微データの海外流出規制が国内プロバイダーの成長を後押しする可能性があります。 -
動画・マルチモーダルデータの需要爆発
ロボティクスや自律システムの進化に伴い、動画を中心としたマルチモーダル学習データの需要が急増します。
高帯域・低レイテンシで動画抽出に対応できる企業が、この新しい成長領域を獲得すると考えられます。 -
AIの一般化による価格圧力
LLMの高性能化に伴い、基本的なスクレイピング機能は価格競争が激化する見込みです。
一方で、高信頼・高コンプライアンス・高精度 を提供できる企業は、むしろプレミアム価格で評価されるようになります。
まとめ
Webデータインフラ市場は、AI活用による急速な需要拡大、再現が難しい高度な技術基盤、そしていまだ決定的な勝者が存在しない競争構造が重なった、非常にユニークな領域です。市場は依然として分散しており、大手企業が十分に対応しきれていないことから、投資家や事業者にとって大きなチャンスが残されています。
Webは自由に閲覧できますが、大規模に・安定して・規制を守りながらデータへアクセスすることは高度な技術領域です。
Bright Dataが取り組んでいるのは、まさにこの課題を解決するための次世代AIを支えるデータ基盤の構築です。
リアルタイムで高品質なWebデータを求める企業にとって、このインフラ層はAI活用の価値を左右する「最重要ピース」になりつつあります。AIシステムが社会へ広く浸透する中、こうしたインフラを早期から整備してきた企業は、今後さらに大きな価値を提供できる立場を確立していくはずです。
次世代の人工知能を支えるうえで、信頼性の高いデータ基盤は欠かせません。Bright Dataは、その中心的な役割を担うため、これからも進化を続けていきます。
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