この記事の登場人物
🧑‍💻 …Claude Cowork も Claude Code+MCP も使い倒してる先輩エンジニア
🐣 …「AIに全部やらせたい」と思ってる後輩

🐣「先輩、Claudeってスクレイピングできるんですよね？もうコード書かなくていいんじゃないですか」
🧑‍💻「できるよ。でもいくらかかるか知ってる？」
🐣「…タダじゃないんですか」
🧑‍💻「実際に試してみよう」

この記事でわかること

Claudeでスクレイピングする2つの方法（Cowork / Code+MCP）
実測データ：何件取れて、何秒かかって、トークンをどれだけ食うか
どういう場面でClaudeが強くて、どこでコードに負けるか

シリーズ記事

第1弾：BS4 vs Scrapling — HTMLが変わっても要素を復元できるか検証した
第2弾：【Pythonスクレイピング】「Scrapy×Scrapling合体させたら最強じゃない？」〜激つよハイブリッド構成〜
本記事は第3弾です

この記事の解説版（通常の技術記事形式）もあります

Claudeでスクレイピングする方法は2つある

🐣「そもそもClaudeでどうやってスクレイピングするんですか」
🧑‍💻「2つある」

方法	イメージ	向いてること
Cowork	Claudeがブラウザを代わりに操作してくれる	探索、1回きりの取得
Code+MCP	コードの中からClaude APIを呼んでデータ取得	自動化、繰り返し実行

🐣「Coworkはクリックしてくれるやつですね。Code+MCPは？」
🧑‍💻「MCPっていうのは、Claude Codeに外部ツールを接続する仕組み。プラグインみたいなもの」
🐣「どんなプラグインがあるんですか？」
🧑‍💻「主に3つ。WebFetchでHTML取得、Playwright MCPでブラウザ操作、scrapling-fetch-mcpでボット対策の回避。用途に応じて使い分ける」
🐣「じゃあCoworkで試してダメならCode+MCPって感じですか」
🧑‍💻「まあそんな感じ。じゃあ実測していこう」

まずは6件取ってみる

🧑‍💻「ダミーECサイトから商品6件。最もシンプルなケース」

	Cowork	Code+MCP	参考: Pythonコード
取得件数	6件	6件	6件
所要時間	手動30秒〜	0.032秒	0.018秒
トークン消費	サブスク内	~3,200トークン	$0
月額	Pro $20〜Max $200	Max $100〜$200	$0

🐣「全部6件取れてますね。Code+MCPは1回3,200トークン消費か。サブスク内だから追加料金はないですよね？」
🧑‍💻「そう。でもサブスクには利用上限がある。問題はこれ、ページが増えるとトークン消費も掛け算になる」
🐣「…？」

5ページ巡回したらトークン消費も5倍

🧑‍💻「5ページ30商品を取ってみよう。1ページごとにLLMを呼び出すから、トークン消費も5倍」

ページ	トークン消費
1ページ目	~3,300
2ページ目	~3,300
3ページ目	~3,300
4ページ目	~3,300
5ページ目	~3,300
合計	~16,600トークン

🐣「5ページで16,600トークン。サブスク内だから金額的には問題ないですよね」

🧑‍💻「問題はスケールだよ。サブスクには利用上限がある。これを毎日やったら？」

頻度	CC+MCP	Pythonコード
1回（5ページ）	~16,600トークン	$0
毎日×30日	~50万トークン/月	$0

🐣「月50万トークン…5ページなら大丈夫そうですけど」
🧑‍💻「5ページだからね。ページ数に比例するから、1000ページなら月330万トークン。サブスクの上限枠を一気に食い潰す。Pythonコードならトークン消費ゼロ」
🐣「じゃあ素直にコード書いた方がいいですか？」
🧑‍💻「スケール面ではね。でもClaudeにはコードにできないことがある」

AIの真骨頂：サイトのHTML構造が変わったとき

🧑‍💻「たとえば、HTMLの構造が変わっても同じプロンプトで取れる。これを見てくれ」

	Pythonコード	Claude (Code+MCP)
v1（`.product-card`）	6件	6件
v2（`.item-tile` に全面変更）	0件	6件
修正の手間	セレクタ書き直し	不要

🐣「コードだと0件になるのに、Claudeは同じプロンプトで6件取れてる！」
🧑‍💻「LLMはHTMLを意味的に解釈するから、タグ名が変わっても『これが商品名だろう』と推測できる。セレクタに依存しない」
🐣「セレクタ調べ直す手間がゼロってことですよね。めちゃくちゃ楽じゃないですか」
🧑‍💻「構造変更対応はClaudeの圧勝。でもこの強みを活かすなら、探索フェーズでだけ使えばいいんだよ」

WebFetch の落とし穴：JS描画ページとAnti-Bot

🐣「ところで、Code+MCPって常に6件取れるんですか？」
🧑‍💻「実はそうでもない。ツールごとに弱点があるんだ」

JS描画ページ

MCPツール	取得件数
WebFetch MCP	0件（JS未実行）
Playwright MCP	6件

🐣「WebFetchだとJS動かないから0件…」
🧑‍💻「SPAやReactアプリみたいなページにはPlaywright MCP必須。ツールの選び方を間違えるとデータが取れない」

Anti-Bot対策

MCPツール	User-Agent	結果
WebFetch MCP	`httpx/0.27`	403 Blocked
Playwright MCP	ブラウザUA	200 OK
scrapling-fetch-mcp	ステルスUA	200 OK

🐣「WebFetchはAnti-Botにも引っかかる…」
🧑‍💻「Coworkは実際のChromeで操作するからブロックされない。MCPツールの場合は、状況に応じて使い分ける必要がある。こういうイメージ」

1000ページ取ったらどうなる？

🐣「ぶっちゃけ、大量に取りたいんですけど」
🧑‍💻「ページ数がそのままトークン消費になる。見てみよう」

規模	Claude Code+MCP	Pythonコード
1ページ	~3,300トークン	$0
100ページ	~33万トークン	$0
1000ページ	~330万トークン	$0

🐣「1000ページで330万トークン！？」
🧑‍💻「Maxプランの上限枠をこれだけで使い切りかねない。Coworkに至っては手動だから1000ページは物理的に無理」
🐣「大量取得はコード書くしかないですね…」
🧑‍💻「そう。でも逆に、月に数回、数ページだけならサブスク内で余裕。コード書く時間の方がもったいない」

結論: Claudeとコード、どっちを使う？

🐣「結局どうすればいいんですか」
🧑‍💻「この表だけ覚えとけ」

こういう場面なら…	使うもの
初見のサイトを調べたい	Claude Cowork
「取れるか」をサッと確認	Claude Cowork
サイトのセレクタを特定したい	Claude (Cowork or Code+MCP)
定期的にデータを収集したい	Pythonコード
100ページ以上取りたい	Pythonコード
サイト構造が変わってないか監視	Claude Code+MCP

🐣「探索はClaude、定期実行はコード」
🧑‍💻「正解。もう一歩進むなら、こういうハイブリッド運用がベスト」

🐣「AIがあればコード不要、じゃなくて…」
🧑‍💻「AIがあるからこそ、コードの価値が活きる。探索コストをAIが引き受けてくれるから、人間はコードを書くことに集中できる」
🐣「"AIがあるからコード不要"じゃなくて、"AIのおかげでコードに集中できる"ってことか…。帰ったらScrapling触ってみます」

シリーズ記事

第1弾：BS4 vs Scrapling — HTMLが変わっても要素を復元できるか検証した
第2弾：【Pythonスクレイピング】「Scrapy×Scrapling合体させたら最強じゃない？」〜激つよハイブリッド構成〜
第3弾：本記事

この記事の解説版（通常の技術記事形式）もあります
トークン内訳やレーダーチャートの詳細など、もう少し踏み込んだ内容を掲載しています。