EC事業や物販において、競合他社の価格変動をデイリーで把握することは売上・利益率に直結します。
しかし、自作のスクレイピングで複数ECサイトの価格を監視しようとすると、以下の課題に直面します：

サイトごとに異なるHTML構造とCSSセレクターの記述
「税込 / 税抜」「セール価格 / 通常価格」など日本特有の表記揺れ
サイトのデザイン改修によるセレクター破損と定期的なメンテ工数

本記事では、LLMを活用したWeb抽出API「Scraping AI」を用いて、CSSセレクターを一切書かずに複数サイトの価格監視・Slack値下げ通知アラートをPythonで構築する方法を解説します。

全体構成

データ抽出: scraping-ai Python SDKを用いて商品名・数値価格・税込判定を取得
履歴保存: ローカルのSQLiteデータベースに価格履歴を蓄積
Slack通知: 設定した閾値以上の値下げがあればSlack Webhookに自動通知

実装コード（`price_monitor_slack.py`）

pip install scraping-ai requests

import sqlite3
import requests
from datetime import datetime
from scraping_ai import ScrapingAIClient

# 設定
SCRAPING_AI_KEY = "YOUR_API_KEY"
SLACK_WEBHOOK_URL = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"

client = ScrapingAIClient(api_key=SCRAPING_AI_KEY)

# 1. SQLiteデータベースの初期化
conn = sqlite3.connect('competitor_prices.db')
conn.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS prices (
        product_name TEXT,
        price REAL,
        currency TEXT,
        tax_included BOOLEAN,
        url TEXT,
        checked_at DATETIME
    )
""")

def send_slack_alert(message: str):
    """Slack Webhookにアラートを送信"""
    requests.post(SLACK_WEBHOOK_URL, json={"text": message})

def check_and_alert_price(url: str):
    """URLから価格を抽出し、過去データと比較して値下げを検知する"""
    
    # 税込・税抜や通貨単位も含めて自然言語でスキーマ定義
    result = client.extract(
        url=url,
        schema={
            "product_name": "string",
            "price": "number",
            "currency": "string",
            "tax_included": "boolean",
            "in_stock": "boolean"
        }
    )
    
    for item in result.results:
        data = item['data']
        name = data.get('product_name')
        current_price = float(data.get('price', 0))
        currency = data.get('currency', 'JPY')
        
        # 過去の最新価格を取得
        cursor = conn.execute(
            "SELECT price FROM prices WHERE product_name = ? ORDER BY checked_at DESC LIMIT 1",
            (name,)
        )
        last_record = cursor.fetchone()
        
        if last_record:
            last_price = last_record[0]
            if current_price < last_price:
                drop_pct = ((last_price - current_price) / last_price) * 100
                alert_msg = f"🚨【値下げ検知】{name}\n旧価格: {last_price:,.0f} {currency} ➔ 新価格: {current_price:,.0f} {currency} ({drop_pct:.1f}% OFF)\n🔗 {url}"
                print(alert_msg)
                send_slack_alert(alert_msg)
            else:
                print(f"ℹ️ 変動なし: {name} ({current_price:,.0f} {currency})")
        
        # 今回の価格を保存
        conn.execute(
            "INSERT INTO prices VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)",
            (name, current_price, currency, data.get('tax_included', True), url, datetime.now())
        )
    
    conn.commit()

if __name__ == "__main__":
    check_and_alert_price("https://example-shop.jp/products/headphones")

運用コスト試算（月間シミュレーション）

3サイトにわたり計50商品を毎日自動監視する場合：

1日の想定消費トークン: 約36トークン
Growthプラン（$30 / 5,000トークン）利用時: 月額約$6.60（約990円）
セレクター改修に伴うエンジニア保守工数: 0時間

制約事項

SNS（XやInstagram）の価格投稿スクレイピングは規約上非対応です。
極めて厳格なアンチボット防御（Cloudflare Turnstile等）に対する自動ステルス回避率は約85%です。

無料で試す（200トークン付与）

無料登録（クレジットカード不要）: https://pig-data.jp/service/scraping-ai/
PyPI パッケージ: https://pypi.org/project/scraping-ai/
API ドキュメント: https://pig-data.jp/service/scraping-ai/docs/

運営企業・チームについて

Scraping AIは、株式会社SMSデータテックのAIベンチャー子会社であるindigodata株式会社が開発・運営しています。国内500件以上の受託データ収集実績を持つ「PigData」の知見をベースに、開発者向けセルフサーブ型LLMスクレイピングAPIを提供しています。