実際の掲載物件で検証した、Airbnbスクレイパーおすすめ10選

数か月前、あるユーザーから AirDNA の収益予測のスクリーンショットが届きました。ある物件の年間収益を 8.5 万ドルと見積もっていたのですが、実際には 3 万ドル前後しか上がっていませんでした。これは端数レベルの誤差ではなく、投資判断そのものを変えてしまう大きな違いです。

私はこれまで長年、自動化ツールとデータツールを作ってきましたが、短期賃貸の世界は、私が見てきた中でも特にデータ環境が荒れています。Airbnb には 220 以上の国と地域に があり、世界のバケーションレンタル市場は に達してなお成長中です。ホスト、物件管理者、不動産投資家は、現在の価格と空室状況のデータを必要としています。

それでも多くの人が、モデル化された（要するに推測の）数値に依存する高額な分析サブスクを使い続けています。あるいは Upwork でフリーランスに依頼していますが、、Airbnb スクレイピング案件では「かなり信頼性が低い」ことも少なくありません。

そこで私は、エンタープライズ API、ノーコードプラットフォーム、ブラウザ拡張機能、オープンソースライブラリの 4 カテゴリにわたって Airbnb スクレイパー 10 個を実際の Airbnb 検索結果で比較しました。その結果を紹介します。

Airbnb データをスクレイピングする理由と、AirDNA の契約より有利な場面

Airbnb データのビジネス価値は明快です。動的価格設定、競合監視、投資分析、旅行系アグリゲーション、学術研究はすべて、いま何がいくらで掲載されているかを知ることに支えられています。問題は「Airbnb データが必要かどうか」ではなく、「どうやって入手するか」です。

多くの STR 運営者は、、、 のようなプラットフォームに月額 125〜350 ドルを支払っています。これらのツールは、市場全体のトレンドや方向感をつかむには本当に便利です。ただし、個別物件レベルになると、苦情は多く、しかも一貫しています。 や では、ホストが AirDNA の予測を 外していると報告しています。これは、ホストがブロックした日付を実際の予約と誤認してしまうためです。AirDNA の は毎日全掲載物件の 100% を分析しますが、それでも予約済みかブロック済みかを判別するには推論に依存しています。

直接スクレイピングすれば、実際のゲストが見ているものをそのまま取得できます。特定日付のリアルタイムな宿泊料金、表示されている設備、レビュー、ランキング位置、在庫変動などです。比較すると、違いは次の通りです。

ここで一番強い論点は、「スクレイピングは常にサブスクより優れている」という話ではありません。解決している問題が違う、ということです。競合が今夜いくらで出しているか、どの設備を強調しているか、レビューがどう読めるかといった、表示ベースの“現実”が欲しいなら、市場全体の文脈を補う分析ツールを使いながらでも、スクレイピングは必要になるはずです。

何が最高の Airbnb スクレイパーなのか？ 私がこれらのツールを評価した基準

Airbnb は、オープンウェブ上でも特にスクレイピングが難しいサイトの 1 つです。 を使い、React 経由であらゆる要素を描画し、TLS/セッションのフィンガープリントを利用し、 します。さらに検索結果はおおむね （約 15 ページ × 1 ページあたり約 18 件）で上限がかかるため、動くツールがあっても市場全体のスクレイピングは簡単ではありません。

私はこの 10 ツールを、次の 8 項目で評価しました。

1. アンチボット回避の成功率 — リクエストのうち、ブロックや CAPTCHA ではなく実データを返せた割合。Airbnb では最重要です。
2. データの完全性 — タイトルと価格だけ返すものもあれば、設備、カレンダー、ホスト情報まで取れるものもあります。
3. 1,000 件あたりのコスト — まったく異なる課金モデルを横並びで比較できるよう正規化しました。
4. セットアップのしやすさ（初回スクレイプまでの時間） — 2 分で入れられるブラウザ拡張から、プロキシ設定込みで 30 分かかる API 設定まで。
5. エクスポート形式 — CSV、JSON、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、クラウド配信など、読者によって必要なものが違います。
6. ページ送り／無限スクロール対応 — Airbnb の検索結果は分割かつ動的なので、ここは重要です。
7. スケジューリング機能 — 継続的な価格監視や市場追跡に必要です。
8. カテゴリ種別 — エンタープライズ API、ノーコードプラットフォーム、ブラウザ拡張、オープンソースライブラリのいずれか。

この 4 カテゴリで評価したのは、万人に合う単一のタイプは存在しないからです。競合価格を確認したい物件管理者と、不動産ファンド向けのパイプラインを構築するデータエンジニアでは、必要なものがまったく違います。

一目でわかる Airbnb スクレイパー 10 選

詳しく見る前に、まずは早見表をどうぞ。各ツールの詳細はこの下で掘り下げます。

以下、個別の詳細です。

1. Thunderbit

は私とチームが作っているツールなので、そこは最初にはっきり伝えておきます。ただし、できること・できないことは具体的に述べます。このリストで Thunderbit が上位に来る理由は、他の上位 Airbnb スクレイパー記事がほぼ触れていないカテゴリの穴を埋めているからです。つまり、ブラウザ拡張ベースのスクレイパー です。フォーラムでは「Airbnb scraper Chrome extension」を探し、セットアップ不要の選択肢を求めている人がいるのに、主要な競合ガイドはこのカテゴリをほとんど扱っていません。STR ホストや物件管理者は中程度の技術リテラシーがあり、求めているのはコードではなくツールです。

2クリックのワークフロー

基本の流れはシンプルです。Airbnb の検索結果ページを開き、「AIで項目を提案」 をクリックします（AI がリスティングのタイトル、価格、評価、設備、所在地の列を自動検出します）。そのあと 「スクレイピング」 をクリックするだけ。API キーも、プロキシ設定も、コードも不要です。基本的なスクレイプなら、インストールからスプレッドシートにデータが入るまで約 2 分でした。

これをエンタープライズ API のセットアップと比べると、次のようになります。

サブページスクレイピングと項目拡張

私が特に気に入っている機能の 1 つが、サブページスクレイピング です。検索結果をスクレイピングしたあと、「サブページをスクレイピング」をクリックすると、各掲載ページを自動で巡回し、検索結果グリッドには見えない、より深い項目（設備の全一覧、説明文、ホスト情報など）を表に追加できます。本来なら複数ステップ必要な作業が、ワンクリックで済みます。

AIで項目を提案 は、Airbnb のどのページを開いていても適応します。検索結果、個別の物件ページ、ホストプロフィールのどれでも大丈夫です。セレクタを手動で設定する必要はありません。

ページ送りと 270 件上限

Thunderbit はクリックベースでも無限スクロールでもページ送りを処理できます。Airbnb の 270 件上限については（後述しますが）、現実的な回避策は近隣や郵便番号ごとに分けて個別にスクレイプすることです。Thunderbit はページ単位で扱うため、これは簡単です。新しい検索 URL を開いて、もう一度スクレイプするだけです。

主な機能

• AIで項目を提案 が、あらゆる Airbnb ページタイプの列を自動検出
• 項目 AI プロンプト で抽出内容をカスタマイズ可能。たとえば物件タイプで分類したり、説明文を翻訳したりできます
• クラウドスクレイピング は公開ページ向け（最大 50 ページずつ）、ブラウザスクレイピング はログイン済みセッション向け
• 継続的な価格監視のための スケジュール実行
• Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON への無料エクスポート

料金

クレジット制です。。無料プランには月 6 ページ分が含まれ、10 ページのトライアルブーストもあります。Starter は月額 15 ドル（500 クレジット）または年額請求なら月額換算 9 ドル（年間 5,000 クレジット）。Pro 1 は月額 38 ドル（3,000 クレジット）または年額請求なら月額換算 16.50 ドルです。

長所と短所

長所: 今回試した中で最速のセットアップ。AI による項目検出。サブページの情報拡張。複数プラットフォームへの無料エクスポート。技術知識は不要。

短所: クレジット制のため、大規模スクレイプには有料プランが必要。拡張機能ベースなので Chrome が必要。エンタープライズ規模のパイプライン自動化には向いていません。

向いている人: コーディングなしで競合分析をしたい STR ホスト、物件管理者、不動産投資家。

2. Apify

は、あらかじめ作られた「Actors」のマーケットプレイスを備えたクラウドスクレイピングプラットフォームです。Actors はコンテナ化されたスクリプトで、ビジュアルフォームから設定できます。Airbnb については状況が分かれていて、現在最も目立つ選択肢は、Apify が管理している で、12 件のレビューで 5 段階中 4.4 の評価です。ほかに もありますが、こちらは現在「メンテナンス中」と表示されています。

この分断が重要なのは、Apify の Airbnb の安定性が、どの actor を選ぶか、そして Airbnb がフロントエンドを変更したときにメンテナがどれだけ早く対応するかに左右されるからです。強みは柔軟性です。入力フォームで場所、日付、価格帯、部屋タイプを設定し、定期実行をスケジュールし、 にエクスポートできます。

• 価格: tri_angle/airbnb-scraper に表示されている料金は です。 には月 5 ドル分の実行クレジットが含まれ、オーバーヘッド前でおよそ 4,000 件相当です。有料プランは月額 49 ドルから。
• 長所: ビジュアル設定、定期実行、多様なエクスポート形式、まずまずの無料枠。
• 短所: コミュニティ管理の actor は、Airbnb が更新すると壊れることがある。復旧はメンテナ次第。Airbnb 専用の完成品ではない。

向いている人: コードを書かずに定期スクレイプを自動化したいアナリストや小規模チーム。

3. Bright Data

は、この一覧の中で Airbnb 向けの製品パッケージが最も充実しています。Airbnb データへのアクセス方法が 3 通りあります。事前構築済みの Airbnb Scraper API（60 以上の構造化項目、従量課金）、Airbnb Dataset（収集済みスナップショット）、そして独自構築向けのプロキシ／ブラウザ基盤です。

では、7 つの難所を 11 種類の API で比較した結果、Bright Data は を記録しました。公開情報としては最高値です。このベンチマークは Airbnb 専用ではないので、保証ではなく目安として見るべきですが、公開されている中では最良の数値です。

• 価格: は 1,000 件あたり 2.50 ドルの従量課金で、処理量が増えると料金は下がります。 は最小注文 500 ドルから。出力形式は JSON、NDJSON、CSV、Parquet に対応。
• 長所: 公開情報で最高レベルの成功率、最も深い項目カバレッジ（60 以上）、成功分のみ課金（失敗リクエストは無料）、複数の利用経路。
• 短所: 低予算ツールより 1 リクエストあたりのコストが高い。非技術系ユーザーには導入がやや難しい。エンタープライズ向け。

向いている人: SLA を重視し、構造化された大量の Airbnb データが必要なエンタープライズチーム。

4. Oxylabs

は、「まずプロキシ基盤、Airbnb はその次」という立ち位置の中で最も強い選択肢です。 は Web Scraper API の広いライブラリの中にあり、1 億 7,700 万超のプロキシプール、構造化出力用の Oxy Parser、最大 5,000 URL のバッチ処理をうたっています。

すでに API、バッチ、SLA、プロキシプールといった考え方に慣れているなら、Oxylabs は Bright Data の有力な代替です。 でも信頼性とサポートは概ね高評価ですが、エンタープライズ寄りの価格は小規模運営には過剰かもしれません。

• 価格: で、最大 2,000 件まで含むトライアルがあり、クレジットカードは不要です。一般対象の公開料金は、JS なしで 、JS ありで 0.35 ドルから。 は 5 GB で 30 ドルから。
• 長所: エンタープライズ級の信頼性、大規模なプロキシプール、継続的な大量スクレイピングに強い、サポートが充実。
• 短所: まともな無料枠はない（大きいプランは営業問い合わせ）。より技術的なセットアップが必要。価格はエンタープライズ向け。

向いている人: エンタープライズサポートが必要で、すでに API 基盤を持つ大量処理チーム。

5. ScraperAPI

は、コストの増え方を最も明確に開示している開発者向け API です。URL を送ると、IP ローテーション、CAPTCHA、ヘッダー処理を代行し、レンダリング済みの HTML を返します。解析ロジックは自分で書く形です。

では、保護対象ドメイン、JS レンダリング、プレミアムプロキシ、超プレミアムルートでコストがどう増えるかが明示されています。失敗リクエストは 。成功した 200 と 404 は課金対象です。

• 価格: があります。Hobby プランは月額 49 ドル（10 万クレジット）、Startup は月額 149 ドル（100 万クレジット）、Business は月額 299 ドル（300 万クレジット）。
• 長所: しっかりした恒久無料枠、完全な解析コントロール、よく整備された API、透明な課金。
• 短所: Airbnb の HTML を解析するにはコーディングが必要。構造化出力はないので、パーサーは自前で構築・維持する必要があります。Airbnb の防御が強いため、1 件あたりのクレジット消費が高くなることがあります。

向いている人: 解析ロジックを内製し、プロキシ／レンダリング／CAPTCHA のトランスポート層だけを外部化したい開発者。

6. ZenRows

は、 といったアンチボット機能を 1 つのサブスクにまとめています。Airbnb の Cloudflare 保護を、エンタープライズ価格を払わずに突破したい開発者向けの、予算重視の代替手段です。

や では、統合のしやすさとサポートの反応速度が概ね高く評価されています。一方で、最も強い保護がかかるケースでは、大規模運用時に問題が出るという声もあります。

• 価格: 無料トライアルには が含まれます。Developer プランは月額 69 ドル、Startup は 229 ドル、Business は 599 ドル。失敗または再試行したリクエストは残高を消費しません。404 と 410 は成功扱いです。
• 長所: 手頃な導入価格、強力なアンチボット機能、恒久無料トライアル、機能がまとまっている。
• 短所: それでも独自解析が必要（Airbnb 専用の構造化出力はない）。Airbnb の最も強い防御では、超高頻度になると苦戦する可能性があります。

向いている人: 自前のプロキシ基盤を作らずにアンチボット回避をしたい、予算重視の開発者。

7. Octoparse

は、軽量拡張機能と開発者 API の中間に位置します。ページ要素をクリックして抽出ルールを定義するビジュアルワークフローに加え、クラウド実行、スケジュール設定、 の追加機能を備えています。

Octoparse には明示的な があり、 もあります。問題は、Airbnb の動的レイアウトが UI 更新でビジュアルセレクタを壊しやすく、保守が必要になることです。

• 価格: 無料プランには が含まれます。有料プランは、参照するページによって からです（表記の不一致は私ではなく彼ら側の問題です）。出力は Excel、CSV、JSON、HTML、XML、データベース、Google Sheets に対応。
• 長所: コーディング不要、学習用に良いビジュアルビルダー、クラウド実行、スケジュール設定、Airbnb テンプレートあり。
• 短所: Airbnb の動的レイアウトでビジュアルセレクタが頻繁に壊れる。UI 更新時に保守が必要。AI 駆動ツールよりセットアップが遅い。料金表記の不一致がわかりにくい。

向いている人: シンプルな拡張機能以上の制御は欲しいが、コードは書きたくない非技術系ユーザー。

8. ParseHub

は、昔ながらの「無料っぽい」デスクトップスクレイパーで、多くの初心者が最初に試します。内蔵ブラウザで JavaScript 描画を処理し、ページ要素をクリックしてスクレイパーを学習させます。 では、予約サイトの検索欄、日付ドロップダウン、AJAX クリック、ポップアップまで明示的に扱っており、Airbnb も十分に対応範囲内です。ただし、得意分野というわけではありません。

ワーカーはおおむね をスクレイピングでき、課金スケジューリングは にも設定可能です。

• 価格: 無料プランは まで、かつ小規模実行の制限あり。有料プランは月額 189 ドルからで、かなり急な値上がりです。
• 長所: 無料枠でも JS 描画に対応、初心者や小規模の単発案件に向く、ワークフローエンジンがまずまず。
• 短所: デスクトップ専用（無料プランではクラウドなし）、大量スクレイプには遅い、Airbnb のセレクタ変更で壊れやすい、代替品と比べると有料枠が高い。

向いている人: 無料プランでビジュアルスクレイピングを学びたい初心者で、デスクトップ実行でも気にしない人。

9. Instant Data Scraper

は、見えているページをほとんど設定なしでエクスポートできるかどうかを試す最速の方法です。無料の Chrome 拡張機能を入れて Airbnb の検索結果ページを開けば、表形式のデータを自動検出して CSV または Excel に出力できます。アカウントも設定も不要です。

問題は、Airbnb はたいてい Instant Data Scraper が最も得意とするタイプのページではないことです。 のユーザーは、内部スクローラーや動的コンテナで失敗したと報告しています。Airbnb では特に、AI による項目検出も、サブページスクレイピングも、意味のあるアンチボット対応もないため、データが雑だったり不完全だったりすることがよくあります。

• 価格: 完全無料、アカウント不要。
• 長所: 無料、設定ゼロ、単純な抽出なら即結果。
• 短所: AI による項目検出がない（「見えている」ものをそのまま取るだけで、しばしば雑）。サブページスクレイピングなし、カスタマイズ不可、Airbnb の無限スクロール結果でのページ送り対応が限定的、スケジュール実行なし、アンチボット対応なし。

向いている人: 正確さや深さは不要で、とにかくざっくりしたデータダンプが欲しい単発用途。

10. pyairbnb

はオープンソースの Python ライブラリで、Airbnb のホームページをスクレイピングして StaysSearch の永続化 GraphQL オペレーションハッシュを取得し、その後 Airbnb の v3 検索エンドポイントに直接リクエストを送ります。これはブラウザ自動操作ではなく、直接 API に触れる方式なので、上級者に最大限のコントロールを与えます。

リポジトリには ほどあり、 です。 には「新しい Airbnb のデータ応答に合わせて修正」といった 2025 年の修正があり、 には価格表記の不一致に関する苦情もあります。動いてはいるが壊れやすい——それが正直な評価です。

• 価格: 無料ソフトウェアです。実際のコストはプロキシ帯域とエンジニアリング工数です。
• 長所: 無料かつオープンソース、完全にカスタマイズ可能、ベンダーロックインなし、地図の境界や日付入力などの検索パラメータを直接扱える。
• 短所: Python の知識が必要。組み込みのプロキシローテーションやアンチボット回避がない。Airbnb が HTML／API 構造を変えると壊れる。サポート SLA なし。自分で保守する必要がある。

向いている人: 最大限のコントロールと最小限のベンダーロックインを求め、定期的に壊れるスクレイパーを自分で保守できる開発者。

これらのツールを通して見えてくるパターン

10 個すべてを試してみて、いくつかのことがはっきり見えました。ツールは 2 つのグループに分かれます。Airbnb の複雑さを隠してくれるもの（Thunderbit、Bright Data、Apify）と、生の部品を渡して「頑張って」と言うもの（ScraperAPI、ZenRows、pyairbnb）です。中間型のツール（Octoparse、ParseHub）はその両方をやろうとして、結局どちらの極端なタイプより保守が大変になりがちです。

もう 1 つの傾向は、ブラウザ拡張機能のカテゴリが本当に手薄だということです。ユーザー需要ははっきりあるのに、上位の競合記事はほとんど触れていません。まさにその空白を埋めるために、私たちは Thunderbit を作りました。

Airbnb 掲載物件 1,000 件あたりのコスト: 実際の比較

私がこの分野の調査を始めたときに、あったらよかったと思う表です。どの競合記事も、ツール間で 1,000 件あたりのコストを正規化していません。しかし、予算を組むときに本当に重要なのはそこです。

いくつか注意点があります。ベンダーごとに同じ単位で課金しているわけではありません。結果単位、クレジット単位、帯域単位のところがあります。デスクトップ型ノーコードツールは、抽出行ではなくプランで課金されます。ベンダー側が使える式を公開している場合のみ正規化し、それ以外はワークフロー依存として扱いました。

結論としては、月数千件未満のスクレイピングなら、Thunderbit のクレジットモデルか Apify の actor 料金が最も透明です。エンタープライズ規模なら、Bright Data の成功分だけ課金されるモデルはかなり強力です。成功したレスポンス分にしか払わなくて済むからです。

Airbnb の 270 件検索上限をどう回避するか

都市全体の Airbnb 掲載をスクレイピングしようとしたことがあるなら、おそらくこの壁にぶつかったはずです。Airbnb は検索結果をおよそ に制限しています。1 ページあたり約 18 件なら約 15 ページ分です。つまり「オースティン、テキサス」で検索しても、アクティブな掲載が何千件あっても 270 件以上は返ってきません。

競合記事は「ページ送り」を課題として挙げるだけで、この上限を各ツールがどう解決しているかまでは説明しません。実用的な回避策は次の通りです。

地理的なバウンディング बॉックス

都市をグリッドや近隣エリアに分割します。「イーストオースティン」「ダウンタウン・オースティン」「サウスコングレス」など、エリアごとに個別スクレイプを実行します。各検索で最大 270 件取れるので、10 エリアを回せば最大 2,700 件のユニーク掲載が得られます。Airbnb 自身の でも、地図エリアで絞り込めることが確認されています。

日付範囲とフィルターの分割

チェックイン／チェックアウト日を変えたり、部屋タイプ、価格帯、設備などのフィルターを変えたりすると、別の掲載の組み合わせが出てきます。「一棟貸し、1 泊 100〜200 ドル」の検索結果は、「個室、1 泊 50〜100 ドル」とは別になります。

各ツールはこの上限をどう扱うか

• Thunderbit: ページ単位で扱うため、近隣ごとにスクレイプを回すのが簡単です。ページ送りスクレイピングは、クリック型でも無限スクロールでも各検索内の移動を処理します。
• Bright Data と Oxylabs: API パラメータを使って、分割されたクエリセットを大規模にプログラム生成できます。
• Apify: actor は入力フォームから場所、日付、フィルターを変えて実行できます。
• pyairbnb: 地図の境界や日付入力といった検索パラメータを直接扱えます。開発者には強力です。
• Instant Data Scraper: ここでは最弱です。バッチ処理もオーケストレーションもありません。

実際にどんな Airbnb データが取れるのか？ サンプル出力項目

フォーラムでよく見る不満の 1 つが、あとから「その項目はそもそも取れない」と気づくことです。Airbnb の でも、予約が確定するまで正確な住所はゲストに開示されないと明記されていますし、 も予約後まで共有されません。

項目ごとの正直な整理は次の通りです。

ここで Thunderbit の サブページスクレイピング が本領を発揮します。まず検索結果をスクレイプして、タイトル、価格、評価を取得し、そのあと「サブページをスクレイピング」をクリックすると、各掲載ページを自動で巡回して、設備、詳細な説明文、ホスト情報など、検索結果グリッドには見えない深い項目を取得できます。本来なら各掲載ごとに別ジョブが必要な作業が、ワンクリックで済みます。

Thunderbit の AIで項目を提案 も、ページタイプに応じて変わります。検索結果ページを開けば掲載レベルの列を検出し、個別物件ページを開けば設備レベルの詳細を検出します。セレクタを手動で設定する必要はありません。

どの Airbnb スクレイパーを選ぶべきか？

これらのツールを何週間も触ってみて、私なりの判断基準はこうなりました。

STR ホストや物件管理者で、コーディングなしに素早く競合情報を知りたい人: まずは Thunderbit。2クリックのワークフローとサブページ拡張で、ほとんどの競合分析ニーズをカバーできます。Instant Data Scraper は、かなりラフな単発エクスポートには使えます。

不動産投資家で、継続的な市場全体データが必要な人: Bright Data または Oxylabs。API 基盤、成功分課金、構造化出力がこの用途向けに作られています。

小規模チームや個人運営者で、自動の定期スクレイプをしたい人: Apify（パイプライン自動化向け）または Thunderbit（コード不要のスケジュール実行向け）。

開発者で、完全な制御とカスタマイズが欲しい人: トランスポート層には ScraperAPI または ZenRows、直接 API 連携には pyairbnb。

とりあえず試したい予算重視ユーザー: Thunderbit の無料枠、Instant Data Scraper、pyairbnb、または ScraperAPI の恒久無料枠。

結局のところ、重要なのは 3 つです。セットアップまでどれだけ早く行きたいか。1 件あたりいくらまで払えるか。どれだけ深いデータが必要か。です。

結論

2026 年の Airbnb データは、機会と摩擦が入り混じった不思議な領域です。プラットフォームには と がありながら、そこからきれいで構造化されたデータを取り出すには、今でも Cloudflare、結果上限、動的レンダリングを乗り越える必要があります。分析サブスクは問題の一部を解決しますが、精度面で別の課題を持ち込みます。

このリストの 10 ツールは、2クリックの Chrome 拡張からエンタープライズ API、オープンソースの Python ライブラリまで、あらゆる選択肢をカバーしています。どれが最適かは、技術的な慣れ、予算、そしてどこまで深く掘りたいかで決まります。

モダンなブラウザ拡張のやり方を見てみたいなら、実際の Airbnb 検索ページで を試してみてください。数分でどれだけ取れるか、きっと驚くはずです。もし Thunderbit が合わなくても、少なくとも今なら、コストと機能を正直に比べられる 9 つの選択肢があります。

楽しいスクレイピングを。そして、あなたの宿泊料金データがいつも AirDNA のモデルより新鮮でありますように。

よくある質問

1. Airbnb をスクレイピングするのは合法ですか？

Airbnb の （2026 年 2 月 5 日更新）では、プラットフォームデータへアクセスまたは収集するために「bot、クローラー、スクレイパー、その他の自動手段」を使うことが明確に禁止されています。公開データのスクレイピングをめぐる法的な全体像はまだ変化中ですが、契約上のリスクは理解しておくべきです。この記事は法的助言ではありません。大規模に、または商用目的でスクレイピングするなら、あなたの法域に詳しい弁護士に相談してください。

2. Airbnb は無料でスクレイピングできますか？

はい、小規模なら可能です。 は月 6 ページまで、 は完全無料、 は月 1,000 クレジットの恒久無料枠、 はオープンソースです。ただし、トレードオフは常に信頼性、データの深さ、またはエンジニアリング負荷です。無料ツールは、有料オプションと同じ完全性やアンチボット対応は提供しません。

3. Airbnb からスクレイピングできないデータは何ですか？

正確な住所は、 です。ホストの連絡先メールは 。ホストの支払い明細のような一部の財務データも取得できません。GPS 座標は地図ピンから推測できる場合がありますが、保証はありません。詳細は上のサンプル出力項目のセクションを参照してください。

4. Airbnb の 270 件検索上限はどう回避しますか？

対象都市を近隣や郵便番号ごとに分け、エリアごとに個別検索を実行します。日付範囲を変えたり、部屋タイプや価格帯などのフィルターを変えたりして、別の掲載の組み合わせを出すこともできます。Thunderbit、Bright Data、Apify のようなツールなら、ページ送り処理や設定可能な検索パラメータによって比較的簡単に対応できます。上の も参照してください。

5. Airbnb をスクレイピングするのにコーディングスキルは必要ですか？

いいえ。 のようなブラウザ拡張や、 と のようなノーコードツールなら、コーディングは不要です。開発者向け API（ScraperAPI、ZenRows）やオープンソースツール（pyairbnb）には技術スキルが必要です。ほとんどの STR ホストや物件管理者にとっては、ノーコードか拡張機能ベースのツールで十分対応できます。

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