2025年版・Githubで注目のウェブスクレイピングプロジェクト15選

インターネット上には役立つデータが山ほどありますが、その多くは簡単にダウンロードできる形ではありません。2025年の今、ウェブスクレイピングは一部の技術者だけのものから、価格調査や求人、不動産、競合リサーチなど幅広い分野で欠かせないスキルへと進化しています。ただ、Githubには無数のウェブスクレイピング関連プロジェクトがあり、完成度やメンテ状況もバラバラ。特にエンジニアでない人にとっては、どれを選べばいいのか迷ってしまいますよね。

この記事では、2025年におすすめしたいGithubのウェブスクレイピングプロジェクト15選を、ただ並べるだけでなく、導入のしやすさ・用途の合致度・動的コンテンツ対応・メンテ状況・データ出力形式・想定ユーザーなどの観点から徹底比較します。「もうコードと格闘したくない！」という方には、のようなノーコード＆AI搭載ツールがどのように業務ユーザーや非エンジニアの常識を変えているかも紹介します。

Githubウェブスクレイピングプロジェクトの選定基準

正直なところ、Githubのプロジェクトはピンキリです。何万人も使っているものもあれば、週末の実験で終わったものも。今回の選定では、以下のポイントを重視しました：

• Githubスター数＆コミュニティ：数千〜9万超のスターがあり、活発なコントリビューターがいること
• 最近の更新状況：2025年時点でメンテナンスされていること
• ドキュメント＆使いやすさ：分かりやすい説明やサンプルコード、学習コストの低さ
• 実運用実績：実際のビジネスや研究で使われていること

さらに、スクレイピングの用途やユーザー層は多様なので、各プロジェクトを以下の観点で比較しています：

• 導入・セットアップ難易度：すぐ始められるか、環境構築が必要か
• 用途適合性：EC、ニュース、研究など、どの分野向きか
• 動的ページ対応：JavaScript主体の現代的なサイトに対応できるか
• プロジェクトの健全性：今もメンテナンスされているか
• データ出力形式：業務で使えるデータ形式か、HTMLのままか
• 想定ユーザー：Python初心者、データエンジニア、非エンジニアなど

各プロジェクトにはこれらの観点でタグを付けているので、コーディング好きな方も「Googleスプレッドシートにデータが欲しいだけ！」という方も、自分に合ったものがすぐ見つかります。

導入・セットアップのしやすさ：どれだけ早く始められる？

多くの人にとって一番のハードルは「とにかく動かすまでが大変」という点。ここでは導入難易度を3段階で整理します：

• Plug & Play（すぐ使える）：インストールしてすぐ使える。初心者向き。
• 中級（コマンドライン・簡単なコーディング）：多少のスクリプトやCLI操作が必要。経験者なら問題なし。
• 上級（ドライバ・アンチボット・本格コーディング）：環境構築やドライバ設定、Python/JSの深い知識が必要。

主なプロジェクトの分類は以下の通り：

• Plug & Play：MechanicalSoup（Python）、Nokogiri（Ruby）、Maxun（エンドユーザー向け）
• 中級：Scrapy、Crawlee、Node Crawler、Selenium、Playwright、Colly、Puppeteer、Katana、Scrapling、WebMagic
• 上級：Heritrix、Apache Nutch（Javaや大規模データ基盤が必要）

非エンジニアの方は「Plug & Play」やノーコード系が安心。中級は多少のコーディング経験があれば十分対応できます。

用途別グルーピング：業界・目的に合ったウェブスクレイパーを探す

スクレイパーは用途によって最適なものが異なります。ここでは主な15プロジェクトを得意分野ごとに分類します：

EC・価格監視

• Scrapy：大規模な商品データ収集に最適
• Crawlee：静的・動的ECサイト両対応の万能型
• Maxun：ノーコードで商品リスト抽出が簡単

求人・リクルーティング

• Scrapy：ページネーションや構造化リストに強い
• MechanicalSoup：ログインが必要な求人サイトにも対応

ニュース・コンテンツ集約

• Scrapy：大規模なニュースサイトのクロールに最適
• Node Crawler：静的ニュースの高速収集

不動産

• Thunderbit：AIでリスト＋詳細ページも自動取得
• Maxun：物件データのビジュアル選択が可能

学術研究・ウェブアーカイブ

• Heritrix：サイト全体のアーカイブ（WARC形式）
• Apache Nutch：分散クロールで研究データセット作成

SNS・動的コンテンツ

• Playwright, Puppeteer, Selenium：動的フィードやログイン対応
• Scrapling：アンチボット対策サイトのステルススクレイピング

セキュリティ・リコン

• Katana：高速なURL発見やセキュリティクロール

汎用・マルチパーパス

• Colly：Go言語で高速・汎用的なスクレイピング
• WebMagic：Javaベースで多用途に対応
• Nokogiri：Rubyでのカスタムパースに

動的ページ対応力：現代的なサイトもスクレイピングできる？

最近のウェブサイトはJavaScriptで動的にデータを表示するものが主流。ReactやVue、無限スクロール、AJAXなど、普通にスクレイピングすると「何も取れない…」という経験をした方も多いはず。

各プロジェクトの動的コンテンツ対応状況は以下の通り：

• フルJS対応（ヘッドレスブラウザ）：
  • Selenium：実ブラウザ操作で全JS実行
  • Playwright：複数ブラウザ・多言語対応で堅牢
  • Puppeteer：Chrome/Firefoxのヘッドレス操作
  • Crawlee：HTTPとブラウザ（Puppeteer/Playwright）を切替
  • Katana：オプションでJSパース対応
  • Scrapling：Playwright連携でステルスJSスクレイピング
  • Maxun：内部的にブラウザを利用し動的対応
• JS非対応（静的HTMLのみ）：
  • Scrapy：Selenium/Playwrightプラグインで拡張可
  • MechanicalSoup, Node Crawler, Colly, WebMagic, Nokogiri, Heritrix, Apache Nutch：HTMLのみ取得、JSは不可

ThunderbitのAIはここが強み。動的コンテンツも自動検出・自動取得でき、面倒な設定やプラグイン、セレクタ指定も不要。「AIでフィールド提案」をクリックするだけで、React系サイトでもラクラクデータ取得できます。詳しくはもご覧ください。

プロジェクトの健全性・信頼性：来年も使える？

せっかくワークフローを組んでも、ツールが放置されてしまうと困ります。主なプロジェクトのメンテ状況は：

• 活発にメンテナンス中：
  • Scrapy：
  • Crawlee：
  • Playwright：
  • Puppeteer：
  • Katana：
  • Colly：
  • Maxun：
  • Scrapling：
• 安定だが更新は緩やか：
  • MechanicalSoup：
  • Node Crawler：
  • WebMagic：
  • Nokogiri：
• 専門用途・メンテ緩やか：
  • Heritrix：
  • Apache Nutch：

ThunderbitはSaaS型なので、コードの放置やメンテ切れの心配は不要。AIやテンプレート、連携機能も常に最新で、オンボーディングやサポートも充実しています。

データ出力・活用：業務で使えるデータ形式に変換できる？

データを取得するだけでなく、チームで使いやすい形式（CSV、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、APIなど）で出力できるかも重要です。

• 構造化出力に対応：
  • Scrapy：CSV、JSON、XMLエクスポート
  • Crawlee：柔軟なデータセット・ストレージ
  • Maxun：CSV、Excel、Google Sheets、JSON API
  • Thunderbit：
• 手動でデータ処理が必要：
  • MechanicalSoup, Node Crawler, Selenium, Playwright, Puppeteer, Colly, WebMagic, Nokogiri, Scrapling：コードで保存・出力処理が必要
• 特殊な出力：
  • Heritrix：WARC（ウェブアーカイブ）
  • Apache Nutch：生データをストレージやインデックスへ

Thunderbitの構造化エクスポート＆各種連携は、業務ユーザーにとって大きな時短メリット。面倒なCSV整形やコード不要で、すぐにデータ活用できます。

想定ユーザー：どのプロジェクトが誰向き？

全てのツールが全員向けではありません。おすすめのユーザー層は：

• Python初心者：MechanicalSoup、Scrapling（やや上級）
• データエンジニア：Scrapy、Crawlee、Colly、WebMagic、Node Crawler
• QA・自動化担当：Selenium、Playwright、Puppeteer
• セキュリティ研究者：Katana
• Rubyユーザー：Nokogiri
• Java開発者：WebMagic、Heritrix、Apache Nutch
• 非エンジニア・業務チーム：Maxun、Thunderbit
• グロースハッカー・アナリスト：Maxun、Thunderbit

「コードは苦手」「とにかく早く結果が欲しい」ならThunderbitやMaxunが最適。それ以外は自分の言語や用途に合ったものを選びましょう。

Githubウェブスクレイピングプロジェクト15選：詳細比較

ここからは用途別に、各プロジェクトの特徴やタグをまとめてご紹介します。

EC・価格監視・汎用クロール

— 57,100スター、2025年6月更新

• 概要：大規模クロール・スクレイピング向けの非同期Pythonフレームワーク
• 導入：中級（Pythonコーディング、非同期処理）
• 用途：EC、ニュース、研究、複数ページのスパイダー
• JS対応：なし（Selenium/Playwrightプラグインで拡張可）
• メンテ状況：活発
• データ出力：CSV、JSON、XML対応
• ユーザー層：開発者、データエンジニア
• 特徴：拡張性・堅牢性抜群。初心者にはやや難易度高め。

— 17,900スター、2025年

• 概要：静的・動的両対応のNode.js用スクレイピングライブラリ
• 導入：中級（Node/TSコーディング）
• 用途：EC、SNS、業務自動化
• JS対応：あり（Puppeteer/Playwright連携）
• メンテ状況：非常に活発
• データ出力：柔軟なデータセット・ストレージ
• ユーザー層：JS/TS開発チーム
• 特徴：アンチブロック機能、HTTP/ブラウザ切替が簡単

— 13,000スター、2025年6月

• 概要：オープンソースのノーコード型ウェブデータ抽出プラットフォーム
• 導入：中級（サーバー設置）、エンドユーザーは簡単
• 用途：汎用、EC、業務スクレイピング
• JS対応：あり（内部ブラウザ利用）
• メンテ状況：活発
• データ出力：CSV、Excel、Google Sheets、JSON API
• ユーザー層：非エンジニア、アナリスト、チーム
• 特徴：ポイント＆クリック操作、階層データもOK、セルフホスト可

求人・リクルーティング・簡易操作

— 4,800スター、2024年

• 概要：フォーム送信や簡単なナビゲーション自動化用Pythonライブラリ
• 導入：Plug & Play（Python、最小限のコード）
• 用途：ログイン必須の求人サイト、静的ページ
• JS対応：なし
• メンテ状況：安定運用
• データ出力：なし（手動）
• ユーザー層：Python初心者、簡易スクリプト
• 特徴：数行でブラウザセッションを再現。動的サイトには非対応。

ニュース集約・静的コンテンツ

— 6,800スター、2024年

• 概要：Cheerioパース搭載の高速サーバーサイドクローラー
• 導入：中級（Nodeコールバック/非同期）
• 用途：ニュース、高速静的スクレイピング
• JS対応：なし（HTMLのみ）
• メンテ状況：中程度（v2ベータ）
• データ出力：なし（ユーザー定義）
• ユーザー層：Node.js開発者、高並列処理ニーズ
• 特徴：非同期クロール、レート制限、jQuery風API

不動産・リスト＋詳細ページ取得

• 概要：AI搭載・ノーコード型ウェブスクレイパー（業務ユーザー向け）
• 導入：Plug & Play（Chrome拡張、2クリックで開始）
• 用途：不動産、EC、営業、マーケティング、あらゆるサイト
• JS対応：あり（AIが動的コンテンツ自動検出）
• メンテ状況：常時アップデート、SaaS型
• データ出力：ワンクリックでSheets、Airtable、Notion、CSV、JSON
• ユーザー層：非エンジニア、業務チーム、営業・マーケ担当
• 特徴：AI「フィールド提案」、サブページ取得、即エクスポート、テンプレート、

学術研究・ウェブアーカイブ

— 3,000スター、2023年

• 概要：Internet Archive公式の大規模アーカイブクローラー
• 導入：上級（Javaアプリ、設定ファイル）
• 用途：ウェブアーカイブ、ドメイン全体クロール
• JS対応：なし（取得のみ）
• メンテ状況：安定運用
• データ出力：WARC（ウェブアーカイブファイル）
• ユーザー層：アーカイブ、図書館、研究機関
• 特徴：大規模・堅牢・標準準拠。ターゲット絞り込みには不向き。

— 3,000スター、2024年

• 概要：ビッグデータ・検索エンジン向けオープンソースクローラー
• 導入：上級（Java＋Hadoopなど大規模基盤）
• 用途：検索エンジン、ビッグデータ収集
• JS対応：なし（HTTPのみ）
• メンテ状況：活発（Apache）
• データ出力：生データをストレージやインデックスへ
• ユーザー層：エンタープライズ、研究機関
• 特徴：プラグイン構造、分散クロール

SNS・動的コンテンツ・自動化

— 約30,000スター、2025年

• 概要：主要ブラウザ対応の自動操作・スクレイピング＆テストツール
• 導入：中級（ドライバ設定、多言語対応）
• 用途：JS主体サイト、テストフロー、SNS
• JS対応：あり（フルブラウザ自動化）
• メンテ状況：活発・成熟
• データ出力：なし（手動）
• ユーザー層：QAエンジニア、開発者
• 特徴：多言語対応、実ユーザー挙動の再現

— 73,500スター、2025年

• 概要：最新ブラウザ自動化・E2Eテスト用フレームワーク
• 導入：中級（多言語スクリプト）
• 用途：モダンWebアプリ、SNS、自動化
• JS対応：あり（ヘッドレス・実ブラウザ両対応）
• メンテ状況：非常に活発
• データ出力：なし（ユーザー実装）
• ユーザー層：堅牢なブラウザ制御が必要な開発者
• 特徴：クロスブラウザ、自動待機、ネットワークインターセプト

— 90,900スター、2025年

• 概要：Chrome/Firefox自動化用の高機能API
• 導入：中級（Nodeスクリプト）
• 用途：ヘッドレスChromeスクレイピング、動的コンテンツ
• JS対応：あり（Chrome/Firefox）
• メンテ状況：活発（Chromeチーム）
• データ出力：なし（コードで実装）
• ユーザー層：Node.js開発者、フロントエンド
• 特徴：豊富なブラウザ制御、スクリーンショット、PDF、ネットワーク制御

— 5,400スター、2025年6月

• 概要：アンチボット機能搭載のステルス高速スクレイピング
• 導入：中級（Pythonコード）
• 用途：ステルススクレイピング、アンチボット、動的サイト
• JS対応：あり（Playwright連携）
• メンテ状況：活発・最先端
• データ出力：なし（手動）
• ユーザー層：Python開発者、ハッカー、データエンジニア
• 特徴：ステルス、プロキシ、アンチブロック、非同期

セキュリティリコン

— 13,800スター、2025年

• 概要：セキュリティ・自動化・リンク発見用の高速クローラー
• 導入：中級（CLIツールまたはGoライブラリ）
• 用途：セキュリティクロール、エンドポイント発見
• JS対応：あり（ヘッドレスモード）
• メンテ状況：活発（ProjectDiscovery）
• データ出力：テキスト（URLリスト）
• ユーザー層：セキュリティ研究者、Go開発者
• 特徴：高速・並列・JSパース対応

汎用・マルチパーパススクレイピング

— 24,300スター、2025年

• 概要：Go言語向けの高速・エレガントなスクレイピングフレームワーク
• 導入：中級（Goコード）
• 用途：高性能・汎用スクレイピング
• JS対応：なし（HTMLのみ）
• メンテ状況：活発・最近も更新
• データ出力：なし（ユーザー実装）
• ユーザー層：Go開発者、パフォーマンス重視
• 特徴：非同期、レート制限、分散クロール

— 11,600スター、2023年

• 概要：Scrapy風の柔軟なJavaクローラーフレームワーク
• 導入：中級（Java、シンプルAPI）
• 用途：Javaでの汎用ウェブスクレイピング
• JS対応：なし（Seleniumで拡張可）
• メンテ状況：コミュニティ活発
• データ出力：プラグインパイプライン
• ユーザー層：Java開発者
• 特徴：スレッドプール、スケジューラ、アンチブロック

— 6,200スター、2025年

• 概要：Ruby向けの高速・ネイティブHTML/XMLパーサー
• 導入：Plug & Play（Ruby gem）
• 用途：RubyアプリでのHTML/XMLパース
• JS対応：なし（パースのみ）
• メンテ状況：活発・Rubyの進化に追従
• データ出力：なし（Rubyで整形）
• ユーザー層：Rubyist、Rails開発者
• 特徴：高速・標準準拠・セキュア

一目で分かる機能比較表

Thunderbitも含め、主要プロジェクトの比較表はこちら：

Thunderbitが非エンジニア・業務ユーザーに最適な理由

正直、Githubの多くのオープンソースプロジェクトは「開発者のための開発者向け」。導入や運用、トラブル対応も自己責任です。もしあなたが業務担当者やマーケター、営業、もしくは「とにかく結果が欲しい！」という方なら、Thunderbitはまさに理想的な選択肢です。

Thunderbitが選ばれる理由：

• ノーコード＆AIの手軽さ： をインストールし、「AIでフィールド提案」をクリックするだけ。Pythonもセレクタも「pip install」も不要。
• 動的ページも自動対応：ThunderbitのAIはReactやVue、AJAXなど最新サイトも自動で解析・抽出。
• サブページも一括取得：商品やリストの詳細ページもAIが自動で巡回し、1つの表にまとめてくれます。
• 業務向けエクスポート：Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONにワンクリックで出力。リード獲得や価格調査、コンテンツ集約に最適。
• 常時アップデート＆サポート：SaaS型なので「放置される」心配なし。オンボーディングやチュートリアル、テンプレートも充実。
• 想定ユーザー：非エンジニア、業務チーム、スピードと信頼性重視の方に最適。

Thunderbitは世界3万人以上のユーザーに支持され、Accenture、Grammarly、Pumaなどのチームでも導入実績あり。Product Huntでも「今週のNo.1プロダクト」に選ばれました。

「スクレイピングってこんなに簡単だったの？」と驚きたい方は、。

まとめ：2025年に最適なウェブスクレイピングの選び方

結論として、Githubには強力なウェブスクレイピングツールが揃っていますが、その多くは開発者向け。コーディングが得意ならScrapy、Crawlee、Playwright、Collyなどが最強。学術やセキュリティ分野ならHeritrix、Nutch、Katanaが定番です。

一方、「業務で使いたい」「分析や営業でデータがすぐ欲しい」なら、Thunderbitが圧倒的におすすめ。セットアップ不要、メンテ不要、ノーコードで即結果が得られます。

まずは自分のスキルや用途に合ったGithubプロジェクトを試してみるのも良いでしょう。あるいは、学習コストを省いてすぐに成果を出したいなら、して今日から始めてみてください。

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みなさんのスクレイピングが、いつも構造化され、クリーンで、すぐに使えるデータでありますように。もし困ったら、Githubに頼るのも良し、ThunderbitのAIに任せるのもアリですよ。