ウェブクローリングの始め方：初心者向けガイド

インターネットの進化は本当に目覚ましいですよね。2024年現在、が存在し、ものデータが毎日生み出されています（来年には181ZBに到達する見込みです）。これだけ膨大な情報がある中で、実はしかありません。残りは「ディープウェブ」と呼ばれ、普段の検索では見つけられない世界です。では、検索エンジンや企業はどうやってこの広大なデジタル空間を把握しているのでしょうか？そこで活躍するのがウェブクローラーです。

この記事では、ウェブクローリングの仕組みやその重要性を、エンジニアだけでなく、ネット上のデータを活用したいすべての人に向けて分かりやすく解説します。ウェブクローリングとウェブスクレイピングの違い（実は全然別物です）、実際の活用事例、コードを使った方法からノーコードツール（個人的におすすめなのは）まで、幅広くご紹介します。初心者の方も、ビジネスでデータ活用を目指す方も、ぜひ参考にしてみてください。

ウェブクローラーとは？ウェブクローリングの基本を知ろう

まずはざっくり説明します。ウェブクローラー（スパイダーやボット、ウェブサイトクローラーとも呼ばれます）は、インターネット上のページを自動で巡回し、リンクをたどって新しいコンテンツを見つけていくプログラムです。イメージとしては、図書館の司書ロボットが本（URL）のリストから読み始め、参考文献をたどってさらに多くの本を探し出す感じです。ただし、対象は本ではなくウェブページ、図書館ではなくインターネット全体です。

基本的な流れはこんな感じです：

URLリスト（シード）からスタート
各ページを訪問してHTMLや画像などのコンテンツを取得
ページ内のリンクを見つけて、次に巡回するリストに追加
この流れを繰り返す

ウェブクローラーの主な役割は、ページを発見して整理することです。検索エンジンの場合、クローラーがページの内容をコピーしてインデックス用に送ります。特定のデータを抜き出す専用クローラーも存在します（これがウェブスクレイピングですが、詳しくは後ほど）。

ポイント：

ウェブクローリングの目的は、ウェブ全体を発見して地図を作ることです。GoogleやBingなどの検索エンジンが世界中の情報を把握できるのは、この仕組みがあるからなんです。

検索エンジンの仕組み：クローラーの役割

GoogleやBing、DuckDuckGoなどの検索エンジンは、どんな仕組みで動いているのでしょう？大きく分けて3つのステップがあります：クローリング、インデックス作成、検索結果の表示（も参考にどうぞ）。

図書館を例にすると分かりやすいです：

クローリング：

検索エンジンは「スパイダーボット」（例：Googlebot）を使ってウェブを巡回します。既知のページからスタートし、内容を取得し、リンクをたどって新しいページを発見します。まるで司書が本棚をチェックし、参考文献をたどって新しい本を見つけるようなイメージです。
インデックス作成：

見つけたページの内容を分析し、どんな情報があるかを把握して、巨大なデジタル目録（インデックス）に登録します。すべてのページが登録されるわけではなく、ブロックされていたり、品質が低かったり、重複している場合はスキップされます。
検索結果の表示：

例えば「近くの美味しいピザ」と検索すると、インデックスから関連するページを探し、キーワードや人気度、新しさなど数百の要素で順位付けして、最適なリストを表示します。

豆知識：

検索エンジンはウェブ上のすべてのページを巡回しているわけではありません。ログインが必要なページやrobots.txtでブロックされているページ、外部からリンクされていないページは見つけられないことも多いです。そのため、企業は自社サイトのURLやサイトマップをGoogleに直接送信することもあります。

ウェブクローリングとウェブスクレイピングの違い

ここは混同しやすいポイントです。「ウェブクローリング」と「ウェブスクレイピング」は似ているようで、実は目的も使い方も全然違います。

項目	ウェブクローリング（スパイダー）	ウェブスクレイピング
目的	できるだけ多くのページを発見・インデックス化	特定のウェブページから必要なデータを抽出
例え	図書館の本をすべて目録に登録する司書	必要な本から重要なメモだけを抜き出す学生
出力	URLリストやページ内容（インデックス用）	欲しい情報をまとめたCSV、Excel、JSONなどのデータセット
主な利用者	検索エンジン、SEO監査、ウェブアーカイブ	営業、マーケティング、リサーチなどのビジネスチーム
規模	大規模（数百万〜数十億ページ）	ピンポイント（数十〜数千ページ）

。

ざっくりまとめると：

ウェブクローリングはページを見つけて地図を作ること
ウェブスクレイピングはそのページから欲しいデータを抜き出すこと

特に営業やEC、マーケティングの現場では、スクレイピング（構造化データの取得）の方がニーズが高いです。クローリングは検索エンジンや大規模な情報収集に不可欠ですが、スクレイピングは必要なデータを効率よく集めるための手法です。

ウェブクローラーのビジネス活用例

ウェブクローリングは検索エンジンだけのものではありません。多くの企業がクローラーやスクレイパーを活用し、業務効率化や新たなビジネスチャンスを生み出しています。主な活用例をまとめました：

用途	主な利用者	期待できる効果
リード獲得	営業チーム	見込み顧客の自動収集、CRMのリード充実
競合調査	小売・EC	競合の価格や在庫、商品変更のモニタリング
SEO・サイト監査	マーケ・SEO担当	リンク切れやサイト構造の最適化
コンテンツ集約	メディア、リサーチ、HR	ニュース、求人、公開データの収集
市場調査	アナリスト、商品企画	レビューやトレンド、口コミの大規模分析

、が意思決定にウェブスクレイピングを活用
ウェブスクレイピングは、できる事例も

つまり、ウェブデータを活用しないと、競合に後れを取るリスクが高いということです。

Pythonでウェブクローラーを作るには？

プログラミングに慣れている方なら、Pythonはカスタムクローラー作成にぴったりの言語です。基本的な流れは：

requestsでウェブページを取得
BeautifulSoupでHTMLを解析し、リンクやデータを抽出
ループや再帰でリンクをたどり、さらにページを巡回

メリット：

柔軟性が高く、複雑なロジックやデータフローも実装可能
データベース連携や独自処理も自由自在

デメリット：

プログラミングスキルが必要
サイト構造が変わるとメンテナンスが大変
ボット対策や遅延、エラー処理も自分で対応が必要

初心者向けPythonクローラー例：

以下はから名言と著者を取得するシンプルなスクリプトです：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "<http://quotes.toscrape.com/page/1/>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
    text = quote.find('span', class_='text').get_text()
    author = quote.find('small', class_='author').get_text()
    print(f"{text} --- {author}")

複数ページを巡回したい場合は、「次へ」ボタンを見つけてループ処理を追加しましょう。

よくある落とし穴：

robots.txtやクロール遅延を無視しない（マナーを守りましょう）
ボット対策でブロックされることがある
無限ループ（例：カレンダーなど）に注意

Pythonでシンプルなウェブクローラーを作る手順

自分でコードを書いてみたい方のために、基本的なクローラーの作り方をステップごとに紹介します。

ステップ1：Python環境の準備

まずPythonをインストールし、必要なライブラリを追加します：

pip install requests beautifulsoup4

うまくいかない場合は、Pythonのバージョン（python --version）やpipの動作を確認しましょう。

ステップ2：クローラーのコアロジックを書く

基本パターンは以下の通りです：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url, depth=1, max_depth=2, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    if url in visited or depth > max_depth:
        return
    visited.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # リンクを抽出
    for link in soup.find_all('a', href=True):
        next_url = link['href']
        if next_url.startswith('http'):
            crawl(next_url, depth + 1, max_depth, visited)

start_url = "<http://quotes.toscrape.com/>"
crawl(start_url)

ポイント：

クロールの深さを制限して無限ループを防ぐ
訪問済みURLを記録して重複を避ける
robots.txtを守り、リクエスト間に**time.sleep(1)**などで遅延を入れる

ステップ3：データの抽出と保存

データを保存するには、CSVやJSONファイルに書き出します：

import csv

with open('quotes.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Quote', 'Author'])
    # クローリングループ内で：
    writer.writerow([text, author])

JSON形式で保存したい場合はPythonのjsonモジュールも使えます。