LinkedInのスクレイピングは違法? 法律・リスク・最新動向を解説

最終更新日 July 14, 2026
LinkedIn scraping legality decision matrix cover
AI要約
LinkedInのスクレイピングは、単純に白黒で判断できる話ではありません。ログイン不要の公開プロフィールを対象にしたスクレイピングは、hiQ判決以降の米国ではCFAA上のリスクが比較的低い一方で、LinkedInの利用規約には違反し、契約・プライバシー・執行上のリスクは残ります。ログイン後のスクレイピング、偽アカウントの利用、Sales Navigatorへのアクセス、データの再販、大規模な個人データ処理ははるかに高リスクで、特にGDPRや州プライバシー法の対象下では注意が必要です。本ガイドでは、主要な法律、LinkedInの執行姿勢、ケース別のリスク水準、そして公式API、公開企業サイト、ディレクトリ、ライセンス済みデータ提供元といった低リスクの代替策を解説します。データ収集の前に弁護士へ相談すべき場面も明示しています。

LinkedInは13億人以上のメンバーを抱えていて、世界でも有数のプロ向けデータベースです。営業、採用、グロース担当なら、ここをプログラムで活用したくなるのは自然な流れでしょう。とはいえ、「LinkedInのスクレイピングは合法なのか?」は、B2Bデータの世界でいちばん分かりにくく、しかも検索されまくっている疑問のひとつです。

多くの解説記事は、結局いつも同じ答えに落ち着きます。「ケースバイケースです」と。ですが私は、裁判資料、LinkedIn自身のポリシー、GDPRの執行事例、さらに創業者が訴えられたと語るフォーラム投稿まで、かなり深く調べてきました。2026年時点の状況は、ネット上の一般的な解説よりもずっと複雑です。ここでは、実際に使える違法性マトリクスも交えながら、ケース別に整理しつつ、会社や自分のLinkedInアカウントを危険にさらさずに必要なビジネスデータを集める方法まで解説します。

免責事項: この記事は法律情報の提供を目的としたものであり、法的助言ではありません。商用規模でデータ収集を行う予定がある場合は、あなたの法域に詳しい弁護士へ相談してください。

LinkedInスクレイピングとは何か、なぜ多くのチームがやるのか?

LinkedInスクレイピングとは、ツール、スクリプト、ブラウザ拡張機能などを使って、LinkedIn上のデータを抜き出すことです。対象には、プロフィール名、役職、会社情報、メールアドレス、スキル、求人情報、つながりの関係図などが含まれます。

技術的に言えば、LinkedInのHTMLやAPIレスポンスから構造化データをプログラムで取得する行為です。そのデータが公開プロフィールにある場合でも、ログインの奥にある場合でも関係ありません。

イメージとしては、何千件ものLinkedInプロフィールを一気に見て回って、情報をスプレッドシートに転記してくれる超優秀なインターンのようなものです。ただし、そのインターンは人間ではなくソフトウェアで、数週間ではなく数分で終わります。

LinkedInスクレイピングは、普通のLinkedIn利用とは別物です。プロフィールを見る、接続リクエストを送る、自分の連絡先をLinkedInの標準機能でエクスポートする、といった行為は、プラットフォームが想定している使い方の範囲内です。スクレイピングは、LinkedInが認めていない規模や速度での自動取得を伴います。

なぜチームはやるのか

よくある用途は次のとおりです。

  • 営業・リード獲得: 氏名、役職、メール、会社情報を含む見込み顧客リストを作る。LinkedInは、構造化されていて検索しやすく、しかも本人が自分で入力しているデータが多いため、B2Bチームが最初に目をつけやすい場所です。
  • 採用: 特定のスキル、地域、経験年数に合う候補者をプロフィールから探す。
  • 市場調査: 採用動向、企業成長、競合のポジショニングを、LinkedIn上のデータを集計して分析する。
  • 競合分析: 競合企業の人員増減、新規採用、組織構造の変化を追いかける。

この誘惑はかなり大きいです。LinkedInは、職歴情報を構造化された検索可能な形式で本人が公開している場所だからです。これに肩を並べる公開ソースは、ほとんどありません。

LinkedIn scraping scenario risk matrix

まず結論:LinkedInのスクレイピングは合法?

短く言うと、何を、どうやって、そしてあなたと対象者がどこにいるか次第です。

  • 本当に公開されているLinkedInデータを、ログインせずにスクレイピングする場合、米国では hiQ v. LinkedIn の先例によりCFAA上のリスクは比較的低いと考えられます。ただし、LinkedInの利用規約には違反します。
  • ログインした状態でのスクレイピング、偽アカウントの使用、Sales Navigatorのような有料製品からの取得は、かなり高リスクです。
  • EUでは、「公開データだからOK」は法的な防御になりません。GDPRに基づく適法な根拠が必要です。
  • LinkedInは、自動検知からアカウント制限、民事訴訟、差し止め命令まで、多層的にスクレイパー対策を行っています。

このテーマを調べ始めた当初に、こんな表があればよかったと今でも思います。

ケース別の違法性マトリクス

シナリオデータ種別米国での法的評価EUでの法的評価リスクレベル
公開プロフィールのスクレイピング(ログインなし)公開CFAAリスクは比較的低い(hiQの先例)。ただし利用規約違反GDPR上の適法な根拠が必要⚠️ 中
ログイン中のスクレイピング非公開/制限付き利用規約違反 + CFAA違反の可能性GDPR違反の可能性が高い🔴 高
Sales Navigatorデータのスクレイピング非公開/有料利用規約違反 + 契約違反GDPR違反 + 契約違反🔴 非常に高い
求人情報のスクレイピング(公開)公開CFAAリスクは比較的低い適法な根拠が必要⚠️ 低〜中
商用再販目的のスクレイピング公開/非公開訴訟リスクが高い(Mantheosの先例)GDPR + ePrivacyのリスク🔴 非常に高い
個人・学術目的のスクレイピング公開リスクは比較的低い適法な根拠が必要。執行優先度は低め✅ 低
LinkedInの公式APIを使う許可済み合法(API利用条件の範囲内)合法(API利用条件の範囲内)✅ 低

シナリオごとにリスクが変わる理由は何でしょうか。主に3つです。(1) ログインやアクセス制御を回避しているか、(2) データが本当に公開なのか、それともアカウントの向こう側に隠れているのか、(3) その後の利用目的が何か(個人研究か商用再販か)です。これらはいずれも、法的リスクをそれぞれ押し上げます。

LinkedInスクレイピングに関係する主要な法律

LinkedInスクレイピングをめぐる争いでは、ほぼ必ず3つの法的枠組みが登場します。

Computer Fraud and Abuse Act(CFAA)

CFAAは、スクレイピングに関係する米国の主要な連邦法です。1986年にコンピュータハッキング対策として制定され、「無権限でのアクセス」や「権限を超えたアクセス」を禁じています。

スクレイピングの論点は、Webサイトの規約で禁止されている場合でも、誰でも見られるページを訪問することが「無権限アクセス」に当たるのか、という点です。

2021年の最高裁 Van Buren 判決以降、その答えは少なくとも本当に公開されているデータについては「いいえ」に寄っています。 Van Buren はCFAAの範囲を狭め、アクセス権のある情報を不適切に使うことが、ただちに連邦のコンピュータ犯罪になるわけではないとしました。ただし、ログイン、偽アカウントの使用、ペイウォール回避など、認証の壁の裏側を取得するスクレイピングは、運営側が許可していない方法でシステムに入るため、依然として現実的なCFAAリスクがあります。

GDPRと欧州のデータ保護法

EUの一般データ保護規則(GDPR)は、EU/EEA居住者の個人データがどのように収集・処理・保存されるかを規律します。スクレイパーの所在地は関係ありません。 テキサスにいながらベルリン在住者のプロフィールをスクレイピングするなら、GDPRはあなたに適用されます。

LinkedInスクレイピングで重要な条文は次のとおりです。

  • 第6条(1)(f) — 正当な利益:B2Bスクレイピングで最もよく使われる適法根拠ですが、自分の利益が本人のプライバシー権を上回らないことを示す文書化された衡量テストが必要です。
  • 第17条 — 消去権:本人は、自分のスクレイピングされたデータの削除を求めることができます。
  • 第9条 — 要配慮情報の扱い:人種・民族的出自、政治的見解、健康情報などを示すデータが意図せず取得される場合、より厳格なルールが適用されます。
  • 第14条 — 本人への通知:公開情報であっても、収集したことを本人に通知する必要がある場合があります。

要するに、「公開されている」ことは、GDPR上の適法根拠にはなりません。 スクレイピングを始める前に、法的根拠を特定し、文書化する必要があります。

LinkedInの利用規約

LinkedInのユーザー契約は明確です。第8.2条では、以下が禁止されています。

  • プロフィールその他のデータをスクレイプまたはコピーするために、ソフトウェア、スクリプト、ロボット、クローラー、ブラウザプラグイン、アドオン、その他の仕組みを開発、支援、使用すること
  • セキュリティ機能、アクセス制御、利用制限を回避・迂回すること
  • ボットや無許可の自動手段でサービスにアクセスし、連絡先を追加・ダウンロードしたり、メッセージを送信したりすること
  • LinkedInから得た情報を、同意なくコピー、利用、表示、配布すること
  • LinkedInサービスや関連データを貸与、リース、販売、その他の方法で収益化すること

LinkedInの自動化アクティビティに関するヘルプ禁止ソフトウェアのページでも、スクレイピングや自動化を行うサードパーティ製ブラウザ拡張は明確に禁止されており、違反するとアカウント制限や法的措置の対象になり得ると繰り返し説明されています。

利用規約違反は契約違反であり、必ずしも犯罪ではありません。ただし、LinkedInが民事的に強く動く根拠にはなります。そして実際、彼らはかなり積極的に行使しています。

hiQ v. LinkedIn の時系列:実際に何が変わったのか

多くの記事はここを誤解しています。hiQ v. LinkedIn を「LinkedInのスクレイピングは合法だ」という証拠のように扱っていますが、実際はかなり複雑で、最終的に決定的な先例が固まったわけではありません。

2017年の差止命令から2022年の和解まで

実際の流れはこうです。

  • 2017年: LinkedInが、公開LinkedInプロフィールを分析して離職予測を行っていたhiQ Labsに対し、停止要求書を送付。hiQが提訴。カリフォルニア北部地区裁判所は、hiQが公開プロフィールのスクレイピングを継続できるよう仮差止命令を認める。
  • 2019年: 第9巡回区控訴裁判所がこの差止命令を支持し、公開データのスクレイピングはCFAA違反に当たらない可能性が高いと判断。
  • 2021年: 最高裁が第9巡回区の判断を破棄し、CFAAの範囲を狭めた Van Buren v. United States を踏まえて再検討するよう差し戻し。
  • 2022年4月: 第9巡回区が再び判断を支持し、Van Buren はむしろ従前の理屈を補強したと結論づける。つまり、公開データのスクレイピングはCFAA上の「無権限アクセス」には当たらない。
  • 2022年11月: 地方裁判所レベルでは、LinkedInの契約違反請求はなお生きていた。裁判所は、LinkedInのユーザー契約が明示的にスクレイピングを禁止していたと指摘。また、ログイン状態でのQAのために偽アカウントを作成した「turkers」の利用について、LinkedIn側の要約判決請求を認める。
  • 2022年12月: 当事者は私的和解に到達。法的コメントでは、hiQによるLinkedInスクレイピングの恒久的差止命令と50万ドルの判決が報じられ、hiQは偽アカウントアクセスに基づくCFAA民事請求に十分な損害がLinkedInにあったことを認める内容だったとされています。

要点はこうです。hiQ判決によって、第9巡回区では、ログアウト状態で本当に公開されているデータのスクレイピングに関するCFAAリスクは下がりました。しかし、LinkedInをスクレイプする一般的な権利が認められたわけではありません。契約違反の主張は残り、偽アカウントアクセスは問題視されました。そして和解したため、核心的な論点について最高裁の拘束力ある判断は存在しません。

掲示板ではこの点をよく誤解していて、「LinkedInが勝った」「hiQが勝った」と極端に言う人がいますが、どちらも決定的な判決を得たわけではありません。問題は今も一部未確定のままです。

LinkedIn v. Mantheos 事件

Mantheosは、明らかに違法性の高いスクレイピングがどんなものかを示す対照例です。同社は偽アカウントと偽のクレジットカードを使い、LinkedInの有料製品であるSales Navigatorにアクセスし、そのデータをスクレイプして商用再販していました。

その結果はどうなったか。LinkedInは、Mantheosが スクレイプしたメンバープロフィールデータの恒久削除、スクレイピングソフトウェアの破棄、そしてスクレイピングその他の自動手段によるLinkedInプロフィールデータへのアクセス停止に同意したと発表しました。ここでは、偽の身元、偽名義のバーチャルデビットカード、有料Sales Navigatorアクセス、商用再配布が組み合わさっており、公開ページをただ見る行為と同列に扱うべきではありません。

2024〜2026年の新しい動き

hiQの和解以降も、法環境は止まっていません。重要な変化がいくつかあります。

AI学習との関係。 スクレイピングしたWebデータで学習する大規模言語モデルの台頭により、プライバシー監視は強まっています。LinkedInプロフィールデータについても、実務上の基本は他の個人データと同じです。処理前に適法根拠を文書化し、収集は最小限に絞り、大規模なプロファイリングや自動意思決定を伴う場合は、より厳しく見られる前提で対応することです。

LinkedIn自身の対応。 LinkedInは、スクレイプされたデータが公開表示されていても「侵害ではない」場合がある一方で、集約や再販は悪用とみなすと公表しています。また、無許可スクレイピングに対抗するため、法的措置と技術的対策の両方を使っているとしています。

米国州レベルのプライバシー法。 CFAAだけでなく、カリフォルニア(CCPA/CPRA)、バージニア、コロラド、コネチカットなど、多くの州で包括的なプライバシー法が施行されています。CCPA は、カリフォルニア州民に、自分の個人情報の開示、削除、販売・共有のオプトアウトを求める権利を与えており、LinkedInプロフィールから取得したデータも対象になり得ます。

世界的な流れは明確です。規制は強まり、執行も増え、リスクも高まっています。

米国・EU・その他地域:あなたの地域ではLinkedInスクレイピングは合法か?

多くのLinkedInスクレイピング解説記事の大きな盲点は、米国法だけが重要だとみなしていることです。そうではありません。どの法域の居住者のデータを扱うかが、どのプライバシー規制が適用されるかを決めます。サーバーの所在地ではありません。

法域主な法律公開データのスクレイピング個人情報の取扱い執行リスク
🇺🇸 米国CFAA、CCPA/CPRA、各州プライバシー法公開データならCFAAリスクは比較的低い(hiQ)。ただし利用規約は適用個人情報を商用利用すると訴訟リスク中 — LinkedInは積極的に提訴する
🇪🇺 EU / EEAGDPR(第6条、第9条、第17条)適法根拠が必要(正当な利益の衡量テスト)消去権が適用。機微情報には明示的同意が望ましい高 — DPAがスクレイピングを積極調査
🇬🇧 英国UK GDPR + 2018年データ保護法EUと同様。ICOのガイダンスが適用GDPR同様の義務中〜高
🇦🇺 オーストラリアPrivacy Act 1988、APPs公開データには比較的厳しくない個人情報の商用取扱いは規制対象低〜中
🇧🇷 ブラジルLGPD適法根拠が必要GDPRと近い枠組み

米国:CFAAと州プライバシー法

hiQVan Buren の後の米国の立場はこうです。本当に公開されている、ログアウト状態のLinkedInデータのスクレイピングは、第9巡回区ではCFAA違反にならない可能性が高いです。とはいえ、「ある連邦法に違反しない可能性が高い」ことと、「合法で安全である」ことは別問題です。LinkedInの利用規約は依然として適用されますし、CCPA/CPRAのような州法は、カリフォルニア居住者のデータを商用で扱う場合に追加義務を課します。さらに、LinkedInはカリフォルニアに本社を置いており、実際に強硬な訴訟姿勢を取ってきました。

EU・EEA:GDPRの厳しさ

スクレイパーにとって本当に厳しいのはGDPRです。B2Bスクレイピングでよく挙げられる適法根拠は、第6条(1)(f)の正当な利益ですが、これは自分の利益が本人の権利を上回らないことを示す、文書化された Legitimate Interest Assessment(LIA)が必要です。ICOのガイダンス では、適法根拠は処理開始に決定・記録されていなければならず、処理は単に便利であるだけでなく必要でなければならないこと、さらに本人の合理的期待、影響、求められた場合に処理を止められるかを考慮すべきことが明示されています。

これに第17条の消去権、第14条の通知義務、AI学習目的のスクレイピングに対するDPAの監視強化が加わると、EU向けLinkedInスクレイピングのコンプライアンス負担はかなり重くなります。

英国、オーストラリア、ブラジル、その他

英国はUK GDPRと2018年データ保護法を通じて、GDPRに近い枠組みを採用しています。オーストラリアのPrivacy Act 1988は公開データには比較的厳しくありませんが、個人情報の商用利用は依然として規制されています。ブラジルのLGPDも多くの点でGDPRに似ています。

世界全体の流れは、より厳格なデータ保護への収斂です。複数国にまたがるLinkedInプロフィールをスクレイピングするなら、これらすべての規制に同時に縛られる可能性があります。

LinkedInは実際にどうやってスクレイピングを止めているのか

法律上の理屈と、実際にLinkedInがどう動くかは別です。

技術的な防御

LinkedInの検知スタックは多層構造です。

  • レート制限と検索回数の上限: 無料アカウントは、1日あたりおよそ50〜80件程度のプロフィール閲覧に制限されます。これを超えると壁にぶつかります。
  • CAPTCHA: 自動的な閲覧パターンはCAPTCHAを発生させ、スクレイピングの流れを止めます。
  • ボット検知アルゴリズム: マウス移動、スクロールの仕方、リクエストのタイミング、ブラウザフィンガープリントなどを監視し、人間らしくない動作を検出します。
  • ログイン壁: LinkedInのデータの多くは認証済みユーザーしか見られず、スクレイピングにはログインが必要です(=利用規約に同意することになります)。
  • IPブロックとセッション監視: 同じIPからの反復アクセスや不自然なセッションパターンはブロック対象になります。

法的な執行措置

LinkedInは技術対策だけに頼っているわけではありません。法務チームは、Proxycurl、Apollo、Seamless.AIなどの企業に停止要求書を送付しています。Proxycurlの創業者はこの経験を公に語っており、LinkedInは法廷闘争に「無制限の資金」を持っていると述べています。スクレイピングしたLinkedInデータで事業化を考えるスタートアップにとって、これはかなり重い現実です。

LinkedInは民事訴訟(hiQ、Mantheosなど)も提起し、エコシステムからのツール排除を求め、公開声明でもスクレイパーに対して法的措置を続ける意向を示しています。

違反した場合に何が起きるか:段階的な結果

結果は段階的にエスカレートします。段階を知っておくと、リスクを現実的に見積もれます。

レベル1:軽い検知

CAPTCHA、レート制限、一時的な検索制限。これは自動応答であり、LinkedInの人間がまだあなたのアカウントを確認したわけではありません。対処は簡単で、自動化を止め、少し待ってから手動利用に戻すだけです。

レベル2:アカウント制限

プロフィール閲覧数の制限、検索機能の制限など。LinkedInがアカウントをレビュー対象としてフラグ付けする場合があります。警告メッセージが出ることもあります。問題のツールを止めて無効化すれば、回復できる可能性があります。

レベル3:アカウント停止または永久停止

アカウントを失うと、つながり、投稿、推薦文、メッセージ履歴のすべてを失います。本当に全部です。採用担当者向けフォーラムでは、ブラウザ拡張が原因で一晩で5,000件以上のつながりを失ったという投稿も見かけます。

LinkedInが永久停止を取り消すことはほとんどありません。しかも、停止後に新規アカウントを作るのも、別の利用規約違反と見なされる可能性があります。

レベル4:停止要求書

LinkedInの法務チームが、スクレイピング停止と収集データの破棄を求める正式通知を送ります。これは大企業にも個人創業者にも起こっています。停止要求書を無視すると、通常は訴訟へと進みます。

レベル5:民事訴訟

LinkedInは、契約違反、CFAA違反(ログイン回避や偽アカウントが関わる場合)、さらに不正競争や不法侵入の法理を主張することがあります。Mantheos事件は、削除、データ破棄、和解費用で終わりました。最終的に勝てたとしても、弁護士費用だけで6桁に達することは珍しくありません。

レベル6:規制当局による罰金

EU向けの運用では、GDPRの制裁金は年間売上の4%または2,000万ユーロのいずれか高い方まで達する可能性があります。プロフィールをスクレイプされた本人からのたった1件の苦情で、DPAの調査が始まることもあります。しかも、AI学習目的のスクレイピングにDPAの目が向きつつある今、このリスクは下がるどころか増えています。

はっきり言っておきたいのは、検知を避けることはコンプライアンス戦略ではないということです。プロキシ、CAPTCHA解決サービス、レート制限回避のテクニックを使っても、法的判断は変わりません。むしろ、制御回避の意思を示すため、法的には不利になることさえあります。

それでもLinkedInデータを集めたい場合のベストプラクティス

どうしてもLinkedInデータが必要で、進めると決めたなら、次の原則でリスクを下げられます。ゼロにはなりません。

公開データだけに限定する

ログインなしで見えるデータだけにアクセスしてください。偽アカウント、共有資格情報、ペイウォール回避は絶対に使わないこと。ログインした時点で、LinkedInの利用規約に同意し、全面的な執行対象になります。

レート制限とrobots.txtを尊重する

LinkedInのサーバーに負荷をかけないでください。リクエスト頻度は低く、人間らしく保ちましょう。LinkedInのrobots.txt指示を確認し、それに従ってください。裁判所は、robots.txtへの準拠・非準拠を、誠実さや悪意の証拠として見ることがあります。

GDPR上の義務を理解する

EU居住者のデータを扱うなら、次を徹底してください。

  • 収集開始に適法根拠を文書化する
  • 第6条(1)(f)の正当な利益に依拠するなら、LIAを実施する
  • 目的に必要な最小限の項目だけを集める
  • 消去権や異議申立てに速やかに対応する
  • 必要に応じて第14条の通知を行う
  • 処理活動の記録を残す

可能ならLinkedInの公式APIを使う

LinkedInのMarketing APIやPeople APIでは、特定データへの許可されたアクセスが可能です。APIを使えば利用規約違反のリスクはなくなります。代わりに、審査が厳しく、レート制限があり、Webサイトで見える情報より取得項目は少なくなります。多くのリード獲得用途では、APIだけでは足りないこともありますが、自分の用途をカバーできるか確認する価値はあります。

本当に必要なビジネスデータを、もっと安全に得る方法

多くのLinkedInスクレイピング解説が見落としているのは、ほとんどのチームはLinkedInデータそのものを必要としていないということです。必要なのは、ビジネスの連絡先情報、企業情報、見込み客リストでしょう。LinkedInはその一つの供給元にすぎず、しかも法的リスクはかなり高めです。もっと低いリスクで、同等かそれ以上のデータを得られる方法はあります。

代替手段取得できる情報法的リスク制約
LinkedIn API(Marketing / Sales)許可済みデータ、限定的な項目✅ 低(規約順守なら)審査が厳しい、レート制限あり、高コスト
企業サイトのスクレイピング連絡先、チームページ、製品データ✅ 低(公開サイト)サイトごとに分散
ビジネスディレクトリ / 公開名簿電話、メール、住所✅ 低データの鮮度にばらつき
データエンリッチメントAPI(Clearbit、ZoomInfoなど)企業属性 + 連絡先データ✅ 低(責任は提供元側へ移る)有料。データ収集の倫理面はサービスにより差

企業サイトを直接スクレイピングする

公開されている企業サイト、たとえば問い合わせページ、チームページ、会社概要、プレスリリースなどは、LinkedInよりずっと低リスクです。企業が自社で管理しているため、データがより詳しく、更新も新しいことが多いです。

ここでThunderbitが役立ちます。ThunderbitのAI web scraperなら、サイトの利用規約と適用法に反しない範囲で、公開サイトからメールアドレス、電話番号、構造化された企業データを抽出できます。AI Suggest Fields機能はページ内容を読み取り、列を自動で提案してくれるので、手作業の設定は不要です。サブページスクレイピングを使えば、各メンバーのページや製品ページを巡回して情報を補完でき、ページネーションにも対応しているため、複数ページのディレクトリもスクリプトなしで取得できます。

ビジネスディレクトリと公開名簿

Yellow Pages、業界ディレクトリ、商工会議所の名簿、政府の登録簿、イベント参加者リストなどは、すべて公開されていて、LinkedInよりも低リスクです。Thunderbitのクラウドスクレイピングはこれらのソースから大量抽出を処理でき、開発者向けにはAPI(POST /extract)やCLIで、構造化JSON出力を使った自動抽出を大規模に実行できます。

データエンリッチメントサービス

ClearbitやZoomInfoのようなサービスは、それぞれ独自の(少なくとも表向きにはコンプライアンスに配慮した)データ収集を通じて、企業属性や連絡先情報を提供します。法的リスクは提供元に移りますが、データの収集倫理や正確性はサービスごとに異なります。有料サービスではありますが、確実なデータを大規模に必要とするチームにとっては、LinkedInスクレイピングの法的リスクより費用対効果が高いことが多いです。

実務での流れ

本当の目的がリードリスト作成やCRMレコードの補完なら、流れは次のようになります。

  1. 公開ディレクトリ、業界リスト、イベントページから対象企業を見つける。
  2. ThunderbitのChrome拡張機能 を使って、企業サイトから連絡先、チーム情報、製品データをスクレイピングする。
  3. AI Suggest Fields で、Thunderbitに適切な列(名前、役職、メール、電話など)を自動判別させる。
  4. Google Sheets、Airtable、Notion、またはCRMへ直接エクスポートする。基本的なエクスポートには有料壁がありません
  5. 必要なら、追加の企業属性データやインテントデータをデータ提供会社で補完する。

この方法なら、LinkedInに触れずに似たようなビジネスデータを得られ、しかも法的リスクは低くなります。ただし、それでも各ソースの利用規約、プライバシー義務、下流での利用方法は必ず確認してください。

LinkedIn scrapingのより安全な代替手段

AIを活用したスクレイピングがデータソースごとにどう機能するかをさらに知りたい場合は、コードなしでWebスクレイピングする方法AI web scraping のガイドもご覧ください。

重要なポイント

  • ログインなしで公開LinkedInデータをスクレイピングすることは、hiQ以降の米国ではCFAAリスクが低めですが、それでもLinkedInの利用規約に違反し、訴訟リスクがあります。
  • EUでは「公開されている」ことは法的な免罪符になりません。 LinkedInスクレイピングのほとんどは、GDPR上の適法根拠を文書化する必要があり、執行も強まっています。
  • ログインの裏側、偽アカウントの使用、ペイウォール越しデータの再販は、複数の法枠組みで明確に高リスク、場合によっては違法です。
  • LinkedInはスクレイパーを多層的に検知・執行しています。 アカウント制限から訴訟、差止命令、データ削除義務までさまざまです。
  • hiQ事件はLinkedInスクレイピングを合法化したわけではありません。 ある巡回区で公開データのCFAAリスクを下げただけで、契約違反は残り、事件は拘束力ある先例なしで和解しました。
  • ビジネスチームにとってより低リスクな方法は、公開企業サイトやディレクトリをThunderbitのようなツールで扱うこと、必要に応じてLinkedInの公式APIを使うこと、あるいは明確なコンプライアンス方針を持つ提供元からライセンス取得することです。
  • LinkedInをスクレイピングする前に考えるべきことは、「このデータを、法的リスクとプラットフォームリスクの低いソースから入手できないか?」です。多くの場合、答えは「はい」です。

FAQ

公開されているLinkedInプロフィールをスクレイピングするのは合法ですか?

米国では、公開されていてログイン不要のLinkedInプロフィールをスクレイピングする行為は、第9巡回区のhiQ先例によりCFAA上のリスクは低めです。ただしLinkedInの利用規約には違反するため、契約違反のリスクがあります。EUでは、公開データであってもGDPR上の適法根拠が必要であり、「公開されている」ことは「自由に使える」ことを意味しません。

LinkedInはスクレイピングを理由にアカウントを停止できますか?

はい。LinkedInは、レート制限、ボット検知アルゴリズム、ブラウザフィンガープリントなどで自動化を検知しています。結果は一時的制限から永久停止まであり、復旧が保証されるわけではありません。何年もかけて築いたつながりやコンテンツを一晩で失ったという報告もあります。

LinkedIn Sales Navigatorのスクレイピングは合法ですか?

Sales Navigatorデータのスクレイピングはかなり高リスクです。利用規約違反に加え、有料アクセスの壁を越えるため、Sales Navigatorのサブスクリプション契約違反にもなり得ます。偽アカウントと偽クレジットカードでSales NavigatorにアクセスしたMantheos事件は、LinkedIn側に有利な恒久的差止命令と和解で終わりました。

EU居住者のLinkedInプロフィールをスクレイピングする場合、GDPRは適用されますか?

はい。スクレイパーがどこにあるかは関係ありません。EU/EEA居住者の個人データを処理する場合は、文書化された適法根拠(衡量テスト付きの正当な利益など)、消去権への対応、第14条に基づく通知など、GDPRを順守する必要があります。

LinkedInをスクレイピングせずにビジネス連絡先データを得る安全な方法は?

主な代替手段は、(1) 企業サイトから連絡先、チームページ、製品データをスクレイピングすること(Thunderbit のようなツールが便利です)、(2) ビジネスディレクトリや公開名簿を使うこと、(3) 自分の用途が合うならLinkedInの公式APIを使うこと、(4) ClearbitやZoomInfoのようなエンリッチメント提供元からデータをライセンス取得することです。これらは、法的リスクをかなり抑えながら、似たビジネスデータを取得できます。

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Ke
Ke
Thunderbit の CTO | シニアデータサイエンティスト & ML エキスパート 機械学習とデータサイエンスで約10年の経験を持つ Ke Shen は、コロンビア大学の卒業生であり、Walmart Labs の元シニアデータサイエンティストです。Python、R、Java、統計学における深い専門性は同業者からも高く評価されており、理論段階の複雑な AI アルゴリズムを本番運用レベルのアーキテクチャへと落とし込むための、実践に裏打ちされた知見を共有しています。
目次

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