JavaScriptウェブスクレイパーの作り方：ステップバイステップガイド

インターネットの世界には、想像以上のデータがゴロゴロ転がっています。ビジネスやIT業界で働いている人はもちろん、ちょっとした興味からでも「ウェブサイトから一気に情報を集められたら便利なのに」と思ったこと、きっとあるはずです。実際、2025年にはインターネットトラフィックの約半分がデータ収集目的のボットによるものになり、デジタルビジネスの7割以上が市場調査や業務効率化のために公開ウェブデータを活用しているんですよ（）。でも、ウェブデータのニーズが爆発的に増えている一方で、実際にデータを抜き出す作業は、特に最近の動的なJavaScriptサイトだと、なかなか大変なんです。

そこで頼りになるのがJavaScript。ウェブの標準語ともいえるJavaScriptは、昔ながらのスクレイパーが苦手な動的・インタラクティブなページにも柔軟に対応できるのが強み。リサーチを自動化したいエンジニア、営業リストを作りたい人、新しい技術を試したい人も、このガイドを読めばJavaScriptスクレイパーの基本から応用、さらにはみたいなAIツールを使ったノーコードのやり方まで、しっかり理解できます。

JavaScriptスクレイパーの基本：JavaScriptでウェブスクレイピングって何？

まずは基本から。ウェブスクレイピングとは、ウェブサイトから必要な情報を自動で抜き出す技術のこと。イメージとしては、超高速なアシスタントが何百ページも巡回して、欲しいデータだけをコピーしてスプレッドシートにまとめてくれる感じです。

javascriptスクレイパーは、その名の通りJavaScriptで作られたウェブスクレイパー。主に2つのやり方があります：

ブラウザ内で実行：ブラウザのコンソールや拡張機能を使って、今見ているページからデータを取得。
サーバーサイド（Node.js）：Node.jsを使って、ブラウザの外でウェブページを取得・解析し、プログラムでデータを抜き出す。

なぜビジネスユーザーに重要なのか？ウェブスクレイピングはリード獲得（ディレクトリから連絡先を抜き出す）、価格調査（競合の価格を追いかける）、市場調査（レビューやニュース、トレンド収集）など、幅広いシーンで活躍しています。実際、ウェブスクレイピング利用者の48%はEC業界なんです（）。ブラウザで見える情報なら、javascriptスクレイパーでゲットできる可能性が高いですよ。

JavaScriptでウェブスクレイピングする理由：現代サイトに強いワケ

「データサイエンスならPythonが人気なのに、なぜJavaScript？」と思うかもしれません。その理由は、今のウェブサイトの多くがJavaScriptで動的に作られているから。ページを開いた後にデータが追加されたり、「もっと見る」ボタンやスクロールなど、ユーザー操作が必要な場面も多いですよね。javascriptスクレイパーなら、

動的コンテンツに強い：JavaScriptはブラウザ上で動くので、スクリプト実行後に表示されるデータも取得できる。
ユーザー操作の自動化：Puppeteerなどのツールで、クリックやスクロール、ログイン操作も自動化できる。
DOM操作が得意：ページ構造（DOM）に直接アクセスできるので、欲しい情報をピンポイントで抜き出しやすい。

他の言語と比べるとどうなのか？下の表でざっくりまとめてみました：

要素	JavaScript (Node.js)	Python	PHP
動的コンテンツ	非常に得意—ブラウザでネイティブに動作、JS主体のサイトに最適	動的対応にはSelenium/Playwright等が必要	制限あり
速度・並列処理	高速—非同期処理で多くのページを同時取得	良好だがasyncio/Scrapy等が必要	遅め、利用少
使いやすさ	中級—Web開発者には馴染みやすいが、非同期処理は初心者には難しい場合も	初心者向け、チュートリアル豊富	基本的、柔軟性低
ブラウザ自動化	一級品（Puppeteer, Playwright）	良好（Selenium, Playwright）	まれ
おすすめ用途	動的・インタラクティブ・SPAサイト、Web開発ワークフロー	データ分析、静的サイト、簡易スクリプト	シンプルな静的サイト

ターゲットサイトがシングルページアプリや、スクロール・クリックでデータが読み込まれる場合は、JavaScriptが断然おすすめです（）。

JavaScriptスクレイパーの環境づくり：ツールとセットアップ

実際に手を動かしてみましょう。基本的なjavascriptスクレイパーの環境を作る方法を紹介します（フレームワーク不要）。

Node.jsのインストール
からNode.jsをダウンロードしてインストール。これでブラウザの外でもJavaScriptが使えます。
プロジェクトの初期化
ターミナルで以下を実行：
```
1mkdir my-scraper
2cd my-scraper
3npm init -y
```
必要なライブラリのインストール
- またはnode-fetch（HTTPリクエスト用）
- （HTML解析用、サーバー版jQueryみたいなもの）
```
1npm install axios cheerio
```
ターゲットサイトの調査
Chromeのデベロッパーツール（右クリック→検証）で、欲しいデータがどのHTML要素にあるか（クラス名やIDなど）をチェック。

以下はシンプルなサンプルスクリプトです：

1const axios = require('axios');
2const cheerio = require('cheerio');
3async function scrapePage(url) {
4  try {
5    const { data: html } = await axios.get(url);
6    const $ = cheerio.load(html);
7    const pageTitle = $('head > title').text();
8    console.log("Page title:", pageTitle);
9  } catch (err) {
10    console.error("Scraping failed:", err);
11  }
12}
13scrapePage('https://example.com');

node scrape.jsで実行すれば、ページタイトルが表示されます。たった数行でここまでできるのは、ちょっと感動ものです！

JavaScriptウェブスクレイパーの作り方：実践ステップバイステップ

もう少し実用的な例をやってみましょう。たとえばから本のタイトルと価格を抜き出したい場合。

ステップ1：ページ構造の調査

各本は<article class="product_pod">内にあり、タイトルは<h3><a title="Book Title"></a></h3>、価格は<p class="price_color">に書かれています。

ステップ2：スクレイパーの作成

1const axios = require('axios');
2const cheerio = require('cheerio');
3async function scrapeBooks() {
4  const url = 'http://books.toscrape.com/';
5  const { data: html } = await axios.get(url);
6  const $ = cheerio.load(html);
7  const books = [];
8  $('article.product_pod').each((i, elem) => {
9    const title = $(elem).find('h3 a').attr('title');
10    const price = $(elem).find('.price_color').text();
11    books.push({ title, price });
12  });
13  console.log(books);
14}
15scrapeBooks();

このスクリプトはページを取得し、HTMLを解析して本のタイトルと価格を抜き出します。出力例：

1[
2  { "title": "A Light in the Attic", "price": "£51.77" },
3  { "title": "Tipping the Velvet", "price": "£53.74" }
4]

ステップ3：ページネーション対応

複数ページを取得したい場合は、「Next」リンクを探してURLを更新しながらループ処理を追加すればOK。少しコードを足すだけで全ページをゲットできます。

応用編：動的コンテンツやユーザー操作への対応

ここからが本番。動的コンテンツを扱うサイトでは、初期HTMLに全データが入っていないことが多く、JavaScriptで後からデータが読み込まれたり、ボタン操作やスクロールが必要な場合も。

CheerioやAxiosではこうした動的データは取得できません。そこで必要なのがヘッドレスブラウザ、たとえばです。

Puppeteerで本格的なJavaScriptウェブクローリング

Puppeteerを使えば、コードでChrome（またはChromium）を操作できます。たとえば、

ページを開く
要素の読み込みを待つ
ボタンをクリック、フォーム入力、スクロール
全スクリプト実行後のコンテンツ抽出

シンプルなPuppeteerスクリプト例：

1const puppeteer = require('puppeteer');
2(async () => {
3  const browser = await puppeteer.launch();
4  const page = await browser.newPage();
5  await page.goto('https://example.com', { waitUntil: 'networkidle0' });
6  await page.waitForSelector('.dynamic-content');
7  const data = await page.evaluate(() => {
8    return Array.from(document.querySelectorAll('.dynamic-content'))
9      .map(el => el.textContent.trim());
10  });
11  console.log(data);
12  await browser.close();
13})();

ログイン自動化や「もっと見る」ボタンのクリック、無限スクロールにも対応できます（）。

Thunderbit：JavaScriptスクレイピングをもっと手軽＆高機能に

正直、スクレイパーを一から書くのはパワフルだけど、時間も技術もメンテも必要。そこでおすすめなのが。AI搭載のChrome拡張で、ウェブスクレイピングがたった2クリックで完了します。

Thunderbitはビジネスユーザー向けに設計されていて、コーディング不要。主な特徴は：

AIフィールド提案：ワンクリックでAIがページを解析し、「商品名」「価格」「メールアドレス」など最適なカラムを自動提案。
2クリックでスクレイピング：提案された項目を確認して「スクレイプ」を押すだけ。ページネーションやサブページも自動対応。
サブページ・ページネーション対応：詳細情報が必要な場合も、リンクをたどってデータを統合。
クラウド・ブラウザ両対応：ログインページはブラウザ、スピード重視ならクラウド（最大50ページ同時処理）。
無料・構造化エクスポート：Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONなどにワンクリックでエクスポート。データ量に関係なく無料。

Thunderbitの使い方：データ抽出からエクスポートまで

たとえば、ビジネスディレクトリから連絡先を抜き出したい場合：

Thunderbitをインストール（）。
ディレクトリページを開く。
「AIフィールド提案」をクリック。 AIが「名前」「電話番号」「会社名」などを自動で提案。
「スクレイプ」をクリック。 複数ページにまたがるデータも自動収集。
SheetsやExcelにエクスポート。 これで完了。

今まで数時間かかっていた作業や、エンジニアに頼んでいた作業が、数分で終わります。ThunderbitはAIを活用しているので、サイトのレイアウトが変わっても自動で対応し、スクリプトの修正も不要です（）。

従来のJavaScriptスクレイピングとThunderbitの比較：

比較項目	手動JSスクレイパー	高度JS（Puppeteer）	Thunderbit AIウェブスクレイパー
必要スキル	コーディング	上級コーディング	不要（ポイント＆クリック）
動的コンテンツ対応	制限あり	非常に得意	標準搭載
セットアップ時間	サイトごとに数時間	数時間〜数日	数秒〜数分
メンテナンス	高い	高い	低い（AIが自動対応）
エクスポート方法	カスタムコード	カスタムコード	1クリックでExcel/Sheets等
コスト	無料（時間がかかる）	無料（ハードウェア・時間必要）	無料枠あり、以降月額15ドル〜

応用テクニック：JavaScriptライブラリで複雑なスクレイピング

さらに高度な使い方として、ログインが必要なデータ取得、無限スクロール対応、アンチスクレイピング対策なども可能です。

ログイン・セッション管理：Puppeteerでフォーム入力やボタンクリックを自動化し、認証後のデータも取得。
無限スクロール：ページを自動でスクロールし、新しいデータが読み込まれるまで待機、全データを収集（）。
アンチスクレイピング対策：プロキシ利用、ユーザーエージェントの切り替え、リクエスト間隔の調整でブロック回避。スクレイピング失敗の95%以上はアンチボット対策が原因（）。

プロの裏技：サイトの「隠れAPIエンドポイント」を見つけて直接JSONデータを取得できれば、ブラウザを使わず高速にスクレイピングできます（DevToolsのNetworkタブを活用）。

javascriptウェブクローラーの最適化と運用管理

スクレイパーを作るだけじゃなく、安定して動かす工夫も大事です。

非同期処理：async/awaitで並列取得（ただしサーバーへの負荷に注意）。
バッチ処理：データを分割して処理し、メモリ消費を抑える。
エラーハンドリング：エラー時のリトライやログ出力でトラブル対応。
ページネーション：「Next」リンクやボタンを検出し、全ページを巡回。
セレクタの堅牢化：ユニークなIDやクラスを使い、レイアウト変更に強い設計に。
監視・アラート：データが空やエラーになった場合に通知を設定。

ベストプラクティス：スクレイピングは「作って終わり」じゃありません。定期的なメンテナンスと監視を計画しましょう（）。

JavaScriptスクレイピングの選択肢比較：従来型 vs Thunderbit

ビジネスユーザー向けに、主要な手法を比較します：

アプローチ	成果までの時間	必要スキル	動的コンテンツ対応	メンテナンス	エクスポート方法	拡張性
手動JS（Cheerio）	遅い	コーディング	不可	高い	自作コード	静的サイト向き
高度JS（Puppeteer）	普通	コーディング+	可能	高い	自作コード	ページごとに遅い
Thunderbit	速い	不要	可能（AI対応）	低い	1クリックでSheets/CSV	クラウド・ブラウザ両対応

多くのビジネスユーザーにとって、「このデータが欲しい」から「スプレッドシート完成」まで最速なのはThunderbitです。

まとめ・ポイント

JavaScriptウェブスクレイパーを使いこなせると、現代のデータ活用社会でかなり有利です。筆者のおすすめは：

まずはシンプルに：静的サイトはCheerio＋Axiosで十分。
必要に応じて高度化：動的・ログイン必須サイトはPuppeteerを活用。
AIツールで時短：多くのビジネス用途はでノーコード・即結果。
メンテナンスを意識：サイトは変化するので、スクレイパーも柔軟に対応できる設計を。
倫理的な利用を徹底：サイト規約を守り、サーバー負荷や個人情報の扱いに配慮しましょう。

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よくある質問（FAQ）

1. JavaScriptウェブスクレイパーとは？
JavaScriptウェブスクレイパーは、JavaScriptで書かれたプログラム（またはスクリプト）で、ウェブサイトから自動的にデータを抜き出します。ブラウザ内でもNode.js上でも動作し、特に動的なJavaScript主体のサイトに強いのが特徴です。

2. ウェブスクレイピングでPythonよりJavaScriptを選ぶ理由は？
JavaScriptはウェブの標準言語なので、動的コンテンツやユーザー操作が必要なサイトのスクレイピングに最適です。Pythonは静的サイトやデータ分析に強いですが、動的対応には追加ツールが必要です。

3. JavaScriptスクレイパー作成に必要なツールは？
静的サイトならNode.js、Axios（またはfetch）、Cheerio。動的サイトならPuppeteerやPlaywrightなどのヘッドレスブラウザも追加。ノーコードでやりたい場合はがおすすめです。

4. Thunderbitはどのようにウェブスクレイピングを簡単にするの？
ThunderbitはAIで自動的にデータ項目を検出・抽出します。「AIフィールド提案」→「スクレイプ」→エクスポートの3ステップで、コーディングやセレクタ指定は不要です。

5. ウェブスクレイピングは合法・倫理的ですか？
公開データのみを対象に、サイト規約を守り、サーバーに過度な負荷をかけないなど、責任ある方法で行えば合法です。個人情報の無断取得は避け、データの利用も倫理的に行いましょう。

JavaScriptスクレイピングの実例を見たい人は、Thunderbitのやもチェックしてみてください。

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