ウェブサイトからデータをスクレイピングするのは合法？最新ベストプラクティス徹底ガイド

「ウェブサイトからデータをスクレイピングするのって本当に大丈夫？」——営業やマーケ、オペレーションの現場で、ほぼ毎週のように飛び交うこの疑問。リード獲得や競合リサーチなど、今やウェブスクレイピングはビジネスのあらゆるシーンで当たり前になっていますが、法律面ではグレーな部分が多く、みんなが「どこまでOK？」と気にしています。実際、法律の解釈は国や状況によってバラバラで、判例もまちまち。ある裁判所は「公開データのスクレイピングは問題なし」と言う一方、別の裁判所は「違法」と判断することも。だからこそ、現場のチームは「一線を越えてないかな…」と不安になりがちです。

今や3分の2以上の企業が分析やAIプロジェクトでウェブスクレイピングを活用し、が価格調査に使っています。でも、LinkedIn対hiQ Labsのような訴訟が話題になる中、リスクも無視できません。じゃあ、法的リスクを避けつつ、ウェブデータの価値を最大限に活かすにはどうしたらいい？ここでは、法律の枠組みやコンプライアンスチェック、実践で気をつけるべきポイントをわかりやすくまとめました。さらに、がどんなふうに安全なスクレイピングを実現しているかも紹介します。

法律の全体像：ウェブスクレイピングは合法？

結論から言うと、ウェブスクレイピングの合法性は「何を」「どうやって」「どこで」やるかで変わります。世界共通の「スクレイピングは合法／違法」といった明確なルールはなく、各国のハッキング防止法やプライバシー規制、著作権、そしてウェブサイトの利用規約など、いろんなルールが絡み合っています（）。

スクレイピングが合法かどうかの主なポイントは以下の通り：

• 公開データか非公開データか：誰でも見られる情報（ログインや有料壁なし）は比較的安全ですが、ログインが必要なページのデータ取得は違法になる可能性が高いです。
• データの種類：個人情報（氏名、メールアドレス、SNSプロフィールなど）や著作権付きコンテンツ（記事、画像など）はリスク高め。価格や商品仕様、企業リストなどの事実情報は比較的安全。
• 利用目的：社内分析やリサーチなど内部利用はリスク低めですが、データの再配布や販売は法的リスクが上がります。
• サイトのルール遵守：利用規約違反やrobots.txt無視は、公開データでもトラブルの元に。
• 技術的なやり方：人間と同じペースでアクセスし、CAPTCHAやIPブロックなどのセキュリティ対策を回避しないことが大事。 (https://strapi.thunderbit.com/uploads/webscrapinglegalitysafevsriskzones_6ee3935a34.png) つまり、公開されている非個人データを社内利用目的で取得するのは多くの国でOKですが、プライバシーや著作権、取得方法にはしっかり注意が必要（）。

データスクレイピングの法的枠組み：主要国の規制まとめ

世界の主なウェブスクレイピング関連法規をざっくり見てみましょう：

アメリカ：CFAA、著作権、契約違反

• コンピュータ詐欺・不正利用防止法（CFAA）：無断でコンピュータにアクセスするのを禁じる法律ですが、公開ウェブサイトのスクレイピングは「認可不要」としてCFAA違反にならないと裁判所が判断しています（）。
• 判例：hiQ Labs対LinkedIn：公開プロフィールのスクレイピングはCFAA違反じゃないと判決。ただし、利用規約違反や著作権侵害で訴えられる可能性は残ります。
• その他のリスク：過剰なリクエスト（例：eBay対Bidder’s Edgeで1日10万回アクセス）は「サーバーへの不法侵入」として損害賠償の対象になることも（）。

欧州連合（EU）：GDPRとデータベース権

• GDPR：公開されている個人情報にも適用され、個人を特定できるデータを取得する場合は正当な理由や同意が必要です。
• データベース指令：EUではデータベース全体の権利も保護されていて、構造化されたデータベースの「実質的な部分」を取得すると権利侵害になる場合も（）。

イギリス：UK GDPRとデータ保護法

• UK GDPR：EU離脱後も基本的にEUと同じルール。公開・非個人データの取得はOKですが、個人情報の取得は厳しく規制されています。
• コンピュータ不正利用法：CFAAと同じく、無断アクセスは犯罪になることも。

中国：PIPLとデータセキュリティ法

• 個人情報保護法（PIPL）：個人データの収集には同意が必須。許可なく個人情報を取得するのはNG。
• データセキュリティ法：データ所有者に損害を与えたり、不正競争を生むスクレイピングを規制。

その他の地域

• カナダ、オーストラリア、APAC：多くの国でEU/UKに似たハッキング防止法やプライバシー規制があります。必ず現地の法律をチェックしましょう。

ポイント：公開・非個人データを社内利用目的で取得し、必ず地域ごとのルールを確認するのが一番安全です（）。

コンプライアンスチェックリスト：合法的なデータスクレイピングのために

スクレイピングを始める前に、以下のチェックリストを確認してみてください：

1. ウェブサイトの利用規約を読む：スクレイピング禁止の記載があれば、許可を取るか中止を検討。
2. 公開データのみ取得：ログインや有料壁の裏にあるデータは、明確な許可がない限り取得しない。
3. robots.txtの確認：site.com/robots.txtでボットのアクセス制限をチェック。法的拘束力は弱いけど、マナーとして守ろう。
4. 個人情報の回避：氏名やメールアドレスなどの個人情報は、正当な理由とプライバシー対策がない限り取得しない。
5. 著作物のコピー禁止：事実データや数値情報に限定し、記事や画像などの再利用は避ける。
6. 公式APIの利用：APIがあれば、そちらを優先的に使う。
7. サーバーへの負荷を避ける：人間と同じペースでアクセスし、技術的な制限を回避しない。
8. 取得記録の保存：何を、いつ、なぜ取得したか記録を残す。
9. 停止要請への対応：警告や停止要請があれば、すぐにスクレイピングを中止し再検討。

Thunderbitのコンプライアンス重視のスクレイピング：安全・安心なデータ取得を実現

は、最初から法令遵守を大切にしてきました。Thunderbitが安全なスクレイピングをサポートする主なポイントは以下の通り：

• ブラウザベースのスクレイピング：Thunderbitはブラウザで見える情報「웹사이트에서 데이터를 웹 스크래핑하는 게 합법일까？」— 영업, 운영, 마케팅 현장이라면 거의 매주 듣게 되는 질문이야. 리드 확보나 경쟁사 조사 등, 요즘은 웹 스크래핑이 비즈니스 곳곳에서 쓰이고 있지만, 법적으로 애매한 부분이 많아서 다들 명확한 답을 찾고 싶어 해. 실제로 법 해석은 나라나 상황에 따라 크게 다르고, 판례도 제각각이야. 어떤 법원은 “공개 데이터 스크래핑은 문제없다”고 하고, 또 다른 법원은 “불법 데이터 수집”이라고 경고하기도 해. 그래서 많은 팀이 혹시 선을 넘는 건 아닐지 불안해하는 거지.

실제로 지금은 3분의 2가 넘는 기업이 분석이나 AI 프로젝트에 웹 스크래핑을 활용하고 있고, 가 가격 조사에 쓰고 있어. 하지만 LinkedIn과 hiQ Labs처럼 소송이 이슈가 되면서 리스크도 커지고 있지. 그럼 법적 위험을 피하면서 웹 데이터의 가치를 최대한 활용하려면 어떻게 해야 할까? 여기서는 법적 프레임, 컴플라이언스 체크, 실무에서 주의할 점을 알기 쉽게 정리해봤어. 그리고 가 어떻게 안전한 스크래핑을 실현하는지도 소개할게.

법률 전체 그림: 웹 스크래핑은 합법일까?

결론부터 말하면, 웹 스크래핑의 합법성은 ‘무엇을’, ‘어떻게’, ‘어디서’ 스크래핑하느냐에 따라 달라져. 전 세계적으로 “스크래핑은 합법/불법”이라는 명확한 법은 없고, 각국의 해킹 방지법, 개인정보 보호, 저작권, 그리고 웹사이트 이용약관 등 여러 규칙이 얽혀 있어 ().

합법/불법을 가르는 주요 포인트는 아래와 같아:

• 공개 데이터냐, 비공개 데이터냐: 누구나 볼 수 있는 정보(로그인이나 유료 벽 없는)는 비교적 안전하지만, 로그인 필요한 페이지 데이터는 불법이 될 가능성이 높아.
• 데이터 종류: 개인정보(이름, 이메일, SNS 프로필 등)나 저작권 있는 콘텐츠(기사, 이미지 등)는 리스크가 크고, 가격·상품 정보·기업 리스트 같은 사실 데이터는 비교적 안전해.
• 이용 목적: 사내 분석이나 리서치 등 내부 활용은 리스크가 낮지만, 데이터 재배포나 판매는 법적 위험이 커져.
• 사이트 규칙 준수: 이용약관 위반이나 robots.txt 무시는, 공개 데이터라도 문제의 소지가 있어.
• 기술적 접근법: 사람처럼 천천히 접근하고, CAPTCHA나 IP 차단 등 보안 우회는 피하는 게 중요해. (https://strapi.thunderbit.com/uploads/webscrapinglegalitysafevsriskzones_6ee3935a34.png) 즉, 공개된 비개인 데이터를 사내 목적으로 수집하는 건 많은 나라에서 인정되지만, 프라이버시·저작권·수집 방법에는 신경 써야 해 ().

데이터 스크래핑 법적 프레임: 주요 국가 규제 한눈에 보기

전 세계 주요 웹 스크래핑 관련 법규를 간단히 정리해볼게:

미국: CFAA, 저작권, 계약 위반

• 컴퓨터 사기·부정이용방지법(CFAA): 무단 컴퓨터 접근을 금지하는 법이지만, 공개 웹사이트 스크래핑은 “허가 불필요”로 CFAA 위반이 아니라고 판결된 적 있어 ().
• 판례: hiQ Labs vs LinkedIn: 공개 프로필 스크래핑은 CFAA 위반이 아니라는 판결. 단, 이용약관 위반이나 저작권 침해로 소송당할 가능성은 남아있어.
• 기타 리스크: 과도한 요청(예: eBay vs Bidder’s Edge에서 하루 10만 번 접근)은 “서버 불법 침입”으로 손해배상 대상이 될 수 있어 ().

유럽연합(EU): GDPR과 데이터베이스 권리

• GDPR: 공개된 개인정보에도 적용, 개인 식별 가능한 데이터 수집 시 정당한 사유나 동의 필요.
• 데이터베이스 지침: EU는 데이터베이스 전체 권리도 보호, 구조화된 DB의 “실질적 부분”을 수집하면 권리 침해가 될 수 있어 ().

영국: UK GDPR과 데이터 보호법

• UK GDPR: EU 탈퇴 후에도 기본적으로 EU와 동일. 공개·비개인 데이터 수집은 문제 없지만, 개인정보 수집은 엄격히 규제.
• 컴퓨터 부정이용법: CFAA와 비슷하게 무단 접근은 범죄가 될 수 있어.

중국: PIPL과 데이터 보안법

• 개인정보보호법(PIPL): 개인 데이터 수집엔 동의 필수. 허가 없이 개인정보 수집은 엄격히 금지.
• 데이터 보안법: 데이터 소유자에 피해를 주거나 부정경쟁을 유발하는 스크래핑을 규제.

기타 지역

• 캐나다, 호주, APAC: 대부분 EU/UK와 비슷한 해킹 방지법, 프라이버시 규제가 있어. 반드시 현지 법 확인 필요.

포인트: 공개·비개인 데이터를 사내 목적으로 수집하고, 반드시 각 지역 규칙을 확인하는 게 가장 안전해 ().

컴플라이언스 체크리스트: 합법적 데이터 스크래핑을 위해

스크래핑 시작 전, 아래 체크리스트를 꼭 확인해봐:

1. 웹사이트 이용약관 읽기: 스크래핑 금지 문구가 있으면 허가를 받거나 중단을 고려.
2. 공개 데이터만 수집: 로그인이나 유료 벽 뒤 데이터는 명확한 허가 없으면 수집 금지.
3. robots.txt 확인: site.com/robots.txt에서 봇 접근 제한 확인. 법적 강제력은 약하지만 매너로 지키자.
4. 개인정보 회피: 이름, 이메일 등 개인정보는 정당한 사유·프라이버시 대책 없으면 수집 금지.
5. 저작물 복사 금지: 사실 데이터·숫자 정보에 한정, 기사·이미지 등 재이용은 피하자.
6. 공식 API 활용: API가 있으면 우선적으로 사용.
7. 서버 부하 피하기: 사람처럼 천천히 접근, 기술적 제한 우회는 금지.
8. 수집 기록 남기기: 무엇을, 언제, 왜 수집했는지 기록.
9. 중단 요청 대응: 경고나 중단 요청이 오면 즉시 스크래핑 중단 후 재검토.

Thunderbit의 컴플라이언스 중심 스크래핑: 안전하고 안심되는 데이터 수집

는 개발 초기부터 법 준수를 최우선으로 해왔어. Thunderbit가 안전한 스크래핑을 지원하는 주요 포인트는 아래와 같아:

• 브라우저 기반 스크래핑: Thunderbit는 브라우저에서 보이는 정보만 수집. 숨겨진 API나 로그인 우회 등 불법 접근은 하지 않아 ().
• 경고 기능: 스크래핑 금지 사이트는 경고 표시. 마치 법무 담당자가 옆에 있는 듯한 안심감.
• AI 필드 제안: AI가 페이지를 분석해 필요한 항목만 제안, 불필요한 개인정보 수집을 막아 ().
• 사람 같은 속도: 로컬이든 클라우드든, 서버에 무리 안 가는 속도로 데이터 수집.
• 데이터 서버 미보관: 수집 데이터는 바로 사용자에게 전달, Thunderbit 쪽엔 저장하지 않아. 프라이버시도 안심.
• 컴플라이언스 배려 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 등 사내 활용에 최적화된 포맷으로 데이터 출력.
• 서브페이지·페이지네이션 대응: 실제 사용자처럼 페이지 이동, 무리한 접근은 하지 않아.
• 스케줄 스크래핑도 절제 있게: 적절한 간격으로 자동 수집, 과도한 접근 방지.
• 다국어 지원: Thunderbit UI는 34개 언어 지원, 전 세계 유저가 컴플라이언스 가이드를 활용 가능.

즉 Thunderbit는 “컴플라이언스가 기본 탑재”라서, 법률 지식이 없어도 안심하고 스크래핑할 수 있어 ().

데이터 수집과 재이용의 차이: 법적 경계선은 어디?

데이터를 사내에서 활용하는 것과, 재배포·판매 등 외부로 쓰는 건 법적 리스크가 크게 달라. 주요 차이는 아래와 같아:

• 사내 활용: 공개 데이터를 사내 분석이나 가격 조사 등에 쓰는 건, 개인정보·프라이버시법 위반이 아니라면 비교적 안전.
• 재배포·판매: 수집한 데이터를 자사 사이트에 공개하거나 상품화·판매하면, 저작권·DB권·계약 위반 리스크가 커져.
• 저작권·DB권: 미국은 사실 정보 자체는 저작권 대상이 아니지만, 데이터 선택·구성엔 권리가 생길 수 있어. EU/UK는 DB의 “실질적 부분” 수집이 권리 침해가 될 수도.
• 페어유스: 미국은 “공정 이용”이 인정될 때도 있지만, 대량 콘텐츠를 그대로 복사하는 건 거의 인정 안 돼.
• 출처 표시: 수집 데이터 공개 시 반드시 출처 명시. 단, 출처만으로 다른 권리 침해가 합법이 되는 건 아냐.
• 원본 데이터 판매 금지: 가공 없이 데이터셋 그대로 판매하는 건 특히 위험. 데이터는 사내 의사결정·분석에 활용하자.

팁: 수집 데이터는 사내 의사결정·분석에 쓰고, 외부 공유가 필요하면 집계·가공 후 필요시 허가를 받자 ().

업계 사례: 법적 리스크 회피를 위한 교훈

실제 사례에서 컴플라이언스의 중요성을 배워보자:

LinkedIn vs hiQ Labs

• 개요: hiQ Labs는 LinkedIn 공개 프로필을 스크래핑해 직원 이직 분석 서비스를 제공. LinkedIn은 차단을 시도했지만, 법원은 “공개 데이터 수집은 CFAA 위반 아님”이라고 판단.
• 교훈: 미국은 공개 데이터 수집이 법적으로 인정될 때가 많지만, 이용약관·프라이버시엔 주의 필요 ().

eBay vs Bidder’s Edge

• 개요: Bidder’s Edge는 eBay 경매 정보를 하루 10만 번 이상 스크래핑, 이용약관·robots.txt 위반. 법원은 “불법 침입”으로 금지 명령.
• 교훈: 공개 데이터라도 과도한 접근·명확한 규칙 위반은 불법이 될 수 있어 ().

Facebook(Meta) vs Power Ventures

• 개요: Power Ventures는 사용자 동의로 Facebook 데이터를 수집했지만, Facebook이 차단한 뒤에도 계속 수집해 “무단 접근”으로 판단.
• 교훈: 사이트 운영자가 중단 요청하면 즉시 수집을 멈추지 않으면 법적 리스크가 커져.

컴플라이언스 성공 사례

EU의 가격 비교 사이트 다수는 사실 데이터만 수집, 옵트아웃 존중, DB 전체 수집 회피로 합법적으로 운영 중. 공개·비개인 데이터 수집과 사이트 규칙 준수가 성공의 핵심이야.

Thunderbit의 지원

Thunderbit의 경고 기능, 수집 속도 제한, 브라우저 기반 설계는 이런 법적 문제를 미리 막아줘.

비즈니스 현장용 데이터 스크래핑 셀프 체크리스트

다음 스크래핑 프로젝트를 위해 아래 셀프 점검표를 활용해봐:

• 데이터가 공개되어 있나?(로그인 불필요)
• 사이트 이용약관은?(스크래핑 금지 문구 있나?)
• robots.txt 확인했나?(대상 페이지 허용?)
• 개인정보 수집 안 했나?(수집 시 프라이버시 대책 있나?)
• 사이트 전체 대량 수집 안 했나?(DB 전체 수집은 피하자)
• 이용 목적은?(사내=안전, 외부=리스크 큼)
• 수집 속도 적절한가?(사람 같은 속도, 기술적 우회 없음)
• API 여부 확인했나?(있으면 API 사용)
• 중단 요청 시 바로 대응 가능?(계획 세워두기)
• 데이터 저장·관리 방법은?(접근 제한, 프라이버시 보호)
• 수집 기록 남겼나?(컴플라이언스 증적)

하나라도 “아니오”나 불안하다면, 진행 전 꼭 확인·상담하자 ().

Thunderbit 유저를 위한 안전한 데이터 스크래핑 절차 예시

Thunderbit로 컴플라이언스 중심 워크플로우 예시를 소개할게:

1. 사전 체크: robots.txt와 이용약관 확인, 스크래핑 금지 문구 없으면 OK.
2. Thunderbit 실행: 대상 페이지 열고 실행.
3. AI 필드 제안: Thunderbit AI가 연관성 높은 비개인 데이터 항목 제안, 개인정보 포함 여부 재확인.
4. 커스터마이즈: 필요한 항목·데이터 타입만 선택, 불필요 정보 제외.
5. 스크래핑 실행: “스크래핑” 버튼 클릭, Thunderbit가 사이트 구조 지키며 사람 같은 속도로 데이터 수집.
6. 서브페이지 수집: 필요시 서브페이지 기능 활용, 공개 정보만 추가 수집.
7. 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내 사내 분석에 활용.
8. 스케줄 설정(선택): 적절한 간격으로 자동 수집 설정, 과도한 빈도는 피하자.
9. 기록 저장: 무엇을, 언제, 왜 수집했는지 기록 남기기.

Thunderbit 인터페이스는 각 단계마다 컴플라이언스 주의점을 안내해주니, 안심하고 쓸 수 있어.

정리와 실전 팁: 안전하게 데이터 활용하기

웹 스크래핑은 비즈니스 성장의 강력한 무기지만, 무제한으로 쓸 수 있는 건 아니야. 법은 복잡하지만, 기본 원칙은 명확해:

• 가급적 공개·비개인 데이터를 사내 목적으로만 수집하자.
• 반드시 사이트 이용약관, robots.txt, 관련 법규를 사전 확인하자.
• 개인정보·저작물 수집은 정당한 사유·프라이버시 대책이 있을 때만.
• Thunderbit 같은 컴플라이언스 중심 툴로 리스크 최소화.
• 수집 기록 남기고, 중단 요청 오면 즉시 대응.

컴플라이언스를 습관화하면, 법적 리스크 없이 웹 데이터 가치를 극대화할 수 있어. 안전한 스크래핑을 경험하고 싶다면 . 법무 담당자도, 미래의 너 자신도 안심할 수 있을 거야.

웹 스크래핑, 컴플라이언스, 업무 자동화 최신 정보는 에서 확인할 수 있어.

자주 묻는 질문

1. 모든 웹사이트에서 스크래핑이 합법인가요?
항상 그런 건 아니야. 공개·비개인 데이터를 사내 목적으로 수집하는 건 많은 나라에서 인정되지만, 개인정보·저작물·로그인 필요한 데이터 수집은 리스크가 크고 불법이 될 수도 있어. 반드시 사이트 이용약관과 현지 법을 확인하자 ().

2. 스크래핑과 데이터 재이용의 차이는?
스크래핑은 데이터 수집 행위, 재이용은 그 데이터를 공개·판매·배포하는 것. 사내 활용은 비교적 안전하지만, 재배포·판매는 저작권·계약 위반 리스크가 있어 ().

3. Thunderbit는 어떻게 컴플라이언스를 지원하나요?
Thunderbit는 브라우저에서 보이는 정보만 수집하고, 리스크 높은 사이트는 경고 표시. 연관성 높은(비개인) 필드만 AI가 제안, 서버 부하도 최소화. 데이터는 저장하지 않고, 내보내기도 사내 활용용이야 ().

4. 중단 요청(cease-and-desist)을 받으면 어떻게 해야 하나요?
즉시 스크래핑을 중단하고 프로젝트를 재검토하자. 요청을 무시하고 계속하면, 법적 그레이존이 명확한 불법이 될 수 있어 ().

5. 공개된 개인정보는 스크래핑해도 되나요?
정당한 사유 없으면 안 돼. GDPR, CCPA 등 프라이버시법은 공개 개인정보에도 적용돼. 수집엔 동의나 정당한 이익이 필요하고, 적절한 관리가 요구돼 ().

이 가이드는 정보 제공용이며, 법률 자문이 아니야. 중요한 프로젝트라면 꼭 전문가와 상담하자.

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