2025年版：PythonでTwitterのツイートをスクレイピングする方法

Twitter（今は「X」）でトレンドを追いかけたことがある人なら、あの情報量の多さに一度は圧倒されたことがあるはず。1日でが投稿されていて、まるで消火栓から水を飲むような感覚です。ビジネスやリサーチ、リアルタイムで世の中の声を知りたい人にとって、twitterのデータはまさに宝の山。でも2025年の今、ツイートのスクレイピングは昔ほど簡単じゃありません。APIが有料化されたり、サイトの仕様がコロコロ変わったり、スクレイパー対策も強化されていて、まるでデジタルの密林を切り開くような気分です。 twitter1 (1).png それでも、Pythonは今もツイート収集の最強ツール。ツール選びと最新の対策さえ押さえておけば、十分に使いこなせます。この記事では、Python（そしてThunderbitも活用）でtwitterのツイートをスクレイピングする方法、最新の回避テク、そして集めたデータをビジネスに活かすコツまで、分かりやすく紹介します。

Pythonでtwitterのツイートをスクレイピングするってどういうこと？

ざっくり言うと、Pythonでtwitterのツイートをスクレイピングするのは、ツイート本文・投稿者・日時・いいね数・リツイート数などのデータを自動で集めて、twitterの画面外で自由に分析できるようにすること。自分だけのtwitterダッシュボードを作るイメージで、データを好きなように加工・可視化できます。

主なやり方は2つ：

APIベースのスクレイピング：Tweepyなどのライブラリを使って、twitter公式API経由でデータを取得。安定してるけど、2025年現在は利用料が高くて制限も多め。
ウェブスクレイピング：Snscrapeやブラウザ自動化ツールを使って、twitterの公開Webページから直接データを取得。APIキー不要で柔軟だけど、仕様変更に弱くてメンテが必要。

主に取れるデータはこんな感じ：

ツイート本文
ツイートID・URL
投稿日時
ユーザー名・プロフィール情報
エンゲージメント（いいね、リツイート、リプライ、表示回数）
ハッシュタグ・メンション
メディアリンク（画像・動画）
会話の流れ（リプライやスレッド）

つまり、twitterの画面で見える情報は、ほぼ全部ゲットできるイメージです。

なんでtwitterのツイートをスクレイピングするの？主なビジネス活用例

わざわざ手間をかけてツイートを集める理由は？twitterは世界中の人がブランド、競合、トレンド、時にはバズった猫動画まで語り合う場所。2025年の今、企業やチームはこんな風にtwitterデータを活用しています：

活用例	主な利用者	抽出データ	ビジネス効果
ブランド監視	PR、サポート、マーケティング	メンション、感情、リプライ	リアルタイムの顧客の声、危機管理、エンゲージメント強化
競合分析	商品企画、営業	競合のツイート、反応	競合の動向や新製品、顧客の不満を早期察知
キャンペーン効果測定	マーケティング	ハッシュタグ投稿、インフルエンサー	ROI測定、インフルエンサー特定、施策最適化
リード獲得	営業	購買意欲のあるツイート、プロフィール	見込み顧客リスト化、営業効率化
市場調査	戦略、商品開発	トレンド投稿、意見	データに基づく商品開発や市場ポジショニング

実際、というデータも。自社や業界の話題をリアルタイムでキャッチしないのは、かなりもったいないです。 twitter2 (1).png

Pythonでツイートをスクレイピングする主な方法まとめ

Pythonでtwitterのツイートをスクレイピングするツールは色々あるけど、APIの仕様変更や対策強化で2025年現在は選択肢が絞られてきています。主な方法を比べるとこんな感じ：

方法	使いやすさ	データ取得・制限	メンテナンス性	コスト
Twitter API (Tweepy)	普通	公式だが制限あり	低	高額（月$100〜）
Pythonスクレイパー (Snscrape)	開発者向けで簡単	API不要で幅広く取得	中（頻繁に修正必要）	無料（プロキシ代別）
カスタムWebスクレイピング	難しい	画面で見える全て	非常に高い	低（時間コスト）
Thunderbit (AIウェブスクレイパー)	非常に簡単（ノーコード）	Web画面上の全データ	低（AIが自動対応）	フリーミアム

それぞれの特徴をもう少し詳しく見ていきましょう。

Pythonライブラリ活用：Tweepy、Snscrapeなど

TweepyはAPI経由のスクレイピングで定番。安定していてドキュメントも豊富だけど、2025年現在はとかなり高め。全アーカイブ取得はさらに高額なプランが必要です。

SnscrapeはAPI不要で、誰でも無料でtwitterの公開データを取得できる人気ツール。過去ツイートや大量データの収集に最適だけど、twitterの仕様変更で動かなくなることも多く、こまめなアップデートやトラブル対応が必要です。

Twintなど他のツールはメンテナンス停止が多く、2025年現在はTweepyとSnscrapeが主流です。

twitterのWebスクレイピング：必要な場面と注意点

APIやSnscrapeで取れないデータ（スレッド内の全リプライやフォロワー一覧など）が欲しい時は、requestsやBeautifulSoup、Selenium/Playwrightなどで自作のスクレイパーを作ることになります。ただ、twitterのボット対策はかなり厳しくて、ログイン処理やトークン管理、動的コンテンツ対応、頻繁な仕様変更への追従が必須。手間もリスクも大きいので、基本はSnscrapeやThunderbitみたいなメンテ済みツールを使うのが賢い選択です。

Thunderbit：twitterデータを最速で取得する方法

は、2025年のtwitterスクレイピングで一番手軽な選択肢。コード不要で、誰でもすぐに使えます。

2クリックで抽出：欲しいtwitterページを開いて「AIフィールド提案」をクリック。AIがツイート本文・投稿者・日時・いいね数などを自動判別し、「スクレイピング」ボタンで即データ取得。
無限スクロール・サブページ対応：自動でページをスクロールし、必要なら各ツイートの詳細やリプライも取得OK。
ノーコード＆低メンテ：AIがレイアウト変更に自動対応。面倒なメンテは不要。
構造化エクスポート：Excel、Googleスプレッドシート、Airtable、Notionにワンクリックで出力。
クラウドスクレイピング：大量データも最大50ページ同時にクラウドで取得。ブラウザを開きっぱなしにしなくてOK。
AIデータ拡張：感情分析やトピック分類など、AIプロンプトでカスタム項目も追加可能。

ビジネスユーザーやアナリスト、非エンジニアでも、twitterデータをすぐに活用できます。

実践ガイド：Pythonでtwitterのツイートをスクレイピングする手順

実際に手を動かしてみましょう。2025年版の手順を紹介します。

ステップ1：Python環境の準備

Python 3.8以上を用意して、必要なライブラリをインストール：

1pip install tweepy snscrape pandas

分析や可視化もやりたい場合は：

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Tweepyを使う場合はtwitter APIの認証情報（ベアラートークン）が必要。SnscrapeはAPIキー不要です。

ステップ2：Tweepy（API経由）でツイートを取得

a. API認証情報の取得

に登録して、有料APIプラン（Basicは月$100/1万件）に加入。ベアラートークンを取得します。

b. 認証＆ツイート検索

1import tweepy
2client = tweepy.Client(bearer_token="YOUR_BEARER_TOKEN")
3query = "AcmeCorp -is:retweet lang:en"
4response = client.search_recent_tweets(
5    query=query,
6    tweet_fields=["created_at", "public_metrics", "author_id"],
7    max_results=100
8)
9tweets = response.data
10for tweet in tweets:
11    print(tweet.text, tweet.public_metrics)

制限：直近7日分のみ取得可能（学術・エンタープライズプランは全期間対応）
ページネーション：response.meta['next_token']で追加取得
レート制限：429エラー時は待機が必要

ステップ3：Snscrape（API不要）でツイートを取得

a. 基本的な使い方

1import snscrape.modules.twitter as sntwitter
2import pandas as pd
3query = "AcmeCorp since:2025-10-01 until:2025-10-31"
4tweets_list = []
5for i, tweet in enumerate(sntwitter.TwitterSearchScraper(query).get_items()):
6    tweets_list.append([
7        tweet.id, tweet.date, tweet.user.username, tweet.content,
8        tweet.replyCount, tweet.retweetCount, tweet.likeCount
9    ])
10    if i >= 999:  # 1000件で打ち切り
11        break
12df = pd.DataFrame(tweets_list, columns=[
13    "TweetID", "Date", "Username", "Text", "Replies", "Retweets", "Likes"
14])
15print(df.head())

APIキー不要、7日制限なし、過去ツイートも取得OK
注意点：Snscrapeはtwitterの仕様変更で動かなくなることも。エラー時はpip install --upgrade snscrapeでアップデート、またはをチェック。

b. ユーザーやハッシュタグ単位で取得

1# @elonmuskの全ツイート
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# #WorldCupの全ツイート
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

ステップ4：twitterのスクレイピング制限への対策

twitterはスクレイパー対策が強化されているので、以下の点に注意：

レート制限：リクエスト間にtime.sleep()で間隔を空ける、クエリを分割する
IPブロック：クラウドサーバーからの実行は避けて、規模が大きい場合は住宅用プロキシを使う
ゲストトークン問題：Snscrapeで取得失敗時はパッケージをアップデート、またはブラウザのセッションクッキーを使う
ページ構造の変化：twitterの仕様変更時はコード修正やツール切り替えが必要
法的・倫理的配慮：公開データのみ取得し、レート制限を守って、twitterの利用規約を守る

スクレイパーの修正に時間を取られる場合は、メンテ済みツールやThunderbitの併用もおすすめです。

ステップ5：Thunderbitでtwitterデータをノーコード取得

「とにかくデータが欲しい、コードは無理！」という人はが最適：

をインストールしてログイン
欲しいtwitterページ（プロフィール、検索、ハッシュタグ、リプライなど）を開く
Thunderbitアイコンをクリックして「AIフィールド提案」を選択。AIがツイート本文・投稿者・日時・いいね数などを自動判別
「スクレイピング」ボタンを押す。自動でスクロールして、ツイートをテーブル表示
（任意）サブページ取得：ツイートを選択して「サブページをスクレイピング」でリプライやスレッド詳細も収集
Excel、Googleスプレッドシート、Notion、Airtableにエクスポート（無料・無制限）
定期スクレイピングもOK。トレンドやメンションの継続監視に便利

ThunderbitのAIはtwitterの仕様変更にも自動対応。ビジネスや分析用途で大幅な時短が可能です。

Pythonで取得したツイートデータの分析・可視化

データを集めたら、次は分析。基本的なワークフロー例：

1. pandasでデータを読み込み

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Thunderbitからエクスポートした場合は.xlsxもOK

2. データの前処理・クレンジング

1df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
2df['CleanText'] = df['Text'].str.replace(r'http\S+', '', regex=True)

3. ハッシュタグ分析

1from collections import Counter
2hashtags = Counter()
3for text in df['Text']:
4    hashtags.update(part[1:] for part in text.split() if part.startswith('#'))
5print(hashtags.most_common(10))

4. ツイート頻度の可視化

1import matplotlib.pyplot as plt
2df.set_index('Date', inplace=True)
3tweets_per_day = df['Text'].resample('D').count()
4tweets_per_day.plot(kind='line', title='1日あたりのツイート数')
5plt.show()

5. 感情分析

1from textblob import TextBlob
2df['Polarity'] = df['CleanText'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)
3df['SentimentLabel'] = pd.cut(df['Polarity'], bins=[-1, -0.1, 0.1, 1], labels=['ネガティブ','ニュートラル','ポジティブ'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. 人気ハッシュタグの可視化

1top10 = hashtags.most_common(10)
2labels, counts = zip(*top10)
3plt.barh(labels, counts)
4plt.xlabel("件数")
5plt.title("人気ハッシュタグTOP10")
6plt.show()

エンゲージメント分析、インフルエンサー特定、感情トレンドの把握、ダッシュボード構築など、使い道は無限大です。

スクレイピングからビジネス価値へ：twitterデータの活用例

ツイートの収集はスタート地点。本当の価値は、そこから意思決定に活かすこと：

ブランド監視：ネガティブな話題の急増を検知して、炎上前に素早く対応
競合モニタリング：競合の新製品や顧客の不満をリアルタイムでキャッチして、戦略を即修正
トレンド発見：新しい話題をいち早くキャッチして、自社を業界リーダーとして発信
リード獲得：購買意欲の高いツイートを見つけて、タイムリーにアプローチ
キャンペーン効果測定：ハッシュタグの拡散やエンゲージメントを追跡して、ROIを可視化

Thunderbitなら定期スクレイピングやGoogleスプレッドシート/Airtable連携も簡単。ライブダッシュボードや自動化ワークフローも作れます。

まとめ・ポイント

2025年のPythonによるtwitterのツイートスクレイピングは難易度が上がってるけど、正しいツールと戦略があれば十分実現できて、ビジネス価値も大きいです。ポイントは：

Pythonは今も最強。安定性重視ならAPI（Tweepy）、柔軟性ならSnscrape、手軽さならThunderbit。
twitterの対策は強力。ツールのアップデートやプロキシ利用、責任あるスクレイピングが必須。
Thunderbitは非エンジニアにも最適。2クリックで取得、AIによるデータ構造化、シームレスなエクスポート。
本当の価値は分析にあり。pandasやmatplotlib、AIで生データをビジネスインサイトに変換。
twitterの規約とユーザーのプライバシーを尊重。倫理的にデータを活用しよう。

スクレイピングの手軽さを体感したい人は、してみて。他の活用法もで紹介しています。

みんなのツイートデータが、いつも新鮮で構造化されて、価値あるインサイトにつながりますように。

よくある質問（FAQ）

1. Pythonでtwitterのツイートをスクレイピングするのは合法？
公開ツイートの分析目的での取得は一般的にOKですが、twitterの利用規約やプライバシーポリシーは必ず守ろう。非公開データの取得や過度なアクセスはNG、責任を持って活用してください。

2. TweepyとSnscrapeの違いは？
Tweepyはtwitter公式APIを使うので安定してるけど、利用料が高くて制限も多い。SnscrapeはAPI不要で柔軟だけど、twitterの仕様変更でメンテが必要。

3. スクレイピングでブロックされないコツは？
リクエスト間隔を空ける（遅延を入れる）、クラウドサーバーからの実行は避ける（住宅用IP推奨）、一度に大量取得しない。レート制限やブロック時は時間を置いて再試行しよう。

4. Thunderbitでリプライやスレッド、ユーザーリストも取得できる？
はい。Thunderbitのサブページスクレイピング機能で、リプライやスレッド詳細、フォロワーリストなども簡単に構造化データとして取得できます。

5. 取得したツイートデータの分析・可視化方法は？
pandasでデータを読み込んで、前処理後にmatplotlibやseaborn、wordcloudなどで可視化。感情分析にはTextBlobやVADERが便利。ThunderbitならExcelやGoogleスプレッドシート、Airtableに直接エクスポートできて、分析ワークフローにすぐ組み込めます。

ウェブスクレイピングやデータ分析、自動化に興味がある人はやもぜひチェックしてみて。

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