Web上には、営業、EC、リサーチなどの業務に活用できるデータが数多くあります。一方、必要な項目だけを手作業で探して整理するには時間がかかり、ページごとの表記や構造の違いによって取得漏れも起こりやすくなります。特に、HTMLやCSSに慣れていない担当者にとっては、抽出条件の設定が最初の課題になります。
営業やEC、リサーチの現場向けに自動化ツールを長く作ってきた経験から言うと、ここで重要になるのが「ウェブスクレイピングキーワード」の設定です。商品価格、顧客レビュー、競合情報など、業務上の目的を具体的なキーワードや項目に落とし込むことで、取得結果を確認しやすい表に整理できます。
この記事では、ウェブスクレイピングキーワードとは何か、ビジネス要件からキーワードを決める手順、ページ構造の確認方法、テストと改善の進め方を解説します。あわせて、ThunderbitのAI機能を使い、欲しい項目を自然な言葉で指定してデータを抽出する流れも紹介します。HTMLやCSSに詳しくない担当者でも進められるよう、確認すべきポイントを順番に整理します。
ウェブスクレイピングキーワードとは？やさしく解説
ウェブスクレイピングキーワードとは、スクレイピングツールに「ページのどこから何を取り出すか」を伝えるための、特定の単語・フレーズ・セレクタです。商品価格、顧客レビュー、会社の電話番号など、取得したい項目を識別する目印として使います。
SEOや検索キーワードが「自分のコンテンツを見つけてもらう」ための言葉だとすれば、ウェブスクレイピングキーワードは、サイトを構成するコードの中から狙ったデータだけを取り出すための指定です。たとえばECサイトから価格を取得する場合は、「価格」「割引」といった画面上のラベルや、.product-priceのようなCSSセレクタが候補になります。
図書館に置き換えると、SEOキーワードは利用者に本を見つけてもらうための検索語、ウェブスクレイピングキーワードは必要な本の場所を特定する分類番号や棚ラベルに近い役割です。ただし、実際のWebページでは表示文字だけでなく、HTML属性やページの読み込み方法も確認して指定します。
ビジネスのデータ抽出でウェブスクレイピングキーワードが重要な理由
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Webデータは、競合価格の確認、営業リストの作成、市場調査など、さまざまな業務判断に使われています。一方、サイト側ではCAPTCHA、フィンガープリンティング、レート制限などのボット対策が採用される場合があります。また、ページへアクセスできても、抽出条件が曖昧であれば、不要な項目や欠損を含むデータになり、後工程の確認負担が増えます。
ウェブスクレイピングキーワードを適切に設定する主な理由は、次の3点です。
- 正確性: 取得対象を具体的に指定し、必要なデータと不要なデータを区別しやすくする。
- 効率性: 手作業での選別や整形を減らし、確認にかかる時間を抑える。
- ビジネスへの効果: 競合価格の追跡、リード獲得、ブランド評判のモニタリングなど、業務目的に必要な項目を継続して確認できる形にする。
実際の使われ方を見てみましょう。
| ユースケース | ウェブスクレイピングキーワード例 | ビジネス上のメリット |
|---|---|---|
| 営業リード獲得 | 「email」「phone」「contact」 | 的を絞ったアプローチリストを作成できる |
| ECの価格モニタリング | 「price」「discount」「SKU」 | 価格戦略で先手を打てる |
| 市場調査 | 「brand name」「review」「sentiment」 | トレンドや顧客の声を追跡できる |
| 不動産物件情報 | 「address」「price」「bedrooms」 | 分析用に物件データを集約できる |
設計した抽出条件が業務に合えば、データ収集の工数やコストを抑えられる場合があります。たとえば価格モニタリングの事例では、手作業のチェックを的を絞ったスクレイパーに置き換えたことで、データ収集予算を約40%削減できたという報告もあります。ただし、これは個別事例の数値であり、自社での効果は対象サイト、取得頻度、確認工程などを含めて判断する必要があります。
効果的なウェブスクレイピングキーワードの決め方
実際のプロジェクトでは、業務上の目的を定義したうえで、対象ページの構造を確認し、必要な項目をキーワードやセレクタに対応づけます。その後、少量のデータでテストし、取得漏れや不要な項目がないかを確認しながら調整します。ここからは、この流れを4つのステップで説明します。
ステップ1: ビジネスの目的を明確にする
最初に、収集したデータでどの判断を支えたいのかを決めます。たとえば、次のような業務上の問いを具体化します。
- 「競合は似た商品をいくらで売っているのか」
- 「新機能に好意的なレビューを書いた顧客は誰か」
- 「狙っている郵便番号エリアに、物件は何件出ているか」
問いを決めたら、回答に必要な項目も整理します。競合価格の確認であれば、商品名、通常価格、割引価格、取得日時などが候補です。最初に必要な出力項目を決めておくと、ページ上で探すキーワードを絞りやすくなります。
ステップ2: Webページの構造を分析する
次に、対象ページを開いて中身の作りを確認します。今どきのブラウザなら、右クリックして「検証」を選べばHTMLが見られます。見るべきポイントは次の3つです。
- 要素タグ:
<div>、<span>、<a>など - classやid属性:
class="product-price"、id="review-text" - 画面上のラベル: 「Price」「Review」「Contact」といった表示文字
こうした手がかりが、そのままキーワードの目印になります。
ステップ3: ビジネス要件をキーワードに落とし込む
目的を、具体的なキーワードやセレクタに翻訳していきます。たとえば、
- 価格を取るなら: 「price」「cost」や
.product-price - レビューを取るなら: 「review」「comment」や
.review-text - 連絡先を取るなら: 「email」「phone」や
mailto:
ステップ4: テストして改善する
まずは1ページ、または少量のデータでテストします。必要な項目が取得できているか、不要な値が混ざっていないか、空欄や重複がないかを確認します。結果が目的に合わない場合は、キーワードやセレクタを調整します。たとえば、単なる「price」では通常価格と割引価格を区別できず、「discounted-price」のように対象を具体化する必要がある場合があります。
ページの表示やHTML構造は変更されることがあるため、一度設定して終わりにせず、定期実行時にもサンプルを確認してください。
プロのヒント: 技術チームと組む、あるいは視覚的なツールを使う
HTMLの確認が難しい場合は、開発者に相談するか、Thunderbit のように、AIが視覚的にキーワード候補を出してくれるツールを利用する方法があります。AIの提案もそのまま採用せず、実際のページ上の値と照合してから運用に進むと安心です。
Webページ構造を見てキーワードを選ぶ方法
ブラウザの検証ツールを使うと、画面上のデータがHTMLのどの要素に対応しているかを確認できます。基本的な手順は次のとおりです。
- 欲しいデータ（たとえば価格）の上で右クリックし、「検証」を選びます。
- 該当するHTML要素がブラウザ上でハイライトされます。ここで確認するのは次の2つです。
- タグ（たとえば
<span>） - class や id（たとえば
class="price-value"）
- タグ（たとえば
- 見つけた属性をキーワードやセレクタの候補にし、少量のデータで取得結果を確認します。
スクレイピングでよく目印になるHTML属性には、次のようなものがあります。
classiddata-*属性（例:data-price）- テキスト内容（例: 「Price」という単語）
同じclassが複数の要素に使われている場合や、JavaScriptで表示後にデータが読み込まれる場合は、画面上の1件だけでなく複数の商品やページで結果を確認してください。
もっと細かいコツは、ブラウザの検証ツールの使い方ガイドにまとまっています。
スクレイピングキーワードをビジネス要件に合わせる
ビジネス上の問いを、キーワードへ対応づけてみましょう。
| ビジネス目標 | スクレイピングキーワードの例 |
|---|---|
| 競合商品の価格をすべて見つける | 「price」「product-price」「.price-tag」 |
| 顧客レビューを集めて感情分析する | 「review」「comment」「.review-text」 |
| ある都市の新規物件情報を追跡する | 「address」「listing」「.property-card」 |
「div」だけのような広すぎるキーワードを使ってしまう、JavaScriptで後から読み込まれる動的コンテンツを取りこぼす。このあたりがよくある落とし穴なので、気をつけてください。
実践で見るウェブスクレイピングキーワードの活用例
現場でどう動くのか、具体例で見ていきましょう。
EC: 商品価格とレビューを抽出する
競合価格と顧客の声を確認する場合、キーワードには次のような組み合わせが考えられます。
- 価格:
.product-price、「price」「discount」 - レビュー:
.review-content、「review」「rating」
取得結果は、価格とレビューを列に分けた表として整理できます。分析や価格設定ツールへ渡す前に、通貨、税込・税抜、通常価格と割引価格の区別、レビュー本文と評価値の対応をサンプルで確認してください。
マーケティングリサーチ: ブランド言及と感情を追跡する
マーケティングリサーチでは、自社ブランドがどこで、どのような文脈で言及されているかを確認します。この場合のキーワードには、次のようなものが挙げられます。
- ブランド名: 「Thunderbit」「YourBrand」
- 感情: 「love」「hate」「recommend」「disappointed」
- ユーザーコメント:
.comment-body、「feedback」
これらのキーワードは、ブランドへの言及や感情を示す可能性のある投稿を絞り込む手がかりになります。ただし、単語が含まれているだけでは、皮肉、引用、否定表現などの文脈を正確に判断できない場合があります。感情分析に使う際は、一定件数を人が確認し、分類結果が目的に合っているかを検証してください。詳しくは、ブランドモニタリングに関するRayobyteのガイドも参考になります。
Thunderbitでウェブスクレイピングキーワードを設定する方法
ここからは、HTMLやCSSセレクタを手作業で設定する負担を減らしたい場合に、Thunderbitを使って抽出項目を決める方法を説明します。ThunderbitのAIはページを読み取り、取得候補となるフィールドを提案します。利用者は、提案された項目が業務目的と合っているかを確認し、必要に応じて編集してから抽出します。
AIでフィールドを提案
対象ページでThunderbit Chrome拡張機能 を開き、「AIでフィールドを提案」を選びます。Thunderbitがページ構造を読み取り、「商品名」「価格」「評価」「レビュー本文」など、抽出候補となるフィールドと、その裏側で使用するキーワードやセレクタを提案します。
提案後は、各列のサンプル値をページ上の表示と照合します。同じページ内で通常価格と割引価格が混在している場合や、評価とレビュー件数が別の要素にある場合は、フィールド名や抽出条件を調整してから本実行に進みます。
フィールドAIプロンプト
Thunderbitでは、フィールドごとに「フィールドAIプロンプト」を追加できます。これは、取得したい値や条件を自然な言葉でAIに伝えるための指示です。たとえば、
- 「元の価格ではなく、割引後の価格を取る」
- 「『delivery』に触れている5つ星レビューだけを取る」
ThunderbitのAIは、こうした指示を抽出条件として処理します。設定後は、条件に合う値だけが取得されているか、対象外の値が混ざっていないかを少量のデータで確認してください。
HTML、CSS、XPathを直接指定せずに設定できる場面がありますが、ページ構造や指示内容によって結果は異なります。必要な項目を自然な言葉で指定し、サンプル結果を確認しながらプロンプトを調整するのが基本です。
Thunderbitでキーワード定義とデータ抽出を進める手順
AIであらゆるWebサイトからデータを抽出 Get Started Free
Thunderbitを使う場合の基本的な流れは次のとおりです。まずは1つのページで試し、提案された項目と実際の表示が一致するかを確認します。
- 対象ページを開く（たとえば商品一覧ページ）。
- Thunderbit拡張機能を起動し、「AIでフィールドを提案」を選ぶ。
- 提案されたフィールドを確認する（「商品名」「価格」「レビュー数」など）。必要なら追加や編集もできる。
- 必要に応じてフィールドAIプロンプトを足し、取得条件を具体化する（「50ドル未満の価格だけ取る」など）。
- 「スクレイプ」を押す。取得後、必要な値、空欄、重複、単位や表記をサンプルで確認する。
- データを書き出す。Excel、Google Sheets、Airtable、Notion へエクスポートできる。出力先で列やデータ型が崩れていないかも確認する。
この手順は、HTMLやCSSを手作業で設定せず、まずWebデータを表にして検証したいビジネス担当者に向いています。一方、複雑なログイン処理、大規模な収集、特殊なデータ整形が必要な場合は、対象ページとの相性や別の実装方法も含めて検討してください。
ThunderbitのAIスクレイピングの中身は、Screen Scraping Explained: What It Is and How to Use AI to Do It もあわせてどうぞ。
まずは1ページで抽出精度と出力形式を確認し、業務に使えると判断してから対象ページや実行頻度を広げると安全です。
ウェブスクレイピングキーワードを使う際のベストプラクティス
実務では、キーワードを決めるだけでなく、取得結果の確認方法、見直しのタイミング、対象サイトの条件もあわせて決めておく必要があります。
- 明確な目標から始める: どんなデータが、どの判断に必要なのかをはっきりさせる。
- AIの提案を活用する: Thunderbitの「AIでフィールドを提案」を初期設定の候補として使い、実際の値と照合する。
- 確認して改善する: 取れたデータを見て、フィールドやプロンプトを必要に応じて調整する。
- サンプルページでテストする: 複数の商品やページで試し、正確性、網羅性、空欄、重複を確認する。
- よくある落とし穴を避ける: 広すぎるキーワードは避け、表示後に読み込まれる動的コンテンツにも注意する。
- 利用条件を確認する: 公開されているデータであっても、対象サイトの利用規約、著作権、個人情報の取り扱い、アクセス頻度とサーバー負荷を事前に確認する。
ビジネスユーザー向けの簡単なチェックリストです。
| ステップ | 実施内容 |
|---|---|
| 目的を定義する | 「商品価格とレビューをすべて取りたい」 |
| AIでフィールド提案を使う | Thunderbitで「AIでフィールドを提案」をクリック |
| プロンプトを追加・調整する | 「5つ星レビューのみ」や「割引後価格」 |
| テストして結果を確認する | 正確性と網羅性をチェックする |
| データを書き出して使う | Sheets、Notion、Airtable、Excelに送る |
チェックリストを使う際は、「すべて取りたい」といった広い要件を、そのまま抽出条件にしないことが重要です。対象期間、商品範囲、必要な列、欠損時の扱いまで決めてからテストします。運用開始後も、ページ構造の変更や取得結果のずれを定期的に確認してください。
さらに詳しいベストプラクティスは、Thunderbitのブログにまとまっています。
まとめ: ウェブスクレイピングキーワードを業務に活かす
- ウェブスクレイピングキーワードは、スクレイパーに取得対象を伝えるための単語、フレーズ、セレクタです。ビジネス上の問いを、Webページ上の具体的な項目に対応づける役割があります。
- キーワードの精度は、取得結果の正確性、確認工数、後工程での使いやすさに影響します。営業、EC、マーケティング、不動産など、用途ごとに必要な項目を先に決めることが重要です。
- 効果的なキーワードを決めるには、ビジネス目標と対象ページの構造を確認し、少量のデータでテストしながら調整します。
- ThunderbitのAI機能（「AIでフィールドを提案」「フィールドAIプロンプト」）は、HTMLやCSSを手作業で設定する負担を減らしたい場合の選択肢になります。提案結果は、実際のページと照合してから利用します。
- 一度設定して終わりにせず、ページ構造の変更や取得結果のずれを定期的に確認することで、業務で使いやすい状態を保てます。
最初から広い範囲を収集するのではなく、まずは対象ページを1つ選び、必要な列が取得できるか、値が正しいか、希望する形式で出力できるかを確認してください。Thunderbitをダウンロードして小さな抽出から試し、結果が業務要件に合えば対象を広げる進め方が現実的です。さらに知りたい方は、Thunderbit Blogにガイドやヒント、実例がそろっています。
よくある質問
1. ウェブスクレイピングキーワードとは何ですか？SEOキーワードとはどう違いますか？
ウェブスクレイピングキーワードとは、自動スクレイピングの際にWebページから狙ったデータを見つけて取り出すために使う単語・フレーズ・セレクタのことです。SEOキーワードがコンテンツを見つけてもらう言葉なのに対し、スクレイピングキーワードは、集めたいデータの場所や条件をツールに伝える役割を担います。
2. 自分のプロジェクトに合うウェブスクレイピングキーワードはどう選べばいいですか？
まずビジネスの目的と必要な出力項目を決め、ブラウザのツールでページの構造を確認し、関連するタグ・クラス・表示ラベルを探します。Thunderbitを使う場合は、AIが提案した候補を確認し、実際のページ上の値と照合して調整します。
3. 技術に詳しくない人でも、効果的にウェブスクレイピングキーワードを定義できますか？
ThunderbitのようなAIツールを使うと、自然言語のプロンプトで取得条件を伝えたり、フィールドやキーワードの候補を確認したりできます。ただし、ページ構造や取得条件によって結果は異なるため、まず少量のデータで精度を確認することが重要です。
4. ウェブスクレイピングキーワードを使うときのよくあるミスは何ですか？
よくあるのは、キーワードが広すぎて不要なデータまで拾ってしまうこと、動的コンテンツを取りこぼすこと、そしてビジネス目標とキーワードがかみ合っていないことです。複数のサンプルで空欄、重複、表記の違いを確認し、必要に応じて調整します。また、対象サイトの利用規約、著作権、個人情報、アクセス頻度も事前に確認してください。
5. Thunderbitは、ウェブスクレイピングのキーワード選定をどう簡単にしていますか？
Thunderbitの「AIでフィールドを提案」は、ページを読み取り、抽出候補となるフィールドと、その裏側で使うキーワードを提案します。さらに「フィールドAIプロンプト」で取得条件を調整できます。最初の設定負担を減らしたいビジネスユーザーに向いていますが、提案結果は実データと照合してから運用します。
まずは対象ページを1つ選び、必要な列、取得精度、出力形式を確認してください。Thunderbitを無料で試すで小さな抽出から始め、用途に合うと判断してから対象を広げると安心です。
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