データスクレイピングとは何か、2025年にどう行うか

データ駆動型の意思決定が注目されていますが、データ収集の手間や時間がかかることを忘れがちです。手作業でデータを集めた経験があるなら、その大変さをよくご存じでしょう。多くの企業が非効率なデータ収集のために、データ駆動型戦略を立ち上げるのに苦労しているのを見てきました。同じような状況にいるなら、この記事が新しい解決策を提供します。

💡 この記事では、データスクレイピングの世界と技術の進化について掘り下げます。従来の方法の欠点を見て、AI駆動のデータスクレイピングの利点を強調し、実際の使用に役立つヒントを提供します。

データスクレイピングとは？

データスクレイピング、またはは、ウェブページから構造化された情報をツールを使って引き出すことです（多くの場合、表形式で）。大量のデータを迅速に収集する非常に効率的な方法です。例えば、リード生成のためにから公開データを取得したり、再販や市場分析のためにからeコマースSKUをスクレイピングしたり、顧客インサイトのためにからソーシャルメディアのレビューを引き出したりできます。

データスクレイピングの技術的変化

かつては、データ収集は技術者だけが扱えるもの（または多くの手作業のコピー＆ペーストを伴うもの）と思われていました。しかし、今は2025年、AIが登場しています。データスクレイピングはもはやプログラマーや単純な自動化のためのものではありません。

従来の方法は失敗している

現代のウェブサイトは、動的コンテンツの読み込み（React/Vueフレームワークのような）、マルチモーダルデータ（テキスト、ビデオ、画像）の増加、非標準化されたデータ構造（同じページに複数のテンプレート）など、より多くの課題を投げかけています。最近の研究では、に関する3つの大きな問題を指摘しています：

1. メンテナンスコストのブラックホール 従来のウェブスクレイパーは、常に手動でのメンテナンスが必要です（ウェブサイトごとに月に3〜5時間程度）。サイトが更新されたり、フロントエンドフレームワークが変更されたりすると、60%のXPathセレクターが失敗します。AIツールは、言語モデルとコードの知識を活用して、構造の変化に90%自動で適応し、メンテナンスコストを60〜80%削減します。React/Vueで構築された現代のサイトでは、AIツールはクラス名が変わっても、セマンティックな理解を通じてデータスクレイピングを安定させます。

2. データ次元の制限 従来の方法では構造化されたデータしか取得できず、以下のような貴重な情報を見逃します：

   • 画像内のデータ
   • 記事内のテキストデータ
   • HTMLタグのない非構造化データ

3. データ品質の問題 従来の方法は動的コンテンツに苦労し、不完全または不正確なデータをもたらします：

   • ページネーションされたデータ（eコマースの製品リストのような）では、従来のスクレイパーは最初の画面のコンテンツの30〜50%しかキャプチャできません。
   • 無限スクロールページ（ソーシャルメディアフィードのような）では、重要なデータの60%以上が失われます。
   • 非構造化データの一致における高いエラーレート（リストデータの不整合）。

ここでAI駆動のツールであるThunderbitが登場します。その利点を以下で詳しく説明します。

AIデータスクレイピングの台頭

2025年までに、AI、特に大規模言語モデル（LLM）はその能力を示しています。これらのモデルは自然言語を理解し生成し、複雑なデータ分析タスクに取り組み、より効率的なソリューションを提供します。多くのデータスクレイピングツールが、従来の方法の限界を超えるためにLLMを使用しています。過去数ヶ月間に13のをチェックした結果、をお勧めします。

Thunderbitが際立っている理由は次のとおりです：

1. 革新的なインタラクション： ユーザーは簡単な自然言語コマンドを入力するだけで、システムが自動的にスクレイピングプランを作成し、従来のツールと比べて設定時間を87%削減します。

2. ローカライズされたスクレイピングの大きな利点： ブラウザ拡張機能として、Thunderbitは以下を提供します：

   • 即時データスクレイピング
   • 動的および無限スクロールページのスクレイピング
   • ログインが必要なページのスクレイピング

3. 強力なマルチモーダルデータ処理： Thunderbitはさまざまなデータタイプを処理できます：

   • 記事内のテキストからデータを抽出
   • PDFから財務データテーブルを抽出
   • 複数の画像からデータを認識し、表を形成
   • ビデオ字幕をスクレイピングし、要約

Thunderbitを使えば、さまざまなデータ収集シナリオに簡単に対応できます。Thunderbitの使い方を見てみましょう。

AIを使ったデータスクレイピングの方法

Thunderbitの強力なを活用するための4つのステップを紹介します：

1. ブラウザ拡張機能をインストール Thunderbitのウェブサイトにアクセスし、Chrome Web StoreからThunderbit拡張機能をダウンロードします。インストール後、拡張機能をブラウザのツールバーにピン留めします。

2. 登録して無料クレジットを取得 拡張機能内でサインアップして、トライアルクレジットを取得します。これらのクレジットを使用して、AIウェブスクレイピング、フォーム自動入力、スマート要約などのコア機能を試すことができます。まずは無料でプレイグラウンドでツールを試して、その効果を確認することをお勧めします。

3. スマートスクレイピングを開始 Thunderbitのサイドバーからテンプレートを起動します。言語記述を使用して、取得したいデータの内容とタイプを選択し、特定の抽出フォーマットを設定するか、他の詳細を調整します。その後、スクレイプボタンを押してデータスクレイピングを開始します。

高度なスクレイピング機能（プロティア）

Thunderbitのに加入することで（または無料トライアルを開始することで）、以下の機能を利用できます：

• マルチモーダルデータ処理 複雑なシナリオを処理します。例えば、（財務報告書/製品マニュアル）、画像データの抽出（価格タグ/仕様シート）、ビデオ字幕のスクレイピング。システムは非構造化データを自動的に標準化します。

• 深いサブページスクレイピング ページ上のすべてのサブリンクにアクセスし（/ユーザーレビューページのような）、関連データを知的に認識し、メインデータテーブルに自動的に統合します。eコマース製品カタログ、不動産リストなどに最適です。

• 事前構築されたテンプレートライブラリ 、、など、30以上のプラットフォームに最適化されたを即座に使用し、ページ構造の変化に自動的に適応します。新しいユーザーは設定時間を平均83%節約します。

• 一括スクレイピングタスク 複数のスクレイピングタスクを同時に実行し、URLリストのインポートをサポートしてバッチスクレイピングを行います。

• インテリジェントなページネーション処理 ページネーションされたコンテンツ（「もっと見る」ボタンやページナビゲーションを含む）を自動的に認識してスクレイピングし、無限スクロールページをサポートします。200ページ以上のeコマース製品リストを完全にスクレイピングすることがテストされています。

Thunderbit実践ガイド

シナリオ1: 不動産データ収集

不動産エージェントがZillowから物件データを収集したり、投資家が利益を追求する機会を探したりする場合、信頼できるウェブスクレイパーが最良の味方となります。ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使用すると、Zillowから重要な物件情報を簡単に抽出し、最新情報を把握し、競争力を維持できます。Thunderbitを使用してZillowをスクレイピングする方法のチュートリアルビデオをご覧ください。

シナリオ2: 人材とクライアントの見込み客探し

HRで人材を探している場合や、営業担当者が新しいリードを探している場合、信頼できるウェブスクレイパーが強力なアシスタントとなります。Thunderbitを使用すると、から重要なデータを簡単に抽出し、人材検索とリード管理を効率化できます。使用後は、手間のかかる手動検索やコピー＆ペーストが過去のものとなるでしょう。Thunderbitを使用してLinkedInデータをスクレイピングする方法のチュートリアルビデオをご覧ください。

シナリオ3: 市場分析と顧客ターゲティング

ビジネスオーナーが市場分析のために位置情報に基づくデータを収集したり、営業担当者が地元のビジネスリードを探したりする場合、信頼できるウェブスクレイパーがゲームチェンジャーとなります。Thunderbitを使用すると、から重要なデータを簡単に抽出し、情報に基づいた意思決定を行い、アウトリーチを最適化できます。

シナリオ4: Eコマースデータ分析

オンラインセラーが競合他社を理解したり、起業家が市場動向を追跡したりする場合、Thunderbitは完璧なツールです！からさまざまな製品データを簡単に収集でき、詳細な説明、価格、を含みます。

Thunderbit AIウェブスクレイパーは、ビジネスユーザーがデータを収集する方法を再定義し、これまで以上に迅速で簡単かつ効率的にします。不動産市場で物件を探したり、タレント市場で潜在的なクライアントを探したり、Eコマース市場でトレンドを分析したりする際に、AIウェブスクレイパーは無数の時間と手間を節約します。ウェブスクレイピングにおけるAIの力を受け入れ、生産性の飛躍を目の当たりにしましょう。準備はできましたか？Thunderbitを試して、よりスマートなウェブスクレイピングへの第一歩を踏み出しましょう。

独占データクリーニングのヒント

従来のスクレイパーでは、データスクレイピング後に本当の課題が始まります—データクリーニング。ThunderbitのAIは、LLMを使用してデータスクレイピング中にデータクリーニングを行い、以下の革新的な機能を通じてデータクリーニングの作業負荷を83%削減します：

ヒント1: インテリジェントなフィールドアライメント

複数のソースからの異種データを扱う場合（LinkedInとZillowを同時にスクレイピングするような）、ThunderbitのAIは自動的にセマンティックマッピング関係を確立します：

• 異なるデータソース間のフィールド対応を自動的に識別（例：「price」↔「售价」↔「Price」）
• 類似フィールドを知的に統合（例：「area」と「square feet」）
• クロスプラットフォームデータ標準化（例：LinkedInの「current position」とZillowの「property status」をタグデータとして統一）

ヒント2: コンテキストに基づく補完

大規模言語モデルのコンテキスト理解能力を活用して、Thunderbitは業界最高の99%のデータ充填率を達成します：

• 住所の補完：郵便番号に基づいて都市/州情報を自動的に補完（例：入力10001 → ニューヨーク市、NY）
• キャリアパスの推論：LinkedInの教育背景に基づいて可能な職歴を予測

ヒント3: データ最適化

• 多言語翻訳（英語、中国語、日本語を含む12言語でのリアルタイム翻訳をサポート）
• インテリジェントな要約（500ワードの製品説明を3つの主要な販売ポイントに凝縮）
• 単位の統一（平方フィート↔平方メートル、華氏↔摂氏を自動変換）
• フォーマットの標準化（日付をYYYY-MM-DDに統一、通貨をUSDに統一）

ヒント4: 品質検証

• インテリジェントなエラー修正：フォーマットエラーを自動的に修正（例：電話番号+01 138-1234-5678 → +113812345678）
• 論理的検証：「建設年」が「最終改装時期」よりも早いことを確認

ヒント5: AIタグ付け

自然言語処理を通じてインテリジェントなタグを自動生成：

• 感情分析タグ（顧客レビューを自動的にポジティブ/ネガティブ/ニュートラルにラベル付け）
• ビジネス価値タグ（「高潜在顧客」/「フォローアップすべき物件」を自動的にラベル付け）
• 業界分類タグ（LinkedInプロファイルを「テクノロジー|金融|ヘルスケア」ラベルで自動タグ付け）

データスクレイピングの欠点

データスクレイピングは大きな価値を提供しますが、企業が直面する可能性のある課題を認識することが重要です。法的考慮事項が最前線にあり、GDPRやCCPAのような規制はデータ収集の実践に厳しい要件を課し、プライバシー法に注意深く準拠する必要があります。ウェブサイトは、IP制限を通じてスクレイピング活動を検出しブロックするために、Cloudflareのような高度な防御を展開することがよくあります。

AI時代におけるデータスクレイピングの未来

AIの進化は、ウェブスクレイピングを直感的な企業ソリューションに変えています。ドメイン（zillow.comのような）とリクエスト（「ニューヨーク市のすべての物件リストをスクレイピング」）を入力するだけで、AIが手動設定なしで物件の詳細から価格動向まで、すべての関連データポイントを自動的にマッピングする様子を想像してください。これらのインテリジェントシステムは、スクレイピングされたデータをビジネスワークフローにシームレスに統合し、LinkedInの見込み客情報をCRMに自動的にフィードしたり、eコマースの指標を分析ダッシュボードにプッシュしたりします。高度なパターン認識により、在庫の変化や市場の新たな動向を積極的に監視する予測スクレイピング機能が可能になります。重要なのは、AIがコンプライアンスを動的に処理し、進化する規制に対応するためにスクレイピングパラメータをリアルタイムで調整し、透明な監査トレイルを維持することです。

AI駆動のパラダイムシフトは、重要なビジネスインテリジェンスへのアクセスを民主化するだけでなく、組織がウェブデータとどのように相互作用するかを根本的に再考します。これらの技術が成熟するにつれて、ThunderbitのようなAI駆動のスクレイピングソリューションを実装する早期採用者は、データ駆動型意思決定において決定的な競争優位を得るでしょう。

よくある質問

1. Thunderbitとは何ですか？ は、大規模言語モデル（LLM）に基づいたスマートなブラウザ拡張機能で、現代のデータ収集ニーズに対応しています。AIウェブスクレイピング機能を提供するだけでなく、マルチモーダルデータ処理を統合し、動的なウェブページ、PDFドキュメント、画像、ビデオからの包括的なデータ抽出をサポートします。ローカライズされたブラウザソリューションとして、ログインが必要なページ（LinkedInのような）を直接処理し、現代のフロントエンドフレームワークの変更に自動的に適応します。

2. ThunderbitのAIウェブスクレイパーはどのように機能しますか？ ThunderbitのAIウェブスクレイパーは、AIを使用してウェブサイトから構造化データを抽出します。ユーザーは「AI提案カラム」をクリックして、AIが現在のサイトをどのようにスクレイピングするかを提案させ、「スクレイプ」をクリックしてデータを収集します。ウェブサイト、PDF、画像からのデータをわずか2クリックで処理できます。

3. リストスクレイピングとサブページスクレイピングの違いは何ですか？ リストスクレイピングはページネーションされたシナリオ（eコマース製品リストのような）に最適化されており、ページネーションロジックを自動的に認識し、数千のデータエントリをスクレイピングします。サブページスクレイピングはツリー構造の収集モード（Zillowの物件リスト→詳細ページ→フロアプランのような）を使用し、セマンティックアソシエーションを通じてメインサブテーブルの関係を自動的に確立します。

4. 非プログラマーでもThunderbitを使用できますか？ Thunderbitは自然言語インタラクションデザインを特徴としており、ユーザーは「名前、メール、電話」のようにニーズを記述するだけで、システムが自動的にスクレイピングプランを生成します。テストデータによると、85%のユーザーがウェブプログラミングの知識なしで10分以内に最初のデータ収集を完了します。

5. Thunderbitはどのようなデータを処理できますか？ Thunderbitは多くのデータタイプのインテリジェントな認識をサポートしています：

   • 構造化データ：テーブル、リスト（例：Amazon製品仕様）
   • 非構造化データ：レビューのテキスト、PDFドキュメント（自動認識）
   • マルチモーダルデータ：画像内の価格タグ、ビデオ字幕の抽出
   • 動的データ：無限スクロールコンテンツ、遅延読み込み画像
   • 関連データ：クロスページの関係マッピング（例：LinkedInの連絡先→会社情報）

6. Thunderbitの使用を開始するにはどうすればよいですか？ について詳しく学ぶか、を探索してすぐに始めてください。

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