- ウェブスクレイピングは、ウェブサイトからデータを抽出して分析、リード獲得、マーケティング、機械学習モデルのトレーニングなどに利用する一般的な手法です。
- AIは自然言語処理を活用し、ウェブデータをJSONやcsvのような構造化フォーマットに変換することで、ウェブスクレイピングを強化します。
- 優れたAIウェブスクレイピングツールは、JavaScriptのレンダリング、キャプチャやその他のボット対策、コンプライアンスの確保など、一般的なスクレイピングの障害に対応します。
- 最適なツールは、ユーザーやそのニーズによって異なります。プログラマーか非プログラマーか、リアルタイムデータか静的データか、特定分野向けか汎用か、などです。
私はプログラミングを始めた頃からずっとウェブスクレイピングをしています。
つまり、さまざまなスクレイピングツールやAPI、ライブラリを試してきましたし、自分でAI搭載のウェブスクレイピングアプリも作りました。
私だけではありません。市場規模は今後5年で10億ドルから20億ドルに倍増すると予想されています。この成長は、ウェブスクレイピングの課題に取り組むことで生まれています。
ウェブ上のデータは無数の方法でエンコードされています。それを効率的に扱うには、データを一貫したフォーマットに正規化することが重要です。
AIウェブスクレイピングは、AIエージェント(繰り返し作業を自動化し、大規模言語モデル(LLM)の解釈力で不規則性を克服するプログラム)を活用します。これらのプログラムは、コンテンツを解釈して構造化データに変換することで、従来のスクレイピング機能を拡張します。
ウェブサイト上のほとんどの課題や障害は、知識と少しの工夫で乗り越えられます。Botpressのリードグロースエンジニア、パトリック・ハメリン氏は「AIウェブスクレイピングは解決可能な問題です。時間をかけて取り組めば必ず解決できます」と語っています。
優れたウェブスクレイパーとは、できるだけ多くのデータエンコーディングや例外、特殊ケースに対応するソリューションを実装しているツールです。
この記事では、AIウェブスクレイピングの詳細や解決すべき課題、そしておすすめのツールについて解説します。
AIウェブスクレイピングとは?
AIウェブスクレイピングとは、機械学習技術を使ってウェブページから人の手をほとんど、あるいは全く介さずにデータを抽出することです。このプロセスは、商品リサーチやリード獲得のための情報収集によく使われますが、科学研究用のデータ収集にも利用されます。
インターネット上のコンテンツは多様なフォーマットで存在します。これを克服するために、AIは自然言語処理(NLP)を活用して情報を構造化データに変換します。構造化データは人間にもコンピューターにも読みやすい形式です。
AIスクレイパーが解決すべき主な課題は?
選ぶべきAIウェブスクレイパーは、動的コンテンツのレンダリング、ボット対策の回避、データおよびユーザーポリシーの遵守という3つの点で優れている必要があります。
数行のコードでページの内容を取得することは誰でもできます。しかし、この自作スクレイパーは単純すぎます。なぜでしょうか。
- ページの内容が静的であると仮定している
- キャプチャのような障害を乗り越える仕組みがない
- プロキシを1つ(または使っていない)だけ利用している
- 利用規約やデータコンプライアンス規則を守るロジックがない
専門的なウェブスクレイピングツールが存在し、有料で提供されている理由は、これらの問題に対応する仕組みを実装しているからです。
動的コンテンツのレンダリング
インターネットがTimes New Romanと画像だけだった時代を覚えていますか?
あの頃は非常にスクレイピングしやすく、表示されている内容とコードがほぼ一致していました。ページは一度読み込まれるだけでした。
しかし、ウェブはより複雑になりました。JavaScriptの普及により、インターネットにはリアクティブな要素やライブコンテンツの更新が増えました。
例えば、ソーシャルメディアのフィードはリアルタイムで内容が更新されます。つまり、ユーザーがサイトを読み込んだときに初めて投稿が取得されます。ウェブスクレイピングの観点では、単純な方法では空のページしか取得できません。
効果的なウェブスクレイピング技術は、タイムアウトやゴーストクリック、ヘッドレスセッションなどの戦略を使って動的コンテンツをレンダリングします。
コンテンツの読み込み方法は無数にあるため、必要なコンテンツのレンダリングに集中できるツールを選ぶべきです。
ほとんどのECプラットフォームではAPIが有効ですが、ソーシャルメディアの場合は専用のプラットフォーム向けツールが必要です。
ボット対策の回避
あなたはロボットですか?本当に?証明してください。

キャプチャがどんどん難しくなっている理由は、スクレイピングサービスと企業のいたちごっこが続いているからです。AIの進歩でスクレイピングが大幅に向上し、人間とAIの解けるパズルの差がどんどん縮まっています。
キャプチャはウェブスクレイピングの障害の一例にすぎません。スクレイパーは、リクエスト制限やIPブロック、制限付きコンテンツなどにも直面します。
スクレイピングツールは、これらを回避するためにさまざまな手法を使います。
- ヘッドレスブラウザの利用。これはアンチスクレイピングフィルターに本物のブラウザのように見せかけます。
- IPやプロキシのローテーション。リクエストごとにプロキシを変えることで、1つのIPアドレスからのリクエスト数を制限します。
- スクロールや待機、クリックなどのランダムな動作で人間の行動を模倣する
- 人間が解いたトークンを保存し、同じサイトへのリクエストで使い回す
これらの対策はコストや複雑さを増すため、必要な機能だけを備えたツールを選ぶのが得策です。
例えば、ソーシャルメディアのページはキャプチャや行動分析で厳しく対策しますが、公共アーカイブのような情報重視のページは比較的寛容です。
コンプライアンス
スクレイパーは地域ごとのデータ規制を守り、サイトの利用規約を遵守する必要があります。
ウェブスクレイピングの合法性について単純に語るのは難しいです。ウェブスクレイピング自体は合法ですが、それだけではありません。
スクレイパーには、ウェブサイトがスクレイピングを妨げるために設けた戦略的な障害を回避する手段がありますが、信頼できるスクレイパーは必ずサイトのクローラー向け指示(robots.txtなど)を守ります。これは、そのサイトでのウェブスクレイパー向けのルールや制限を定めた文書です。
ウェブデータへのアクセスは合法性の半分にすぎません。合法かどうかは、データへのアクセス方法だけでなく、その後の利用方法にも関わります。
例えば、FireCrawlはSOC2に準拠しています。つまり、彼らのネットワークを通過する個人データは保護されています。しかし、そのデータをどう保存し、どう扱うかは別の問題です。
この記事では、確かなコンプライアンス実績を持つツールのみを紹介しています。それでもなお、スクレイピング対象のウェブサイトの利用規約やデータ保護規制、利用するツールのコンプライアンスについて必ず確認してください。
自作ツールを作る場合も、必ずルールを守りましょう。EUデータを扱う場合はGDPR対応ボットの作り方などのガイドや、他の地域の規制も確認してください。
AIウェブスクレイパー8選比較
最適なAIウェブスクレイピングツールは、あなたのニーズやスキルによって異なります。
商品比較のためのリアルタイムな少量データが必要ですか?それともAIトレーニング用の静的データですか?フローをカスタマイズしたいですか、それとも既成のものでも構いませんか?
万能なツールはありません。予算や用途、コーディング経験によって、さまざまなタイプのスクレイパーが活躍します。
- 特定分野向けスクレイパーは、特定の用途(例:動的な商品ページを読み込むECサイト向け)に最適化されています。
- 多機能APIは、よくあるケースの80%に対応できますが、残り20%のカスタマイズ性は低いです。
- 組み立て式スクレイパーは、ほぼすべてのボット対策やレンダリングの課題を克服できる柔軟性がありますが、コーディングが必要で、誤用するとコンプライアンスリスクが高まります。
- エンタープライズ向けスクレイパーは、主要なデータ規制すべてに対応し、ビジネス規模のコストがかかります。
どのタイプのスクレイパーを選んでも、動的コンテンツのレンダリング、ボット対策の回避、コンプライアンス維持という3つの課題に直面します。すべてを完璧に解決するツールはないので、トレードオフを考慮する必要があります。
ここで紹介する8つのおすすめツールが選択の参考になるはずです。
1. Botpress

おすすめ対象:カスタム自動化や、ウェブスクレイピングデータ上で簡単に設定できる自律機能を求めるプログラマー・非プログラマーの方。
Botpressは、ビジュアルなドラッグ&ドロップビルダー、主要なコミュニケーションチャネルへの簡単なデプロイ、190以上の事前構築済みインテグレーションを備えたAIエージェント構築プラットフォームです。
そのインテグレーションのひとつがブラウザで、ウェブページの検索・スクレイピング・クロールが可能です。Bing SearchとFireCrawlを基盤としているため、高い堅牢性とコンプライアンスが得られます。
ナレッジベースも、1つのURLから自動でウェブページをクロールし、データを保存・インデックス化してRAGに利用できます。
実際の利用例:Botpressで新しいボットを作成すると、プラットフォームがオンボーディングフローを案内します。ウェブアドレスを入力すると、そのサイトのページが自動でクロール・スクレイピングされます。 その後、スクレイピングしたデータについて質問できるカスタムチャットボットに誘導されます。
チャットボット自動化や自律的なツール呼び出しを複雑にしていくと、カスタマイズの幅は無限大です。
Botpressの料金
Botpressは、AI利用料として月額5ドル分まで無料枠を提供しています。これは、AIモデルが会話や「思考」で消費・生成するトークンに対する料金です。
Botpressは従量課金制も用意しており、メッセージ・イベント・テーブル行・エージェント数やコラボレーター数を段階的に拡張できます。
2. FireCrawl

おすすめ対象:特にLLM向けに高度なスクレイピングをカスタムコードと統合したい開発者向け。
技術寄りの方なら、直接ソースにアクセスしたいかもしれません。FireCrawlは、LLM向けデータ最適化に特化したスクレイピングAPIです。
この製品は厳密にはAIウェブスクレイピングではありませんが、LLMとの連携が非常に簡単で、AIによるデータ抽出のチュートリアルも豊富なので、ここで紹介しています。
スクレイピング・クロール・ウェブ検索機能を備えています。コードはオープンソースで、セルフホストも可能です。
セルフホストの利点は、ベータ機能(LLM抽出など)へのアクセスができることです。これにより、真のAIウェブスクレイピングツールとなります。
スクレイピング戦略としては、ローテーションプロキシ、JavaScriptレンダリング、フィンガープリンティングを実装し、アンチボット対策を回避します。
LLM実装を自分で制御したい開発者や、堅牢でブロックされにくいAPIでスクレイピングを行いたい方には最適です。
FireCrawl 料金
Firecrawlは500クレジットの無料枠を提供しています。クレジットはAPIリクエストごとに消費され、1クレジットは約1ページ分のスクレイピングデータに相当します。
3. BrowseAI

おすすめ対象:ウェブサイトからライブデータパイプラインを構築したい非プログラマーの方。
BrowseAIは、どんなウェブサイトでもライブで構造化されたデータフィードに変換できます。ビジュアルビルダーと自然言語プロンプトでフローを簡単に設定でき、数クリックでデータ抽出・変化監視・APIとしての公開まで可能です。
公式サイトには、不動産リスト、求人ボード、ECなど、ライブ情報の追跡事例が掲載されています。ノーコードなので、Zapierのようなワークフロー構築感覚で使えます。
ログイン制限や地域制限のあるデータにも対応し、バッチ処理で大規模スクレイピングも可能です。
APIがないサイトからライブデータを取得したいノンコーダーには最適なプラットフォームです。ワークフローのカスタマイズ性も魅力です。
BrowseAI 料金
BrowseAIの料金体系はクレジット制です:1クレジットで10行のデータ抽出が可能。すべてのプランでロボット数無制限・全機能利用可能です。
つまり、すべての操作やワークフローが全ユーザーに開放されています。スクリーンショット、ウェブサイト監視、各種連携なども含まれます。
4. ScrapingBee

おすすめ対象:インフラ管理なしで、すぐに使えるスクレイピング/検索結果を求める開発者向け。
ScrapingBeeは、IPブロック回避に特化したAPIファーストのソリューションです。
リクエストはScrapingBeeのエンドポイントに送信され、プロキシ・CAPTCHA・JavaScriptレンダリングを自動処理。LLM搭載スクレイパーがページ内容から構造化データを返します。
アンチボット対策を回避できるだけでなく、自然言語でデータ抽出プロンプトを記述できるため、他のAPI系より初心者にも扱いやすいです。
注目機能はGoogle Search APIで、検索結果を取得し信頼性の高い形式にパースできます。BingよりGoogle検索派の方には大きな利点です。
デメリットは、安くないこと。無料枠はなく、大量利用ではコストがかさみます(Google APIも有料)。
使いやすい反面、独自のスクレイピングロジックを適用する柔軟性は低く、基本的に提供システム内での運用となります。
それでも、アンチボット対策と格闘せずに信頼性の高いスクレイピングをコードベースに組み込みたい開発者には、ScrapingBeeは最も手軽な選択肢のひとつです。
ScrapingBee 料金
Scraping Beeの全プランには、ツールのJavaScriptレンダリング、ジオターゲティング、スクリーンショット抽出、Google Search APIへのフルアクセスが含まれています。
残念ながら、無料プランはありません。その代わり、ユーザーはScrapingBeeを1,000クレジット分無料で試すことができます。クレジット消費量はAPIコールのパラメータによって異なり、デフォルトのリクエストは5クレジットかかります。
5. ScrapeGraph

おすすめ:カスタマイズ可能なスクレイピングロジックやモジュール型フローを求めるプログラマー向け。
これは本格的な技術者向けのツールです。
ScrapeGraphは、LLMを活用した抽出ロジックを持つ、オープンソースのPythonベースのスクレイピングフレームワークです。
ScrapeGraphはグラフアーキテクチャを採用しており、レゴのように各ノードがワークフローの一部を担当します。そのため、データ要件に合わせて柔軟にフローを組み立てることができます。
かなり手動での設定が必要です。LLMランタイム(OllamaやLangChainなど)を別途用意して接続する必要がありますが、その分得られる柔軟性は非常に高いです。
一般的なユースケース向けのテンプレートが用意されており、複数の出力形式に対応しています。オープンソースなので、利用者は使ったLLMトークン分だけ支払えばよく、コスト効率の良い選択肢となっています。
ScrapeGraphは、プロキシのローテーションやステルスブラウジングなどのアンチボット対策にはあまり重点を置いていません。独自のスクレイピングフローを構築したい開発者向けです。
全体として、フルコントロールを求め、拡張可能なモジュール型システムを好む開発者にとって、ScrapeGraphは強力なツールキットです。
ScrapeGraphの料金
ScrapeGraphはカスタマイズ性が高いため、すべての機能が異なるクレジット消費で利用できます。例えば、Markdown変換は1ページあたり2クレジット、組み込みのエージェント型スクレイパーは1リクエストあたり15クレジットです。
もちろん、セルフホスティングは無料ですが、クラウド管理を希望する場合は便利な料金プランが用意されています。
6. Octoparse

おすすめ:ノーコードでRPA型ワークフロー(リード獲得、SNS、ECサイト)を構築したい方
Octoparseはスクレイパーというよりも、ロボティック・プロセス・オートメーション(インテリジェント・プロセス・オートメーションの一種)ツールとして位置付けられています。内部的にはPythonスクリプトを生成しますが、ユーザーはウィザードやAIフローを使って自動的にデータを構造化できます。
プラットフォームには、リード獲得、EC商品スクレイピング、SNS管理など、特定用途向けのアプリがあらかじめ用意されています。
AIによるデータ構造化を活用しているため、複雑なウェブページでもほとんど設定不要で綺麗なデータセットに変換できます。従来型スクレイパーと幅広い自動化プラットフォームの中間的な存在で、データ収集だけでなくワークフローへの直接連携も可能です。
ただし、注意点もあります。Octoparseは大手サイト(主要EC、SNSなど)には強いですが、ニッチなサイトや複雑なターゲットには弱い場合があります。
また、軽量なツールよりもリソース消費が多く、完全なポイント&クリック型ツールよりも学習コストが高めです。
無料プランではテンプレート、AIフロービルダー、スクレイピングウィザードが利用でき、自動化機能を試すには十分です。
Octoparseの料金
主にプロセス自動化ツールであるため、Octoparseはタスク実行数に基づいた料金体系です。
同じ構造の複数サイトをスクレイピングする場合でも1タスクとしてカウントされるため、繰り返し構造の複雑な作業には便利な選択肢です。
7. BrightData

おすすめ:MLや分析向けに大規模なデータパイプラインが必要な企業
BrightDataは、大規模なデータを必要とする企業向けのウェブデータ基盤ツール群です。API、スクレイパー、パイプラインなどが用意されており、データウェアハウスやAIトレーニングワークフローに直接データを流し込むことができます。
大規模データセット(機械学習モデル、高度な分析、大規模モニタリングなど)を扱う場合、BrightDataは特に力を発揮します。
コンプライアンスやガバナンスにも力を入れており、IPやインフラはGDPR、SOC 2 & 3、ISO 27001など主要なデータ保護基準に準拠しています。機密性や規制データを扱う企業には安心材料となります。
BrightDataは幅広い製品を提供しています。Unlocker APIはブロックされた公開サイトの回避、SERP APIは検索エンジン横断の構造化検索結果、データフィードパイプラインはスクレイピングインフラを管理せずにデータストリームを維持できます。
BrightDataは主にビジネスやエンタープライズ向けです。小規模プロジェクトには、複雑さやコストの面で過剰かもしれません。
しかし、技術力があり、大量かつ信頼性の高いデータを必要とするチームにとって、BrightDataは非常に堅牢なソリューションです。
BrightDataの料金
BrightDataは各APIごとに個別のサブスクリプションを提供しています。Web Scraper、Crawl、SERP、Browser APIなどが含まれます。
料金プランは月額費用と、1,000件ごとの抽出データ単価で構成されています。以下はWeb Scraper APIの料金例ですが、他サービスも同様の価格帯です。
8. Web Scraper (webscraper.io)

おすすめ:ノーコードでECサイトからブラウザ上で素早くデータ抽出したい方
Web Scraperは、ブラウザから直接データを取得する最もシンプルな方法の一つです。
Chromeプラグインとして提供され、ポイント&クリックでページ上の要素を視覚的に選択し、構造化データとしてエクスポートできます。バッチ処理には、ユーザーがスクレイピングパラメータを設定できるビジュアルインターフェースもあります。
ページネーションやjQueryセレクタなど、一般的なウェブサイト機能に対応したモジュールがあらかじめ用意されており、ECサイトでよく見られるパターンに便利です。
ただし、機能は基本的なものに限られており、標準的なECサイト以外には対応しづらいです。カスタマイズ性の低さが障害になるという声もあります。
技術に詳しく、特定の要件がある場合は他のツールを検討した方が良いでしょう。
Web Scraperの料金
Web Scraperは、基本機能とローカル利用が可能な無料ブラウザ拡張機能を提供しています。高度な機能やクラウド利用には有料プランがあります。
Web ScraperではURLクレジットが提供されており、1クレジット=1ページに相当します。
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