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# 市場調査・競合分析のためのデータ収集

> 市場調査や競合分析に使うデータを、Webスクレイピングで収集する方法。集めるデータの種類、データソースの選び方、定点観測の設計、競合分析への展開、注意点までをまとめた実践ガイド。

市場調査と競合分析は、Webスクレイピングの代表的な用途です。価格、在庫、レビュー、品揃え、出店動向といったデータは公開Web上に散らばっており、スクレイピングはこれらを継続的に集めて比較可能な形に整える手段になります。

重要なのは一度だけ集めることではありません。同じ対象を定点観測し、変化を追える形で蓄積することが、市場調査と競合分析の価値を決めます。

## 市場調査で集めるデータの種類

| データ種別    | 分かること             | 主なソース         | 主なフィールド            |
| -------- | ----------------- | ------------- | ------------------ |
| 価格・在庫    | 価格帯、値動き、在庫状況      | EC、マーケットプレイス  | 価格、送料、在庫、ポイント、セール  |
| レビュー・評判  | 満足度、不満点、需要の質      | EC、口コミ、地図サービス | スコア、件数、本文、日付       |
| 商品・品揃え   | ラインナップ、新商品、カテゴリ構成 | EC、ブランドサイト    | 商品名、カテゴリ、SKU、属性    |
| 出店・立地    | 店舗分布、商圏、競合密度      | 地図サービス、店舗検索   | 店名、住所、カテゴリ、営業時間    |
| トレンド・話題量 | 関心の高まり、話題の推移      | SNS、Q\&A、レビュー | 投稿数、エンゲージメント、キーワード |

目的によって集めるべきデータが変わります。価格戦略なら価格・在庫、需要把握ならレビュー・話題量、商圏分析なら出店・立地が中心になります。

## データソースの選び方

対象とする市場に応じて、データソースを選びます。

* **EC・物販市場**：Amazon、楽天市場、ヤフオクなどの商品・価格・レビューを集めます。詳しくは[Amazonをスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-amazon)、[楽天市場をスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-rakuten)を参照してください。
* **地域・店舗市場**：Googleマップや店舗検索から、店舗分布、評価、営業状況を集めます。[Googleマップをスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-google-maps)が参考になります。
* **飲食・サービス市場**：食べログなどの口コミ・評価から、エリアの競合状況を把握します。[食べログをスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-tabelog)を参照してください。
* **SNS・話題量**：投稿数やエンゲージメントから、関心の推移を追います。

一つの調査で複数ソースを組み合わせると、価格・評判・話題量を横断した立体的な分析ができます。

## 定点観測の設計

市場調査データは、一度きりではなく定期的に集めて比較します。

1. 調査対象を定義する（対象カテゴリ、エリア、競合セット）
2. 収集する項目と比較軸を決める（価格、評価、在庫、順位など）
3. 定期的に収集する（日次・週次など、変化を追える頻度）
4. 上書きではなくスナップショットとして保存する（取得日時を残す）
5. 正規化して比較可能にする（通貨、単位、表記ゆれをそろえる）

<Tip>
  データを上書きせず、取得日時つきのスナップショットとして蓄積します。価格変動、在庫切れの期間、評価の推移、順位の動きといった「時間軸での変化」を分析できるようになります。
</Tip>

## 競合分析への展開

定点観測したデータから、競合の動きを継続的に追えます。

* **価格変動**：競合の値下げ・値上げのタイミングと幅を追う
* **新商品・品揃え**：新規SKUの投入、取り扱い終了を検知する
* **評価の推移**：レビュー件数の増加ペース、平均スコアの変化を追う
* **出店・立地**：新規出店、エリアごとの競合密度を把握する
* **順位・露出**：検索結果やランキングでの表示位置の変化を追う

変化をイベントとして定義しておくと（値下げ、在庫切れ、新商品、評価急増など）、通知や自動レポートにつなげられます。

## 注意点

* **robots.txt・利用規約**：対象URL単位でクロール可否と規約を確認します。
* **個人情報**：レビュー投稿者などの個人情報は最小限にし、不要なら収集しません。
* **公式APIの優先**：公式APIやパートナーフィードが目的に合う場合は、そちらを優先します。
* **サーバー負荷**：定期実行では取得頻度と件数を抑え、対象サイトに負荷をかけないようにします。

合法性の判断基準は[Webスクレイピングは合法か](/docs/jp/academy/is-web-scraping-legal)を参照してください。

## Octoparseでの実装

Octoparseは、発見（一覧・検索）と抽出（詳細・レビュー）を分けたワークフローを視覚的に構築でき、クラウドで定期実行することで定点観測を自動化できます。取得結果をスナップショットとして蓄積すれば、価格や評価の時系列比較に使えます。

定期実行の設定は[スケジュール実行](/docs/jp/platform/schedules)、対象サイト向けの出発点としては[Octoparseのスクレイピングテンプレート](https://www.octoparse.jp/template)が利用できます。

## 関連リソース

* [価格モニタリング](/docs/jp/academy/price-monitoring) — 価格の定点観測に特化した設計
* [ECサイトのデータ収集](/docs/jp/academy/ecommerce-data) — 商品・価格・レビューの集め方
* [Amazonをスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-amazon) — EC市場調査のデータソース
* [Googleマップをスクレイピングする方法](/docs/jp/academy/scrape-google-maps) — 地域・商圏分析のデータソース
* [Webスクレイピングは合法か](/docs/jp/academy/is-web-scraping-legal) — 収集の合法性と利用範囲