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# Webスクレイピング vs Webクローリング

> 「スクレイピング」と「クローリング」は混同されがちですが、解決する問題が異なります。技術的な違い、目的の違い、使い分けを解説します。

[Webスクレイピング](/docs/jp/academy/what-is-web-scraping)とWebクローリングはしばしば同じ意味で使われますが、実際は連携して動く2つの異なる仕事を指します。

## クローリング：発見

クローリングは「発見」のための作業です。クローラーはリンクをたどってWebサイト内を移動し、構造をマッピングしながらURLを収集します。これは探索だと考えるとよいでしょう — 目的は、重要なすべてのページを見つけ出すことです。最も分かりやすい例が検索エンジンです。検索エンジンはWebをクロールし、何がどこに存在するかのインデックスを構築します。

## スクレイピング：抽出

スクレイピングは「抽出」のための作業です。必要なデータがどのページにあるか分かったら、スクレイパーがそれらのページにアクセスし、特定のフィールド — 価格、タイトル、説明、連絡先など、用途に応じたもの — を抜き出します。目的は発見ではなく、構造化された出力です。

## 2つの段階に分ける理由

実務では、ほとんどの実際のデータ収集タスクが両方を含みます。まずサイトをクロールして関連するすべてのページURLを発見し（たとえばあるカテゴリ内のすべての商品リスト）、次にそれらのページをスクレイピングして実際のデータを抽出します。両方を1回のパスで行うことも可能ですが、2つの別々の段階に分けるのが、特に複雑なサイトでは賢いアプローチであることが多いです。クローリングの段階はクリーンなURLリストを生成し、スクレイピングの段階はそのリストを処理してコンテンツを抽出します。この分離には実用的なメリットがあります。各段階を独立して実行でき、ジョブ全体をやり直さずに失敗だけをリトライでき、スクレイピングの段階を多数のページにわたって並列化できます。これは大規模な収集を大幅に高速化します。

## Octoparseでの両対応

Octoparseは、専用のAI搭載モードでこの両面に対応します。AI Crawl機能は発見の段階を担い — サイトのリンク構造を解析して、[ページネーション](/docs/jp/academy/handle-pagination)、カテゴリ、ネストされたページにまたがる対象URLを収集するワークフローを自動生成します。AI Scrape[テンプレート](/docs/jp/platform/templates)は、それらのURLを受け取って各ページから構造化データを抽出します。これらを連携しつつも独立した2つのタスクとして扱うことで、ユーザーはOctoparseの並列実行インフラを活用できます。URLリストさえ用意できれば、数百〜数千ページを順次ではなく[クラウド上で同時にスクレイピング](/docs/jp/academy/cloud-web-scraping)でき、丸一日かかるような作業が数分で終わります。

## まとめ

クローリングとスクレイピングは、同じパイプラインの2つの段階だと考えてください。まずクロールして対象リストを作り、次にスクレイピングしてデータを取得します。両者を分けておくことで、より高い制御性、より良いエラー処理、そして抽出段階を水平方向にスケールさせる能力が得られます — これは数千、数百万ページを抱えるサイトを扱うときに大きな意味を持ちます。