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この処理を行うプログラムは「スクレイパー」または「クローラー」と呼ばれます。ページにアクセスしてHTMLの内容を読み取り、必要な特定のデータだけを抜き出します — 本来であればWebページから手作業でコピーしていた作業を、自動化するものです。

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主な用途

代表的な用途としては、ECサイトからの商品価格の収集、ニュース記事の収集、求人情報の取得、競合のモニタリング、研究用データセットの構築などがあります。

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仕組み

一般的なスクレイピングの流れは次のようになります。URLにHTTPリクエストを送信し、HTMLレスポンスを受け取り、それをパースして目的の要素を見つけ（CSSセレクタやXPathを使用）、抽出したデータをCSV・JSON・データベースなどの構造化された形式で保存します。

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APIや手動収集との違い

手作業での収集と比べると、スクレイピングは同じコピー＆ペースト作業を自動で行います。そのため高速で、繰り返し実行でき、数千ページ規模にもスケールします。一方で、最初のセットアップの手間や、サイトのレイアウト変更時の継続的なメンテナンスというコストがかかります。 APIと比べると、スクレイピングは専用のデータフィードではなく、ブラウザが表示するのと同じHTMLを読み取ります。サイトが公式APIを提供している場合、通常はそちらの方が信頼性が高く、正規の手段です — データはすでに構造化され、安定しており、ドキュメントも整っています。スクレイピングは、APIが存在しない場合、APIが必要なデータを公開していない場合、あるいはその制限が厳しすぎる場合に使う手段です。ただしページのマークアップに依存するため、そのマークアップが変わると動かなくなるというトレードオフがあります。

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ツールとライブラリ

Webスクレイピングでよく使われるツールやライブラリには、PythonのBeautiful SoupやScrapy、JavaScriptのPuppeteerやCheerio、そしてOctoparseのようなノーコードプラットフォームがあります。ノーコードプラットフォームは、スクリプトベースのライブラリとは異なるアプローチを取ります。たとえばOctoparseは、ページを実際のブラウザで開き、ポイント＆クリックでスクレイパーを組み立てられます — 抽出コードを書くのではなく、人がブラウザを操作してデータを選ぶ動作を再現するものです。JavaScriptに大きく依存してコンテンツを描画するページに対しては、ヘッドレスブラウザ（PuppeteerやPlaywrightなど）が実際のブラウザを模倣し、動的に読み込まれるデータにアクセスできます。

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注意すべき点

スクレイピングを行う際に意識しておきたい点がいくつかあります。サイトのrobots.txtファイルと利用規約を必ず確認して何が許可されているかを把握すること、サーバーに過負荷をかけないようリクエスト頻度に配慮すること、そして一部の法域では特定の種類のデータのスクレイピングに法的な制限があることを認識しておくことです。