ウェブスクレイピングとは一体何なのか、どう機能するのか知りたいけれど、よくわからず困っていますか？
それなら、ここがぴったりです。これからすべてを説明していきます。
本題に入る前に、まずは簡単に説明しましょう。
ウェブスクレイピングとは、ウェブサイトから一般公開されているデータを抽出するプロセスです。
詳しい内容や仕組み、人気のライブラリについて、一緒に学んでいきましょう。
ウェブスクレイピングとは？
基本的に、ウェブスクレイピングとは、ウェブサイトから大量のデータを抽出できる手法です。そのためには、ParseHubのような「ウェブスクレイパー」を使う必要があります。コーディングの知識があれば、数多くあるオープンソースのライブラリのいずれかを使うこともできます。
設定や調整にしばらく時間をかけると（初めてなら、Pythonのライブラリかノーコードツールを使いましょう）、新しいツールがウェブサイトを巡回し、目的のデータを見つけて抽出し始めます。その後、データはCSVなどの特定の形式に変換され、すべてにアクセスして確認・管理できるようになります。
では、ウェブスクレイパーは商品の情報や連絡先の具体的なデータをどうやって取得するのでしょうか？
ここで疑問に思うかもしれません……
HTMLやCSSの知識が少しあれば実現できます。スクレイピングしたいページを右クリックして「要素を検証」を選び、使われているIDまたはクラスを特定するだけです。
XPathや正規表現を使う方法もあります。
コーディングができなくても大丈夫です！
多くのウェブスクレイピングツールには使いやすいインターフェースが用意されており、スクレイピングしたい要素を選択して、抽出するデータを指定できます。中には、必要なものをすべて自動で特定する機能が組み込まれているものもあります。
続きをお読みください。次のセクションでは、この点について詳しく説明します。
ウェブスクレイピングの仕組み
ウェブサイトからデータを集める必要があるとします。しかし、すべてを一つずつ手入力していては、かなりの時間がかかります。そんなときに役立つのがウェブスクレイピングです。
ウェブサイトから欲しい情報を簡単に取得してくれる、小さなロボットがいるようなものです。一般的なプロセスの流れは次のとおりです。
- 対象のウェブサイトにHTTPリクエストを送信する：すべての工程はここから始まります。HTTPリクエストを使うと、ウェブスクレイパーは対象のウェブサイトがホストされているサーバーにリクエストを送信できます。URLを入力したり、リンクをクリックしたりすると、この処理が行われます。リクエストには、使用しているデバイスやブラウザーの詳細が含まれます。
- HTMLソースコードを解析する：サーバーは、ページの構造やテキスト、画像、リンクなどのコンテンツを含むウェブページのHTMLコードを返します。ウェブスクレイパーは、Pythonを使う場合はBeautifulSoupなどのライブラリを、JavaScriptを使う場合はDOMParserを使用してこれを処理します。これにより、目的の値を含む必要な要素を特定できます。
- データを抽出する：要素を特定した後、ウェブスクレイパーは必要なデータを取得します。HTML構造をたどり、特定のタグや属性を選択して、それらのタグや属性からテキストやその他のデータを取り出します。
- データを変換する：抽出したデータが、希望する形式ではない場合があります。ウェブデータを整理して正規化した後、CSVファイル、JSONオブジェクト、データベースのレコードなどの形式に変換します。不要な文字を削除したり、データ型を変更したり、表形式に整理したりすることがあります。
- データを保存する：データは、今後の分析や利用に備えて整理・構造化された後、保存されます。ファイルやデータベースに保存する、またはAPIに送信するなど、いくつかの方法があります。
- 複数のページで繰り返す：複数のページからデータを収集するようスクレイパーに指示すると、リンクをたどったりページネーションを利用したりしながら、各ページで手順1～5を繰り返します。スクレイパーによっては（すべてではありません！）、動的コンテンツやJavaScriptで描画されたページにも対応できます。
- 後処理（任意）：すべて完了した後、抽出した情報から有益な知見を得るために、フィルタリングや整理、重複の削除が必要になる場合があります。
ウェブスクレイピングの活用例
ECサイトの価格モニタリングと競合分析
EC事業を営んでいるなら、このような場面でウェブスクレイピングが役立ちます。
そのとおりです。
このツールを使えば、継続的に価格をモニタリングし、競合他社が提供する商品の在庫状況やプロモーションを追跡できます。また、ウェブスクレイピングで抽出したデータを活用して、トレンドを追ったり、新たな市場機会を見つけたりすることもできます。
見込み客の獲得と営業インテリジェンス
見込み客のリストを作成したいけれど、その作業にかかる時間を考えるとため息が出てしまいますか？ウェブスクレイピングを使えば、すばやく作業を任せられます。
このツールをプログラムして、多数のウェブサイトをスキャンし、連絡先情報や会社の詳細など、顧客リストに必要なデータをすべて抽出するだけです。つまり、ウェブスクレイピングを使えば、大量のデータを取得して分析し、営業目標をより明確に定め、ぜひ獲得したい見込み客を見つけることができます。
不動産物件情報と市場調査
不動産も、ウェブスクレイピングの利点を活用できる分野です。このツールを使えば、不動産関連の多数のウェブサイトを調査して、物件のリストを作成できます。
このデータは、市場のトレンドを追跡（購入者の好みを調査）したり、割安な物件を見極めたりするために利用できます。こうしたデータの分析は、この業界における投資や開発の意思決定にも大きく役立ちます。
ソーシャルメディアのセンチメント分析
特定のブランドや商品に対する消費者の感情を理解したい場合や、ソーシャルネットワーク上で特定の業界にどのようなトレンドがあるのかを知りたい場合、最適な方法はウェブスクレイピングです。
そのためには、スクレイパーを稼働させて投稿、コメント、レビューを収集します。ソーシャルネットワークから抽出したデータは、NLPやAIと組み合わせて、マーケティング戦略の策定やブランドの評判の確認に活用できます。
学術・科学研究
ウェブスクレイピングから最も大きな恩恵を受ける分野は、間違いなく経済学、社会学、コンピューターサイエンスです。
これらの分野の研究者は、このツールで取得したデータを研究や文献レビューに利用できます。また、大規模なデータセットを作成し、統計モデルや機械学習に特化したプロジェクトに活用することもできます。
Webスクレイピングの主要なツールとライブラリ
Python
Webスクレイピングのプロジェクトに取り組むなら、Pythonを選んで間違いありません！
- BeautifulSoup: HTMLやXML文書の解析を担うライブラリで、さまざまなパーサーにも対応しています。
- Scrapy: 強力で高速なWebスクレイピングフレームワークです。データ抽出向けの高水準APIを備えています。
- Selenium: ソースコード内に相当量のJavaScriptを含むWebサイトを扱えるツールです。動的コンテンツのスクレイピングにも使用できます。
- Requests: このライブラリを使えば、シンプルで洗練されたインターフェースを通じてHTTPリクエストを送信できます。
- Urllib: URLを開いて読み込みます。Requestsと同様にインターフェースを備えていますが、より低水準なので、基本的なWebスクレイピング作業にのみ使用できます。
JavaScript
JavaScriptはWebスクレイピングの有力な候補で、特にPlaywrightとの組み合わせに適しています。
- Puppeteer: 高水準APIを備えたこのNode.jsライブラリを使うと、ChromeまたはChromiumブラウザーのヘッドレス版を操作してWebスクレイピングを行えます。
- Cheerio: jQueryと同様に、このライブラリを使うとHTMLを解析・操作できます。そのための構文も、すぐに慣れることができます。
- Axios: 人気の高いこのライブラリは、HTTPリクエストを実行するためのシンプルなAPIを提供します。Node.jsに組み込まれているHTTPモジュールの代わりとしても使用できます。
- Playwright: Puppeteerと同様のNode.jsライブラリですが、より新しく優れています。Microsoftが開発したもので、Windows 11やEdge Browserとは違って、ひどい代物ではありません！クロスブラウザー対応や自動待機などの機能を備えています。
Ruby
人生でRubyのコードを一行たりとも書いたことはありませんが、この記事を書くために調べていると、スクレイピングにはPythonよりRubyのほうが優れているとRedditで断言するユーザーを何人か見かけました。理由は聞かないでください。
- Mechanize: データの抽出に加え、このRubyライブラリはフォームへの入力やリンクのクリックを行うようにプログラムできます。JavaScriptを使ったページの操作や認証にも使用できます。
- Nokogiri: HTMLやXMLのソースコードを処理できるライブラリです。XPathとCSSセレクターに対応しています。
- HTTParty: 直感的なインターフェースを備えており、サーバーへのHTTPリクエストを簡単に送信できるため、Webスクレイピングプロジェクトの基盤として使用できます。
- Kimurai: MechanizeとNokogiriを基盤としています。より優れた構造を備え、複数ページのクロール、Cookieの管理、JavaScriptの処理などのタスクをこなします。
- Wombat: Webスクレイピング専用に設計されたRubyのgemです。スクレイピングルールを簡単に定義できるDSL（ドメイン固有言語）を提供します。
PHP
記事を網羅的にするために挙げているだけですが、スクレイピングにPHPは使わないでください。
- Goutte: SymfonyのBrowserKitおよびDomCrawlerコンポーネントを基に設計されています。このライブラリには、Webサイトの閲覧、リンクのクリック、データの収集に使えるAPIがあります。
- Simple HTML DOM Parser: このライブラリを使うと、HTMLやXML文書を解析できます。jQueryのような構文を備えているため、DOMの操作にも使用できます。
- Guzzle: 高水準APIを使ってHTTPリクエストを送信し、返されるさまざまなレスポンスを処理できます。
Java
Javaで利用できるWebスクレイピング用ライブラリには、どのようなものがあるのでしょうか。見てみましょう。
- JSoup: シンプルなAPIで作業を支援するこのライブラリを使えば、Webページの要素の分析や抽出も難しくありません。
- Selenium: ソースコード内に大量のJavaScriptを含むWebサイトを操作できるため、関心のある形式のデータをすべて抽出できます。
- Apache HttpClient: このライブラリが提供する低水準APIを使って、HTTPリクエストを送信できます。
- HtmlUnit: このライブラリは、グラフィカルインターフェースのないWebブラウザー（いわゆるヘッドレスブラウザー）をシミュレートし、プログラムからWebサイトを操作できます。特にJavaScriptを多用するサイトに便利で、ボタンのクリックやフォームへの入力など、ユーザーの操作を模倣できます。
Webスクレイピングについてのまとめ
もうお分かりでしょう。Webスクレイピングは、使い方次第で非常に強力です！
Webスクレイピングとは何か、そして基本的な仕組みを理解したところで、次はワークフローに取り入れる方法を学びましょう。企業が活用して得られるメリットは数多くあります。
Python、JavaScript、Rubyなどのプログラミング言語は、Webスクレイピングの揺るぎない王者です。PHPでもできますが……なぜでしょう？いったい、なぜ！？
本当に、WebスクレイピングにPHPを使わないでください。PHPはWordPressやMagentoに任せておきましょう。