Shikata Ga Nai

Private? There is no such things.

第19回:データの自動収集:Webスクレイピング入門

Hello there, ('ω')ノ

「ホームページにある情報を手作業でコピーするのが面倒…」 「特定のサイトから最新情報を毎日取りたい」 そんなときに力を発揮するのが、Webスクレイピング(Web scraping)という技術です。

これは、インターネット上のページからデータを自動的に抽出する方法で、 手作業を減らし、業務の効率を大幅にアップさせることができます。


✅ Webスクレイピングとは?

Webスクレイピングとは:

「Webページから欲しい情報だけを自動で集める技術」

のことです。 人間が目で見てコピー&ペーストする代わりに、プログラムがページの中身を読み取って、データだけ取り出すというイメージです。


🍽️ 料理に例えると?

  • Webページ:料理が並んだビュッフェ
  • スクレイピング:好きな料理だけをお皿に盛る作業
  • 結果:欲しい情報だけが並んだ、自分専用のデータセット

🔍 たとえばこんな情報が取れます

取りたい情報
ニュースの見出し 今日のトップニュース一覧を自動取得
天気予報 毎朝8時に今日の気温を取得しメールで通知
商品の価格 ECサイトの商品価格を毎日チェックし、変動を記録
イベント情報 指定エリアのイベントカレンダーを収集して共有

▶「人が毎日見る作業」を自動化できるのが最大の魅力!


🧰 初心者向けのおすすめツール・方法

方法①:ノーコード系のスクレイピングツール

ツール名 特徴
Octoparse(オクトパース) クリック操作で簡単に設定可能。無料プランあり。
Web Scraper(Chrome拡張) ブラウザで動く。シンプルで導入しやすい。
ParseHub 無料版でも多機能。画像やリンクも抽出可。

👉「プログラム不要」で使えるため、非エンジニアにもおすすめです。


方法②:Pythonでスクレイピング(初級)

Pythonには、Webスクレイピング専用のライブラリがたくさんあります。

ライブラリ 用途
requests WebページのHTMLを取得
BeautifulSoup HTMLの中から欲しい情報を抽出
pandas 抽出したデータを表形式に整理・保存

Pythonでの簡単な例(Yahoo天気から地域名を取得):

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://weather.yahoo.co.jp/"
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

title = soup.title.string
print("ページのタイトルは:", title)

▶ 実際のデータ収集にも数行のコードで対応できます!


⚠️ スクレイピングの注意点(とても重要!)

Webスクレイピングにはマナーとルールがあります。以下は必ず確認しましょう:

項目 説明
利用規約の確認 多くのサイトが「スクレイピングは禁止」と記載しています。必ず確認しましょう。
アクセス頻度の制御 一度に大量アクセスするとサーバーに負荷をかけて迷惑になります。
APIの有無を確認 公開APIがある場合は、スクレイピングではなくAPIの利用が原則です。
著作権の配慮 取得した情報を商用利用・再配布する場合は要注意です。

自社内の分析目的であっても、相手側のルールを尊重することが必須です。


✅ スクレイピング vs API:どう使い分ける?

比較項目 スクレイピング API
データ取得方法 Webページを読み取る 提供されたURLでデータ取得
精度 ページ変更に弱い 安定して取得できる
手軽さ すぐ試せる APIキー取得が必要なことも
おすすめ APIがないページ APIがあるなら優先的に使う

💡 実務での活用アイデア

部門 活用例
営業 競合他社サイトの価格・キャンペーン情報を定期取得
人事 求人サイトから採用動向を定期チェック
経営企画 ニュースサイトから業界トレンドを収集
EC運営 ライバル商品のレビュー数や評価を自動で取得・分析

✨ まとめ:スクレイピングは“業務の自動化の第一歩”

ポイント 内容
Webスクレイピングとは Webページから情報を自動取得する技術
誰でも始めやすい ノーコードツールやPythonで導入可能
ルールを守ることが大前提 サイトの規約・マナーは必ず守る
効率化できる業務がたくさん 手動作業を自動化し、分析に集中できる環境をつくる

Best regards, (^^ゞ