AIウェブスクレイピングを簡単に：トップ8ツールの比較

僕はプログラミングを始めてからずっとウェブスクレイピングを続けてきた。

つまり、私はたくさんのスクレイピング・ツールやAPI、ライブラリを試してきた。AIを搭載したウェブスクレイピングアプリを自作したこともある。

そして私だけではない。市場規模は今後5年間で倍増し、10億ドルから20億USDなると予想されている。その成長はすべて、ウェブスクレイピングの癖に取り組むことでもたらされる。

ウェブ上のデータは、百万通りもの方法でエンコードされている。それを効率よく選別するには、データを一貫性のあるフォーマットに正規化する必要がある。 

AIウェブスクレイピングは、AIエージェントを使用する。これは、大規模言語モデル（LLMs）の解釈力を使用して不規則性を克服しながら、反復的なワークフローを自動化するために構築されたプログラムである。これらのプログラムは、コンテンツを解釈し、構造化されたデータに変換することで、日常的なスクレイピング機能を強化することができます。

Webサイトのあらゆる癖や障害は、ノウハウとちょっとした工夫で克服することができる。Botpress リード・グロース・エンジニア、Patrick Hamelin言うように、"AIウェブスクレイピングは解決可能な問題である。

そしてそれこそが、優れたウェブスクレーパーの証なのだ。それは、できるだけ多くのデータ・エンコーディング、例外、エッジケースに対するソリューションを実装したツールである。

この記事では、AIによるウェブスクレイピングの具体的な内容、それが解決しようとする問題、そしてこの仕事に最適なツールを紹介する。

AIウェブスクレイピングとは何か？

AIウェブスクレイピングとは、機械学習技術を利用して、ほとんど、あるいはまったく人の手を介さずにウェブページからデータを抽出することである。このプロセスは、製品研究やリードジェネレーションのための情報収集に使用されることが多いが、科学研究のためのデータ収集にも使用できる。

インターネット上のコンテンツは多様な形式で提供されている。これを克服するため、AIは自然言語処理（NLP）を活用し、情報を構造化されたデータ、つまり人間にもコンピューターにも読み取り可能なデータに解析する。

AIスクレイパーが取り組むべき中核的課題とは？

あなたが選ぶAIウェブスクレーパーは、3つのことをうまく行う必要があります：ダイナミックコンテンツをレンダリングし、ボット対策防御を回避し、データとユーザーポリシーに準拠する。

誰でも数行のコードでページの内容をつかむことができる。しかし、このDIYスクレーパーは素朴だ。なぜか？

• ページのコンテンツが静的であることを前提としている
• キャプチャのような障害を克服するように設定されていない
• 単一のプロキシを使用する（または使用しない）。
• 利用規約やデータ・コンプライアンス規制に従うロジックはない。

専門のウェブスクレイピング・ツールが存在する（そしてお金を取る）のは、こうした問題に対処するための対策が施されているからだ。

動的コンテンツのレンダリング

インターネットが画像付きのTimes New Romanだった頃を覚えているだろうか？

それは非常にスクラップしやすいもので、目に見えるコンテンツは基本的なコードとほぼ一致していた。ページが一度読み込まれれば、それで終わりだ。

しかし、ウェブはより複雑になっている。JavaScriptの普及により、インターネットにはリアクティブな要素やライブのコンテンツ更新があふれている。

例えば、ソーシャルメディアのフィードはリアルタイムでコンテンツを更新する。つまり、ウェブスクレイピングの観点からは、素朴なソリューションでは空のページしか表示されないということだ。

効果的なウェブスクレイピング・テクノロジーは、タイムアウト、ゴースト・クリック、ヘッドレス・セッションなどのストラテジーを実装し、ダイナミックなコンテンツをレンダリングする。

そのため、ツールは必要なコンテンツをレンダリングすることに集中すべきである。

APIはほとんどのeコマース・プラットフォームでうまく機能するが、ソーシャルメディアの場合はプラットフォーム固有の専用ツールが必要になる。

ボット対策を回避する

あなたはロボットですか？本当か？証明しろ

スクレイピングはAIの改良によってかなり改善され、人間とAIが解けるパズルの差はどんどん縮まっている。

キャプチャはウェブスクレイピングの障害物の一例に過ぎない。スクレイパーはレート制限、ブロックされたIPアドレス、ゲートされたコンテンツに遭遇する可能性がある。

スクレイピング・ツールは、これを回避するためにあらゆる種類のテクニックを採用している：

• アンチスクレイピング・フィルタのために、本物のブラウザのように見えるヘッドレス・ブラウザを使用する。
• IP/プロキシをローテーションする - 一定のIPアドレスを経由するリクエストを制限するために、リクエストが行われるプロキシを一貫して変更します。
• スクロール、待機、クリックなどのランダムな動きは、人間の行動を模倣している。
• サイトへのリクエストにまたがって使用される、人間が解決したトークンの保存

このようなソリューションにはそれぞれコストと複雑さが伴うため、必要なものはすべて実装し、不要なものは実装しないツールを選ぶのが得策だ。

例えば、ソーシャルメディアのページは、キャプチャーや行動分析によってかなり厳しく取り締まるだろうが、公開アーカイブのような情報重視のページは、もっと甘くなる可能性が高い。

コンプライアンス

スクレイパーは、地域のデータ規制を遵守し、サイトの利用規約を尊重すべきである。 

ウェブスクレイピングだけで合法性を語るのは難しい。ウェブスクレイピングは合法だ。しかし、それ以上に複雑だ。

スクレイパーは、ウェブサイトがスクレイピングを妨害するために設定した戦略的な障害物を回避するためのツールを持っているが、評判の良いスクレイパーであれば、サイトのクローラー指示（つまりrobots.txt）-そのサイトにおけるウェブスクレイパーのルールと制限を正式に定めた文書-を尊重する。

ウェブデータにアクセスすることは、合法性の争いの半分である。合法性とは、データにどのようにアクセスするかだけでなく、それを使って何をするかということである。

例えば、FireCrawlはSOC2に準拠している。つまり、同社のネットワークを通過するスクレイピングされた個人データは保護されている。しかし、それをどのように保存し、どうするのか？それは全く別の問題を引き起こす。

この記事では、確かなコンプライアンス実績を持つツールだけをリストアップしている。とはいえ、スクレイピングを行うウェブサイトの利用規約、データ保護規制、そして使用するツールのコンプライアンスに関する主張を調べることを強くお勧めする。

独自のツールを構築する場合も、ルールを守りましょう。EUのデータを扱う場合は、ボットをGDPRに準拠させるためのガイドに従ってください。

AIウェブスクレーパー・トップ8比較

最適なAIウェブスクレイピングツールは、あなたのニーズとスキルによって異なります。 

製品比較のためのリアルタイム更新や、AIトレーニングのための静的データなど、小さなパケットが必要ですか？フローをカスタマイズしたいですか、それとも事前に構築されたもので十分ですか？

予算、ユースケース、コーディング経験によって、様々なタイプのスクレイパーが輝きを放つ：

• ドメイン固有のスクレーパーは、特定のユースケース（例えば、動的な製品ページを読み込むためのeコマーススクレーパー）に最適化されている。
• スイス軍のAPIは、最も一般的なケースの80%に対応できるが、最後の20%についてはカスタマイズの余地がほとんどない。
• ビルディングブロックスクレーパーは、ボット対策やレンダリングの課題をほとんど克服できるほど柔軟だが、コーディングが必要だ（悪用されるとコンプライアンス上のリスクが生じる）。
• エンタープライズ・スケールのスクレイパーは、ビジネス・スケールのコストで、すべての主要なデータ規制へのコンプライアンスを重視する。

どのカテゴリのスクレイパーを選んでも、ダイナミックコンテンツのレンダリング、ボット対策の回避、コンプライアンス遵守という3つのコアな課題に直面することになる。この3つを完璧に解決するツールはないので、トレードオフを考慮する必要がある。

この8つのベストツールのリストは、あなたが決めるのに役立つはずだ。

1.Botpress

最適： カスタムオートメーションや、ウェブスクレイピングされたデータに対する自律的な機能を簡単にセットアップしたいコーダーやそうでない人。

Botpress 、ビジュアルなドラッグ＆ドロップビルダー、あらゆる一般的なコミュニケーションチャネルへの容易な展開、190以上の事前構築済み統合機能を備えたAIエージェント構築プラットフォームです。

これらの統合の中にはブラウザがあり、ウェブページを検索、スクレイピング、クロールするアクションを提供する。このブラウザは、Bing SearchとFireCrawlによって支えられており、その堅牢性とコンプライアンスの恩恵を受けている。

ナレッジベースはまた、一つのURLからウェブページを自動的にクロールし、データを保存し、RAGのためにインデックスを作成する。

実際の使用例を見てみよう：Botpress新しいボットを作成すると、プラットフォームはユーザーをオンボーディングフローに導きます：ウェブアドレスを与えると、ページが自動的にクロールされ、そのサイトからページがスクレイピングされます。そして、スクレイピングされたデータに関する質問に答えるカスタムチャットボットに誘導されます。

複雑なチャットボットの自動化や自律的なツール呼び出しに入れば、カスタマイズは無限に広がる。

Botpress 価格

Botpress 、月々5ドルのAI消費で無料階層を提供している。これは、AIモデルが会話や「考える」際に消費・排出するトークンに対するものだ。

また、Botpress 従量課金オプションもあります。これにより、ユーザーは、メッセージ、イベント、テーブル行、またはワークスペースのエージェントとコラボレーターのシート数を段階的に拡張することができます。

2.ファイヤークロール

最適： 洗練されたスクレイピングとカスタムコードを統合したい開発者。

技術的な面を重視するのであれば、ソースに直接アクセスすることを好むかもしれない。FireCrawlは、LLMsためにデータを調整するために作られたスクレイピングAPIです。

宣伝されている製品は、技術的にはAIによるウェブスクレイピングではない。しかし、LLMs インターフェイスがとても簡単で、AIによるデータ抽出のためのチュートリアルが大量に含まれている。

スクレイピング、クローリング、ウェブ検索などの機能がある。コードはオープンソースで、セルフホストするオプションもある。

セルフホスティングの利点は、LLM 抽出を含むベータ版機能にアクセスできることで、これは正真正銘のAIウェブスクレイピングツールとなる。

スクレイピング戦略に関しては、スクレイピング機能は、ボット対策を回避するために、回転プロキシ、JavaScriptレンダリング、フィンガープリンティングを実装している。

LLM 実装をコントロールし、スクレイピングを処理するための堅牢でブロックに強いAPIを求める開発者にとって、これは堅実な選択だ。

FireCrawlの価格

Firecrawlは500クレジットの無料ティアを提供している。クレジットはAPIリクエストに使用され、1クレジットはスクレイピングされたデータの約1ページに相当する。 

3.ブラウズAI

こんな人に最適 ウェブサイトからライブ・データ・パイプラインを構築したい非プログラマー。

BrowseAIは、どんなウェブサイトでも簡単にライブの構造化データフィードに変えることができる。BrowseAIは、ビジュアルビルダーと平易なプロンプトを提供し、フローを設定します。数回クリックするだけで、データを抽出し、変更を監視し、結果をライブAPIとして公開することもできます。

彼らのサイトには、不動産リスト、求人サイト、eコマースなど、生きた情報を追跡するユースケースがリストアップされている。このプラットフォームはノーコードなので、セットアップはZapierワークフローを構築するような感覚だ。

同社のプラットフォームは、ログイン制限や地理的制限のあるデータに対しても堅牢で、バッチ処理を使って大規模なスクレイピングが可能だ。

APIが利用できないサイトからライブデータを取得する必要がある非コーダーにとって、このBrowseAIは素晴らしいプラットフォームだ。カスタマイズ可能なワークフローもプラスだ。

BrowseAI価格

BrowseAIの料金体系はクレジットに基づいている：1クレジットで10行のデータを抽出できます。すべての料金プランには、無制限のロボットとフィルプラットフォームアクセスが含まれています。

つまり、すべての操作とワークフローをすべてのユーザーが利用できます。これには、スクリーンショット、ウェブサイトのモニター、統合などが含まれます。

4.スクレイピングビー

こんな人に最適 インフラを扱うことなく、すぐに使えるスクレイピング／検索結果を求める開発者。

ScrapingBeeは、IPブロッキングを克服するために設計されたAPIファーストのソリューションです。 

リクエストはScrapingBeeエンドポイントに送られ、プロキシ、CAPTCHA、JavaScriptレンダリングを処理する。LLMスクレイパーは、ページのコンテンツから構造化されたデータを返します。

ボット対策を回避する上に、平易な言葉でデータ抽出プロンプトを書くオプションがある。これは、他のAPIソリューションよりも初心者に優しいと感じさせる。

特筆すべきはグーグル検索APIで、検索結果を取得し、信頼できる形式に解析することができる。多くの人がそうであるように、BingよりもGoogle検索を好むのであれば、これは大きなプラスだ。

欠点：安くはない。無料のティアはなく、大量のデータを扱う場合はすぐにコストがかさむ。(Google APIにはコストがかかる）。

ユーザーフレンドリーではあるが、その代償として、独自のカスタムスクレイピングロジックを適用するための柔軟性が低くなる。

それでも、ボット対策と戦うことなく、信頼性の高いスクレイピングをコードベースに直接取り込みたい開発者にとっては、ScrapingBeeは最もプラグアンドプレイな選択肢のひとつだ。

ScrapingBeeの価格

すべてのScraping Beeの価格は、ツールのJavaScriptレンダリング、ジオターゲティング、スクリーンショット抽出、およびGoogle検索APIへのフルアクセスを含みます。

残念なことに、彼らは無料層を提供していない。その代わり、ユーザーは1,000クレジットでScrapingBeeを試すことができる。クレジット数はAPIコールのパラメータによって異なり、デフォルトのリクエストは5クレジットである。

5.ScrapeGraph

こんな人に最適カスタマイズ可能なスクレイピング・ロジックとモジュラー・フローを求めるプログラマー。

これは本当の技術者向けだ。

ScrapeGraphはオープンソースのPythonベースのスクレイピングフレームワークで、抽出ロジックにLLMs 使用している。 

ScrapeGraphはグラフアーキテクチャを中心に構築されており、スクレイピングのレゴのようなものだと思ってください。グラフの各ノードがワークフローの一部を処理するため、データのニーズに合わせてカスタマイズ可能なフローを簡単にまとめることができます。

かなり実践的だ。OllamaやLangChainなど、LLM ランタイムとは別に配線する必要があるが、その代わりに得られる柔軟性は非常に大きい。 

一般的なユースケースのテンプレートが含まれており、複数の出力形式をサポートし、オープンソースであるため、使用するLLM トークンに対してのみ支払いが発生する。オープンソースであるため、使用したLLMトークンに対してのみ支払いが発生する。そのため、少々の小細工を気にしない人にとっては、より費用対効果の高い選択肢のひとつとなる。

ScrapeGraphは、回転プロキシやステルス・ブラウジングのようなボット対策にはあまり重点を置いておらず、ユースケースに合わせてカスタムスクレイピングフローを構築する開発者をターゲットにしている。

全体として、完全なコントロールを好み、モジュラーシステムを望む開発者にとって、ScrapeGraphは強力なツールキットである。

ScrapeGraphの価格

ScrapeGraphはカスタマイズが可能なため、全ての機能が異なるクレジットコストで利用できる。例えば、マークダウン変換には1ページにつき2クレジットかかりますが、内蔵のエージェントスクレイパーには1リクエストにつき15クレジットかかります。

もちろん、セルフホスティングは無料だが、スクレイピングのクラウド管理を希望する人には、便利な料金体系がいくつか用意されている。

6.オクトパース

最適 RPAスタイルのワークフローを求める非コーダー（リードジェン、ソーシャルメディア、eコマース）

Octoparseは、スクレイパーというよりも、完全なロボティック・プロセス・オートメーション（インテリジェント・プロセス・オートメーションの一種）ツールとして位置づけられている。ボンネットの下ではPythonスクリプトを生成するが、表面的には、ユーザーは自動的にデータを構造化するウィザードやAIフローと対話する。 

このプラットフォームには、リードジェネレーション、eコマース商品のスクレイピング、ソーシャルメディア・インタラクションの管理など、特定のユースケースに合わせた既製のアプリ一式が付属している。

構造化にAIを使用しているため、多くの設定をすることなく、乱雑なウェブページをきちんとしたデータセットに変えることに特に長けている。従来のスクレイパーと、より広範な自動化プラットフォームの中間的な存在として考えることができる。

トレードオフは注目に値する。Octoparseは "大きな "サイト（主要なeコマース・プラットフォーム、ソーシャル・ネットワークなど）では最もよく機能するが、ニッチなターゲットや複雑なターゲットでは苦戦することがある。 

また、軽いツールよりもリソースを消費し、純粋にポイント・アンド・クリックで操作する代替ツールよりも学習曲線が急である。

無料版では、テンプレート、AIフロー・ビルダー、スクレイピング・ウィザードを利用することができ、規模を拡大する価値があるかどうかを判断する前に自動化の側面を試すには十分だ。

オクトパース価格

主にプロセス自動化ツールであるOctoparseは、タスク実行に基づく価格設定を提供している。

この場合、同じ構造を持つ複数のサイトのスクレイピングは1タスクとしてカウントされるだけなので、Octoparseは繰り返し構造の複雑なタスクに便利なオプションとなる。

7.ブライトデータ

こんな企業に最適ML/分析用の大規模データパイプラインを必要とする企業。

BrightDataは、本格的なスケールを必要とするビジネス向けに設計されたウェブデータ・インフラストラクチャ・ツールのスイートである。API、スクレイパー、パイプラインが含まれ、データウェアハウスやAIトレーニングワークフローに直接フィードすることができる。

機械学習モデル、高度な分析、大規模なモニタリングなど、大規模なデータセットを扱う場合、BrightDataは輝きを放ちます。

同社はコンプライアンスとガバナンスを重視している。同社のIPとインフラは、GDPR、SOC 2 & 3、ISO 27001など、主要なデータ保護基準に準拠している。機密データや規制対象データを扱う企業にとって、このレイヤーの保証は大きな違いを生む。

BrightData が提供する製品は多岐にわたる。Unlocker APIは、ブロックされた公開サイトをバイパスするのに役立ち、SERP APIは、エンジン間で構造化された検索結果を提供し、データフィードパイプラインは、スクレイピングインフラストラクチャを自分で管理することなく、ウェブデータのストリームを流し続けます。

BrightDataは、主にビジネスやエンタープライズのお客様を対象としています。小規模なプロジェクトを運営している場合は、複雑さとコストの両方で過剰な可能性があります。

しかし、それを統合する技術的な才能があり、信頼性の高い大量のデータを大規模に必要とするチームにとって、BrightDataは最も堅牢なソリューションの一つです。

BrightDataの価格

BrightDataは、APIごとに個別のサブスクリプションを提供しています。これにはWeb Scraper、Crawl、SERP、Browser APIが含まれます。 

価格階層は、月額費用と抽出されたレコード1000件あたりの費用を請求する。以下はウェブスクレイパーAPIの価格だが、他のサービスも同様のコストで提供されている。

8.ウェブスクレーパー（webscraper.io）

最適 非コーダーで、eコマースページから直接ブラウザで素早く抽出する必要がある場合。

ウェブスクレーパーは、ブラウザから直接データを取得する最も簡単な方法の一つです。 

ポイント・アンド・クリックのインターフェースを持つクローム・プラグインとして提供されるので、ページ上の要素を視覚的に選択し、構造化データとしてエクスポートすることができる。バッチジョブの場合、ユーザーがスクレイピングパラメータを定義できるビジュアルインターフェイスがある。

このツールには、ページネーションやjQueryセレクタのような、一般的なウェブサイトの機能に対処するための定義済みモジュールが付属しています。これらは、eコマースページに現れがちなパターンを処理するのに便利です。

とはいえ、機能は基本的なもので、標準的なEコマース・ウェブサイトの型から抜け出すようなものではない。一部のユーザーからは、カスタマイズ性の欠如がEコマースサイトの障害になっているという不満の声も上がっている。

技術に精通し、特定のニーズがある場合は、これをスキップしたいかもしれない。

ウェブスクレーパーの価格

ウェブスクレイパーは、基本的な機能とローカルでの使用を備えた無料のブラウザ拡張機能を提供している。高度な機能とクラウドベースの使用については、一連の価格階層を提供している。

ウェブスクレーパーはURLクレジットを提供し、各クレジットは1ページに相当する。

AIエージェントによるウェブスクレイピングの自動化

コード統合やボット対策なしでウェブデータをスクレイピング。

Botpress 、ビジュアルなドラッグ＆ドロップビルダー、すべての主要なチャネルへの展開、APIコールを処理するためのブラウザの統合を持っています。

Autonomous Nodeは、数分以内にスクレイピングを開始することができるシンプルなインターフェイスで会話とツール呼び出しロジックをカプセル化します。従量制のプランと高いカスタマイズ性により、必要なだけ複雑な、あるいはシンプルなオートメーションを構築することができます。

今日から始めよう。無料です。