ウェブスクレイピングとは、既存のアプローチを解説

ウェブスクレイピング

生成AIの発展を支える重要な技術の1つが、ウェブスクレイピングだ。ChatGPTやLlama、Geminiといった大規模言語モデルの学習には、膨大なデータが必要となり、そのデータ収集において中心的な役割を果たしているのが、この技術なのだ。 ウェブスクレイピングとは、端的に言えば、ウェブサイトから公開データを自動的に収集するプロセスを指す。人手による手動収集ではなく、スクレイピングツールを使用することで、わずか数分で大量の情報を取得できる。 具体的な活用例を見てみたい。Eコマース企業は価格比較や競合分析のために、公開されている価格データや顧客レビュー、製品説明などを収集。またサイバーセキュリティ企業は、ウェブ全体の脅威を監視するためにスクレイピング技術を活用している。さらにはブランドモニタリングの文脈では、企業に関する言及やセンチメントを追跡する用途でも利用されている。 スクレイピングのプロセスは、大きく5つのステップで構成される。まず対象となるウェブサイトを特定し、次に対象ページのURLを特定する。その後、HTMLを取得するためのリクエストを行い、HTMLから必要な情報を抽出。最後に、収集したデータをCSVやJSONフォーマット、あるいはデータベースに保存する流れとなる。 主要なアプローチは、大きく3つ挙げられる。1つ目は、コーディングを必要としないノーコードやローコードのソリューション。ブラウザの開発者ツールやブラウザ拡張機能、RSSフィード、ウェブスクレイピングサービスなどが、この分類に含まれる。2つ目は、サードパーティのスクレイパーAPI。実装が迅速で、広範なドキュメントが用意されている。3つ目は、より高度なスクレイピング技術。APIやScrapy、ヘッドレスブラウザ、ウェブクローリングフレームワークなどが該当する。 これらは既存のウェブスクレイピングアプローチとなるが、これらのアプローチには一連の課題が存在する。主要な課題としては、対象ウェブサイトによるブロック、スケーラビリティの問題などが挙げられる。また、ウェブサイトのデザインや機能、レイアウト変更に伴う対応にも多くの時間とコストがかかっているのが現状だ。