市場調査や競合調査など、Web上のデータ収集が必要な場面が多くあります。

Web上のデータを素早く、自動的に収集する手段として、「スクレイピング」があります。スクレイピングはツールで簡易的にできるものもありますが、法的な観点から安易に実行するのはリスクです。

とはいえ、プログラミングを設計する場合は専門的な知識が必要となるため、多くの企業はスクレイピング専門の会社にスクレイピング代行を依頼します。しかし、納品までに時間がかかったり、対象サイト数が多くなるほどその費用も大きくなりがちです。

こういった悩みを解決するために開発したのが「スクレイピングAI」です。

本記事では、スクレイピングAIの概要から、どのような人に最適なサービスなのか、などをご紹介します。

従来のスクレイピングの悩み

サイトごとの個別開発で費用が高くなりやすい

従来のスクレイピングサービスは、サイトの仕様や取得ページ数、開発工数などによって価格が変動します。収集したい対象のサイトが増えれば増えるほど、その費用も大きくなるので、「やりたいことは明確なのに、費用が合わない」といったケースもみられます。

収集開始までに時間がかかる

対象サイトがそもそもスクレイピング可能かどうかの調査や要件定義に時間がかかってしまうことがしばしばあります。「今すぐデータがほしい」といった要望に応えることが従来のスクレイピングサービスでは難しくなっています。

サイトのUI変更で収集が止まる

従来のスクレイピングはWebサイトの仕様を定義してからプログラムを設定します。

しかし、Webサイトの構造はボタンの位置やバナーのデザイン、HTML構造など細かい変更が加えられることも頻繁にあります。

その場合、プログラミング修正が必要となり、追加費用や工数が発生してしまい思うようにデータを取得できないこともあります。

スクレイピングAIとは？

PigDataのスクレイピングAIは、AIがサイト構造を自動で理解し、ユーザーが欲しい情報の意図をくみ取って収集することが可能です。従来のようにサイトごとに個別開発を行う必要性を抑えられるため、開発費用を抑えることができ、素早くデータ収集を実行できるのが特徴です。

また、Webサイトの構造が変わっても、自動で対応してくれるため、データ収集を止めることなく、継続的に利用することができます。

スクレイピングAIが向いているケース

多数のWebサイトからデータ収集したい

スクレイピング対象とするWebサイトの数が増えると、その分調査にも時間がかかり、工数の分だけ費用がかかります。また、その中でスクレイピング不可のサイトがある場合は代替えサイトを探す必要なケースもあるでしょう。

しかし、スクレイピングAIはWebサイト数が多くても、AIによって一度で調査可能なため、スクレイピングの可否も即座に判断が可能です。

頻繁に構造が変わるWebサイトからのデータ収集

BtoC向けのECサイトや求人サイトなどはキャンペーン等も多く、Webサイトの構造が変わりやすい傾向があります。そのようなWebサイトからスクレイピングを行う場合、Webサイトの構造が変わるたびにスクレイピングの設定をしなおす必要があります。

スクレイピングAIは自動でWebサイト構造の変化にも対応するため、このようなWebサイトを対象とした長期的な市場調査や競合調査などをする場合に向いています。

スクレイピングAIの活用例

市場調査：大量サイトの情報を「新規事業の判断材料」に変える

新規事業や新サービスの企画では、市場規模、競合サービス、料金体系、導入事例、ニュース、法規制の動きなど、さまざまな情報を継続的に追う必要があります。

従来のスクレイピングサービスでは、これらの情報を集めるところまではできても、サイトごとに項目名や表現が異なるため、結局は担当者がExcel上で整理し直したり、重要そうな情報を目視で確認したりする手間が残りがちでした。

スクレイピングAIを活用すれば、たとえば「サービス名」「価格」「対象業界」「導入企業」「更新日」「注目ポイント」といった欲しい項目を指定し、複数サイトから横断的に情報を収集できます。さらに、収集したデータを自社システムやダッシュボードに連携すれば、担当者は情報収集ではなく、どの市場に参入すべきか、どのテーマに投資すべきかという判断に時間を使えるようになります。市場の移り変わりが早い近年において、この判断を誤ると企業の大きな損失につながります。手早く情報を収集し、分析や判断に時間を使うことで、市場に遅れることなく堅実な新規事業をすすめることができるでしょう。

競合調査：価格・キャンペーン・訴求の変化を自動で把握する

競合調査では、競合サイトの価格、キャンペーン、商品ラインナップ、導入事例、LPの訴求内容などを定期的に確認する必要があります。
しかし、担当者が毎週サイトを巡回して確認する方法では、更新の見落としや確認漏れが起こりやすく、調査結果を社内共有するまでにも時間がかかります。

スクレイピングAIを使えば、競合サイトから「価格」「割引内容」「キャンペーン期間」「訴求コピー」「対象プラン」などを定期的に取得し、前回データとの差分を確認しやすい形で整理できます。さらに、重要な変更があった場合にSlackやTeamsへ通知する運用にすれば、営業・マーケティング・商品企画の各部門がタイムリーに競合変化を把握できます。

PigDataのスクレイピングAIは、データ収集後のシステム連携や可視化に加え、SlackやMicrosoft Teamsなど、すでに業務で使用しているツールとの連携も可能です。

営業リスト作成：ただの企業一覧ではなく「アプローチ優先度」まで整理する

営業活動では、見込み顧客となる企業情報を集めるだけでなく、どの企業から優先的にアプローチすべきかを判断することが重要です。

従来のスクレイピングでは、企業名、所在地、電話番号、URLなどの基本情報を集めるところで止まりがちでした。
一方でスクレイピングAIを活用すれば、企業情報に加えて、事業内容、導入サービス、採用情報、ニュースリリース、拠点展開、問い合わせ先など、営業判断に必要な情報を1ページだけではなく複数ページを横断的に収集しやすくなります。

たとえば、「製造業で、DX推進に関するニュースを出しており、従業員数が一定規模以上の企業」といった条件に近い企業を抽出できれば、営業担当者はリストの精査ではなく、提案内容の検討に時間を使えます。

スクレイピングAIを導入する前に確認したいポイント

スクレイピングで大切なことはただデータを集めることではありません。

データを集めたその先に、どう活用するかが大切です。そのため、目的をしっかりと固めたうえで導入検討をする必要があります。

PigDataでは、データ収集からデータ活用まで一貫してご相談いただけます。「データを活用したいが、最適な手段が分からない」といった場合でも、現在のシステム環境等をヒアリングしたうえでデータ収集の方法からまとめてご提案いたします。

まとめ

従来のスクレイピングサービスは、大量サイトの収集や継続運用において、費用・納期・メンテナンスの負担が大きくなりやすいという課題があります。
そんな中、スクレイピングAIは、AIがサイト構造や欲しい情報の意図を理解し、データ収集の立ち上げや運用を効率化する新しい選択肢です。工数が削減される分、開発費用もメンテナンス費用も下がり、短納期でデータを取得できるメリットがあります。

スクレイピングは法的なリスクもあるため、安易に導入することはできません。PigDataはスクレイピングを専門として扱ってきたため、データ収集からデータ活用まで、法的リスクにも配慮しながらスクレイピングを実装できます。

スクレイピングをすでに導入しているが不満を感じている方、コストやサービス内容がネックで導入に踏み切れていない方は、ぜひPigDataのスクレイピングAIをお試しください。