Webスクレイピングの参考になる活用事例10選！何ができる？

Webスクレイピングは、企業のマーケティングやリサーチ活動を大きく変える力を持つテクノロジーです。

本記事では、ビジネスの成長を加速するスクレイピング活用法を30個ご紹介します。

また、スクレイピングでできることの代表例をいくつか紹介。

OpenAIが展開する生成AI「Chat GPT」の開発やスクレイピングシステムの開発に携わっている合同会社ニューラルオプトの知見をもとに解説していきます。

参考になるスクレイピングの導入事例

本記事で紹介する事例は以下のとおりです。

1. 営業リストの自動生成によるコスト削減｜営業支援

この事例は、弊社合同会社ニューラルオプトが手がけた営業リストの自動生成システムの事例です。

新規開拓のための見込み客リストを効率化・低コスト化することで、営業活動の生産性向上を実現しました。

導入前：高額な営業リストの購入と手作業での作成・メンテナンスに頭を悩ませていた

営業活動に欠かせない見込み客リストの入手・作成には多大なコストがかかります。既存のリストを購入する場合は高額な費用負担が発生し、リストの鮮度も徐々に落ちていきます。

かといって手作業でリストを作成・更新するのは非常に手間がかかり、営業担当者の貴重な時間を奪ってしまいます。

クライアント企業からは「インターネット上の企業情報を自動収集し、営業リストを生成するツールを作れないか」という相談が寄せられました。長期的な営業活動の効率化と、リスト獲得にかかるコスト削減が目的でした。

導入後：Webスクレイピングによるリストの自動生成で、営業コストを大幅に削減

ニューラルオプトは、クライアントのニーズに合わせて、企業情報を収集するWebスクレイピングシステムを開発しました。

具体的な流れは以下の通りです。

このシステムにより、常に最新のリストを自動で入手できるようになりました。データソースとなるWebサイトに合わせて柔軟にスクレイピングを行うことで、幅広い業界の企業情報を効率的に収集できます。

リスト作成の手間から解放された営業担当者は、コアな営業活動に集中できるようになりました。購入コストと作成コストの両面で経費を削減しつつ、営業の生産性を高めることに成功したのです。

このように、Webスクレイピングを活用した営業リストの自動生成は、新規開拓の効率化とコスト削減に大きく寄与します。営業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める有力な手段として、今後ますます注目されていくことでしょう。

2. 採用担当者のための人材情報を一元化｜人材系

導入前：複数サイトからの情報収集に手動では限界があった

人材プラットフォームのMathisonは、LinkedInなどのソーシャルメディアや、GlassdoorやSalary.comなどの求人サイトから候補者の情報を収集。企業の担当者に活用してもらうための人材データベースを作成しています。

しかし、地域ごとのデータへのアクセスや、IPアドレスによるアクセス制限やCAPTCHAブロッカーなどのウェブサイトのスクレイピング防止メカニズムを回避することが難しく、手作業での情報収集は非常に非効率的でした。

導入後：候補者の公開データを自動で大量に収集できるように

MathisonはBright Dataというサービスの「Data Collector」を使用して、対象プラットフォームから候補者の公開データを大量に収集しました。これにより、以下のような効果が得られました。

• データ収集プロセスが簡素化され、候補者のプロフィールデータを手動で収集する時間が短縮された
• データセットの構築とメンテナンスのプロセスが自動化された
• 候補者を適切なポジションにマッチングできるようになった
• データ主導の採用戦略の意思決定が可能になった

このように、スクレイピングを活用することで、採用担当者は多様な情報源から効率的に人材情報を収集し、データに基づいた採用活動を行えるようになります。

手作業では実現が難しかった規模とスピードでの情報収集・分析が可能になるのです。

3. 募金規制での適用事例｜公共セクター、チャリティ

英国のチャリティ募金規制当局は、チャリティ団体の募金活動を監督する法定機関ですが、規制コストの一部をチャリティから集める必要がありました。

しかし、団体に支払いを義務付けることはできず、一定の支出基準を超える団体から任意で手数料を集めるのが課題でした。

導入前：団体の運営費用を集めるのが難しかった

規制当局は、チャリティショップやクレジットカード決済による寄付など、自らが監督するチャリティ団体の募金活動を規制していますが、その運営資金の一部を規制対象のチャリティ団体から集める必要がありました。

しかし、法的にチャリティ団体に規制コストの負担を義務付けることはできません。

そのため、募金活動に一定額以上（10万ポンド）を支出する団体から任意の手数料を集めることを期待していましたが、どの団体がその基準を満たすのか把握するのが困難でした。

導入後：支払い対象のチャリティを特定→効率的に資金集めできるように

研究者らはこの課題に対し、Pythonでチャリティ団体のWebサイトから情報を自動収集するスクリプトを開発しました。具体的には以下のような機能を実装しました。

• チャリティの一覧ページ（URL）を巡回し、チャリティ番号と規制手数料の支払い状況を抽出する
• 上記の巡回を定期的（毎月）に自動実行する

これにより、募金支出額が10万ポンドの基準を超えるチャリティ団体を効率的に特定できるようになりました。

このように、公的機関がWebスクレイピングを活用することで、協力金の収集を効率化した事例も。Webに公開されている情報を関連データとリンクさせ、政策の効果検証に役立てられるのです。

Web-scraping for Social Science Research: A Case Study

4. スクレイピングでEコマース成長を加速｜消費財、小売

導入前：複数サイトから大量の商品データを手動で収集・分析する必要があった

e.fundamentalsは、消費財ブランドがEコマースでのパフォーマンスを分析・測定・最適化するのを支援する、CommerceIQ社という企業の子会社。

同社は何百もの小売業者からデータを収集し、ブランドが商品棚のパフォーマンスを最適化し、売上を伸ばすための実用的な洞察に変換するという事業を行っています。

そのためには、何百もの小売業者から150万以上の商品に関する公開オンラインデータにアクセスする必要がありましたが、必要なオンラインデータの収集とアクセスが課題となっていました。

導入後：大量のウェブデータを効率的に収集できるように

e.fundamentalsは、Bright DataというツールのResidential IPsとWeb Unlockerを活用し、様々なソースから必要な

オンラインデータを収集しました。

これらのツールを使用することで、以下のような効果が得られました。

• 分析パイプラインに投入するための大量の公開ウェブデータを収集できるようになった
• データ収集プロセスを加速できた
• Bright Dataのデータ収集製品の活用により、e.fundamentalsは昨年3倍の規模に成長した

このように、スクレイピング技術を活用することで、CPGメーカーは膨大な商品データを効率的に収集・分析し、Eコマースでの売上拡大につなげることができます。

手作業では実現が難しい規模とスピードでのデータ収集が可能になり、データドリブンな意思決定を加速できるのです。

5. 偽の割引検知によって消費者保護を強化｜公的団体

導入前：規制に違反する取引を手動ではチェックしきれなかった

欧州委員会は2014年から、さまざまな分野でEU全域の調査を行ってきました。

この「sweep」と呼ばれる調査は、特定の分野におけるEU消費者法違反を特定するため、加盟国の消費者保護当局がEU委員会の調整の下、ウェブサイトを一斉にチェックするものです。2022年は、ブラックフライデーセールに焦点を当てました。

しかし、膨大な数の商品や店舗を手動でチェックするのは非常に困難でした。そこで、ApifyとTopMonksが協力して、2022年のブラックフライデーシーズンにEU加盟国がEUの消費者保護指令の遵守状況を監視するためのツールを開発したのです。

導入後：スクレイピングを使って4割以上の店舗で不適切な割引表示を発見した

ApifyとTopMonksが開発したツールは、人工知能を使って特定の商品の価格を収集し、関連するウェブページのスクリーンショットを撮影し、新しい規制ルールに準拠していない割引表示を自動的に検出します。

欧州委員会が公表した結果によると、監視対象の商品の半数がブラックフライデーセールで値引きされていました。4分の1の店舗が新ルールを遵守しておらず、43%の店舗が指令に違反する割引を提供していたのです。

このように、ウェブスクレイピングとAIを活用することで、大規模な価格データの収集と分析を自動化し、不正を効率的に検知することができます。

膨大なオンラインショップを人の手でチェックするのは事実上不可能ですが、テクノロジーの力を借りることで、EU全域で高いレベルの消費者保護を実現できる可能性が開けてきたのです。

How web scraping, AI, and the European Commission have come together to sweep away fake discounts in Europe

6. 競合コンテンツ分析によるSEOコンテンツ改善｜マーケティング、コンテンツ制作

この事例は、AI駆動のコンテンツ最適化プラットフォーム「Topic」の事例です。

Topicは、Googleの上位コンテンツを分析したうえで、コンテンツチームがよりよいSEOコンテンツを書きより多くの流入を獲得できるようにコンテンツ制作を進めています。

導入前：手作業での競合分析とキーワード選定に時間がかかっていた

SEOでの上位表示を目指すコンテンツ制作では、競合他社のコンテンツを詳細に分析し、そこから効果的なキーワードやトピックを抽出することが重要。

特にGoogleの「People Also Ask」と呼ばれる「関連する質問」は、ユーザーが知りたがっているトピックを知る貴重な情報源です。

しかし、競合コンテンツを手作業で分析し、関連質問を抽出するのは非常に手間がかかります。

その結果、質の高いSEOコンテンツの制作に必要な時間と労力を割くことが難しく、十分な検索トラフィックを獲得できないという課題がありました。

導入後：競合コンテンツのスクレイピングを自動化

TopicはApify上にGoogleをスクレイピングする「Actor」を構築し、「People Also Ask」ボックス内の質問をクリックしてすべての関連質問を表示させ、ボックスの内容を解析してきれいな形式の質問ツリーを返すようにしました。

Apifyのソリューションにより、Topicは独自にブラウザを開いてページを操作し情報を抽出するシステムを開発する必要がなくなりました。

このように、スクレイピングを活用することで、競合の分析を自動化し、自社の事業展開にも活かせるようになります。この例ではSEO対策という領域ですが、広く適応できるでしょう。

Keyword research and content ideation tool

7. 価格監視による自動値下げ入札（ダイナミックプライシング）

次は、オークションサイトeBayでの事例です。弊社ニューラルオプトがDXを行わせていただいた事例となります。

導入前：手作業に膨大な時間と人件費がかかっていた

eBayでは、同じ商品を扱う競合が多数存在するため、常に価格競争にさらされています。

少しでも安値を付けることが売上アップと利益確保に直結するため、出品者は競合の価格をこまめにチェックし、それに応じて自社の価格を頻繁に変更する必要があります。

しかし、数多くの商品の価格を手作業で調整するのは非常に手間がかかります。

専任スタッフが一日中価格チェックに追われ、本来注力すべきマーケティングや顧客対応に時間を割けなくなってしまいます。人件費がかさみ、利益を大きく圧迫する要因にもなっていました。

導入後：競合の出品価格を自動収集し、自動で価格も設定できるように

弊社ニューラルオプトは、eBay APIを使って競合の価格情報を自動取得し、あらかじめ設定したルールに基づいて自社商品の価格を自動的に変更するシステムを構築しました。

具体的には、競合より数円安く、かつ設定した下限値は下回らないよう価格設定をルール化。スクレイピングで定期的に競合価格を取得し、ルールに沿って自社の価格を自動で調整するようにしました。

これにより、価格変更にかかる手間と工数を大幅に削減。スタッフを価格管理から解放し、より重要な業務に専念できるようになりました。その結果、大幅なコスト削減と利益率の改善を実現。

このようにスクレイピングと自動化を活用することで、Eコマースにおける価格変更業務を効率化し、労力を大幅に削減することができます。

8. 列車チケット予約の最適化による旅行体験の向上｜旅行、交通

この事例は、インドの旅行テック・スタートアップ「Railofy」の事例です。

Railofyは、キャンセル待ち列車チケットの乗客に空席情報を通知し、最も安い価格で目的地に到達できるようにするサービスを提供しています。

導入前：手作業での大量の旅行データ収集に苦戦

Railofyは、顧客一人ひとりに最適な価格を提示するため、航空会社のフライトデータや列車の空席状況など、膨大な量のオンライン旅行データを収集・分析する必要がありました。

しかし、手作業でのデータ収集は非常に手間がかかり、価格最適化に必要な情報を十分に得ることが難しい状況でした。

導入後：旅行データを自動収集し、需要予測とダイナミックプライシングを実現

RailofyはBright DataのDatacenter IPとResidential IPを活用し、フライトの日付や残席数、チケット価格などの必要なオンライン旅行データを収集しました。

これにより、キャンセル待ち乗客に列車チケットと同程度の価格で航空券を提案できるようになりました。

また、収集したデータを分析することで、インドの鉄道と航空ネットワークの需要を予測。リアルタイムの市場状況に基づいてチケット価格を調整し、データ駆動の価格戦略を策定できるようになったのです。

このように、ウェブスクレイピングを活用することで、大量の旅行データを効率的に収集し、需要予測とダイナミックプライシングを実現できます。顧客一人ひとりのニーズに合わせた最適な旅行プランを提案し、利便性と満足度を高めることが可能になるのです。

9. 大規模スクレイピングによるデータベースの構築｜ヘルスケア

この事例は、ヘルスケア業界の有力スタートアップが、ProWebScraperのウェブスクレイピングサービスを活用して、人々の健康の維持や管理に携わる「ヘルスケアプロバイダー」のデータベースを構築した事例です。

導入前：膨大な収集に手間がかかりリソース不足に陥っていた

同社は、数百万のヘルスケアプロバイダーについて、200以上のデータポイントを24以上の医療マーケットプレイスWebサイトからスクレイピングする必要がありましたが、既存のツールでは非常に困難で時間がかかる作業でした。

データ抽出を担当するのは社内の1人だけで、リソース不足が深刻化。使用していたスクレイピングツール（Octoparse）の学習コストが高く、データ精度も低いという課題を抱えていました。

導入後：網羅性の高い最新データベースを効率的に構築できた

高度なスクレイピング技術を駆使することで、動的コンテンツが含まれる複雑なWebサイトからもデータを正確に抽出できるようにしました。

その結果、数百万のヘルスケアプロバイダーの情報を、65箇所に及ぶ所在地情報も含めて正確に抽出することに成功。

月額コストを約3,000ドル（約50万円ほど）削減でき、節約した予算をスタートアップのコア事業に振り向けられるようになりました。

このように、スクレイピングを活用することで、大規模で複雑なデータ収集を自動化し、効率的かつ低コストでデータベースを構築することができます。

企業は収集作業から解放され、製品開発などの本業に集中できるようになるでしょう。

Healthcare Startup Scaling Data Collection with Managed Web Scraping Service

10. Googleマップスクレイピングによる全米の見込み顧客開拓｜マーケティング

この事例は、ダイレクトメールマーケティング企業のMailSharkが、ProWebScraperのGoogleマップスクレイピングツールを使って、全米のピザレストランオーナーの見込み客ネットワークを拡大した事例です。

導入前：不完全で関連性の低いデータに悩まされていた

MailSharkは既存のデータ抽出手法では、全米のピザレストランオーナーの包括的なデータを入手できませんでした。抽出の精度が低いため、ピザ店以外の無関係な業種の情報が混ざることもありました。

また、Googleマップの多くの店舗情報にメールアドレスなどの連絡先が含まれておらず、データを収集しても肝心のダイレクトメールマーケティングに活用できないという問題がありました。

導入後：全米4万の郵便番号を対象に店舗データを網羅的に収集

ProWebScraperは、MailSharkの要件に特化した高度なGoogleマップをスクレイピングするシステムを設計しました。具体的には以下の機能を実装しました。

• 全米4万の郵便番号地域で、ピザレストランを幅広く検索
• カテゴリの厳密なフィルタリングにより、ピザ店以外の情報を除外
• 重複データの排除
• Webサイトやソーシャルメディアから不足している連絡先情報を補完

このツールにより、MailSharkは全米のピザレストランの正確で網羅的なデータセットを入手。ダイレクトメールに必要不可欠な連絡先情報も充実させることができました。

オーダーメイドのスクレイピングツールの活用で、MailSharkはデータ収集の課題を効果的に解決。信頼性の高い優れたデータセットを手に入れ、ダイレクトマーケティングキャンペーンを新たな高みに押し上げることができたのです。

このように、Googleマップに特化したスクレイピングソリューションを導入することで、ビジネスに不可欠な見込み客の連絡先情報を、業種や地域を絞り込んで大規模に収集することができます。

MailShark Expands Lead Generation Nationwide Using Google Map Scraper

スクレイピングでできることの代表例

スクレイピング技術は、ビジネスのさまざまな場面で効果的に活用できます。ここでは、スクレイピングの代表的な活用例をいくつか具体的に見ていきましょう。

営業リストの作成

新規顧客の開拓には欠かせない営業リスト。企業のWebサイトから会社名や連絡先などの情報を収集することで、効率的に見込み客リストを作成できます。

例えば、以下のようなステップで営業リストを作成できるでしょう。

従来、このような営業リストの作成には膨大な手作業が必要でした。しかしスクレイピングを活用すれば、Webサイトから必要な情報を自動で収集できるため、大幅な工数削減と作業の効率化が可能です。

営業担当者は情報収集の手間から解放され、コアな営業活動に集中できるようになります。常に最新の情報を反映した質の高いリストを使うことで、アプローチの精度が高まり、新規顧客の獲得につながるでしょう。

ECサイトでのダイナミックプライシング

EC事業者にとって、商品の価格設定は売上を大きく左右する重要な要素です。競合他社との価格差によって、販売機会を逃してしまうリスクもあります。

スクレイピングを使えば、競合サイトの価格情報をリアルタイムで収集し、自動的に自社の価格を調整する「ダイナミックプライシング」が可能になります。

需要の変動に合わせて機敏に価格を変更できるため、利益率の最大化を実現できるのです。

例えば、Amazonのような大手から中小のネットショップに至るまで、多くのECサイトで価格変動が頻繁に行われています。深夜や早朝など、競合が価格を下げるタイミングを狙って自社価格を引き下げ、需要が高まる日中は価格を上げるといった戦略的な価格設定で収益アップを目指します。

スクレイピングとダイナミックプライシングの組み合わせにより、ECビジネスにおける価格競争力を常に維持し、機会損失を防ぐことができるでしょう。市場の需給バランスに即応した価格設定は、売上拡大に直結する施策と言えます。

レビュー・口コミの収集

商品やサービスの改善には、ユーザーの生の声を把握することが不可欠です。スクレイピングを使えば、ECサイトや口コミサイトに投稿された大量のレビューを効率的に収集できます。

レビューの★の数などの評価点数だけでなく、レビュー本文から評判の良し悪しを判定する「センチメント分析」という分析を行うことで、ユーザーの感情や意見をより詳細に知ることができます。

また、自社製品の評判を定期的にチェックすることで、風評被害の芽を早期に察知し、炎上を未然に防ぐことも可能です。

さらに、好意的な評価やコメントは、Webサイトやランディングページへの掲載など、マーケティング施策にも有効活用できます。実際のユーザーの声は、他の消費者に対する説得力が高いコンテンツとなり得るのです。

このように、スクレイピングで収集したレビューや口コミは、経営判断やブランディングに役立つ重要な情報資産となります。ビッグデータから顧客インサイトを得ることで、競争優位性の獲得につなげることができるでしょう。

市場調査

新商品の開発や新規事業の立ち上げには、市場の動向を詳細に調査する必要があります。スクレイピングを活用すれば、市場規模や競合他社の状況、顧客ニーズなどの情報を幅広く収集できます。

例えば、キーワードでWebサイトを検索し、ヒット件数を集計することで、ある商品やサービスの市場規模を推定できます。需要の増減をリアルタイムで把握し、トレンドの変化を先取りした商品開発が可能になります。

競合他社のWebサイトからは、取り扱い商品や価格帯、ターゲット層といった情報が得られます。自社との差別化ポイントや競争優位性を見極め、適切な価格戦略やマーケティング施策を検討する材料になるでしょう。

また、ソーシャルメディア上のつぶやきを分析することで、顧客の関心事や悩み、ニーズを汲み取ることができます。ペルソナの設定や、商品コンセプトの具体化に役立つはずです。

スクレイピングの開発・活用ならニューラルオプト

スクレイピングの活用でお困りの方は、ニューラルオプトにご相談ください。弊社は、OpenAIが展開するChatGPTの強化学習プロジェクトにも携わっており、最新の技術に高い専門性を有しています。

弊社はコンサルティング会社でもあるため、そもそもスクレイピングを行う必要があるのか、どのような課題解決を目指すのか、そうした大局観を持って、分析の目的や手法・体制づくりまで丁寧にアドバイスいたします。

まずはお気軽にご相談いただければ幸いです。

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