AIスクレイピングとは

AIを使用すると、洗練されたモデルがWebサイトをよりインテリジェントにスクレイピングし、適応型ワークフローで変化するデジタル環境に適応し、さらにはより倫理的な方法でパフォーマンスを発揮することができるため、より単純なWebスクレイピング・ツールの落とし穴を回避できます。

AIスクレイピングにより、プロセスが容易になり、コスト効率も向上します。Eコマースのスタートアップ企業は、市場調査やソーシャル・メディア分析にこれを使用できるようになりました。教育機関向けの研究者は、LinkedInのニュース記事、Amazonの製品リスト、または求人情報を分析できます。SEOスペシャリストは、キーワード・ランキング、バックリンク、競合Webサイトを監視して、一歩先を行くことができます。また、AI企業は抽出したデータを使用してモデルをトレーニングできます。

browse.aiのようなノーコード・インターフェースでは、テンプレート、ドラッグ・アンド・ドロップ・アクション、自動トリガーを使用して、スクレイパーを簡単に構築できます。これらのAIツールは、監査のために各ページの画面をキャプチャーすることさえできます。

Webスクレイピングは本質的に違法でも非倫理的でもありませんが、非倫理的な方法で実行されると問題が生じる可能性があります。正当なユースケースには、データ分析、研究、競争力のある価格監視などがあります。一般的に非倫理的と考えられているスクレイピング・タスクには、プライベート・データのスクレイピング、サーバーの過負荷、コンテンツの盗作などがあります。データを倫理的に収集し、データ収集に関する関連規制フレームワークに準拠することは、医療従事者の責任です。

従来のWebスクレイピングとAI搭載のWebスクレイピングは同じ目標を追求しますが、Webページの解釈方法が異なります。従来のWebスクレイピングは通常、CSSセレクター、XPath式、ハードコードされたロジックの形で手動でコーディングされたスクリプトを使用して行われます。これらのルールにより、スクレイパーはページをナビゲートし、ページ上の特定の要素を見つけることができます。構造が安定している場合には、優れたパフォーマンスを発揮します。

従来のWebスクレイパーはWebサーバーにHTTPリクエストを送信し、サーバーがHTMLのページ・コンテンツで応答します。HTMLを取得した後、スクレイパーはBeautifulSoup、lxml、Cheerioなどのツールを使ってデータを解釈し、ページの階層構造（ドキュメント・オブジェクト・モデル（DOM））を表す解析ツリーを作成します。

スクレイパーは、HTMLドキュメント内の特定のWebデータを見つけるために使用される表現、記述パターン、またはルールを使用します。これらには、セレクター、Webページのどの部分を取得するかをスクレイパーに指示する特定の指示、正規表現ルール、未加工テキストを識別するために使用されるパターンマッチング式、ロジック・ルール、抽出方法と抽出内容を決定するコードで記述されたカスタム・ルールが含まれます。

要素の位置が特定されると、テキストが抽出され、属性が収集され、無関係な情報を削除してフォーマットの一貫性を強化するためにデータがクリーニングされます。この新しく構造化されたデータは、Excelスプレッドシート、Google Sheet、CSVファイルなど、任意のファイル形式で保存されます。

スクレイパーは固定ルールに依存しているため、Webサイトの小さな変更によってスクレイパーが壊れる可能性があります。それぞれのWebサイトでは、正常にスクレイピングするために独自のロジックが必要になります。従来の方法では、構造化されていないコンテンツやマルチモーダル・コンテンツを含む動的ページの処理は困難です。

機械学習を使用して大規模なスクレイピングを自動化する方法は数多くあります。

• 非構造化データ収集
   

• 複雑なWeb環境の処理
   

• 保守の削減
   

• 意味論的理解
   

• データ品質の向上
   

• レジリエンスと効率性

AIはスクレイピングできる対象の範囲を広げます。さまざまな言語を処理し、画像、ビデオ、図、PDFの形式でデータを分析できます。単にページのテキストを抽出するのではなく、AIは生のマルチモーダル情報を 構造化されたデータに変換します。人間の研究者が提供できるニュアンスと理解に近づきます。

従来のルールベースのスクレイピングの厳格なロジックは、静的Webに適していました。しかし、多くのWebサイトでは、シンプルな静的HTMLはもはや提供されていません。Webサイトは生きており、Webサイトのアーキテクチャーは、JavaScriptや、無限スクロールやユーザーのページ体験に合わせて更新されるウィジェットなどのその他の動的なコンテンツ要素を可能にするために進化し続けています。その結果、従来のスクレイパーは、新しいクラス名やコンテナに公開すると、中断したり、成果をもたらしたりすることがよくあります。さらに、多くのWebサイトでは、自動化された AIエージェントスクレイパー（倫理的に動作しているものであっても）を意図的に阻止するツールをデプロイしています。

大規模なデータコーパスに対するトレーニングから得られた意味論的理解を処理するAIモデルは、スクレイパーのこうした複雑で変化する環境への対応能力を向上させます。AIは、構造的な手がかりが一貫していなかったり、隠されていたりしても、意味のあるコンテンツがどこにあるかを推測できます。

従来のスクレイパーは、変化するWebに対応するために更新が必要です。ただし、AI搭載のスクレイパーは、さまざまなデザインやレイアウトにわたって一般化され、適応します。Webサイトが再設計された場合でも、大規模言語モデル（LLM）は、例えば特定の数字が価格であることや、名前が著者であることを識別することができます。これは、言語のより深いパターンや、ページ上でエンティティーがどのように表現されているかを認識するためです。

不動産のWebサイトは、さまざまな種類のナビゲーション要素、ページ下部の定型業務、動的なサイドバー、その他の会話目的など、煩雑です。自然言語処理（NLP）を備えたスクレイパーは、役に立たないコンテンツを除外し、各ページの意味のある情報に集中できます。

従来のスクレイパーはデータを収集するのに対して、AIスクレイパーは知識を収集すると言えます。エンティティーを識別し、エンティティー間の関係を理解します。センチメント分析を実行したり、トピックごとにコンテンツを分類したりできます。

こうした深い理解の成果として、未加工で乱雑なコンテンツをクリーンで一貫性のあるデータセットに変換することができます。これにより、より適切なダウンストリーム分析が可能になります。この機能は、単にテキストを取り込むよりもコンテキストが重要であることが多い金融や医療などの専門業界で特に価値があります。

従来のスクレイパーはCAPTCHA、レート制限、その他のスロットリング手法によってブロックされる可能性がありますが、よりスマートなモデルはさまざまなストラテジーの中から選択を行い、コンテンツにアクセスするためにチャットボット対策が発動しないようにすることができます。決済サイト、サブスクリプション・サービス、その他の安全なページでは、クレジット・カードやその他の認証が必要になる場合があります。AIスクレイパーは、サイトの規約によって許可される場合、これらのページを安全に、準拠した形でナビゲートできます。

AIは、有用なスクレイピングされたデータを生成する可能性のあるページ間のみで、1日の特定の時間、特定の速度でクロールするようにスクレイパーに指示できます。これらの対策により、AI Webスクレイパーの運用効率が向上します。

AIの現代の革命はWebスクレイピングなしでは実現できませんでしたが、幸いなことに、AIはスクレイピングの実践をより倫理的なものにするのに役立ちます。

従来のスクレイピングの主な問題の1つは、繰り返しのリクエストによってサーバーが過負荷になることです。従来のスクレイパーは無差別に動作し、1時間あたり何千回もWebサイトを攻撃します。Webサイトでは、このような理由だけでも、スクレイパーをブロックするためにさまざまな手法が使用されることがよくあります。AIは、リクエストをインテリジェントにスケジュールし、サーバーの応答時間に基づいてスクレイピング速度を適応させることで役立ちます。モデルはサーバーのストレス・パターンを検知し、自身のリクエストを調整して、Webサイトのオペレーションの中断を回避できます。モデルは、有用な情報が得られない可能性が低いページのクロールを回避することができ、Webサイト所有者のコストを最小限に抑えることができます。

一部のWebサイト管理者は、単にスクレイパーによるWebサイトのクロールを何らかの理由で望まず、robots.txtファイル、APIガイドライン、その他の公開されている使用制限などのシグナルを利用しています。スクレイパーはこれらのルールにインテリジェントに準拠し、合法的なAPIエンドポイントを選択し、禁止されているコンテンツを自主的に回避できます。

もう1つの懸念はプライバシーです。シンプルなWebスクレイピング・アプローチでは、Eメールアドレス、電話番号、その他の連絡先情報などの機密情報や個人情報（PII）を絞り込むことができます。AIは、機密データが取り込まれる際にリアルタイムでフィルタリングまたは匿名化できます。

AIスクレイパーは、説明可能性のために決定を記録し、監査証跡を提供することもできます。この透明性は、特にスクレイピングされたデータを使用してAIモデルをトレーニングする場合に、組織がプロセスを検証し、倫理基準を遵守するのに役立ちます。

盗作を避け、コンテンツ作成者を尊重するために、モデルはどのデータを取り込むかを選択することができます。例えば、ページ全体やWebサイトをスクレイピングするのではなく、コンテンツを要約し、統計を集約し、逐語的なテキストではなく埋め込みを使うことができます。

よりスマートなスクレイピング・アプローチを採用すると、モデルのトレーニングに使用するためのデータである場合に、バイアス、ハラスメント、誤情報を永続化させる可能性のあるデータも回避できます。