スクレイピング

Webページの情報をLLMに渡したいのに、HTMLのノイズ除去や構造化に手間がかかる――。RAGやAIエージェント開発で、多くのエンジニアが直面する課題です。Crawl4AIは、この問題を根本から解決するために生まれたオープンソースのWebクローラーです。 Crawl4AIの概要 Crawl4AIは、Webページをクロールし、LLMが扱いやすいクリーンなMarkdown形式に変換するPython製のオープンソースツールです。開発者のunclecode氏がGitHubで公開しており、Apache-2.0ライセンス（帰属表示条項付き）のもと完全無料で利用できます。商用利用も可能ですが、公開利用・配布時にはCrawl4AIへの帰属表示（バッジ掲載等）が必要です。 GitHub上では約59,600以上のStarを獲得し、LLM向けWebクローラーとして急速にコミュニティが拡大しています。 項目 内容 開発者 unclecode リポジトリ github.com/unclecode/crawl4ai ライセンス Apache-2.0（帰属表示条項付き） 言語 Python（3.10以上） 最新バージョン v0.8.0（2026年1月リリース） GitHub Stars 約59,600+ 従来のスクレイピングとの根本的な違い BeautifulSoupやScrapyといった従来のスクレイピングツールは、HTMLからデータを取り出すことに特化しています。一方、Crawl4AIはデータ取得後の「LLMへの受け渡し」を前提に設計されている点が最大の特徴です。 具体的には、以下の3つの設計思想が従来ツールと異なります。 Markdown変換が標準装備 取得したWebページをBM25アルゴリズムベースで不要なナビゲーションや広告を除去し、クリーンなMarkdownへ自動変換します。従来ツールでは、この前処理を開発者が自前で実装する必要がありました。 LLM抽出ストラテジーの内蔵 LLMを呼び出してWebページから構造化データを抽出する機能が組み込まれています。OpenAI、Anthropic、Ollama（ローカルLLM）など、任意のLLMプロバイダーと連携できます。 非同期処理とブラウザ制御の統合 Playwrightを内蔵し、JavaScriptで動的にレンダリングされるSPA（Single Page Application）やインフィニットスクロールにも対応します。asyncioベースの非同期処理により、複数ページの同時クロールも効率的に実行できます。 主要機能の詳細 Crawl4AIが備える機能を用途別に整理します。 データ抽出の3つのアプローチ Crawl4AIでは、用途に応じて異なる抽出方式を選択できます。 抽出方式 LLM利用 適した用途 コスト CSS/XPathセレクタ 不要 構造が決まったページの定型抽出 無料 JsonCssExtractionStrategy 不要 JSON形式での構造化抽出 無料 LLMExtractionStrategy 必要 非定型ページからの柔軟な抽出 LLM API費用 LLMを使わない方式なら、APIコストを一切かけずに構造化データを取得できます。コストを抑えたい場面ではCSS/XPathセレクタやJsonCssExtractionStrategyが有効です。 Deep Crawl（深層クロール） v0.8.0で強化されたDeep Crawl機能は、単一ページではなくサイト全体を再帰的にクロールする仕組みです。 クラッシュリカバリ: 長時間のクロール中にプロセスが中断しても、resume_stateで途中から再開可能 Prefetchモード: URLの事前検出により、通常の5〜10倍高速にサイト全体を巡回 on_state_changeコールバック: クロール状態の変化をリアルタイムで監視 セッション管理とプロキシ対応 ログインが必要なサイトでも、セッション管理機能でCookieやトークンを保持したままクロールが可能です。プロキシサーバーの設定にも対応しており、IPローテーションを組み合わせた大規模収集にも適しています。 スクリーンショット・PDF生成 クロール時にページのスクリーンショットやPDFを取得する機能も搭載しています。視覚的な記録が必要なケースや、マルチモーダルLLMへの入力として活用できます。 インストールと環境構築 pipによるインストール pip install crawl4ai crawl4ai-setup Python 3.10以上の環境で pip install crawl4ai を実行するとコアパッケージがインストールされます。その後 crawl4ai-setup を実行すると、Playwrightのブラウザ依存関係が自動的にセットアップされます。 ...

Webページの情報をAIに読み込ませたいのに、HTMLのタグやナビゲーション、広告が邪魔で前処理に時間がかかる——。生成AIを業務に組み込む開発者が増えるなか、こうした「ウェブデータの整形問題」は共通の課題です。Firecrawlは、この課題をAPI一本で解決するために生まれたサービスです。 Firecrawlの正体 — WebデータをAIに届けるAPI基盤 Firecrawl（ファイヤークロール）は、任意のWebページやサイト全体をLLM（大規模言語モデル）向けのクリーンなMarkdownや構造化JSONに変換するAPIサービスです。URLを指定するだけで、広告・ナビゲーション・フッターなどの不要要素を自動除去し、本文コンテンツだけを抽出できます。 従来のスクレイピングツールとの最大の違いは、AI連携を前提として設計されている点です。取得データは最初からRAG（検索拡張生成）パイプラインやAIエージェントに投入できる形式で提供されるため、開発者がHTMLパーサーやクリーニング処理を自前で書く必要がありません。 JavaScriptで動的にレンダリングされるSPA（Single Page Application）にも対応しており、Puppeteer等のヘッドレスブラウザを個別にセットアップする手間も省けます。 読み方・開発元・資金調達 Firecrawlの読み方は「ファイヤークロール」です。英語の Fire（火）と Crawl（巡回する）を組み合わせた造語で、ウェブを高速に巡回してデータを取得するというサービスの特性を表しています。 開発元は米サンフランシスコ拠点のスタートアップで、Y Combinator S22バッチ出身です。もともとは「Mendable」という名前で、ドキュメントに対してチャットで質問できるAI製品を開発していました。Snapchat、MongoDB、Coinbaseなどの企業にMendableを提供する過程で「WebデータをAIに取り込むインフラ」の需要を発見し、Firecrawlとして独立・社名変更しました（出典: Y Combinator）。 2025年8月には、Nexus Venture Partners主導でシリーズAラウンド1,450万ドル（約22億円）の資金調達を完了しています。Zapier、Shopify CEOのTobias Lütke氏、Postman CEOのAbhinav Asthana氏などが出資に参加しました（出典: Firecrawl公式ブログ）。 GitHubのスター数は約80,000を超え（2026年2月時点）、ScrapyやCrawleeを抜いてオープンソースWebスクレイパーとして最多スターを獲得しています（出典: GitHub）。登録開発者数は35万人以上、主要顧客にはZapier、Shopify、Replitなどが含まれます。 6つのAPIエンドポイントと用途 Firecrawlが提供するAPIは、大きく6つのエンドポイントに分かれます。用途に応じて使い分けることで、単一ページの即時取得からサイト全体の一括収集まで幅広いシナリオに対応できます。 Scrape — 単一ページの即時変換 /scrape エンドポイントは、指定したURLのページを1件取得し、Markdown・HTML・構造化JSON・スクリーンショットなどの形式で返却します。FirecrawlのAPIの中で最も基本的かつ利用頻度の高い機能です。 Pythonでの基本コード例: from firecrawl import FirecrawlApp app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR-API-KEY") result = app.scrape_url("https://example.com") print(result["markdown"]) 内部でJavaScriptレンダリングが行われるため、SPAやReactで構築されたページでもコンテンツを取得可能です。waitForパラメータでレンダリング完了の待機時間を指定したり、actionsパラメータでクリック・スクロールなどのブラウザ操作を追加することもできます。 Crawl — サイト丸ごとの非同期収集 /crawl エンドポイントは、指定したURLを起点にリンクをたどり、サイト全体のページを一括取得します。非同期で処理されるため、大規模サイトでもタイムアウトの心配がありません。 crawl_result = app.crawl_url( "https://example.com", params={"limit": 100, "scrapeOptions": {"formats": ["markdown"]}} ) for page in crawl_result: print(page["markdown"][:200]) limitパラメータで取得ページ数の上限を設定でき、includePathsやexcludePathsで対象を絞り込むことも可能です。ジョブIDが発行されるため、進行状況の確認やキャンセルもAPIから行えます。 Map — URL構造の高速マッピング /map エンドポイントは、サイト内のURL一覧を高速に取得します。Crawlと異なり各ページのコンテンツは取得せず、URL構造の把握に特化しています。 map_result = app.map_url("https://example.com") print(f"発見URL数: {len(map_result['links'])}") サイトマップの確認やCrawl対象の事前選定に役立ちます。消費クレジットは1回あたり1クレジットと低コストです。 Extract — プロンプト指定の構造化抽出 /extract エンドポイントは、URLリスト（ワイルドカード対応）と自然言語プロンプトまたはJSONスキーマを指定して、構造化データを抽出します。「このページから会社名・設立年・従業員数を取り出して」といった指示が可能です。 schema = { "type": "object", "properties": { "company_name": {"type": "string"}, "founded_year": {"type": "integer"}, "employee_count": {"type": "integer"} } } result = app.extract( ["https://example.com/about"], params={"schema": schema} ) print(result["data"]) 複数ページからの大規模データ収集にも対応しており、比較表やデータベースの構築に適しています。 ...

Webページの情報を自動で収集・整理したいとき、HTMLの構造はサイトごとに異なるため、従来のスクレイピングではページごとにルールを書き換える必要がありました。Diffbotは、この課題をAI（コンピュータビジョンと自然言語処理）で解決するプラットフォームです。URLを渡すだけでページの種類を自動判別し、整理済みのJSONデータとして出力します。さらに、Web全体をクロールして構築した100億件超のエンティティを持つナレッジグラフも提供しており、企業情報や人物情報、ニュース記事などを横断的に検索できます。 Diffbotの会社概要 Diffbotは2008年にスタンフォード大学AIラボ出身のMike Tung氏が設立した米国のAI企業です。本社はカリフォルニア州メンロパークに置かれ、独自のデータセンターからインフラを運用しています（出典: Diffbot公式）。 項目 内容 設立 2008年 創業者・CEO Mike Tung（スタンフォード大学AIラボ出身） 本社 カリフォルニア州メンロパーク 従業員数 約35名（出典: GetLatka） 累計資金調達 1,300万ドル 売上高（2024年） 310万ドル（出典: GetLatka） 主要投資家 Felicis Ventures、Accenture Ventures、DGベンチャーズ 企業のミッションは「人類の知識を統合する最初の自律システムを構築し、知的システムの到来を加速させる」というものです。Microsoft Bing、eBay、Adobe、Dow Jones、Snapchat、Nasdaq、DuckDuckGoなど400社以上がDiffbotのデータを活用しています（出典: Diffbot公式）。 従来型スクレイピングとの技術的な違い 一般的なWebスクレイピングツールは、CSSセレクターやXPathなどのルールを人間が定義して、ページ内の要素を指定します。この手法はサイトのHTML構造が変わると動作しなくなるため、保守コストが高くなりがちです。 Diffbotはこれとは別の手法で動作します。ページのレンダリング結果に対してコンピュータビジョン（画像認識）を適用し、「このブロックはタイトル」「ここは本文」「これは価格」といった判別をAIが自動で行います。独自のChromiumベースのレンダリングエンジンを搭載しているため、ReactやVue.jsなどのSPA（シングルページアプリケーション）も正しく解析できます。 この仕組みにより、以下の利点が生まれます。 サイトごとのルール定義が不要: HTMLの構造に依存しないため、どのサイトでも同じAPIで対応可能 HTML変更に強い: ルールベースと異なり、デザイン変更による動作停止が起こりにくい 意味的なデータ抽出: 抽出されたデータに意味（セマンティクス）が付与されるため、エンティティ間の関係性も把握できる 主要プロダクトの機能 Diffbotは用途に応じた複数のAPIとプロダクトを提供しています。 Extract API 指定したURLのWebページをAIで解析し、構造化されたJSONデータとして返すAPIです。ページの種類（記事、商品、ディスカッション、画像、動画など）を自動的に判別し、それぞれに最適化されたフィールドでデータを出力します。 記事ページの場合の出力例: タイトル、著者、公開日 本文テキスト、画像URL 言語検出、センチメント分析結果 商品ページの場合の出力例: 商品名、説明文、価格（通常価格・セール価格） ブランド、SKU、在庫状況 レビュー数、評点 Crawl API Webサイト全体を自動的に巡回し、Extract APIと組み合わせて大量のページからデータを一括収集するAPIです。クロール対象のドメインやURLパターン、ページ数上限、巡回間隔を設定でき、定期実行による継続的なデータ収集にも対応しています。 Knowledge Graph DiffbotがWeb全体をクロールして構築した、世界最大級の自動生成ナレッジグラフです。以下の2つの機能で構成されています。 機能 概要 KG Search DQL（Diffbot Query Language）を使い、10億超のエンティティから企業・人物・製品・記事などを検索 KG Enhance 自社の保有データ（企業名やドメインなど）をDiffbotのナレッジグラフで補完・拡充 ナレッジグラフのデータ規模（公式サイト掲載値）: ...

Webサイトの情報を自動的に収集するプログラム、それがWebクローラーです。Google検索の裏側で動くGooglebotから、近年注目されるAIモデル学習用のGPTBotまで、インターネットを支えるインフラとして幅広く活用されています。 SEO担当者にとってはインデックス登録の要であり、データ分析の現場では大量の情報を効率的に取得する手段でもあります。一方で、2025年以降はAIクローラーによるコンテンツ収集が急増し、サイト運営者側での制御がより重要になっています。 ここではWebクローラーの基礎から、Python実装、法的な注意点、AIクローラー対策までを体系的に整理しています。 Webクローラーの定義と基本的な仕組み Webクローラー（Web crawler）は、Web上の各ページへ自動的にアクセスし、情報を取得・蓄積するプログラムです。「ボット」「スパイダー」「ロボット」とも呼ばれます。 動作の流れ Webクローラーは以下のステップで動作します。 シードURLの設定 - 巡回の起点となるURLリストを用意します HTTPリクエストの送信 - 対象URLにGETリクエストを送り、HTMLを取得します HTMLの解析（パース） - 取得したHTMLからテキスト・リンク・メタデータを抽出します リンクの抽出とキュー追加 - ページ内のハイパーリンクを取り出し、未訪問のURLをキューに追加します 繰り返し - キューが空になるか、設定した深さ・件数に達するまで2〜4を繰り返します この一連の動作を「クローリング」と呼びます。取得したデータをデータベースに格納する工程が「インデキシング」、特定のデータを構造化して取り出す工程が「スクレイピング」です。 クローリング・スクレイピング・インデキシングの違い 用語 目的 具体例 クローリング Webページの巡回と発見 Googlebotがリンクをたどって新しいページを発見する インデキシング 収集データの分類・格納 Googleが検索インデックスにページ情報を登録する スクレイピング 特定データの構造化抽出 ECサイトから商品名・価格・在庫状況を取得する クローリングが「Web上を歩き回る」行為なら、スクレイピングは「特定の棚から商品を取り出す」行為です。両者は組み合わせて使われることが多いものの、技術的には別の工程になります。 検索エンジンとクローラーの関係 検索エンジンの仕組みは「クロール → インデックス → ランキング」の3段階で構成されています。 クロールからランキングまでの流れ ステップ1: クロール Googlebotなどのクローラーが、既知のURLリストやサイトマップを起点にWebページを巡回します。新しいリンクを発見するとキューに追加し、順次アクセスしていきます。 ステップ2: インデックス 取得したページの内容（テキスト、画像、動画、メタデータ）を分析し、検索インデックスに登録します。この段階で、ページのトピックやキーワードとの関連性が判定されます。 ステップ3: ランキング ユーザーが検索クエリを入力すると、インデックスから関連性の高いページを抽出し、200以上のシグナル（コンテンツの質、被リンク、ページ体験など）に基づいて順位を決定します。 クロールバジェットの概念 Googleがサイトに割り当てるクロールの上限を「クロールバジェット」と呼びます。大規模サイト（数万ページ以上）では、すべてのページがクロールされるとは限りません。 クロールバジェットは主に2つの要素で決まります。 クロールレート制限: サーバーに過度な負荷をかけないための上限。サーバーの応答速度が遅いと自動的にクロール頻度が下がります クロール要求: ページの人気度や更新頻度によって決まるクロールの必要性。頻繁に更新されるページほどクロール対象になりやすいです クロールバジェットを意識すべきなのは、おおむね1万ページ以上のサイトです。小規模サイトでは通常、すべてのページが問題なくクロールされます。 主要なクローラー一覧と特徴 検索エンジン系クローラー クローラー名 運営元 User-Agent例 対象地域・用途 Googlebot Google Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1) 全世界・Web検索 Googlebot-Image Google Googlebot-Image/1.0 画像検索 Bingbot Microsoft Mozilla/5.0 (compatible; bingbot/2.0) 全世界・Bing検索 YandexBot Yandex Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0) ロシア圏中心 Baiduspider Baidu Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0) 中国圏中心 Applebot Apple Mozilla/5.0 (Applebot/0.1) Siri・Spotlight検索 DuckDuckBot DuckDuckGo DuckDuckBot/1.1 プライバシー重視検索 AIモデル学習用クローラー 2023年以降、生成AIのトレーニングデータ収集を目的としたクローラーが急増しています。 ...

Webサイトの情報を自動で収集・分析するAI Webクローラーが、ビジネスの現場で急速に普及しています。従来のクローラーがHTMLの構造に依存していたのに対し、AI Webクローラーは大規模言語モデル（LLM）を統合し、ページの意味を理解しながらデータを抽出できます。一方で、GPTBotやClaudeBotといったAI企業のクローラーが無断でWebコンテンツを学習データとして収集する動きに対しては、サイト運営者としての防御策も求められています。 AI Webクローラーの基本と従来型クローラーとの違い Webクローラーの役割をおさらい Webクローラー（スパイダーとも呼ばれます）は、インターネット上のWebページを自動的に巡回し、コンテンツを収集するプログラムです。GoogleのGooglebotが代表例で、リンクをたどりながらページの内容をインデックスに登録し、検索結果として表示できるようにします。従来型のクローラーは、HTMLのタグ構造やCSSセレクタをルールベースで解析し、あらかじめ定義されたパターンに従ってデータを取得していました。 AI Webクローラーが従来型と異なる3つのポイント 1. LLM統合による意味理解 従来型クローラーはDOM構造を機械的にパースするだけですが、AI WebクローラーはLLMを組み込むことでページの「意味」を解釈します。たとえば、商品一覧ページで価格・商品名・レビュー評価がどの要素に対応するかを、HTMLのclass名に依存せずに判別できます。 2. ページ構造の自動認識 サイトのレイアウトが変更されても、AIが自動で構造を再認識するため、従来型のようにXPathやCSSセレクタの書き換えが不要です。動的に生成されるJavaScriptレンダリングページへの対応力も高く、SPAやInfinite Scrollを含むモダンなWebアプリケーションからもデータを抽出できます。 3. 自然言語による指示 「このページから企業名・所在地・従業員数を取得して」といった自然言語のプロンプトでクローリング対象を指定できます。プログラミングの知識がなくてもデータ収集の設計が可能になり、マーケティング担当者や経営企画部門でも直接活用できます。 AIクローリング・スクレイピング・従来クローリングの違い 「クローリング」と「スクレイピング」は混同されがちですが、目的と手法が異なります。さらにAIクローリングが加わったことで、3者の区別を正確に把握しておく必要があります。 観点 従来型クローリング Webスクレイピング AIクローリング 主な目的 ページの発見・インデックス作成 特定データの抽出・収集 データの収集と意味解析の同時実行 巡回方法 リンクをたどって網羅的に巡回 対象URLを指定して個別取得 リンク巡回＋AIによる優先度判定 データ解析 HTMLタグの構造解析のみ CSSセレクタ・XPath等で抽出 LLMによる自然言語理解・分類 サイト変更への耐性 低い（セレクタ修正が必要） 低い（パターン再定義が必要） 高い（構造を自動再認識） 出力形式 生HTML・インデックスデータ CSV・JSON等の構造化データ 構造化データ＋要約・分類タグ 代表的なツール Googlebot・Scrapy Beautiful Soup・Selenium Crawl4AI・Firecrawl・Diffbot スクレイピングは「特定のデータを抜き出す作業」、クローリングは「ページを巡回する行為」、AIクローリングは「巡回と抽出と解析をAIが一体で処理する仕組み」と整理できます。 代表的なAI Webクローラーツール8選 AI Webクローラーは、対象ユーザーの技術レベルや用途によって大きく3タイプに分かれます。 ノーコード型ツール プログラミング不要で、ブラウザ上の操作だけでデータ収集を設定できるツールです。 Thunderbit — Chrome拡張機能として動作し、AIが自動でページ上のデータフィールドを検出します。自然言語で「この一覧から商品名と価格を取得して」と指示するだけで抽出が始まります。無料プランあり。 Browse AI — 対象サイト上でクリック操作によってデータ取得の「ロボット」を訓練する方式です。定期実行スケジュールを設定でき、価格変動のモニタリングなどに向いています。クレジット制の従量課金モデルを採用しています。 Octoparse — Auto-detect機能でページ内のリスト・テーブル・無限スクロール領域を自動認識し、ワンクリックで抽出テンプレートを生成します。469種以上の無料テンプレートが用意されており、IP自動ローテーションやCAPTCHA回避にも対応します。無料プランあり。 開発者向けOSSツール 自社のパイプラインに組み込んで利用する、オープンソースのライブラリ群です。 ...