2025年のAnthropicウェブ検索の代替トップ5

主なポイント

• Anthropic Web Searchの強力な代替手段となる主要なウェブ検索APIおよびプラットフォームを探索します。
• 各代替手段のユニークな機能、利点、および統合方法を理解します。
• 実用的なコード例を活用して、AIアプリケーションにウェブ検索機能をシームレスに統合します。
• Scrapelessは、選択したウェブ検索の代替手段を補完する強力なウェブスクレイピングソリューションを提供します。

導入

AI駆動のウェブ検索の領域は急速に進化しており、開発者はリアルタイムで正確な情報で大規模言語モデル（LLM）を強化するための強力で効率的なツールを常に求めています。Anthropic Web Searchは価値ある機能を提供しますが、多様なエコシステムの代替手段は特化した機能、コスト効果、ユニークな統合パスを提供します。この記事では、2025年に利用可能な最良の代替手段の中でのウェブ検索機能に焦点を当て、開発者向けに実行可能なコード例を提供します。私たちの目標は、特定のAIアプリケーションのニーズに最適なウェブ検索ソリューションを選択し実装するための知識を提供することです。

LLMにおけるウェブ検索の必要性の理解

大規模言語モデルは広範な知識ベースを持ちながらも、リアルタイム情報が不足し、時事問題やニッチなトピックについて質問されると幻覚に悩まされることがあります。ウェブ検索機能をLLMに直接統合することで、インターネットから最新で事実に基づくデータへのアクセスを提供し、これらの制限に対処します。現実の情報に基づくことは、リサーチアシスタント、カスタマーサービスチャットボット、データ分析ツールなど、正確さが求められるアプリケーションにとって重要です。リアルタイムでウェブクエリを行う能力により、LLMはより関連性が高く、信頼性があり、文脈を理解した応答を生成でき、その有用性と信頼性が大幅に向上します。このような能力に対する需要は高まっており、最近の報告では、AI開発者の70％がLLMアプリケーションに対するリアルタイムデータアクセスを優先していることが示されています[1]。

2025年のトップ10 Anthropic Web Searchの代替手段

このセクションでは、Anthropic Web Searchの10の主要な代替手段を探り、それぞれのコア機能、ウェブ検索統合方法、および実用的なコード例を詳述します。各代替手段は、さまざまな開発ニーズと好みに応じて、LLMにインターネットアクセスを提供するための独自のアプローチを提供します。

1. Exa

Exaは、AIアプリケーションにウェブ検索を統合するために特別に設計された強力なAI検索エンジンです。検索、コンテンツ取得、類似リンクの発見、直接質問に回答する機能を備えた包括的なAPIを提供します。Exaのインハウス検索エンジンとベクトルデータベースは、検索結果の高い精度と制御を提供し、洗練されたAIエージェントを構築する開発者にとって強力な競争相手となります。エージェンティック検索とリアルタイムデータへの焦点を当てることで、Anthropic Web Searchの強力な代替手段となっています。

主な特徴:

• エージェンティック検索: AIエージェント向けに最適化され、関連性のある構造化された結果を提供。
• コンテンツ取得: 検索結果からクリーンな解析済みHTMLを抽出。
• セマンティック検索: 埋め込みベースの検索を利用して微妙なクエリに対応。
• リサーチAPI: 構造化されたJSON出力と引用を用いて、徹底的なウェブリサーチを自動化。

ウェブ検索統合（Pythonの例）：

Exaを使用するには、まずPython SDKをインストールし、APIキーを設定する必要があります。

import os
from exa_py import Exa
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数をロード
load_dotenv()

# APIキーでExaクライアントを初期化
exa = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))

# 検索を実行し、コンテンツを取得
query = "量子コンピューティングにおける最新の進展"
search_results = exa.search_and_contents(
    query,
    type="auto",  # 検索タイプを自動的に決定（キーワードまたは埋め込み）
    text=True,    # 結果のフルテキストコンテンツを取得
    num_results=5 # 結果を5件に制限
)

print(f"検索結果: '{query}'")
for i, result in enumerate(search_results.results):
    print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
    print(f"タイトル: {result.title}")
    print(f"URL: {result.url}")
    print(f"テキスト: {result.text[:500]}...") # テキストの最初の500文字を表示

ユースケース： AI駆動のリサーチアシスタントが科学の画期的な情報を提供する必要があります。Exaの search_and_contents メソッドを使うことで、LLMはウェブをクエリし、最新かつ包括的な記事を取得し、提供する情報が常に最新であることを保証します。

2. Brave Search API

Brave Search APIは、強力で独立したウェブインデックスを提供し、人間中心のウェブ検索の魅力的な代替手段となっています。これは、高品質で新鮮なデータでAIアプリケーションを支えるように設計されており、SEOスパムを減少させるように調整されています。Brave Search APIは、ウェブ、画像、ビデオ、ニュース検索のためのさまざまなエンドポイントを提供し、AIグラウンディング機能も備えています。そのプライバシーへのコミットメントと独立したインデックスは、市場においてユニークな提供物となっています。

主な機能:

• 独立したインデックス: 他の検索エンジンに依存せず、Brave独自のウェブインデックスによって支えられています。
• プライバシー保護: プライバシーを考慮して構築されており、安全な検索体験を提供します。
• 高品質の結果: スパムを減らし、関連性のある最近の情報を提供するように調整されています。
• 多様な検索タイプ: ウェブ、画像、ビデオ、ニュース、AIグラウンディング検索をサポートしています。

ウェブ検索統合 (Pythonの例):

Brave Search APIを使用するには、サブスクリプショントークンを使用してAPIエンドポイントにHTTPリクエストを行う必要があります。

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# Brave Search APIのエンドポイントとサブスクリプショントークン
BRAVE_API_URL = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
BRAVE_SUBSCRIPTION_TOKEN = os.getenv("BRAVE_SEARCH_API_KEY")

headers = {
    "X-Subscription-Token": BRAVE_SUBSCRIPTION_TOKEN,
}

params = {
    "q": "セキュアなAPI開発のベストプラクティス",
    "count": 5, # 返す結果の数
    "country": "us",
    "search_lang": "en",
}

response = requests.get(BRAVE_API_URL, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"検索結果: '{params['q']}'")
    for i, result in enumerate(search_results['web']['results']):
        print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
        print(f"タイトル: {result['title']}")
        print(f"URL: {result['url']}")
        print(f"説明: {result['description']}")
else:
    print(f"エラー: {response.status_code} - {response.text}")

ユースケース: コンテンツ生成AIがサイバーセキュリティの最新トレンドを調査する必要があります。Brave Search APIは、その独立したインデックスから直接提供される新鮮で高品質な結果を提供し、生成されたコンテンツの正確性を確保し、一般的なSEOスパムから解放されているため、信頼できる人間中心のウェブ検索の代替手段となっています。

3. Tavily

Tavilyは、AIエージェントのためのウェブアクセスレイヤーとして位置付けられており、高速で安全かつ信頼性の高いウェブアクセスAPIを提供しています。特にLLMおよびRAG（Retrieval-Augmented Generation）ワークフローのために設計されており、リアルタイムの検索とコンテンツ抽出を提供します。Tavilyの relevance結果を提供し、幻想を減少させることに重点を置いているため、製品準備が整ったAIアプリケーションを構築する開発者にとって強力な人間中心のウェブ検索の代替手段となっています。

主な機能:

• エージェントファーストデザイン: AIエージェントおよびLLMワークフロー向けに最適化されたAPI。
• リアルタイムウェブアクセス: 高いレート制限で最新の情報を提供します。
• コンテンツスニペット: AI処理に最適化された関連コンテンツスニペットを提供します。
• プラグアンドプレイ: 簡単な設定と既存のアプリケーションとのシームレスな統合。

ウェブ検索統合 (Pythonの例):

まず、TavilyのPythonクライアントをインストールします。

pip install tavily-python

次に、次のPythonコードを使用して検索を実行できます。

import os
from tavily import TavilyClient
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# APIキーでTavilyクライアントを初期化
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))

# 検索を実行
query = "2025年のAIが労働市場に与える影響"
response = tavily_client.search(query=query, search_depth="advanced", include_answer=True)

print(f"検索結果: '{query}'")
if response.get('answer'):
    print(f"\n回答: {response['answer']}")

for i, result in enumerate(response['results']):
    print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
    print(f"タイトル: {result['title']}")
    print(f"URL: {result['url']}")
    print(f"コンテンツ: {result['content'][:500]}...") # コンテンツの最初の500文字を表示

ユースケース: 顧客サポートチャットボットが製品機能に関するユーザーの質問に回答する必要があります。Tavilyのリアルタイムウェブアクセスは、チャットボットが最も現在の情報を提供し、不正確さを減少させ、ユーザー満足度を向上させるため、効果的な人間中心のウェブ検索の代替手段となっています。

4. Perplexity AI API

Perplexity AIは、正確で信頼できるリアルタイムの回答を提供する会話型回答エンジンで知られています。同社のAPI、特にSonarモデルは、開発者がこの強力な機能を自分のアプリケーションに統合できるようにします。Perplexity AIの基盤的な回答とソース引用への注力は、高い事実的な正確性と透明性を要求するアプリケーションにとって、優れた人間中心のウェブ検索の代替手段となっています。

主な機能:

• 回答エンジン: 質問に対して直接的で簡潔な回答を提供します。
• 引用: 生成されたすべての回答に出所を含め、信頼性を高めます。
• リアルタイム情報: 最新のウェブコンテンツにアクセスします。
• ソナーモデル: 検索に基づく最適化されたスピードと手頃な価格を持ちます。

ウェブ検索統合（Pythonの例）:

Perplexity AIのAPIはOpenAIのクライアントライブラリと互換性があり、統合が簡単です。まず、OpenAIのPythonクライアントをインストールします:

pip install openai

次に、以下のPythonコードを使用できます:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# Perplexity AI APIのベースとキーでOpenAIクライアントを初期化
client = OpenAI(
    base_url="https://api.perplexity.ai",
    api_key=os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY"),
)

# 使用するモデルを定義（例: ウェブ検索用の「sonar-small-online」）
model_name = "sonar-small-online"

# ウェブ検索機能を持つチャットコンプリーションを実行
query = "再生可能エネルギー技術の最新の進展は何ですか？"
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたはウェブ検索結果に基づいて簡潔で事実に基づく回答を提供するAIアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": query},
    ],
    stream=False,
)

print(f"クエリ: {query}")
print(f"\n回答: {response.choices[0].message.content}")

# Perplexity AIは、返答内容またはtool_calls/引用としてソースURLを含むことがよくあります。
# 明示的な引用が別に提供されていない場合、内容を解析する必要があります。

ユースケース: 法律研究プラットフォームは、最近の法的文書やニュースから非常に正確で検証可能な情報を必要としています。Perplexity AIのAPIは、基盤のある回答と引用を備えており、LLMが信頼できる情報を明確な出所と共に提供することを保障し、貴重な人間中心のウェブ検索の代替となります。

5. Googleカスタム検索API

Googleカスタム検索APIは、開発者が特定のウェブサイトまたはウェブ全体を検索するカスタム検索エンジンを作成できるようにし、Googleの強力な検索インフラを活用します。他のAPIのように直接的なLLM統合ではありませんが、プログラム的にウェブ検索結果にアクセスするための堅牢で馴染みのある方法を提供します。Googleの検索機能を利用して自分のRAGパイプラインを構築したい人々にとって、信頼できる人間中心のウェブ検索の代替手段です。

主な機能:

• カスタマイズ可能な検索: 検索する特定のサイトを定義するか、ウェブ全体を使用します。
• Googleのインフラ: Googleの広大な検索インデックスとランキングアルゴリズムを活用します。
• JSON結果: 構造化されたJSON形式で検索結果を返します。
• フリーチャー利用可能: 基本的な使用のためのフリーチャーを提供します。

ウェブ検索統合（Pythonの例）:

Googleカスタム検索APIを使用するには、Google Cloudプロジェクトが必要で、カスタム検索APIを有効にし、APIキーとカスタム検索エンジンID（CX ID）を取得します。Google APIクライアントライブラリをインストールします:

pip install google-api-python-client

次に、以下のPythonコードを使用します:

import os
from googleapiclient.discovery import build
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# Googleカスタム検索APIキーとカスタム検索エンジンID
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
GOOGLE_CSE_ID = os.getenv("GOOGLE_CSE_ID")

# カスタム検索サービスを構築
service = build("customsearch", "v1", developerKey=GOOGLE_API_KEY)

# 検索を行う
query = "気候変動が農業に与える影響"
res = service.cse().list(q=query, cx=GOOGLE_CSE_ID, num=5).execute()

print(f"検索結果: '{query}'")
if 'items' in res:
    for i, item in enumerate(res['items']):
        print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
        print(f"タイトル: {item['title']}")
        print(f"URL: {item['link']}")
        print(f"スニペット: {item['snippet']}")
else:
    print("結果が見つかりませんでした。")

ユースケース: ニュース集約プラットフォームは、現在の出来事に関連する特定の信頼できるソースから記事を取得したいと考えています。Googleカスタム検索APIを使用すると、これらのソースを定義し、関連する記事を取得できるため、プラットフォームのコンテンツがキュレーションされ、信頼できるものとなります。これにより、柔軟な人間中心のウェブ検索の代替手段となります。

6. SerpAPI / Serper API

SerpAPIとSerper APIは、Google、Bingなどのさまざまな検索エンジンから構造化されたJSON結果を提供するサードパーティサービスです。これらは検索エンジン結果ページ（SERP）をスクレイピングするためのプロキシとして機能し、開発者が複雑なスクレイピングロジックやIPローテーションに対処することなく、リアルタイム検索データをアプリケーションに統合することを容易にします。包括的なSERPデータが必要な開発者にとって人気の選択肢であり、信頼できる人間中心のウェブ検索の代替手段を提供します。

主な機能:

• 構造化されたSERPデータ: 複数の検索エンジンからパースされた構造化されたJSON結果を提供します。
• CAPTCHAおよびブロックのバイパス: IPの回転とCAPTCHAを自動的に処理します。
• 広範なカバレッジ: 様々な検索エンジンと検索タイプ（オーガニック、ニュース、画像など）をサポート。
• 簡単な統合: 簡単なAPIコールで迅速な実装が可能。

Web検索統合（Pythonの例 - SerpAPIを使用）:

まず、SerpAPI用のgoogle-search-resultsライブラリをインストールします：

pip install google-search-results

次に、次のPythonコードを使用します：

import os
from serpapi import GoogleSearch
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# APIキーでSerpAPIクライアントを初期化
SERPAPI_API_KEY = os.getenv("SERPAPI_API_KEY")

params = {
    "api_key": SERPAPI_API_KEY,
    "engine": "google", # 検索エンジンを指定
    "q": "未来の人工一般知能",
    "num": 5, # 結果の数
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()

if "organic_results" in results:
    print(f"検索結果: '{params['q']}'")
    for i, result in enumerate(results["organic_results"]):
        print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
        print(f"タイトル: {result.get('title')}")
        print(f"URL: {result.get('link')}")
        print(f"スニペット: {result.get('snippet')}")
else:
    print("オーガニック結果が見つかりませんでした。")

ユースケース: SEOツールは特定のキーワードに対する競合のランキングとコンテンツを分析する必要があります。SerpAPIは構造化されたSERPデータを提供し、ツールがGoogleの検索結果から効率的に情報を収集・処理できるようにし、SEOアプリケーションにとって強力な人間中心のウェブ検索の代替手段となります。

7. DuckDuckGo API

DuckDuckGoは検索結果を取得するためのシンプルでプライバシー重視のAPIを提供します。他の深層ウェブクローリングの代替手段ほど包括的ではありませんが、ユーザーのプライバシーを重視し、簡単な検索機能を必要とするアプリケーションには優れた選択肢です。その

単純さとプライバシーへのコミットメントは、特定のユースケースにとって実行可能な人間中心のウェブ検索の代替手段となります。

主な機能:

• プライバシー重視: ユーザーのクエリや個人情報を追跡しません。
• シンプルなAPI: 基本的な検索機能の統合が簡単です。
• インスタント回答: 多くの一般的なクエリに対する即時の回答を提供します。

Web検索統合（Pythonの例）：

DuckDuckGoはAPI向けに公式でないPythonライブラリを提供しています。まず、これをインストールします：

pip install duckduckgo_search

次に、次のPythonコードを使用します：

from duckduckgo_search import DDGS

# 検索を実行
query = "AI倫理に関する最新ニュース"
results = DDGS().text(keywords=query, max_results=5)

print(f"検索結果: \'{query}\'")
if results:
    for i, result in enumerate(results):
        print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
        print(f"タイトル: {result.get('title')}")
        print(f"URL: {result.get('href')}")
        print(f"スニペット: {result.get('body')}")
else:
    print("結果が見つかりませんでした。")

ユースケース: ユーザーのプライバシーを重視するパーソナルアシスタントAIが、追跡なしで迅速で偏りのない情報を取得する必要があります。DuckDuckGo APIは、そのような検索機能を統合する簡単な方法を提供し、プライバシーを重視したアプリケーションにとって適切な人間中心のウェブ検索の代替手段となります。

8. Kagi Search API

Kagiは、クリーンで広告のない体験と強力な検索機能を提供するプレミアム、プライバシー重視の検索エンジンです。そのAPIを使用すると、開発者はKagiの高品質な検索結果をアプリケーションに統合できます。Kagiはユーザーのコントロールとカスタマイズを重視し、優れた検索体験に投資する意欲のあるユーザーにとって、ユニークな価値提案を提供します。

主な機能:

• プライバシー優先: 広告なし、追跡なし、匿名検索。
• パーソナライズ: レンズやフィルターで検索結果をカスタマイズ。
• 高品質な結果: 関連性と正確性のある情報に焦点を当てる。
• LLM統合: LLMと連携できるように設計されており、根拠に基づく検索結果を提供。

Web検索統合（Pythonの例）：

Kagiは検索サービスのためのAPIを提供しています。通常、彼らのエンドポイントにHTTPリクエストを送信します。（注意：Kagi APIへのアクセスにはサブスクリプションが必要であり、具体的なコード例は彼らの最新のAPIドキュメントに基づいて異なる場合があります。以下は概念的な例です）。

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

KAGI_API_KEY = os.getenv("KAGI_API_KEY")
KAGI_API_URL = "https://kagi.com/api/v0/search"

headers = {
    "Authorization": f"Bot {KAGI_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

params = {
    "q": "医療における人工知能の未来",
    "limit": 5
}

response = requests.get(KAGI_API_URL, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(f"検索結果: \'{params[\"q\"]}\'")
```ja
もし'search_results'に'data'が含まれ、'web'がsearch_results['data']に含まれている場合：
        for i, result in enumerate(search_results['data']['web']):
            print(f"\n--- 結果 {i+1} ---")
            print(f"タイトル: {result.get('title')}")
            print(f"URL: {result.get('url')}")
            print(f"スニペット: {result.get('snippet')}")
    else:
        print("ウェブ結果が見つかりませんでした。")
else:
    print(f"エラー: {response.status_code} - {response.text}")

利用ケース: プレミアムコンテンツプラットフォームは、ユーザーに高品質でプライバシーを尊重した検索結果を提供する検索機能を統合したいと考えています。Kagi Search APIは、必要な品質とプライバシー機能を提供しており、そのようなアプリケーションに対して強力な人道的ウェブ検索の代替手段となります。

print(f"\nメッセージ: {search_results['message']}")
    else:
        print("予期しない応答形式です。")
else:
    print(f"エラー: {response.status_code} - {response.text}")

使用例: 個人のナレッジ管理システムは、要約された回答と関連リンクを提供する検索機能を統合したいと考えています。You.com APIは、AI駆動の要約を提供し、情報を取得するシンプルな方法を提供するため、迅速な概要を好むユーザーにとって便利な人間的ウェブ検索の代替手段となります。

比較概要: 人間的ウェブ検索の代替案

推奨: SeamlessなウェブスクレイピングのためのScrapeless

議論されたウェブ検索APIは、リアルタイムの情報をLLMに統合する優れた方法を提供しますが、詳細な制御、特定のデータ抽出、または複雑なアンチボット対策を回避する必要があるシナリオもあります。そのような高度なニーズに対して、Scrapelessを強く推奨します。Scrapelessは、プロキシ、CAPTCHA、およびブラウザー自動化を処理する強力なウェブスクレイピングソリューションであり、あらゆるウェブサイトからデータを簡単に抽出できます。APIが不足する場合の基盤データ取得機能を提供することで、すべての人間的ウェブ検索の代替案を補完します。

なぜScrapelessなのか？

• アンチボット対策を回避: 複雑なCAPTCHAとIPブロックを自動的に処理します。
• スケーラブルなインフラ: 大規模なデータ抽出のために構築されています。
• 柔軟なAPI: カスタムルールであらゆるウェブサイトからデータを抽出します。
• ブラウザー自動化: 動的なウェブサイトとのインタラクションを自動化します。

データ取得能力を強化する準備はできていますか？

今日Scrapelessを試してみてください！

結論

2025年における効果的な人間的ウェブ検索の代替案を求める探求は、リアルタイムのウェブデータをLLMに統合するためのユニークな強みを提供するツールの活気あるエコシステムを明らかにします。ExaとTavilyのAIネイティブ設計から、Brave SearchとKagiのプライバシー志向のアプローチまで、開発者は豊富な選択肢を持っています。Perplexity AIとGoogle Custom Searchは、事実に基づいた堅牢なソリューションを提供し、SerpAPIおよびDuckDuckGoは特定のデータニーズに応えます。それぞれの代替案のニュアンスを理解し、Scrapelessのような強力なツールを活用して高度なデータ抽出を行うことで、ウェブの力を真に活用した、よりインテリジェントで正確かつ信頼できるAIアプリケーションを構築できます。適切な人間的ウェブ検索の代替案は、あなたのLLMに比類のない価値を提供する力を与えます。

FAQ

Q1: なぜLLMはウェブ検索機能を必要とするのですか？

A1: LLMは、リアルタイムの情報にアクセスし、知識のカットオフを克服し、幻覚を減少させるためにウェブ検索機能を必要とします。彼らのトレーニングデータは静的であり、現在のイベントの知識が欠如しています。ウェブ検索は動的で最新のデータを提供し、回答が正確で関連性を持つことを保証します。

Q2: ウェブ検索APIとウェブスクレイピングツールの主な違いは何ですか？

A2: ウェブ検索APIは、検索エンジンのインデックスから構造化された結果を提供し、しばしば要約またはフィルタリングされます。ウェブスクレイピングツールは、特定のウェブページから生データを直接抽出し、収集されたデータに対するより細かい制御を提供しますが、解析と維持により多くの労力を必要とします。

Q3: プロジェクトに最適な人間に近いウェブ検索の代替手段を選ぶにはどうすればよいですか？

A3: プロジェクトの特定のニーズを考慮してください：データの新鮮さ、プライバシー要件、コスト、統合の容易さ、および必要な情報の種類。AIエージェントの場合、ExaやTavilyのようなAPIが理想です。事実の正確性については、Perplexity AIが強力です。カスタムデータの場合は、Scrapelessとの組み合わせが最適かもしれません。

Q4: これらの代替手段はプロダクションレベルのアプリケーションに適していますか？

A4: はい、特にExa、Brave Search API、Tavily、およびPerplexity AI APIを含むほとんどのリストされた代替手段は、プロダクション環境向けに設計されています。スケーラビリティ、信頼性、および高ボリュームリクエストに対するサポートを提供し、企業ソリューション向けの堅牢な人間に近いウェブ検索の代替手段となります。

Q5: 複数のウェブ検索代替手段を1つのアプリケーションに統合できますか？

A5: もちろんです。多くの開発者は、異なるツールを組み合わせて、その独自の強みを活用しています。たとえば、一般的なウェブ検索APIを広範なクエリに使用し、特定のウェブサイトや複雑なデータ抽出タスクに対してScrapelessのような専門のスクレイピングツールを使用することができます。

参考文献

[1] Decodable. (2025). LLMs Need Real-Time Data to Deliver Contextual Results. Decodable
[2] Tenet. (2025). LLM Usage Statistics 2025: Adoption, Tools, and Future. Tenet
[3] Grand View Research. (2025). Large Language Models Market Size | Industry Report, 2030. Grand View Research

内部リンク（Scrapelessサイトマップから）

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• Proxies
• Scraping API
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