ウェブスクレイピングを速くする方法：2025年の完全ガイド

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

25-Sep-2025

主要なポイント

ウェブスクレイピングの速度を最適化することは、特に大規模なプロジェクトにおいて効率的なデータ収集にとって重要です。
一般的なボトルネックには、遅いサーバー応答、CPU処理、I/O操作が含まれます。
同時実行（マルチスレッド、マルチプロセス、asyncio）を実装することは、スクレイピングを大幅に加速するための主要な方法です。
このガイドでは、ウェブスクレイピングのパフォーマンスを向上させるための10の詳細な解決策を、コード例を交えて提供します。
高度な課題を克服し、最大の速度と信頼性を達成するために、Scrapelessなどの専門的なツールは強力な利点を提供します。

はじめに

ウェブスクレイピングは、インターネットから大量のデータを収集しようとする企業や研究者にとって不可欠な技術となっています。市場調査や競合分析から学術研究や価格監視に至るまで、ウェブデータを効率的に抽出する能力は非常に重要です。しかし、スクレイピングプロジェクトの規模が大きくなるにつれて、パフォーマンスはしばしば重大なボトルネックとなります。遅いスクレイピングは、データ取得時間の延長、リソース消費の増加、さらにはターゲットウェブサイトによる検出とブロックを引き起こす可能性があります。この包括的なガイド「ウェブスクレイピングを速くする方法：完全ガイド」では、ウェブスクレイピングの操作を大幅に加速するための基本的な戦略と技術を掘り下げます。遅いスクレイピングの一般的な理由を探り、スクレイピングのワークフローを最適化するための詳細な10の解決策を、実用的なコード例を用いて提供します。手動での最適化の複雑さを回避し、比類のない速度と信頼性を達成しようとしている方には、Scrapelessがプロセス全体を合理化する高度な管理ソリューションを提供します。

ボトルネックの理解：あなたのスクレイパーが遅い理由

最適化を行う前に、あなたのウェブスクレイパーを遅くしている要因を特定することが重要です。いくつかの要因がパフォーマンスの低下に寄与する可能性があります[1]：

ネットワーク遅延： リクエストがサーバーに到達し、応答が戻るまでの時間。これが最大のボトルネックであることが多いです。
サーバー応答時間： ターゲットウェブサイトのサーバーがリクエストを処理し、データを返すまでの速さ。これは主にあなたの管理外です。
逐次処理： 一度に一つのリクエストを実行し、次を開始する前に各リクエストが完了するのを待つこと。
CPUバウンドタスク： 重いパース、複雑なデータ変換、大量の正規表現マッチングは、CPUリソースを消費する可能性があります。
I/O操作： ディスクからの読み取りおよび書き込み（例：データをファイルやデータベースに保存すること）は遅くなることがあります。
スクレイピング対策： レート制限、CAPTCHA、IPブロックは、意図的にスクレイピングを遅くしたり、停止させたりする可能性があります。
非効率なコード： 最適化されていない選択子、冗長なリクエスト、非効率なデータ構造はパフォーマンスを劣化させることがあります。

これらのボトルネックに体系的に対処することは、高速で効率的なウェブスクレイパーを構築するための鍵です。

ウェブスクレイピングを速くするための10の解決策

1. マルチスレッドによる同時実行の実装

マルチスレッドは、スクレイパーが単一のプロセス内で複数のタスクを同時に実行できるようにします。Pythonのグローバルインタプリタロック（GIL）はCPUバウンドタスクの真の並列実行を制限しますが、スレッドは応答を待っている間に切り替え可能なので、ネットワークリクエストなどのI/Oバウンドタスクに非常に効果的です[2]。

コード操作手順：

Pythonのconcurrent.futures.ThreadPoolExecutorを使用する：

python Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def fetch_and_parse(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status() # 悪い応答（4xxまたは5xx）の場合はHTTPErrorを発生させる
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # 例：タイトルを抽出
        title = soup.find('title').get_text() if soup.find('title') else 'タイトルなし'
        return f"URL: {url}, タイトル: {title}"
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"{url}の取得エラー: {e}"

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.bing.com",
    "https://www.yahoo.com",
    "https://www.wikipedia.org",
    "https://www.amazon.com",
    "https://www.ebay.com",
    "https://www.reddit.com",
    "https://www.twitter.com",
    "https://www.linkedin.com"
]

start_time = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch_and_parse, urls))

for result in results:
    print(result)

end_time = time.time()
print(f"マルチスレッド実行時間: {end_time - start_time:.2f}秒")

この例は、複数のURLを同時に取得し、順次取得する場合に比べて総時間を大幅に短縮します。max_workersパラメータは、並列スレッドの数を制御します。

2. `asyncio`と`httpx`を利用した非同期I/Oの活用

非同期プログラミング、特にPythonのasyncioライブラリを使用することは、多くの同時I/O操作を処理するための非常に効率的な方法です。これにより、単一スレッドで複数のネットワークリクエストをブロックせずに管理でき、サーバーの応答を待つ時間が大部分を占めるウェブスクレイピングに最適です[3]。

コード操作手順:

httpx（非同期対応のHTTPクライアント）をインストール:
bash Copy
```
pip install httpx
```

非同期取得を実装:

python Copy

import asyncio
import httpx
from bs4 import BeautifulSoup
import time

async def async_fetch_and_parse(client, url):
    try:
        response = await client.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        title = soup.find('title').get_text() if soup.find('title') else 'タイトルなし'
        return f"URL: {url}, タイトル: {title}"
    except httpx.RequestError as e:
        return f"{url}の取得中にエラーが発生しました: {e}"

async def main():
    urls = [
        "https://www.example.com",
        "https://www.google.com",
        "https://www.bing.com",
        "https://www.yahoo.com",
        "https://www.wikipedia.org",
        "https://www.amazon.com",
        "https://www.ebay.com",
        "https://www.reddit.com",
        "https://www.twitter.com",
        "https://www.linkedin.com"
    ]

    start_time = time.time()
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        tasks = [async_fetch_and_parse(client, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

    for result in results:
        print(result)

    end_time = time.time()
    print(f"Asyncioの実行時間: {end_time - start_time:.2f}秒")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

asyncioは一般的にI/Oバウンドのタスクに対してマルチスレッドよりも効率的です。なぜなら、スレッド管理やコンテキストスイッチのオーバーヘッドを回避できるからです。

3. CPUバウンドタスクのためにマルチプロセッシングを利用

マルチスレッドはI/Oには適していますが、CPUバウンドタスク（例：重いデータ処理、複雑な計算）にはマルチプロセッシングが理想的です。これはPythonのGILをバイパスし、複数のCPUコアで真の並列実行を可能にします[4]。

コード操作手順:

Pythonのconcurrent.futures.ProcessPoolExecutorを使用:

python Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time

def process_html(html_content):
    # 複雑な解析やデータ抽出のようなCPU集約的なタスクをシミュレート
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # さらに複雑な解析ロジック
    paragraphs = soup.find_all('p')
    num_paragraphs = len(paragraphs)
    return f"{num_paragraphs}段落のあるHTMLを処理しました。"

def fetch_and_process(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        return response.content # 処理のための生HTMLを返す
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"{url}の取得中にエラーが発生しました: {e}"

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.bing.com",
    "https://www.yahoo.com",
    "https://www.wikipedia.org",
    "https://www.amazon.com",
    "https://www.ebay.com",
    "https://www.reddit.com",
    "https://www.twitter.com",
    "https://www.linkedin.com"
]

start_time = time.time()
# 最初にすべてのHTMLコンテンツを取得（I/Oバウンド、ThreadPoolExecutorまたはasyncioを使用可）
html_contents = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as fetch_executor:
    html_contents = list(fetch_executor.map(fetch_and_process, urls))

# 次に、並列でHTMLコンテンツを処理（CPUバウンド）
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as process_executor:
    results = list(process_executor.map(process_html, html_contents))

for result in results:
    print(result)

end_time = time.time()
print(f"マルチプロセッシングの実行時間: {end_time - start_time:.2f}秒")

このアプローチは、I/Oバウンドの取得からCPUバウンドの処理を分離し、両方の段階を最適化します。

4. より迅速なHTMLパーサーを使用

HTMLパーサーの選択は、特に大きなまたは不正なHTML文書を扱う際に、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。lxmlは一般的にBeautifulSoupのデフォルトのhtml.parserよりも高速です[5]。

コード操作手順:

lxmlをインストール:
bash Copy
```
pip install lxml
```

BeautifulSoupにlxmlをパーサーとして指定する:

python Copy

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

url = "https://www.wikipedia.org"
start_time = time.time()
response = requests.get(url)
# 'lxml'パーサーを使用
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
title = soup.find('title').get_text()
end_time = time.time()
print(f"タイトル: {title}")
print(f"lxmlでの解析にかかった時間: {end_time - start_time:.4f} 秒")

start_time = time.time()
response = requests.get(url)
# デフォルトの'html.parser'を使用
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title = soup.find('title').get_text()
end_time = time.time()
print(f"タイトル: {title}")
print(f"html.parserでの解析にかかった時間: {end_time - start_time:.4f} 秒")

特定のユースケースに対して異なるパーサーのベンチマークを取ることで、顕著な速度改善が明らかになることがあります。

5. セレクターとデータ抽出の最適化

非効率的なセレクターはパースを遅くする可能性があります。可能な限り複雑な正規表現よりもCSSセレクターまたはXPathを優先し、必要なデータのみを抽出してください[6]。

コード操作ステップ:

正確なCSSセレクターを使用する:

python Copy

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

url = "https://quotes.toscrape.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')

start_time = time.time()
# 効率的: 直接CSSセレクター
quotes_efficient = soup.select('div.quote span.text')
texts_efficient = [q.get_text() for q in quotes_efficient]
end_time = time.time()
print(f"効率的な抽出にかかった時間: {end_time - start_time:.6f} 秒")

start_time = time.time()
# 効率が低い: より広範な検索を行い、その後フィルター (概念的、HTML構造による)
quotes_less_efficient = soup.find_all('div', class_='quote')
texts_less_efficient = []
for quote_div in quotes_less_efficient:
    text_span = quote_div.find('span', class_='text')
    if text_span:
        texts_less_efficient.append(text_span.get_text())
end_time = time.time()
print(f"効率が低い抽出にかかった時間: {end_time - start_time:.6f} 秒")

必要なデータへの最も直接的な経路を常に目指してください。単一のより具体的なセレクターで同じ結果を得られる場合、find_all()の後にさらにfind_all()を避けましょう。

6. 永続的なHTTPセッションの使用

同じドメインへの複数のリクエストの場合、永続的なHTTPセッションを確立することでオーバーヘッドを大幅に削減できます。requestsライブラリのSessionオブジェクトは、基盤となるTCP接続を再利用し、各リクエストごとのハンドシェイクプロセスを回避します[7]。

コード操作ステップ:

requests.Sessionオブジェクトを作成:

python Copy

import requests
import time

urls = [
    "https://quotes.toscrape.com/page/1/",
    "https://quotes.toscrape.com/page/2/",
    "https://quotes.toscrape.com/page/3/"
]

start_time = time.time()
# セッションなし
for url in urls:
    requests.get(url)
end_time = time.time()
print(f"セッションなし: {end_time - start_time:.4f} 秒")

start_time = time.time()
# セッションあり
with requests.Session() as session:
    for url in urls:
        session.get(url)
end_time = time.time()
print(f"セッションあり: {end_time - start_time:.4f} 秒")

これは、同じウェブサイトから多くのページをスクレイピングする際に特に効果的です。

7. スマートリクエストのスロットリングと遅延の実装

速度が目標である一方、攻撃的なスクレイピングはIP禁止やサーバー過負荷を引き起こす可能性があります。スマートスロットリングを実装し、ランダムな遅延を導入することで、検出を防ぐだけでなく、サーバーの負荷を管理し、持続可能なスクレイピングプロセスを確保します[8]。

コード操作ステップ:

time.sleep()をランダムな間隔で使用:

python Copy

import requests
import time
import random

urls = [
    "https://quotes.toscrape.com/page/1/",
    "https://quotes.toscrape.com/page/2/",
    "https://quotes.toscrape.com/page/3/"
]

for url in urls:
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        print(f"{url}の取得に成功しました")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"{url}の取得エラー: {e}")
    finally:
        # 1から3秒の間にランダムな遅延を導入
        delay = random.uniform(1, 3)
        print(f"{delay:.2f} 秒待っています...")
        time.sleep(delay)

これにより、速度と礼儀のバランスがとれ、スクレイパーが検出されにくく、長期的により堅牢になります。

8. 分散スクレイピングの使用

非常に大規模なプロジェクトの場合、複数のマシンまたはクラウドインスタンスにわたってスクレイピングタスクを分散させることで、巨大的な速度改善を得ることができます。これは、並行して作業するスクレイパーのクラスターを設定することを含みます[9]。

方法論とツール:

タスクキュー: RabbitMQやApache Kafkaのようなメッセージブローカーを使用して、URLやタスクをワーカーノードに分配します。
分散フレームワーク: Scrapy（その分散コンポーネント付き）やCeleryを使用して構築されたカスタムソリューションのようなツールが、分散スクレイピングを管理できます。
クラウドプラットフォーム: AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを活用して、複数のスクレイピングインスタンスを立ち上げ管理します。

例/アプリケーション: 複数のeコマースサイトから数百万の製品ページをスクレイピングする必要がある企業は、中央オーケストレーターが数十または数百のワーカーノードにURLを供給し、それぞれがデータのサブセットを取得して処理する分散システムを展開するかもしれません。これにより、トータルのスクレイピング時間が大幅に短縮されます。

9. レスポンスのキャッシュ

同じデータやあまり変わらないウェブサイトの部分を頻繁にリクエストする場合、レスポンスをキャッシュすることで、冗長なネットワークリクエストを避けることができ、大幅な時間を節約できます。

コード操作手順:

requests-cacheのようなキャッシングライブラリを使用:
bash Copy
```
pip install requests-cache
```

requests-cacheを統合:

python Copy

import requests
import requests_cache
import time

# すべてのリクエストに対して5分間キャッシュをインストール
requests_cache.install_cache('my_cache', expire_after=300)

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.example.com" # example.comを再リクエスト
]

for url in urls:
    start_time = time.time()
    response = requests.get(url)
    end_time = time.time()
    print(f"{url}を取得しました (キャッシュ: {response.from_cache}) {end_time - start_time:.4f}秒で")

# 完了したらキャッシュを無効にする
requests_cache.uninstall_cache()

example.comへの最初のリクエストは遅くなりますが、2回目はキャッシュからほぼ瞬時に供給されます。

10. ヘッドレスブラウザは必要な場合にのみ使用

ヘッドレスブラウザ（PlaywrightやSeleniumなど）は、JavaScriptでレンダリングされたコンテンツのスクレイピングには強力ですが、直接HTTPリクエストよりも大幅に遅く、リソースを大量に消費します。必要な場合にのみ使用してください。

方法論とツール:

ウェブサイトの分析: ヘッドレスブラウザを使用する前に、ウェブサイトのソースコードを検査します。データが初期HTML内に存在する場合（ソースを表示）、単純なrequests呼び出しで十分です。
条件付き使用: 最初にrequestsで取得を試みるロジックを実装します。必要なデータが見つからない場合、ヘッドレスブラウザにフォールバックします。
ヘッドレスブラウザの設定を最適化: ヘッドレスブラウザを使用する際には、画像、CSS、不要なプラグインを無効にしてリソース使用量を最小限に抑えます。

例/アプリケーション: 製品の価格をスクレイピングする場合、まずrequests.get()呼び出しを試します。価格がJavaScript経由で読み込まれる場合は、Playwrightを使用します。このハイブリッドアプローチは、スクレイピングタスクの各部分に対して最も速い方法を使用することを保証します。

比較の要約: ウェブスクレイピング最適化技術

技術	主な利点	複雑さ	ベストな対象	考慮事項
マルチスレッド	同時I/O操作	中程度	I/Oバウンドタスク（ネットワークリクエスト）	Python GILはCPUバウンドタスクの真の並列性を制限します
非同期I/O (`asyncio`)	非常に効率的な同時I/O	中程度	I/Oバウンドタスク、高い同時処理	非同期互換ライブラリ（例:`httpx`）が必要です
マルチプロセッシング	並列CPUバウンドタスク	高い	重い解析、データ変換	スレッドよりもオーバーヘッドが大きく、プロセス間通信が必要です
高速HTMLパーサー (`lxml`)	より高速なパース	低い	大規模または複雑なHTMLドキュメント	`lxml`のインストールが必要です
最適化されたセレクター	より速いデータ抽出	低い	どんなスクレイピングタスクでも	HTML/CSS/XPathに関する良好な理解が必要です
永続的HTTPセッション	ネットワークオーバーヘッドの削減	低い	同じドメインへの複数リクエスト	リクエスト間でクッキーとヘッダーを維持します
スマートスロットリング/遅延	検出/ブロックを回避	低い	持続可能なスクレイピング、礼儀	スピードと倫理的考慮をバランスさせます
分散スクレイピング	大規模なスケール、地理的分散	非常に高い	極めて大きなデータセット、高スループット	重要なインフラと管理オーバーヘッドがあります
レスポンスキャッシュ	冗長なリクエストを避ける	低い	静的または頻繁に更新されないデータ	キャッシュ無効化戦略が必要です
条件付きヘッドレスブラウザ	リソース効率、スピード	中程度	必要なときのみJavaScriptでレンダリングされたコンテンツ	JSレンダリングされたコンテンツを検出するためのロジックが必要

この表は、さまざまな最適化技術の簡単な概要を提供し、プロジェクトの特定のニーズと制約に基づいて最適な選択をするのに役立ちます。

スクラペレスがウェブスクレイピングの究極のアクセラレーターである理由

上記の技術を実装することでウェブスクレイピングの効率を大幅に向上させることができますが、現代のウェブスクレイピングの現実は、高度なアンチボットシステム、動的コンテンツ、そして常に変化するウェブサイト構造との絶え間ない戦いを伴います。プロキシの手動管理、ユーザーエージェントのローテーション、CAPTCHAの解決、大規模で高速な操作におけるJavaScriptのレンダリングを確保することは、圧倒的でリソース集約的な作業となる可能性があります。ここでスクラペレスは比類のない優位性を提供し、ウェブスクレイピングプロジェクトの究極のアクセラレーターとして機能します。

スクラペレスは、これらの複雑さを自動的に処理する完全管理型のウェブスクレイピングAPIです。広範な住宅プロキシネットワークを通じてリクエストを賢くルーティングし、ユーザーエージェントやヘッダーをローテーションし、CAPTCHAを回避し、JavaScriptが多く使われているページをレンダリングして、クリーンで構造化されたデータを直接提供します。これらの複雑な課題をスクラペレスにオフロードすることで、自分自身の複雑なインフラを構築し維持する手間なく、最高のスクレイピング速度と信頼性を実現できます。これにより、技術的なハードルと戦うのではなく、ビジネスや研究のために抽出したデータを活用することに集中できます。数ページか数百万ページかにかかわらず、スクラペレスはデータ取得を迅速でシームレス、かつ一貫して成功させることを保証します。

結論と行動の呼びかけ

ウェブスクレイピングの速度を最適化することは、インターネットからデータを抽出に関与するすべての人にとって重要な取り組みです。一般的なボトルネックを理解し、このガイドに詳述された10のソリューション（並行処理や効率的なパースから持続的なセッションやスマートスロットリングまで）を実行することで、スクレイピング作業のパフォーマンスと効率を劇的に改善できます。これらの技術は、より少ない時間でより多くのデータを収集することを可能にし、プロジェクトをより実現可能で影響力のあるものにします。

しかし、ウェブの動的な性質とアンチボット技術の継続的な進化は、素早く信頼できるスクレイパーを維持することが永続的な挑戦となることを意味します。複雑なウェブサイトや大規模なデータニーズに直面したときに、真に加速されて手間のかからないソリューションを求めている人にとって、スクラペレスは際立っています。ウェブサイトの防御をバイパスするためのすべての複雑な詳細を処理する堅牢な管理APIを提供し、最小限の労力で最適なスクレイピング速度とデータ配信を達成できるようにします。

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FAQ（よくある質問）

Q1: ウェブスクレイピングの速度はなぜ重要ですか？

A1: ウェブスクレイピングの速度は、いくつかの理由から重要です。大規模なデータセットの取得時間を短縮し、データ更新の頻度を上げ（例：リアルタイムの価格監視）、リソース消費（CPU、メモリ、ネットワーク）を最小限に抑え、長時間・遅いリクエストによるウェブサイトの検出やブロックを避けるのに役立ちます。

Q2: ウェブスクレイピングにおけるマルチスレッドとマルチプロセスの主な違いは何ですか？

A2: マルチスレッドは、I/Oバウンドタスク（ネットワーク応答を待つようなタスク）に最適で、スレッドは待機している間に切り替わるため、CPU時間を効率的に使用します。マルチプロセスは、CPUバウンドタスク（重いデータパースなど）に最適で、別々のCPUコアを使用し、Pythonのグローバルインタプリターロック（GIL）をバイパスして真の並列実行を実現します。

Q3: 迅速にスクレイピングを行う際にブロックを回避するにはどうすればよいですか？

A3: 迅速にスクレイピングを行う際にブロックを回避するためには、ランダムな遅延を伴ったスマートスロットリングを実装し、プロキシを使用してIPアドレスをローテーションし、リアルなユーザーエージェントの文字列を使用し、クッキーとセッションを管理し、リクエストを攻撃的に行いすぎないようにします。高度なアンチボットシステムに対しては、これらの複雑さを自動的に処理するスクラペレスのような専門サービスを考慮してください。

Q4: ヘッドレスブラウザを使用するべきタイミングと直接HTTPリクエストを使用するべきタイミングは？

A4: データがページの初期HTMLソースコードに存在する場合は、直接HTTPリクエスト（例：requestsライブラリを使用）を使用します。コンテンツが動的に読み込まれたり、初期ページロード後にJavaScriptによってレンダリングされたりする場合にのみ、ヘッドレスブラウザ（例：Playwright、Selenium）を使用してください。ヘッドレスブラウザはリソースを多く消費し、遅くなるためです。

Q5: スクラペレスは既存のウェブスクレイパーの速度を向上させるのに役立ちますか？

A5: はい、Scrapelessは特に現代のウェブスクレイピングの最も時間のかかる複雑な部分を処理することで、あなたのウェブスクレイパーを大幅に高速化できます。プロキシのローテーション、User-Agentのローテーション、CAPTCHAの解決、JavaScriptのレンダリングを自動的に管理し、あなたのスクレイパーがデータ抽出のみに集中できるようにし、ボット対策に煩わされることなく全体的な効率性と信頼性を向上させます。

Scrapelessでは、適用される法律、規制、およびWebサイトのプライバシーポリシーを厳密に遵守しながら、公開されているデータのみにアクセスします。このブログのコンテンツは、デモンストレーションのみを目的としており、違法または侵害の活動は含まれません。このブログまたはサードパーティのリンクからの情報の使用に対するすべての責任を保証せず、放棄します。スクレイピング活動に従事する前に、法律顧問に相談し、ターゲットウェブサイトの利用規約を確認するか、必要な許可を取得してください。