2025年にChatGPTをウェブスクレイピングに使用する方法

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

05-Sep-2025

はじめに

2025年、ChatGPTをウェブスクレイピングに使用することは、開発者やデータサイエンティストにとって革新的な方法となりました。このガイドでは、ChatGPTを活用して強力で効率的なウェブスクレイパーを構築する方法を包括的に紹介します。基本から高度な内容まで、どのウェブサイトからでもデータを抽出するための10の詳細な解決策を探ります。経験豊富な開発者であっても、まだ始めたばかりの方でも、この記事はChatGPTを使用したウェブスクレイピングの習得に必要な知識とツールを提供します。私たちの目標は、実践的なステップバイステップの指示とコード例を提供し、データ抽出の作業を簡素化することです。

重要なポイント

コードジェネレーターとしてのChatGPT: ChatGPTがさまざまなプログラミング言語でウェブスクレイピングスクリプトを作成し、時間と労力を節約できる方法を学びます。
複雑なシナリオの処理: 動的なウェブサイトのスクレイピングや、ボット対策への対処、複雑なHTML構造からのデータ抽出のための技術を発見します。
高度なウェブスクレイピング技術: データクリーニング、データ変換、さらには完全なウェブスクレイピングパイプラインの構築のようなタスクにChatGPTをどのように活用するかを探ります。
倫理的考慮事項: 倫理的なウェブスクレイピングの重要性と、ChatGPTを責任を持って使用する方法を理解します。
Scrapelessの統合: ScrapelessがChatGPTを活用したウェブスクレイピングプロジェクトをどのように補完できるかを確認します。

ChatGPTを使ったウェブスクレイピングの10の方法

ここでは、ChatGPTを使ったウェブスクレイピングのための10の詳細な解決策を、シンプルなケースから高度なケースまで紹介します。

1. 基本的なスクレイピングスクリプトの生成

ChatGPTは、BeautifulSoupやRequestsなどのライブラリを用いてPythonで基本的なウェブスクレイピングスクリプトを生成できます。ターゲットURLと抽出したいデータを含むプロンプトを提供するだけで済みます。

プロンプト:

"以下のURLから商品のタイトルと価格をスクレイプするPythonスクリプトを書いてください: https://sandbox.oxylabs.io/products"

ChatGPT生成コード:

python Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://sandbox.oxylabs.io/products"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

products = soup.select(".product-card")

for product in products:
    title = product.select_one("h4").get_text(strip=True)
    price = product.select_one(".price-wrapper").get_text(strip=True)
    print(f"タイトル: {title}, 価格: {price}")

この解決策は、シンプルな静的ウェブサイトに最適です。より複雑なシナリオについては、ChatGPTにより詳細な指示を提供する必要があるかもしれません。ウェブスクレイピングの基本についての詳細は、 eコマーススクレイピング に関するこの記事をご覧ください。

2. Seleniumを使用した動的ウェブサイトのスクレイピング

JavaScriptを使用してコンテンツを動的に読み込むウェブサイトの場合、Seleniumを使用したスクリプトを生成するようChatGPTに依頼できます。Seleniumはウェブブラウザを自動化し、人間のユーザーのようにページと対話できます。

プロンプト:

"Seleniumを使用して、ApifyのTwitterページからトップ5のツイートをスクレイプするPythonスクリプトを書いてください: https://twitter.com/apify"

ChatGPT生成コード:

python Copy

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
driver.get("https://twitter.com/apify")

# ページが読み込まれるのを待つ
driver.implicitly_wait(10)

tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "[data-testid='tweet']")

for tweet in tweets[:5]:
    print(tweet.text)

driver.quit()

このアプローチは、現代のウェブアプリケーションに対してより堅牢です。高度なウェブスクレイピング技術について詳しく知りたい方は、ブラウザベースのスクレイピングに関するガイドをご覧ください。

3. テーブルからのデータ抽出

ChatGPTはHTMLテーブルからデータを抽出するのを手助けすることもできます。テーブルを解析し、データをCSVファイルに保存するスクリプトを生成するように依頼できます。

プロンプト:

"このページのテーブルからデータをスクレイプし、CSVファイルとして保存するPythonスクリプトを書いてください: https://www.w3schools.com/html/html_tables.asp"

ChatGPT生成コード:

python Copy

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.w3schools.com/html/html_tables.asp"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

table = soup.find("table", {"id": "customers"})
df = pd.read_html(str(table))[0]

df.to_csv("customers.csv", index=False)

print("データをcustomers.csvに保存しました")

これは構造化データを抽出する非常に効率的な方法です。データ抽出と操作の詳細については、この記事をご覧ください：市場調査データ収集。

4. ページネーションの扱い

多くのウェブサイトはデータを複数のページにわたって表示します。ChatGPTは、これらのページをナビゲートして必要なデータを収集するためのスクリプトを書く手助けをします。これには、ページネーションリンクやパラメーターを特定することが含まれます。

プロンプト：

"ページネーションのあるeコマースサイトからすべてのページの製品名を取得するために、RequestsとBeautifulSoupを使ってPythonスクリプトを作成します。基本URLはhttps://example.com/products?page=で、ページは5まであります。"

ChatGPT生成のコード：

python Copy

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

all_product_names = []

for page_num in range(1, 6):  # 5ページを想定
    url = f"https://example.com/products?page={page_num}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

    products = soup.select(".product-name")  # 実際の製品名セレクタに置き換えてください
    for product in products:
        all_product_names.append(product.get_text(strip=True))

for name in all_product_names:
    print(name)

この方法は、複数ページのソースからの包括的なデータ収集を保証します。大規模データの処理については、Deep SERP APIのようなソリューションを検討してください。

5. APIからのデータ抽出

時には、ウェブサイトが内部APIを介してデータをロードします。ChatGPTは、これらのAPIエンドポイントを特定し、直接クエリするためのコードを生成する手助けをします。これはHTMLをスクレイピングするよりも効率的であることが多いです。

プロンプト：

"REST APIエンドポイントからデータを抽出するためにPythonを使う方法は？requestsを使用してhttps://api.example.com/dataからJSONデータを取得し、解析する例を示してください。"

ChatGPT生成のコード：

python Copy

import requests
import json

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(json.dumps(data, indent=4))
else:
    print(f"データの取得に失敗しました: {response.status_code}")

直接APIと対話することは、しばしば迅速で信頼性があります。効率的なデータ取得については、Scraping APIでさらに学んでください。

6. アンチスクレイピング対策の扱い（プロキシとヘッダー）

ウェブサイトはしばしばアンチスクレイピング技術を使用します。ChatGPTは、ブロックを回避するための回転プロキシやカスタムヘッダーなどの戦略を提案できます。これらの対策を実装するためのコードスニペットを生成できます。

プロンプト：

"プロキシとカスタムUser-Agentヘッダーを使用してウェブリクエストを行うPythonのrequestsの例を提供してください。"

ChatGPT生成のコード：

python Copy

import requests

url = "https://httpbin.org/headers"
proxies = {
    "http": "http://your_proxy_ip:port",
    "https": "https://your_proxy_ip:port",
}
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

try:
    response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()  # 不正なレスポンス（4xxまたは5xx）の場合はHTTPErrorを発生させる
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"リクエストに失敗しました: {e}")

プロキシを使用し、ヘッダーを管理することは、持続的なスクレイピング作業において重要です。堅牢なプロキシソリューションについては、Scrapeless Proxiesを探ってください。

7. データのクリーニングと変換

生のスクレイピングデータは、使用する前にクリーニングや変換が必要なことがよくあります。ChatGPTは、テキストをクリーニングし、データ型を変換し、データを使用可能な形式に構造化するためのPython関数を作成する手助けをします。

プロンプト：

"文字列のリストを受け取り、先頭/末尾の空白を削除し、小文字に変換し、スペース以外の非英数字文字を削除するPython関数を書いてください。"

ChatGPT生成のコード：

python Copy

import re

def clean_text_data(data_list):
    cleaned_data = []
    for item in data_list:
        # 先頭/末尾の空白を削除
        cleaned_item = item.strip()
        # 小文字に変換
        cleaned_item = cleaned_item.lower()
        # スペース以外の非英数字文字を削除
        cleaned_item = re.sub(r'[^a-z0-9\s]', '', cleaned_item)
        cleaned_data.append(cleaned_item)
    return cleaned_data

# 使い方の例：
raw_data = ["  Hello World! ", "  Python Web Scraping  ", "Data@123 "]
cleaned_data = clean_text_data(raw_data)
print(cleaned_data)

データクレンジングの効果的な実施はデータの質にとって重要です。このプロセスは、抽出した情報が分析の準備が整っていることを保証します。データの質についての詳細は、Scrapelessデータバリデーションを参照してください。

8. エラーハンドリングとログ

堅牢なウェブスクレイパーは、ネットワークエラーやウェブサイトの構造の変更などの予期しない問題を管理するために、エラーハンドリングとログ機構を含んでいます。ChatGPTは、try-exceptブロックやログ構成のためのコードを提供できます。

プロンプト：

"ネットワークの問題に対するエラーハンドリングとファイルへの基本的なログ記録を含むウェブスクレイピングのPythonの例を提供してください。"

ChatGPT生成コード：

python Copy

import requests
import logging

# ログの設定
logging.basicConfig(filename='scraper.log', level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def scrape_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 不適切なレスポンス(4xxまたは5xx)の場合、HTTPErrorを発生させる
        logging.info(f"Successfully scraped {url}")
        return response.text
    except requests.exceptions.Timeout:
        logging.error(f"Timeout error while scraping {url}")
        return None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"Request error while scraping {url}: {e}")
        return None

# 使用例：
html_content = scrape_page("https://www.example.com")
if html_content:
    print("Content received (check log for details).")
else:
    print("Failed to get content (check log for details).")

適切なエラーハンドリングは、スクレイパーがスムーズに動作し、問題に関する洞察を提供することを保証します。これは信頼性のあるデータストリームを維持するために重要です。

9. Flaskを使用したシンプルなウェブスクレイピングAPIの構築

ChatGPTは、スクレイピング機能を公開するシンプルなウェブAPIをFlaskを使用して作成する手助けができます。これにより、他のアプリケーションはあなたのスクレイパーからデータをリクエストできるようになります。

プロンプト：

"クエリパラメータとしてURLを受け取り、そのURLのHTMLコンテンツを返すエンドポイント/scrapeを持つ基本的なFlaskアプリケーションをPythonで作成してください。"

ChatGPT生成コード：

python Copy

from flask import Flask, request
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/scrape')
def scrape():
    url = request.args.get('url')
    if not url:
        return "Please provide a URL parameter", 400
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"Error scraping URL: {e}", 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

スクレイパー用のAPIを作成すると、それが再利用可能でスケーラブルになります。これにより、他のサービスとの統合が可能になります。API開発に関する詳細は、スクレイピングAPIソリューションのリソースを検討してください。

10. XPath生成のためのChatGPTの使用

CSSセレクタは一般的ですが、XPathは複雑な選択に対してより柔軟性を提供します。ChatGPTは、希望する要素の説明に基づいてXPath式を生成できます。

プロンプト：

"クラス main-content を持つ <div> の直接の子であるすべての <h2> タグのテキストコンテンツを選択するXPath式を生成してください。"

ChatGPT生成XPath：

xpath Copy

//div[@class='main-content']/h2/text()

XPathは、正確な要素ターゲティングに非常に効果的です。ChatGPTは、これらの複雑な式の作成を簡素化します。これにより、特定のデータポイントを抽出する能力が向上します。

比較概要：ChatGPTと従来のウェブスクレイピング

特徴	ChatGPT支援のウェブスクレイピング	従来のウェブスクレイピング
開発速度	AI生成コードにより著しく速い。	手動コーディングとデバッグが必要で遅い。
複雑さの処理	適切なプロンプトを使用すれば、動的コンテンツと対ボット対策に対応可能。	深い技術的知識とカスタムソリューションが必要。
コードの品質	変動する；レビューと改善が必要。	経験豊富なエンジニアによって開発されれば一貫性がある。
メンテナンス	新しいプロンプトでウェブサイトの変更に適応しやすい。	壊れやすいセレクタが原因で時間がかかることがある。
学習曲線	初心者にとって低い；プロンプトエンジニアリングに焦点を当てている。	高い；プログラミングスキルとウェブ知識が必要。
コスト	OpenAI APIのコスト；開発時間が短くなる可能性あり。	開発者の給与；最初の投資が高くなる可能性あり。
柔軟性	高い; 様々なタスクに適応し、迅速な調整が可能。	高いが、新しいタスクごとに手動でコードを変更する必要がある。

ケーススタディと応用シナリオ

ChatGPTを活用したウェブスクレイピングは、業界を超えた多様なアプリケーションを提供します。以下はいくつかの例です。

Eコマース価格監視

あるオンライン小売業者は、競合の価格を毎日監視するスクリプトをChatGPTを使って構築しました。このスクリプトはChatGPTによって生成・洗練され、商品ページをナビゲートし、価格データを抽出し、重要な変化にフラグを立てます。この自動化により、手動チェックと比較して無数の時間が節約され、小売業者は価格戦略をダイナミックに調整できるようになりました。このアプリケーションは、ChatGPTが繰り返し行われるデータ収集タスクを自動化し、急速に変化する市場において競争上の優位性を提供する能力を強調しています。

不動産市場分析

ある不動産業者は、複数のポータルから物件情報をスクレイピングするためにChatGPTを活用しました。ChatGPTは物件の種類、位置、価格、アメニティなどの詳細を抽出するスクリプトを作成するのに役立ちました。収集したデータは、市場トレンド、物件評価、投資機会を特定するために分析されました。これにより、エージェンシーはクライアントにデータ駆動型の洞察を提供し、意思決定プロセスの改善を図ることができました。異なるプラットフォーム向けにカスタマイズされたスクレイパーを簡単に生成できることが利点でした。

ソーシャルメディアの感情分析

あるマーケティング会社は、特定のブランドに関するソーシャルメディアプラットフォームからの公的コメントやレビューを収集するためにChatGPTを利用しました。ChatGPTは、ユーザー生成コンテンツを抽出するスクリプトを生成するのをサポートし、それを感情分析モデルに供給しました。これにより、会社は公共の認識を把握し、ブランド改善の必要な領域を特定できました。新しいソーシャルメディアのレイアウトに迅速に適応し、関連するテキストを抽出する能力は、タイムリーな洞察を得るために重要でした。

ChatGPTウェブスクレイピングを補完するためにScrapelessを選ぶ理由

ChatGPTはコード生成やガイダンス提供に優れていますが、実際のウェブスクレイピングでは、アンチボット対策、CAPTCHA、動的コンテンツなどの課題に直面することがあります。そこでは、Scrapelessのような堅牢なウェブスクレイピングサービスが非常に貴重になります。Scrapelessは、これらの複雑さを処理するために設計されたツールのスイートを提供し、インフラストラクチャよりもデータ分析に集中できるようにします。

ScrapelessはChatGPTを次のように補完します:

高度なアンチボット回避: Scrapelessは自動的にCAPTCHA、IPブロック、その他のアンチスクレイピングメカニズムを処理し、一貫したデータフローを保証します。これにより、あなたは常に新しい防御を回避するためにChatGPT生成のスクリプトをデバッグし、更新する必要がなくなります。
ヘッドレスブラウザ機能: 動的でJavaScriptレンダリングのウェブサイト向けに、Scrapelessは強力なヘッドレスブラウザ機能を提供し、自分自身のSeleniumまたはPlaywrightインスタンスを管理する手間を省きます。これにより、最も複雑なサイトでも簡単にスクレイピングできるようになります。
プロキシ管理: Scrapelessは広範囲のローテーションプロキシを提供し、あなたのリクエストが異なる場所から来ているかのように見せ、IP禁止の可能性を減少させます。これは、大規模または継続的なスクレイピング業務には重要な要素です。
スケーラビリティと信頼性: Scrapelessを使用すれば、サーバーのインフラストラクチャやメンテナンスを心配することなく、スクレイピング業務をスケールアップできます。その堅牢なプラットフォームは高い稼働率と信頼性のあるデータ配信を保証し、ChatGPTを活用したプロジェクトを本番環境に適したものにします。
簡素化されたAPIアクセス: Scrapelessは、あなたのPythonスクリプトとシームレスに統合できる簡単なAPIを提供し、広範なコーディングなしで高度なスクレイピング機能を組み込むことを容易にします。これにより、ChatGPTが提案したソリューションを迅速に実装できます。

ChatGPTのコード生成力とScrapelessの堅固なインフラストラクチャを組み合わせることで、非常に効率的で信頼できる、スケーラブルなウェブスクレイピングソリューションを構築できます。このシナジーにより、一般的な障害を克服し、ウェブから貴重な洞察を抽出することに集中できます。

結論

ChatGPTは、ウェブスクレイピングをよりアクセスしやすく、効率的にすることで革命をもたらしました。基本的なスクリプトを生成することから、動的コンテンツやアンチボット対策のような複雑なシナリオを扱うことまで、ChatGPTは開発者に強力なデータ抽出ソリューションを構築する力を与えています。迅速にコードスニペットを生成し、ガイダンスを提供する能力は、開発時間と労力を大幅に削減します。しかし、堅牢でスケーラブル、かつ信頼できるウェブスクレイピングのためには、Scrapelessのような専門サービスとの統合が強く推奨されます。Scrapelessはプロキシ管理、アンチボット回避、ヘッドレスブラウザ操作の複雑な課題を処理し、あなたが抽出したデータをビジネスニーズに活用することに集中できるようにします。ChatGPTの知性とScrapelessのインフラストラクチャを組み合わせることで、2025年以降のウェブデータの可能性を最大限に引き出すことができます。
ウェブスクレイピングのワークフローを簡素化する準備はできていますか？ Scrapelessを今すぐ試してみてください、シームレスなデータ抽出の力を体験してください。

よくある質問 (FAQ)

Q1: ChatGPTは直接ウェブサイトをスクレイプできますか？

いいえ、ChatGPTはウェブサイトを直接スクレイプすることはできません。これは、コードを生成し、ガイダンスを提供し、ウェブスクレイピングに関連する概念を説明する言語モデルです。実際のスクレイピングを行うには、生成されたコードをプログラミング環境（BeautifulSoup、Requests、Seleniumなどのライブラリを使用したPythonなど）で実行する必要があります。ChatGPTは開発プロセスの強力なアシスタントとして機能します。

Q2: ChatGPTをウェブスクレイピングに使用することは倫理的ですか？

ChatGPTをウェブスクレイピングに使用することは、スクレイピング自体が倫理的である限り倫理的です。倫理的なウェブスクレイピングは、robots.txtファイルを尊重し、リクエストでサーバーを過負荷にしないようにし、同意なしにセンシティブな個人データを収集しないこと、そしてウェブサイトの利用規約を遵守することを含みます。ChatGPTはコードを書く手助けをしますが、倫理的な行動に対する責任はユーザーにあります。倫理的なウェブスクレイピングについての詳細は、こちらのDataCampの記事を参照してください。

Q3: ChatGPTをウェブスクレイピングに使用する際の制限は何ですか？

強力ではありますが、ChatGPTには制限があります。特に、非常に複雑または頻繁に変更されるウェブサイト構造の場合、デバッグが必要なコードを生成することがあります。コードを実行したり、リアルタイムでウェブサイトとのインタラクションを処理したりすることはできません。また、知識はトレーニングデータに基づいているため、非常に最近のアンチスクレイピング技術に対する最新の解決策を提供できない場合があります。また、CAPTCHAやIPブロックを単独で回避することもできず、これには専門的なツールやサービスが必要です。

Q4: ChatGPTが生成したスクレイピングコードの精度を向上させるにはどうすればいいですか？

精度を向上させるには、ChatGPTに明確で具体的かつ詳細なプロンプトを提供してください。ターゲットURL、必要な正確なデータポイント、HTML構造（知られている場合）、および好みの特定のライブラリやメソッドを含めてください。最初のコードが失敗した場合は、エラーメッセージを提供するか、予期しない動作を説明し、ChatGPTにコードを改善するように依頼してください。反復的なプロンプトとテストが正確な結果を得る鍵です。

Q5: ScrapelessはChatGPTによるウェブスクレイピングをどのように強化しますか？

Scrapelessは、一般的なスクレイピングの課題を克服するために必要なインフラを提供することで、ChatGPTによるウェブスクレイピングを強化します。ChatGPTがコードを生成する間、Scrapelessはアンチボット対策、CAPTCHA、プロキシローテーション、およびヘッドレスブラウザの実行を処理します。この組み合わせにより、ChatGPTのコード生成能力を活用して迅速に開発を行い、Scrapelessに信頼性が高く、スケーラブルで堅牢なデータ抽出を任せることができます。

参考文献

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。