Airbnbの宿泊データをスクレイピングする方法

グローバル旅行の規制緩和などに伴って、Airbnbで宿泊先を探している方は多いでしょう。旅行計画は楽しいものですが、1件ずつクリックして宿情報を確認するのはなかなか骨の折れる作業ですね。そこで注目してほしいのが、Webスクレイピングを使って宿情報を一気に収集する方法です。

Octoparse（オクトパース・オクトパス）を使えばプログラミングは一切不要なので、誰でも簡単に情報収集できます。しかも、Airbnbのテンプレートが用意されているので目的地を入力するだけで、数百の宿情報を自動的に収集してくれます。

それでは、Airbnbテンプレートの使い方を図解付きでご紹介します。

筆者はこれまで、旅行プランの作成から不動産投資の市場調査まで、さまざまな目的でAirbnbのデータを収集してきました。その経験から言えるのは、Airbnbスクレイピングには「コードで取得する方法」と「ノーコードで取得する方法」があり、目的に応じて使い分けるのが最も効率的だということです。

本記事では、両方のアプローチを解説します。Pythonでの実装に興味がある方は方法1を、プログラミング不要で今すぐ試したい方は方法2を参考にしてください。

なお、Airbnbのスクレイピングを行う際は、Airbnbの利用規約を必ず確認してください。公開されている情報の収集自体は一般的に問題ありませんが、利用規約とrobots.txtの遵守が前提です（参考：スクレイピングは違法？Webスクレイピングに関するよくある誤解）。

Airbnbスクレイピングで取得できるデータと活用シーン

Airbnbのスクレイピングで取得できる主なデータと、その活用シーンを整理します。

取得できる主なデータ項目

Airbnbスクレイピングの主な活用シーン

① 旅行プランの最適化 — 複数の宿情報を一括取得し、条件に合う宿を効率的に比較。Airbnbのフィルタでは絞り込めない条件でも、データを手元に集めれば自由に検索できます。

② 不動産投資・民泊運営の市場調査 — エリア別の価格相場、稼働率の指標（レビュー件数）、競合物件の設備を分析し、投資判断や料金設定に活用します。

③ 価格戦略の立案 — 競合民泊の価格をモニタリングし、シーズンごとの価格変動パターンを把握。最適な料金設定の参考にします。

④ ゲストレビューの感情分析 — レビューデータを収集し、ポジティブ/ネガティブな評価傾向を分析。サービス改善のヒントを得ます。

Octoparse（オクトパース・オクトパス）とは？

Octoparseは世界中で利用されているWebスクレイピングツールです。

Webスクレイピングとは、インターネット上にあるさまざまな情報を自動的に収集できる技術です。本来、Webスクレイピングを行うにはプログラムを作る必要があるのですが、Octoparseがあればノンプログラミングで誰でも簡単にWebスクレイピングを行えます。

Airbnbの宿情報を収集する場合、Octoparseにはテンプレートが用意されているのでわずか3回のクリックと、1回のキーワード入力だけでWebスクレイピングを実行できます。

驚くほど簡単にWebスクレイピングを行えるので、プログラミングに触れたことがない方もぜひ実践してみてください。

【方法1】PythonでAirbnbをスクレイピングする

プログラミングができる方向けに、PythonでAirbnbのデータを取得する方法を紹介します。Airbnbは動的サイト（JavaScriptでコンテンツを生成）のため、requestsだけでは取得できず、ブラウザを自動操作するPlaywrightを使うのが一般的です。

必要なライブラリのインストール

bash

pip install playwright pandas
playwright install

サンプルコード（Playwright）

python

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import pandas as pd

async def scrape_airbnb(location="Karuizawa"):
    async with async_playwright() as pw:
        browser = await pw.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()

        # 検索URLに移動
        url = f"https://www.airbnb.jp/s/{location}/homes"
        await page.goto(url, timeout=60000)
        await page.wait_for_selector('[data-testid="card-container"]')

        # 物件カードを取得
        cards = await page.query_selector_all('[data-testid="card-container"]')
        results = []
        for card in cards:
            title = await card.query_selector('[data-testid="listing-card-title"]')
            title_text = await title.inner_text() if title else "N/A"
            results.append({"title": title_text})

        await browser.close()
        return pd.DataFrame(results)

df = asyncio.run(scrape_airbnb())
df.to_csv("airbnb_listings.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print(f"{len(df)}件の宿情報を取得しました")

Pythonでスクレイピングする際の注意点

Airbnbはアンチスクレイピング対策が強力で、短時間に大量アクセスするとIPブロックやCAPTCHAが発生します。Pythonで本格的に運用する場合は、リクエスト間隔の調整、プロキシのローテーション、User-Agentの設定などが必要になります。

こうした保守の手間を避けたい場合は、次に紹介するノーコードの方法がおすすめです。スクレイピングのブロック回避方法も参考にしてください。

【方法2】ノーコードでAirbnbをスクレイピングする（Octoparseテンプレート）

Octoparse（オクトパース・オクトパス）では、Airbnb専用のテンプレートを用意しています。無料版でも利用可能です。

今回収集するのは、軽井沢の温泉宿の情報です。ただし、注意点が1つあります。Airbnbテンプレートでは「温泉付きの宿」という条件を指定したWebスクレイピングが行えないため、軽井沢の宿情報をすべて揃えてから、温泉付きの宿があるかどうかをチェックしていきます。

https://www.octoparse.jp/template/airbnb-jp-hotel-details-scraper

ステップ1. Airbnbテンプレートを実行する

Octoparseを起動したら、最初に表示されたページにある検索欄に「airbnb」と入力します。直後にAirbnbテンプレートの候補が表示されるので、その中から「Airbnb宿泊情報」を選択します。

次に表示されたページでテンプレートをクリックします。

このページでは、「サンプルデータ」タブをクリックするとどのような情報を収集するのか事前に確認できます。ちなみにAirbnbテンプレートで収集する情報は次の通りです。

• 宿のタイトル
• 星総合評価
• 宿のレビュー件数
• 宿の住所
• 画像のURL
• 宿の詳細
• 宿の価格
• チェックイン時間
• チェックアウト時間
• 喫煙可否
• ペット同伴の可否
• パーティーの可否
• キャンセルポリシー
• 宿ページのURL
• 返金のポリシー

次に表示されたページでは、情報収集したい旅行先の地名を入力します。「Keyword(1-100)」に地名を入力したら、「実行」をクリックします。

キーワードは同時に100件まで設定できるため、旅行先候補が複数ある場合はすべて入力しておきましょう。

タスクの実行方法を選択するページが表示されるので、ローカル抽出の「通常モード」をクリックします。

これでタスク実行は完了です！本当に簡単ですね。クラウド抽出は有料プランで実行可能になり、収集した情報をすべてクラウド上に保存してくれます。

ステップ2. データをエクスポートして温泉宿を調べる

今回は300件の宿情報を約48分で収集できました。Webスクレイピング実行中はPC画面に張り付いていなくても大丈夫なので、好きなことをして待ちましょう。

Webスクレイピングが終了したら、「実行が完了しました！」と表示されるので「データをエクスポート」をクリックします。

次に任意のファイル形式を選択し、「はい」をクリックします。

そして、保存したデータファイルの体裁を整えたものがこちらです。

セルの幅や高さ、色を調整すると情報が見やすくなります。また、特定の宿情報を検索しやすくするためにフィルタも設定しておきましょう。では、今回収集した軽井沢宿の情報から、温泉付きの宿があるかどうかを確認してみます。

「温泉」のキーワードが含まれるタイトルは27件ヒットしました。このうち、温泉付きの宿は9件でした。

Webスクレイピングの実行時間も含めここまでの所要時間はわずか60分！Airbnbに掲載されている宿情報の中から、温泉付きの宿を探すことができました。

【方法3】AIを活用してAirbnbデータを収集・分析する

2026年は、AIを活用したAirbnbスクレイピングが新たな選択肢として登場しています。

Octoparse（オクトパース・オクトパス）のMCP AI機能を使えば、ChatGPTやClaudeなどのAIエージェントがOctoparseのスクレイピング能力を直接呼び出し、Airbnbデータの収集から分析までを自律的に実行できます。

たとえば、AIエージェントに次のような指示を出すだけで、データの収集→整理→分析→レポーティングまでが自動化されます。

「軽井沢エリアのAirbnb宿泊データを収集し、温泉付きで評価4.5以上の宿を抽出して、価格順にスプレッドシートにまとめて」

従来なら、宿情報のスクレイピング設定→実行→温泉キーワードでのフィルタリング→評価での絞り込み→価格ソートのすべてを人間が手作業で行う必要がありました。MCP AI機能を使えば、人間は目標設定だけを行い、AIが自律的に全工程を実行します。

これは、まさに本記事の後半で紹介する「温泉付きの宿を探す」作業を、AIが自動で代行してくれるイメージです。

参考：Octoparse MCP AI｜AIとWebスクレイピングの最新動向

Airbnbで直接検索した方が早いんじゃないの？

Octoparseを使ったWebスクレイピングを見て、「Airbnbで直接検索した方が早いんじゃないの？」と思った方が多いかもしれません。

確かに、軽井沢の宿情報をすべて収集した上で、温泉付きの宿があるかどうかを確認するのは効率が悪いように思えますね。Airbnbにもフィルタ機能はありますから、それを使って調べた方が早いのではないかと考えるのは当然のことでしょう。

しかし、Airbnbで温泉付きの宿を探すには問題点があります。それは、「温泉付きの宿」のフィルタがないことです。実際に確認してみますと、「露天風呂・ジャグジー」のフィルタはあっても「温泉付きの宿」のフィルタはありません。

「それでも宿情報を53件に絞れるのだから、やっぱり早いのでは？」と考えた方も多いでしょう。しかし、もう1つの問題点があります。それは、「露天風呂・ジャグジー」のフィルタでは、表示されない温泉付きの宿があることです。

Airbnbの「露天風呂・ジャグジー」のフィルタで確認できた温泉付きの宿は7件なのに対し、先ほど実行したWebスクレイピングでは9件確認でした。実際に、こんなに好条件で評価も高く、スペシャルオファーまで付いた宿を見逃してしまいます。

Airbnbのフィルタ機能を使えば条件を絞った検索ができますが、温泉付きの宿のように一部対応していないフィルタがあります。限られた時間の中で最高の旅行を計画するためには、宿情報を漏れなく収集し、それらの中から希望する条件に最も近い宿を選ぶことが大切です。

Octoparseを利用すれば、Webスクレイピングを実行して目的の宿情報を漏れなく収集できます。

また、条件を指定しない場合は数百件もの宿情報を簡単にリスト化できるため、やはり宿情報を効率よく収集するにはWebスクレイピングが欠かせませんね。

よくある質問（FAQ）

Q1. Airbnbのスクレイピングは違法ですか？

公開されている宿泊情報の収集自体は一般的に問題ありませんが、Airbnbの利用規約とrobots.txtの遵守が前提です。商用での大規模な再配布は規約に抵触する可能性があるため注意が必要です。

Q2. Airbnbスクレイピングにプログラミングは必要ですか？

いいえ。Octoparse（オクトパース・オクトパス）のテンプレートを使えば、プログラミング不要でAirbnbの宿情報を取得できます。コードで細かく制御したい場合はPython（Playwright）も選択肢です。

Q3. AirbnbはなぜPythonのrequestsだけでスクレイピングできないのですか？

Airbnbは動的サイトで、コンテンツがJavaScriptで生成されます。そのため、ブラウザを自動操作するPlaywrightやSeleniumのようなツールが必要です。

Q4. Airbnbスクレイピングで取得できるデータは何ですか？

宿のタイトル、価格、星評価、レビュー件数、住所、設備詳細、チェックイン/アウト時間、キャンセルポリシー、画像URLなどが取得できます。

Q5. AirbnbのデータをAIで分析できますか？

はい。Octoparse（オクトパース・オクトパス）のMCP AI機能を使えば、AIエージェントがデータ収集から分析・レポート作成まで自律的に実行できます。

まとめ：Airbnbスクレイピングは目的に応じて使い分ける

ここまで、Airbnbをスクレイピングする3つの方法を紹介してきました。改めて整理すると、こうなります。

コードが書けて、細かくカスタマイズしたい → Python（Playwright）。ただしAirbnbはアンチスクレイピング対策が強力なので、プロキシやリクエスト制御の保守が必要です。

プログラミングなしで今すぐ試したい → Octoparse（オクトパース・オクトパス）のテンプレート。3クリックと1回のキーワード入力だけで、数百件の宿情報がExcelに出力されます。

データ収集から分析まで自動化したい → MCP AIでAIエージェントに任せる。

筆者の経験では、本記事の温泉宿の例のように「Airbnbの標準フィルタでは絞り込めない条件」で宿を探したいとき、スクレイピングの真価が発揮されます。実際、Airbnbの「露天風呂・ジャグジー」フィルタでは7件しか出てこなかった温泉宿が、スクレイピングでは9件見つかりました。2件の見逃しは、最高の宿に出会えたかもしれないチャンスの損失です。

Airbnbスクレイピングは、限られた時間で最高の選択をするための強力な武器になります。まずはOctoparse（オクトパース・オクトパス）の無料版で、あなたの旅行先のデータを集めてみてください。

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