気象庁スクレイピングをノーコードで実現｜アメダスの自動取得からExcel出力まで【Octoparse】

気象庁には「過去の気象データ・ダウンロード」という公式の一括ダウンロードツールがあり、複数地点・複数項目のCSVを無料で取得できます。

では「気象庁スクレイピング」はもう不要なのか——実際に触ってみると、10分粒度のデータは公式ツールでは取得できないこと、定期的な自動収集を前提にした設計ではないことがわかります。

「Pythonでスクレイピングすれば？」と言われてもコードは書けない、という声もよく聞きます。

この記事では、まず気象庁の公式ダウンロードツールでできること・できないことを整理し、それでもノーコードのWebスクレイピングツール Octoparse（オクトパース） が必要になる具体的なシーン——10分粒度データの取得、定期自動収集、AIシステムへの連携——を、実際に動かしながら確認した内容としてまとめました。

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気象庁が公開しているデータの種類と構造

気象庁の気象データ高度利用ポータルによると、気象庁が公開しているデータの入手経路は主に3つあります。それぞれ「できること」と「できないこと」が異なるため、まず全体像を整理します。

まず①のobsdlで十分なケースを明確にしておきます。日別値・時別値の範囲であれば、地点・項目・期間を画面で選ぶだけでCSVが手に入り、Octoparseのようなツールを使う必要はありません。複数地点をまとめて1回だけ取りたい、月次レポート用に過去半年分の気温をまとめたい——こうした用途は公式ツールが最適解です。

一方でobsdlには2つの制約があります。データ種類が日別値〜時別値までで、10分値には対応していません。降水量や気温の10分刻みデータが必要な場合は②のetrnページを使うしかなく、ここにはCSV一括ダウンロード機能がないため、地点・日付ごとに表を開く操作が発生します。もう一つの制約は、obsdlの公式ページ自体が「自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします」と明記している点です。つまりobsdlは「たまに使う一括ダウンロード」向けの設計であり、定期的な自動収集には不向きです。

つまり「日別値・時別値を1回だけまとめて取りたい」なら公式のobsdlで完結します。Octoparseが本当に効果を発揮するのは、次の3つの条件のいずれかに当たる場合です。

①10分粒度のデータが必要、②定期的なスケジュール収集が必要（obsdlは自動アクセスを推奨していません）、③天気データを社内システムやAIに自動連携したい。

次の章で、公式ツール・Python・Octoparseを条件別に比較します。

公式ツール・Python・Octoparse——目的別の使い分け方

気象庁データを取得する方法は、結局のところ「どの粒度が必要か」「1回限りか定期的か」で決まります。まず判断フローを見てください。

右側のケースに当たる場合、実装の選択肢はPythonかOctoparseです。それぞれの特徴を実務視点で整理しました。

公式obsdlは「10分粒度データ」と「定期自動実行」の2行で❌が付く点が、Octoparseとの最大の違いです。逆にこの2点に当たらないなら、わざわざツールを使わず公式obsdlを使うのが最も合理的な選択です。

Pythonによる気象庁スクレイピングは柔軟性が高く、エンジニアには強力な選択肢です。一方でコードのメンテナンスコストが発生し、気象庁サイトのURL構造やHTMLが変更されるたびに修正が必要になります。

実際に2021年以降、アメダスのページ構造変更で既存スクリプトが動作しなくなった事例が複数報告されています。ノーコードツールであれば、GUI操作で再設定するだけで対応できます。

Octoparseで気象庁データを自動収集する5ステップ

ここでは、obsdlでは取得できない10分粒度のデータを例に、気象庁の過去の気象データ検索ページから特定地点・期間の観測データを収集する手順を解説します。Octoparseの自動検出機能を使えば、HTMLの知識がなくても対応できます。

STEP 1：Octoparseをダウンロードしてアカウントを作成する

Octoparseの公式サイトからアプリをダウンロードし、無料アカウントを作成します。インストールは5分程度で完了します。無料プランでも過去データ検索ページからの基本的なデータ収集はすぐに始められます。

STEP 2：新規タスクを作成して気象庁URLを読み込む

「新しいタスク」から取得先URLを入力します。気象庁の過去データ検索URLは prec_no（都道府県コード）・block_no（観測地点コード）・year/month/day などのパラメータで構成されており、複数地点を収集したい場合はこのURLリストを事前に準備しておくとスムーズです。

STEP 3：自動検出でデータテーブルを選択する

気象庁の観測データページには、気温・降水量・風速などが表（テーブル）形式で並んでいます。「自動検出」ボタンをクリックすると、Octoparseがページのテーブル構造を自動認識し、全行・全列を取得候補として提示します。列の確認と「適用」操作だけで、フィールド設定が完了します。手動でXPathを指定する上級の操作についてはXPathの使い方もご参照ください。

STEP 4：クラウドで実行する（PCを閉じたままでもOK）

クラウド抽出機能を使えば、Octoparseアプリを閉じたままでもクラウドサーバーがデータ収集を継続します。複数地点のURLリストを登録しておくと、タスクが自動分割されて並列処理が行われ、ローカル実行の約6〜20倍の速度で収集が完了します。

STEP 5：データをExcel/CSVでエクスポートする

収集完了後、ダッシュボードからワンクリックでExcel（.xlsx）またはCSV形式にエクスポートできます。取得したデータはそのまま既存のExcelファイルに貼り付けて使用可能です。Googleスプレッドシートへの自動取り込みや、OpenAPIを利用したデータベース連携にも対応しています。

気象庁リアルタイムデータ（アメダス）を定期自動収集する

気象庁のアメダスページでは、全国約1,300の観測地点における気温・降水量・風向・風速・湿度・積雪深が10分間隔でリアルタイム更新されています。このページのデータは非公式のJSONエンドポイント（bosai/amedas/data/以下のパス）から直接取得することも可能ですが、取得できるのは過去10日分までに限られます。過去10日以前の長期データが必要な場合は、前述の「過去データ検索ページ」からの取得が確実です。

Octoparseのスケジュール実行機能（スタンダードプラン以上）を使えば、たとえば「毎時00分に全観測地点のデータを自動取得してCSVに追記」というフローを一度設定するだけで無人運用できます。PC稼働が不要なクラウド実行と組み合わせることで、24時間365日の定期収集が実現します。

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農業・建設・小売・イベント——業種別の具体的な活用シーン

気象庁の気象データ利用ガイドでも指摘されているように、気象と事業活動の相関は幅広い産業に存在します。以下は、Octoparseを使った気象データ自動取得が実際に業務改善につながるシナリオです。

🌾 農業・農業IoT

北海道の農業法人では、道内30か所のアメダス観測点のデータを毎朝自動収集し、圃場ごとの作業可否判断に使用するケースが見られます。Octoparseで複数観測点のデータをCSVに一括出力し、既存の営農管理Excelに貼り付けるフローを構築することで、毎朝20〜30分かかっていた気象確認作業を自動化できます。特に10分ごとの降水量データは気象庁サイトからCSV一括ダウンロードができないため、スクレイピングが実質的な唯一の手段になります。

🏗️ 建設・土木工事

工事現場では、風速・降水量が作業の可否判断基準になります。全国に複数の現場を抱える建設会社では、各現場近くの観測点データをまとめて定期取得し、安全管理台帳に自動反映することで、現場ごとに担当者が個別に気象確認する手間を省けます。風速・日照時間・気温など複数項目を1タスクで取得できるため、日報作成業務の効率化にも直結します。

🛒 小売・需要予測

食品スーパーや飲食チェーンでは、気温と商品の売れ行きに強い相関があります。過去5年分の気温データと販売データを組み合わせた需要予測モデルを構築する企業では、長期・複数地点の気象データをコードなしで一括取得できる点が評価され、Octoparseが選ばれるケースがあります。時間帯別の粒度が高い10分データを活用することで、時間帯別来客予測の精度向上にもつながっています。

⛳ イベント・アウトドア施設

ゴルフ場やキャンプ場では、過去の気象データとキャンセル率の相関分析が予約受付戦略に活用されています。シーズン別・地点別の降水量・気温データを一括取得して分析ツールに自動連携するフローを構築することで、月次の気象レポート作成にかかる工数を大幅に削減できます。

OctoparseのMCPで気象データをAIシステムに自動連携する

「毎日取得した気象データをAIに渡して異常検知やレポートを自動生成したい」「社内の在庫管理システムや農業IoT基盤に気象データを自動連携させたい」——こうした一歩先の自動化ニーズに対応するのが、OctoparseのMCP（Model Context Protocol）機能です。

MCPはAIツールや外部システムとOctoparseをプロトコルレベルで接続する仕組みです。「気象庁スクレイピング × AI」という観点でいうと、OctoparseをMCPサーバーとして接続することで、ClaudeなどのAIモデルがOctoparseのタスクを直接呼び出して最新の気象観測データを取得し、リアルタイムで分析・要約・アラート生成を行うワークフローが実現します。

たとえば「朝7時に気象庁から前日の降水量データを自動収集し、AIが異常値を検知したらSlackに通知する」「農業管理システムが気象データをリアルタイムで取得して自動で作業スケジュールを更新する」といったワークフローが、Octoparse MCPによって実現できます。具体的な設定方法はOctoparse MCP 使用チュートリアル（公式ドキュメント）およびMCPとは何か・Octoparseでの活用を解説した記事をご参照ください。

気象庁データのスクレイピングと利用規約——確認すべきポイント

気象庁データを使う前に、気象庁ホームページの利用規約（公共データ利用規約 第1.0版）を確認してください。主なポイントをまとめました。

社内分析・営農管理・需要予測など自社業務のデータ活用目的であれば、利用規約の範囲内で問題なく使用できます。一方、取得したデータを天気予報情報として外部に提供・販売するサービスを運営する場合は、気象業務法の許可が必要なケースがあります。事前に適用範囲を確認してください。

特に注意したいのは、obsdl（公式の一括ダウンロードツール）には自動アクセスを控えるよう明記されている点です。10分粒度のデータ取得や定期収集が目的でOctoparseを使う場合は、obsdlではなく過去の気象データ検索ページ（etrn）やアメダスのリアルタイム表示ページを対象にし、リクエスト間隔を数秒以上に設定して気象庁サーバーへの過負荷を避けてください。スクレイピング前の法的確認事項については「スクレイピング違法？禁止サイトの見分け方と安全に実施する方法」もあわせてご確認ください。

よくある質問（FAQ）

Q1. 気象庁データのスクレイピングは違法ですか？

気象庁の利用規約（公共データ利用規約 第1.0版）では、商用利用を含む二次利用が認められており、数値データ・表は著作権の対象外です。

自動収集を明示的に禁じる記述はなく、出典を記載しサーバーへの過度な負荷を避ける範囲での取得は問題ありません。

ただし取得データをもとに外部へ天気予報サービスを提供する場合は気象業務法の許可が必要です。スクレイピングの合法性チェックリストは「スクレイピング実施前に確認すべき10の質問」もご参照ください。

Q2. 気象庁公式の「過去の気象データ・ダウンロード」があるのに、なぜOctoparseが必要なのですか？

日別値・時別値を1回だけ取得するなら、公式のobsdlツールで十分です。Octoparseが必要になるのは次の3つの場合に限られます。①10分粒度のデータが必要（obsdlは時別値までしか対応していません）、②定期的な自動収集がしたい（obsdlは自動アクセスを推奨していません）、③天気データを社内システムやAIと自動連携させたい。この条件に当たらない場合は、まず公式ツールの利用をおすすめします。

Q3. Octoparseの無料プランで気象庁データを収集できますか？

はい。Octoparseの無料プランでも、過去データ検索ページからの手動実行によるデータ収集は可能です。定期スケジュール実行とクラウド抽出（PC不要での自動収集）はスタンダード以上のプランが必要です。まず無料プランで操作感を確認してから有料プランを検討することをおすすめします。

Q4. 気象庁のページ構造が変わったらどうなりますか？

Pythonコードの場合はコード修正が必要ですが、Octoparseはクリック操作で再設定できます。気象庁サイトのHTMLが変更された場合、タスク設定画面を開いて抽出フィールドを選び直すだけで対応が完結します。過去にもアメダスのページ構造変更（2021年以降）で既存Pythonスクリプトが動作しなくなった事例が報告されていますが、ノーコードツールではGUI操作のみで修正できるため保守コストが低く抑えられます。

Q5. 複数の観測地点のデータを一度に取得できますか？

はい。OctoparseのURLリストループ機能を使うことで、複数地点のURLを一括登録して順次・または並列でデータを取得できます。気象庁の過去データ検索URLには地点コード（block_no）がパラメータとして含まれているため、地点ごとのURLリストを事前に作成するだけで数百地点のデータ一括収集が可能です。

Q6. 取得したデータをそのままExcelで分析できますか？

はい。OctoparseのエクスポートからExcel（.xlsx）形式で直接出力でき、取得データをそのまま既存のExcelファイルに貼り付けて使用できます。Googleスプレッドシートへの自動取り込みも可能で、OpenAPIを使ったデータベースへの直接連携にも対応しています。

Q7. アメダスのリアルタイムデータをExcelに自動更新するには？

Octoparseのスケジュール実行機能（スタンダードプラン以上）を設定し、クラウドで定期実行することで実現できます。収集ごとにCSVを自動出力し、ExcelのPower QueryやIMPORTDATA関数で取り込む方法が現実的です。より高度な自動連携が必要な場合は、Octoparse MCPを使ったAI・システム連携も選択肢になります。

まとめ：気象庁データの自動取得はコードなしで実現できる

この記事では、気象庁データの自動収集について以下のポイントを解説しました。

• 日別値・時別値を1回だけまとめて取りたいなら、公式のobsdl（過去の気象データ・ダウンロード）で十分。無料でOctoparseは不要
• Octoparseが効果を発揮するのは①10分粒度データ、②定期的な自動収集、③AI・社内システムへの連携——この3点に当たる場合
• Pythonと比べ、Octoparseはコーディング不要・クラウド定期実行・Excel直接出力が強み。サイト変更への対応もGUI操作で完結
• 農業・建設・小売・イベント運営など、気象データの業務活用は幅広く、導入効果が出やすい
• OctoparseのMCP機能を使えば、収集した気象データをAIシステムや社内ワークフローにそのまま連携可能
• 気象庁データは公共データ利用規約により商用利用可。obsdlへの自動アクセスは非推奨と明記されているため、出典記載とアクセス先・頻度への配慮が必要

まずは Octoparse（オクトパース）の無料プラン で気象庁の過去データ検索ページを試してみてください。スクレイピング自体が初めての方は、Webスクレイピングとは？基本から仕組みまでを先に読むとスムーズです。

データをAI・社内システムへ統合してさらに自動化を進めたい場合は、Octoparse MCPの機能ページもご確認ください。

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