データが急速に成長していることは皆が知っています。Data Age 2025と題されたIDCの調査によると、2025年までに世界規模のデータは163ゼタバイト（ZB）に増えると予測されています。それに、IBMによれば、1日に2.5百京バイトのデータが作られ、そして世界中のデータの90％が過去2年間で作成されました。このようなデータの大規模な爆発している時代で、ビジネスまたは仕事にデータがどのように使えるかについて考えたことがありますか？
ビッグデータの利用は複雑に思えるが、そうではないかもしれません。Webスクレイピング（別名：Webクローリング、Webデータ抽出など）は、ソーシャルメディア、ニュースポータル、政府の報告書、フォーラムなど、大量のデータをWebから取得して、Excel、CSV、データベースなどの構造データセットに変換する手法です。取得したデータはさまざまな目的のために分析または処理されます。Webスクレイピングはもう新しいことではありませんが、毎日私たちの周りでWebスクレイピング活動が行われていることに気付いている人は多くありません。この記事では、実際の企業がWebスクレイピングを使って何をしているのかを共有したいと思います。
1. コンテンツ集約
AmebaやQittaなどのUGCプラットフォームからあらゆるトピックの投稿を便利に収集できます。ざまざまなの視点からコンテンツの範囲を広げます。
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2. 競合情報監視
競合他社が行っていること、例えばそのイベント、製品開発、価格戦略、およびマーケティングキャンペーンを常に把握できます。競合他社が何をしようとしているかを知っていることは、自社の戦略を立てる上で重要です。
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3. 感情分析
Eコマースやその他の公開サイトからレビュー（評価）を抽出することで、顧客の感情やフィードバックを理解します。顧客が考えていることが何かがわかれば、マーケティング施策を考える上で大きな助けになるだろう。
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4. リードジェネレーション
リードリードジェネレーション（Lead Generation）とは、見込み客（リード）の獲得のことです。見込み客のいるWebサイトがあれば、彼らの電話番号、メール、住所などの必要な情報を取得できます。Webスクレイピングは、数分以内に何千もの見込み客の情報を収集するのに役立ちます。
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5. 不動産物件を集める
不動産のWebサイト（例えば：SUUMO、LIFULL HOME'Sなど）から物件の詳細と代理店の連絡先の詳細を取得できます。
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6. 市場調査
オンラインで見つかったデータを構造化データに変換し、BIツールを使用してそれらを分析します。カスタム分析は、あらゆる企業にとって重要な公共の需要や行動を効果的に反映することができます。
7. 小売業者／製造業者／ Ｅコマースサイト（例えば、Amazon、eBay、Alibabaなど）から製品情報（価格、画像、評価、レビューなど）を収集することによって製品カタログを作成する
8. 様々なソーシャルメディアWebサイト（Twitter、Facebookなど）からデータを収集して、市場の動向を把握する
9. YouTubeやニコニコ動画などのビデオホスティングサイトからビデオの情報を取得する
10. 機械学習
Webから必要なデータをクロールし、それをボットトレーニングするためのデータポイント、画像、またはファイルとします。
11. 検索エンジン最適化
検索エンジン最適化（SEO)監視のために、任意のWebサイトからメタデータ（例：title / description / etc）を収集するか、インターネット検索エンジンの結果をクロールします。
12. 価格監視
Webスクレイピングを使用して、競合他社の商品をリアルタイムで監視します。競合他社の価格戦略を了解し、収益を上げます。
13. 求人サイト（例えば、Indeed、リクナビNEXTなど）の求人情報を収集して求人掲示板を作成する
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14. コンテンツキュレーション
フォーラムやコミュニティをスクレイピングして、投稿や著者などのデータを抽出します。
15. 政府機関のサイトから規制情報または統計情報を収集する
16. ホテルのデータを抽出し、価格やレビュー（評価）などのデータを比較して競争力を維持するか、このデータを集計して独自のプラットフォームを構築する
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17. 様々なニュースポータルからのニュースデータをクロールして、ニュース集約サイトを構築する
18. Amazonで最も売れている商品を把握する
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19. あらゆる種類の製品およびサービス用に独自の価格比較サイトを構築する
20. 保険会社のWebサイトから保険の補償範囲を取得する
21. ブランドモニタリング/オンライン評判
ソーシャルメディア、フォーラムなどの様々なチャネルを介して、人々が自社の製品やサービスについての評判を知りたい場合は、自分の興味に関連するデータを取得し、意思決定をより適切にするためのセンチメント分析を実装する自動メカニズムを設定する必要があります。
22. 偽のレビューを検出する
より正確な分析のために、Webクローリングを使用して偽のレビューを除外することができます。
23. 広告実施中のターゲットユーザー
正確な広告ターゲティングのために顧客情報をスクレイピングし、顧客をよりよく理解します。性別、年齢層、購買習慣、趣味などのコメントやレビューを分析して、その特徴に基づいてターゲットを絞った広告を作成することができます。
24. 様々な病院/診療所のサイトから医師の情報を取得する
25. 法的目的のための参考例として過去の判決報告をスクレイピングする
26. レストランや飲食店のメニューをスクレイピングする
27. 株価や資金価格などの財務データをリアルタイムで抽出する
28. 医薬品サイトから医薬品の詳細などの医療情報を抽出する
29. 様々なスポーツポータルからスポーツデータを取得する
30. 自動車データや自動車部品の情報を収集する
ヒューレット・パッカードの元執行役員、社長であるCarly Fiorina氏は、次のように「目標は、データを情報に、情報を洞察に変えることです」と述べています。World Wide Webを活用することは、世界最大かつ偏りのないデータベースを持つことを意味し、これまでにないビジネスチャンスを生み出します。今すぐ行動し、の激しい競争のなかで、業界トップに立ち続けています。
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