LLMの学習データを収集する際は、Web上の文章を大量に集めるだけでは不十分です。利用目的を決め、取得元と利用条件を記録し、本文抽出・重複除去・個人情報の確認・品質評価を経てから、学習や検索に使う形式へ変換します。本記事では、この「LLMのデータ収集・取り込み」の流れを、公開資料を使う小規模な例とともに整理します。
なお、基盤モデルをゼロから事前学習する場合、既存モデルを追加学習する場合、文書を検索して回答に渡すRAGでは、必要なデータと処理が異なります。Octoparseが担えるのは、利用可能なWebページから必要な項目を収集・出力する工程です。権利判定、学習用の前処理、モデル訓練そのものを自動で完了するツールではありません。
LLMのデータ取り込みは「用途」を先に分ける
- 事前学習：広い言語知識を学ぶため、大規模な文書集合と厳格なフィルタリングが必要です。
- ファインチューニング：目的に合う入力と望ましい出力の組、または継続学習用のテキストを設計します。量だけでなくラベルの一貫性が重要です。
- RAG：モデルの重みを更新せず、許可された文書を分割・索引化して検索します。文書の更新日、版、引用元を保持する設計が重要です。
本記事の具体例は「公開され、再利用条件を確認できる製品FAQを社内検索に使う」想定です。架空の例であり、特定サイトの収集許可や学習可能性を保証しません。一般的なAI学習データの種類は別記事に譲り、ここではLLM向けの取り込み工程に絞ります。
1. 取得元と利用条件を確認してから収集する
まず、データ提供元の公式ダウンロード、公開API、ライセンス付きデータセットを確認します。必要な項目がなくWebページからの取得を検討する場合も、対象サイトの利用規約、技術的制限、著作権、個人情報、再配布や学習への利用条件を個別に確認してください。「公開ページだから自由に学習できる」とは限りません。
取得元台帳には、URL、提供者、取得日時、許諾・ライセンスの確認結果、用途、保管期限、担当者を残します。権利が不明な文書は「とりあえず取り込む」のではなく保留します。文化庁のAIと著作権に関する資料も参照し、具体的な案件は法務担当者と判断してください。
2. Webから必要な列だけを収集する
先のFAQ例なら、1ページを1文書として「文書URL、タイトル、見出し、本文、公開日または更新日、取得日時」の列を設計します。ナビゲーション、広告、関連記事を本文に混ぜないことが重要です。Octoparseでは、ページの要素を選択して抽出フィールドを作り、一覧から詳細へ進むループやページ送りを設定し、少数のページでプレビューします。現在の画面や対象プランは日本語DocsとHelp Centerで確認してください。
例示する出力行は「document_id=faq-001、source_url=https://example.org/faq/001、title=配送について、body=配送条件の説明文、retrieved_at=取得日時」です。これは説明用の架空データです。OctoparseからCSVやJSONなどへ出力した後、利用先のパイプラインで本文整形と権利チェックを続けます。
3. 本文の抽出、重複除去、品質検査を行う
収集したHTMLや文章から、メニュー、フッター、定型文、不要な空白を除きます。ただし見出しや表の関係まで機械的に消すと意味が失われます。URL単位の重複だけでなく、同じ本文が別URLや別版に存在しないかも確認し、どの版を残すか決めます。個人情報や機密情報を含む可能性があれば、利用目的に沿って除外・匿名化を判断します。
検査では「タイトルと本文が対応するか」「空欄や文字化けがないか」「更新日の新旧を判別できるか」「元URLを追跡できるか」をサンプルで見ます。Preferred Networksの公開事例も、Web由来データに対する抽出、フィルタリング、重複除去を別工程として説明しています。Octoparseの収集成功表示だけでは、LLM用データの品質合格を意味しません。
4. 用途に合う形式へ変換し、出所を保持する
事前学習ではテキストをモデルのトークナイザーで処理する一方、RAGでは見出しや意味のまとまりを保って文書を分割し、検索用の索引を作ります。分かち書き、TF-IDF、Word2Vecをすべての現代LLMに必須の前処理として並べるのは正確ではありません。モデルや用途に合わせて設計します。前処理の詳細はNVIDIAの技術解説を参照してください。
RAG向けの一例では、各チャンクに document_id、source_url、heading、text、updated_at、license_status を持たせます。古いFAQを無効化する場合も、元文書とチャンクの対応があれば更新・削除しやすくなります。ベクトル化や索引化は検索基盤側の工程です。
LLM向けWebデータ収集での注意点
- 権利と用途：著作権法上の例外規定を「すべての取得・学習が無許可でよい」という意味に広げない。利用規約、アクセス手段、個人情報、学習と出力の利用方法を分けて確認する。
- 再現性：取得日、元URL、抽出ルール、前処理版を記録し、結果を再検証できるようにする。
- 更新：掲載元の削除・改訂を検知したときの再収集と、索引やデータセットからの反映方法を決める。
- 評価：収集件数だけでなく、サンプルの正確さ、重複、欠損、出所追跡、回答の引用品質を確認する。
本記事は一般的な工程整理であり、特定データの学習・再配布が適法かを判定するものではありません。制度や契約条件の確認が必要です。公開資料の収集と、非公開の顧客文書・工单・社内データの利用も同列に扱わないでください。
まとめ
LLMのデータ取り込みは、用途の定義、取得元と権利の確認、必要な列の収集、本文整形と重複除去、出所を残した変換・評価の順に進めます。OctoparseはWebページからの構造化された項目収集を助けますが、権利判断やモデル学習、RAGの索引化までを代替しません。小さなサンプルでデータ品質を確かめ、使う工程ごとに責任者を決めましょう。
競合情報も営業リストも、ウェブデータをそのままExcel・CSV・Google Sheetsに出力
コード不要、誰でも今日から。クリック操作だけで必要な項目を自動抽出
Google Maps・食べログ・iタウンページ向けテンプレートで、リード獲得をすぐに開始
クラウドで毎日・毎週自動実行。大量取得でも安定して、競合動向を常に把握
MCP対応でAIエージェントと連携。収集データをAIに渡して分析・活用まで一気通貫
クレジットカード不要で無料スタート。世界600万人以上が選んだ信頼のツール
