Octoparse ブログ

MCP とは何か疑問に思っていませんか？本記事では、非エンジニア向けにModel Context Protocol（MCP）とMCPサーバーの仕組みをわかりやすく解説します。生成AIに外部ツールを連携させ、作業を自動化するための具体的な設定手順や、Octoparseなどの活用事例も紹介します。

本記事では、クローリングとスクレイピングの基本から、それぞれの違い、そしてどのようにビジネスに活かすべきかを詳しく解説します。最後には、これらの技術を実際に適用するためのアクションプランを提供しますので、ぜひご覧ください。

コード不要でChromeから使えるスクレイピング拡張機能6選を比較紹介。Google スプレッドシートやCSVへの出力方法も解説。無料ツールからAI機能搭載まで、目的別に選べます。世界600万人が使うOctoparseが徹底解説。

データマイニングと機械学習の違いを図解でわかりやすく解説。ビッグデータとの関係性、6つの代表手法、2026年のAI最新動向、そして非エンジニアでも始められるデータ収集の方法まで。総務省の公式定義に基づいた信頼性の高い実践ガイドです。

プログラミング不要でウェブスクレイピングを始める方法を、ステップ形式でわかりやすく解説。競合調査・営業リスト・価格モニタリングなど実務ユースケース別に手順を紹介。Octoparseなら無料で今日からデータ収集を自動化できます。

楽天市場の商品価格・レビュー・在庫情報をプログラミング不要で一括収集する方法を解説。OctoparseのノーコードツールとEC向けテンプレートで、最短3ステップ・5分で楽天市場スクレイピングを開始できます。14日間無料トライアルあり。

株価をリアルタイムで取得できるAPIを7つ厳選比較。J-Quants・Alpha Vantage・yfinance・立花証券など、無料プランの有無・日本株対応・遅延時間を一覧で解説。Pythonサンプルコード付きで今日から始められます。プログラミング不要の方法も紹介。

クラウドデータ抽出の仕組みとメリットをわかりやすく解説。Octoparseのクラウド抽出機能を使えば、PCを閉じていても24時間自動でWebデータを収集できます。ローカル抽出との違い、設定手順、IP対策まで徹底ガイド。

ビッグデータの定義（3V/5V）から、構造化・非構造化データの分類、6つの分析手法、AI/IoTとの連携、そして実務で使える収集方法まで。2026年の最新トレンドを踏まえ、初心者にも分かるように体系的に解説します。

データ準備（データプレパレーション）の基本から、社内データの整備手順、さらに競合価格や求人情報など社外Webデータの活用方法までを一気通貫で解説。分析精度を高めるための実務フローと、ノーコードで実現するデータ収集の考え方も紹介します。

プログラミング不要！Google Scholar の検索結果をCSVやExcelに一括取得する方法を、ノーコードツール「Octoparse」を使って解説。わずか5分で100件以上の論文タイトル・著者・引用数をリスト化できます。研究・卒論・文献調査に最適。

本記事では、Scrapyとはどんなものなのか、基本から使い方まで解説します。Scrapyを扱えるようになることで、Pythonでスクレイピングも実装できるようになりますので、ぜひ参考にしてください。