スクレイピング（Scraping）とは、Webサイトから必要なデータを自動的に抽出・収集する技術を指します。これは、Webページの構造や内容を解析し、目的のデータを取り出すプロセスです。
スクレイピングの主な目的は以下の通りです：
1. データ収集の自動化：手動でデータを収集するのは時間がかかり、非効率的です。スクレイピングを使えば、大量のデータを短時間で収集できます。
2.競合分析：競合他社のWebサイトから価格情報や製品情報を収集し、自社の戦略策定に役立てることができます。
3. 市場調査：消費者の声や評判をソーシャルメディアやレビューサイトから収集し、市場動向の把握やマーケティング戦略の改善に活用できます。
4. 機械学習のためのデータ収集：機械学習モデルのトレーニングには大量のデータが必要です。スクレイピングを使えば、必要なデータを効率的に収集できます。
スクレイピングには、以下のような手法があります：
- 正規表現を使った文字列の抽出
- HTMLパーサーを使ったDOMツリーの解析
- ヘッドレスブラウザを使ったJavaScriptのレンダリング
- Web APIを利用したデータの取得
スクレイピングを行う際は、以下の点に留意する必要があります：
1. 著作権とデータ利用規約：スクレイピングの対象となるWebサイトの著作権や利用規約を確認し、適切に遵守する必要があります。
2. Webサイトへの負荷：大量のリクエストを短時間で送信すると、Webサイトに過剰な負荷がかかる可能性があります。アクセス頻度を適切に制御することが重要です。
3. データの品質：スクレイピングしたデータは、必ずしも整形式でない場合があります。データのクリーニングや検証が必要になる場合があります。
4. 技術的な制限：一部のWebサイトでは、スクレイピングを防ぐための技術的な対策が取られている場合があります。これらの制限を適切に処理する必要があります。
スクレイピングは、データ収集の強力なツールですが、倫理的・法的な問題に配慮しながら適切に使用することが求められます。また、Webサイトの構造が変化した場合、スクレイピングのコードを適宜メンテナンスする必要があります。
