AI×Webスクレイピングについて解説！現状を踏まえた今後の課題

情報収集方法として定着しつつあるWebスクレイピングに、近年、AIが活用されており、さらにスクレイピングが有効活用できる可能性が高まっているのはご存知でしょうか。今回は、AIがどのようにスクレイピングに取り入れられているかという観点で、AIとWebスクレイピングにまつわるトレンドから、AIとWebスクレイピングでできること、課題、今後の可能性までご紹介します。

Webスクレイピングとは？

まずはWebスクレイピングの概要を確認しておきましょう。

Webスクレイピングとは？

Webスクレイピングとは、Web上の特定の情報を自動的に抽出する技術を指します。スクレイピング（Scraping）とは「Scrape（こする・かき出す）」からきている言葉であり、情報をこするようにかき出すといった意味合いを持ちます。

Webスクレイピングは「Webクローラー」と「Webスクレイパー」の2つで構成されており、それぞれの工程で実行されます。WebクローラーがWebサイトの情報を収集し、Webスクレイパーで必要な情報を抽出するという流れです。

Webスクレイピングを自動化することで、手動でのWeb検索を行わずとも大量のWebページから求める情報を抽出できるため、情報収集の時間短縮化につながります。また、指定のタイミングでスクレイピングを行えば、常に最新の情報を入手することが可能で、市場や競合他社の動向をチェックしたいといったニーズを満たすこともできるでしょう。

関連記事：Webスクレイピングとは？仕組みや活用事例など分かりやすく解説！

AIとWebスクレイピングにおける現状・トレンド

AIとWebスクレイピングにまつわる状況やトレンドを探っていきましょう。

AIを取り巻く状況と進化

近年、AIの進化が著しく、業務の効率化や自動化などに取り入れられるようになり、ビジネスシーンで急速に浸透しています。AIはテキストや音声、画像などから得られた情報をもとに分析し、予測や問題解決などを行うことが可能で、自然言語によるテキスト生成や画像・動画生成などが可能な「生成AI」が注目を集めています。生成AIだけでなく、AIにまつわる技術は日々向上しており、進化のスピードは加速しています。

AIとWebスクレイピングの関係性

AIとWebスクレイピングは、データ収集と解析の分野で密接に関連しています。Webスクレイピングは、上述の通り、Web上で公開されているデータを自動的に抽出する技術ですが、それに対して機械学習や自然言語処理（NLP）などのAI技術を組み合わせ、より価値ある情報への変換を実現できます。具体的には、Webスクレイピングによって大量のデータを収集し、そのデータをAIに学習させることで、パターンの発見、予測、分類などが可能になる、といった活用です。

AIとWebスクレイピングにおける課題

AIとWebスクレイピングの活用における課題をご紹介します。

生成AIによる著作権の問題

生成AIは多様なコンテンツを生成する便利な技術ですが、その学習データには著作物が含まれていることがあります。生成AIにおいても著作権問題は密接に関連しており、Webスクレイピングで収集するデータと同様に、生成されるコンテンツの取り扱いにも注意が必要です。

関連記事：Webスクレイピング・Webクローリングと著作権法について。注意点を解説

学習精度の問題

AIにWebスクレイピングデータを追加学習させることでAIの精度を高めることができます。Webスクレイピングで収集されたデータが不完全であったり、誤った情報を含んでいたりする場合、AIがその不正確なデータをもとに、誤った結論を導き出す可能性があります。そのため、追加学習させるデータの信憑性・正確性はとても重要な問題です。

関連記事：Webスクレイピングは違法になり得る？禁止事項と行うべきこととは？

まとめ

AIとWebスクレイピングの関係性や現状、課題についてご紹介しました。AIとWebスクレイピングには密接な関係がありAIを活用していくうえでWebスクレイピングは欠かせない技術となります。ただし、活用する場合は、著作権や個人情報保護など、法令上の問題に注意する必要があります。

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