1. 概要

Octoparse：製品概要と価値提案

Octoparseは、ノーコードでWebスクレイピング／データ抽出を行うソフトウェアです。ポイント＆クリックで作るビジュアルなワークフローに加えて、AI支援のAuto-detect（自動検出）により、抽出設定の立ち上げを速めます。タスクはローカル（PC上）でも、クラウド抽出でも実行でき、継続的・反復的なデータ収集を運用として回しやすい設計です。

企業のIT部門・データ部門にとっての価値は、単にデータが取れることよりも、収集・スケジュール・監視・出力（連携）までを“運用プロセス”として標準化できる点にあります。代表的な機能として、スケジューリング、タスク実行状況の可視化、通知機能、複数の出力先（Excel/CSV/JSON/XML/HTML、データベース、Googleスプレッドシートなど）が挙げられます。

また、抽出した結果をシステムに組み込みたい場合は、API（Data API / OpenAPI）を介して結果を取得し、社内アプリや自動化パイプラインに連携する運用も可能です。さらにクラウド抽出では、複数ジョブの並列実行など、単一PCに依存しない形での継続運用を実現しやすくなります。

コード中心のスクレイピング（独自開発のScrapy／Playwrightなど）と比べると、Octoparseはビジュアル設計・テンプレート・クラウド運用によって、開発や保守の負荷を下げやすいアプローチです。一方で、最適なツール選定は対象サイトの仕様や複雑さ、求める統制・運用要件によって変わるため、重要サイトでの小規模検証（パイロット）を前提に評価することが現実的です。

2. Octoparseとは

現代の企業は、商品カタログ、マーケットプレイスの出品情報、店舗情報、レビュー、求人、ニュース、規制関連情報、パートナーディレクトリなど、外部Webデータを意思決定に活用する機会が増えています。課題は「データがあるか」ではなく、継続的に、壊れにくく、下流システムで使える形で集められるか、そしてそれを行うための保守負荷をどれだけ抑えられるかです。

Octoparseは、Webページを構造化データとして取り出すためのノーコード／タスク型スクレイピングソフトウェアです。ローカル実行とクラウド抽出の両方を前提に、繰り返し・定期的な収集を運用として回すことを想定しています。

主なポイントは次のとおりです。

• Webデータ収集を、手作業や個別スクリプトではなく、タスク・スケジュール・監視・出力として標準化する
• ノーコードのビジュアル設計とAI Auto-detectで、よくある抽出シナリオの立ち上げを速め、特定エンジニア依存を下げる
• クラウド抽出により、単一端末に依存せず、継続運用や並列実行でスケールさせる
• Excel/CSV/JSON/XML/HTML、データベース、Googleスプレッドシート、APIなど、複数の連携パターンに対応しやすい

3. 製品の基本構造

タスク中心の考え方

Octoparseはタスクという単位でスクレイピングを管理します。タスクには、訪問するページ、クリックやページ遷移、抽出する項目、ページングやスクロールなどの挙動が定義されます。作成したタスクは繰り返し実行でき、ローカルまたはクラウドで動かし、結果を出力します。

典型的なパイプライン（4段階）

1. 入力範囲の定義
   • 開始URL（リストページ、検索結果、カテゴリ、個別URLなど）
   • 単ページ／一覧→詳細／多段遷移などの設計
2. 抽出設計
   • クリック選択またはAuto-detectで、繰り返し要素と項目を抽出
   • ページング、無限スクロール、クリック展開、遷移のルールを追加
   • 動的ページやインタラクションの扱いを設計（必要に応じて）
3. 実行方式
   • ローカル実行（PC上）
   • クラウド抽出（スケジュール運用、並列実行など）
4. データの受け渡し（出力・連携）
   • ファイル（Excel/CSV/JSON/XML/HTML）
   • データベース（例：PostgreSQL、SQL Server、MySQL、Oracleなど）
   • Googleスプレッドシート
   • APIによる結果取得（Data API / OpenAPI）

4. ノーコード＋AI Auto-detect

Octoparseは、HTML解析やセレクタ実装を前提とせず、画面上で対象要素を選ぶことで抽出ルールを組み立てるノーコード設計を重視します。さらにAuto-detectにより、ページ構造から一覧や項目候補を推定し、初期ワークフローの叩き台を作ることで、設定開始を速めます。

「AIがすべて自動でやる」ことではなく、次のような運用上のメリットです。

• よくある構造（一覧、テーブル、カード型）での初期設定が速い
• パターンが似たサイトやページでの立ち上げ時間を短縮しやすい
• ワークフローは編集可能で、担当者が検証・調整できる

5. ローカル実行とクラウド抽出

Octoparseはローカル実行とクラウド抽出の両方を想定しています。企業の現実的な運用モデルでは、次の分担が扱いやすいケースが多いです。

ローカルで設計・検証

• タスク作成
• 抽出項目、ページ遷移、データ品質の検証
• 想定通りに取れているか、欠損や重複がないかの確認

クラウドで本番運用

• 定期実行（スケジュール）
• 複数タスクの同時実行（並列運用）
• PCを常時稼働させる前提を避ける
• 実行状況の把握と運用を集約

6. データ出力と連携（ファイル／DB／スプレッドシート／API）

Webスクレイピングの価値は、抽出そのものよりも使える形で渡せるかで決まります。Octoparseは複数の出力経路を提供し、部門や用途に合わせた連携を組みやすい設計です。

代表的な出力先

• ファイル出力：Excel、CSV、JSON、XML、HTML
• データベース出力：例）PostgreSQL、SQL Server、MySQL、Oracle
• Googleスプレッドシート
• API（Data API / OpenAPI）：結果取得や、連携パイプラインへの組み込み

連携パターン例（ガバナンス観点）

• 分析担当向け：定期実行 → Excel/CSV → BIで利用
• データ基盤向け：定期実行 → JSON/CSV → DWH/レイクへ取り込み
• 業務システム向け：DB/スプレッドシート/ API → ダッシュボードやアプリに統合

7. テンプレート（初期立ち上げを加速）

社内での導入初期は「まず最初のデータセットを早く出す」ことがボトルネックになりがちです。Octoparseのテンプレート（事前に用意されたタスク）は、よくある対象サイトやパターンに対して、短時間でデータ抽出を始められることを狙っています。

テンプレートが有効な場面は次の通りです。

• 早期にPoC（価値検証）を回したい
• 典型的なサイト構造で、最初の立ち上げを短縮したい
• 社内利用者の教育コストを下げたい

8. 導入効果

1）手作業を、反復可能な抽出ワークフローへ置き換える

コピー＆ペースト、目視チェック、手動収集は、継続運用でコストが膨らみます。タスクとして定義し定期実行できるようにすると、担当者の時間を「収集」から「検証・分析」へ移しやすくなります。

2）一般的な抽出ニーズで、エンジニア依存を下げる

コード中心の開発は柔軟ですが、要件定義から保守まで継続的な工数が発生します。ノーコード＋Auto-detectは、一般的な抽出パターンでの立ち上げを速め、属人化リスクの低減に寄与します。

3）クラウド抽出で、PC依存を減らしスケールさせる

「タスクが多い」「更新頻度が高い」「同時に複数サイトを回したい」といった要件では、クラウド実行の価値が出やすくなります。

4）出力と連携の選択肢で、段階的に運用を成熟させる

最初はExcel/CSVで始め、次にDBやAPI連携に移行する、といった段階的な拡張が可能です。

5）運用可視化（監視・通知）の導入がしやすい

本番運用では「実行できたか」「結果が正しいか」「失敗時にどう気づくか」が重要です。通知や監視の設計によって、運用品質を高めやすくなります。

9. 他の選択肢との比較

ツール比較は、運用モデルで整理すると判断しやすくなります。

1. ノーコード／ビジュアル型（Octoparseなど）
2. API中心のスクレイピングサービス／プラットフォーム
3. コード中心のフレームワーク（独自開発）

ノーコード系は立ち上げやすさに強みがあり、非常に複雑・高負荷・厳格な要件ではコード中心の方が適する場合もあります。重要サイトでの小規模検証を行い、成功基準（欠損率、安定性、更新頻度、連携）に照らして判断するのが確実です。

10. 企業ユースケース例

1）競合価格・品揃えモニタリング（EC／小売）

• カテゴリ→商品詳細の抽出
• 定期実行で価格・在庫・レビューを更新
• CSV/DB/APIで分析基盤へ連携

2）マーケットプレイスの出品・レビュー追跡

• 出品情報やレビュー要素を抽出
• 定期実行で変化を追跡
• レポートやダッシュボードに連携

3）リード獲得／拠点情報（ディレクトリ・マップ）

• 企業リスト、住所、電話、評価などの抽出
• CRMや営業リスト整備に活用
• 重複排除のキー設計を用意

4）求人情報の収集（HR分析）

• 職種、勤務地、スキル、日付、URLなど
• 定期収集してトレンド分析

5）サプライヤー／パートナー探索（調達・リスク）

• 公開ディレクトリから候補を抽出
• 追加調査・与信・リスク評価の入口データに

6）公開情報の更新監視（リスク・コンプライアンス）

• ポリシー変更、告知、ディスクロージャの更新を定期チェック
• タイムスタンプ付きで記録し監査性を高める

7）リサーチ用データ収集（アナリスト）

• 複数ソースを定期収集し、分析用データセットを形成

11. FAQ

Q1. Octoparseはノーコードツールですか？誰向けですか？

ノーコードでスクレイピングタスクを作成でき、非エンジニアでも扱いやすい一方で、業務用途の反復運用（定期実行・連携）も想定した設計です。

Q2. 動的サイト（AJAX等）にも対応できますか？

動的な挙動を前提にした設計思想がありますが、実際の可否は対象サイトの仕様に左右されるため、重要サイトでのパイロット検証が推奨されます。

Q3. ローカルとクラウドはどう使い分けますか？

設計・検証はローカル、定期実行や継続運用はクラウド、という分担が現実的です。

Q4. 定期実行（スケジュール）はできますか？

定期実行を前提に運用設計を組むことができます。

Q5. 出力形式は？

Excel、CSV、JSON、XML、HTMLなどのファイル出力に加え、DBやGoogleスプレッドシートへの連携など、複数の受け渡しパターンを想定できます。

Q6. データベースへ直接出力できますか？

DBへの受け渡しを想定した運用設計が可能です（利用するDB種別や方式は要件に合わせて設計します）。

Q7. API連携はできますか？

抽出結果の取得を中心に、API経由でシステム連携する設計が可能です。

Q8. CAPTCHAへの対応は？

CAPTCHAが発生しうる前提で、運用側の監視・例外処理・手順を含めて設計することが重要です。

Q9. プロキシ関連の設定は？

対象サイトの条件や運用方式に応じて、プロキシ活用を含めたアクセス戦略を検討できます。

Q10. 同時にどれくらいのクラウドタスクを回せますか？

並列運用の考え方はありますが、実際の同時実行数は契約内容や運用条件に依存するため、必要量から逆算して設計するのが現実的です。