APIを超えて: 企業の65%がAIトレーニング向けにデータをスクレイピングする理由

わずか5年前、企業向けにデータを取得するという話は、ある一つの言葉に行き着きました。それはAPIです。ベンダーがエンドポイントを提供し、契約を結び、呼び出し料金を支払えば、整然とした構造化データの流れを得られます。これはデータアクセスの問題を恒久的に解決する方法に思えました。 

生成AIの発展は、そのルールを完全に書き換えました。複数のデータによると、AIモデルを開発またはトレーニングする企業の65%は、すでにWebスクレイピングを主要または補助的なデータソースとして、APIと併用、あるいはAPIの代わりに利用しています。これは一時的な異常でも、適切なAPIベンダーを見つけられない企業の迂回策でもありません。企業がデータを資産として捉える方法の根本的な変化です。 

貴社がMLパイプラインを構築し、独自ドメインのデータでLLMをトレーニングし、または最新の公開情報でRAGシステムを支えるなら、問いは「スクレイピングは必要か」から「スクレイピング活動をどう拡大し、合法かつ安定した状態に保つか」へ変わります。ここではインフラがすべてを左右します。 

要点:

• LLMが価値ある回答を返せるようにトレーニングするには、地域固有で最新の情報を膨大に必要とします。 
• APIが提供するデータ量には限りがあり、リアルタイムでは更新されません。APIは、APIエンドポイントを持たない可能性がある地域フォーラムなど、多くの価値ある情報源も取りこぼします。 
• スクレイピングは、多数の情報源から無制限のデータを取得し、地域固有のコンテンツを対象にして、変化を見逃さないことを可能にするため、APIに取って代わります。 
• スクレイピングの成功はスクレイパーのコードだけでなく、セッション制御、トラフィック分散、ターゲティング設定、拒否を避けるための実ユーザー行動の再現を可能にするインフラによっても決まります。 
• DataImpulseは、195のロケーションでスクレイピング対応のレジデンシャル、モバイル、データセンターのプロキシを提供する、倫理的なプロキシプロバイダーです。90M+のプロキシプールに加え、GB単位の従量課金モデル、期限切れのないトラフィック、24/7の有人サポートにより、DataImpulseプロキシはWebスクレイピングだけでなく、AIデータ収集、価格監視、広告検証、SERP追跡などにも適しています。 

APIがもはやAIチームのニーズを満たさない理由 

データベンダーが必要なものを正確に理解し、そのデータの提供に同意する場合、APIは最適です。しかし、現代のモデルのトレーニングにはまったく異なるアプローチが必要です。 

• データ量の制限: 大半のAPIは、ベンダーが提供すると決めた量のデータしか返しません。履歴データ、ニッチなページ、元の解像度の画像、ページマークアップといった詳細は、APIの結果から除外されがちです。 
• レート制限はMLではなく製品向けに設計されています。APIの制限はもともと、1日に数百から数千回の呼び出しを必要とするアプリ間連携のニーズに基づいて設定されました。MLモデルのトレーニング用データ取得には数百万件のリクエストが必要です。規模が合いません。 
• イベント発生からデータ利用可能になるまでの遅れ: 一部のモデルでは、競合他社の価格、ニュース、ソーシャルメディアのトレンドといった現在の内容を把握することが重要です。データの価値は遅延1時間ごとに低下します。APIはリアルタイムの変化や貴社のニーズではなく、ベンダーのスケジュールに従って更新されます。 
• コスト: 大量負荷向けに設計されたエンタープライズ向けAPIプランは、とりわけマルチモーダルデータ（画像、動画、PDFファイルなど）を扱う場合、独自のデータパイプラインを構築するより数倍高額になることがあります。そもそもAPIはこうしたデータの生データを提供しません。 
• 利用可能なデータソースの制約: Webの大部分、つまり地域フォーラム、小規模なマーケットプレイス、地域ニュースサイト、ニッチ特化の情報源には、データ抽出用の独自APIがありません。同時に、これらはすべて除外できない価値あるデータソースです。これらにはWebスクレイピングしか方法がありません。 

AIチームはWeb上で実際に何を探しているのか

「AIのためのデータ」という話は、エンタープライズチームが何を求めるかを具体的に知るまで曖昧に聞こえます:

• LLMトレーニング用のドメイン特化コーパス: 汎用モデルでは結果が芳しくない法務文書、医学出版物、ニッチ特化の技術文書。
• 動的価格インテリジェンスモデルのトレーニング向けの、競合他社の価格と商品品揃えに関するデータ。
• マルチモーダルデータセット: 商品画像、施設の設計図、コンピュータビジョンモデル向けの表紙テキスト。
• 需要や評判リスクを予測するモデル向けの、フォーラム、レビュー、ソーシャルメディアから得られるトレンドと感情の変化。 
• 金融モデル用の代替データ: 求人情報、保管施設の画像、従業員のフィードバックなど、従来の情報源より数時間先行できるすべての情報。 

これらの事例には共通点があります。ドメイン全体に散在し、毎秒更新されるデータです。どのAPIもそのすべてをカバーできません。 

エンタープライズ規模のスクレイピングにはどのような課題があるか 

500件のリクエストによるパイロットプロジェクトではスクレイピングパイプラインが完璧に動作していても、テストが成功して数百万件のリクエストを伴う実際のスクレイピングへ移ると、突然壊れることがあります。高負荷なしには見つけられない問題が、規模によって表面化するためです。 

• IPの拒否 

Webサイトは単一のIPからの異常な活動を数分で検知します。大量のリクエストが発信されるデータセンターIPは、データ収集プロセスが終わるより早くブラックリストに登録されます。 

• 地域固有のコンテンツ 

価格、在庫状況、地域ターゲティング広告。そのリクエストが「誤った」場所から発信された場合、こうしたデータは存在しないも同然です。モデルがブラジル、ドイツ、または日本の市場を理解する必要があるなら、トラフィックはそこから発信されたように見えなければなりません。 

• CAPTCHAとブラウザフィンガープリンティング 

最新のボット対策システムはIP分析だけに頼りません。行動パターン、TLSフィンガープリント、HTTPリクエストヘッダー、その他のシグナルも考慮します。通常、検知は5つの層にまたがって行われます。これらのシグナルの一つでも疑わしければ、スクレイパーはブロックされる可能性が高く、開発者が修正するまでパイプライン全体は浜に打ち上げられた魚のように無力になります。 

• データ品質 

効果を発揮するには、モデルのトレーニングに正確なデータが必要です。スクレイパーが繰り返しブロックされ、不完全または損なわれたデータを集めたり、ハニーポットなどスクレイパー向けの罠にかかったりすると、モデルは誤ったシグナルを学習し、その支援の信頼性は疑わしくなります。最悪なのは、スクレイピングとトレーニングに多額の費用を投じた後でそれに気付くことです。 

• 法務およびコンプライアンス上のリスク 

エンタープライズチームに、スクレイピングして結果を見るという余裕はありません。とりわけ規制の厳しいニッチ分野や国では、リクエスト頻度を調整し、robots.txtに沿って運用し、監査のために情報源を文書化できるインフラが必要です。 

これらの問題は個別には解決できます。しかし、個別に起きるわけではなく、一括でやって来ます。解決は一度きりの設定ではなく、別の継続的な仕事です。 

インフラが決定要因になるとき

最高のスクレイパーでも、対象プラットフォームに開始2分でブロックされれば役に立ちません。コードは重要ですが、それを支えるシステムも過小評価できません。 

• IPローテーション: プロキシプールにより、各IPが検知に近づかないようリクエストを分散できます。これは自然でユーザーらしいトラフィックパターンを再現するものです。ある意味、スクレイパーも膨大なデータを把握しようとするユーザーです。 
• 精密なジオターゲティング: リクエストは、そのモデルが後に予測を行い利用する場所から発信されなければなりません。日本での価格予測にモデルを使うのに欧州のデータを使えば、モデルは後に対象地域と無関係な回答を返します。それは修正コストが最も高い本番段階で起こります。 
• 信頼性: 稼働時間とプロキシ応答時間に関するSLAは、開発チームがモデル自体のトレーニングや改善ではなく、パイプラインの修正にどれだけ時間を費やすかを決めます。エンタープライズでは、停止時間はリリース遅延というコストを伴います。 
• セッション制御: IPをブロックされずに同じセッションを維持する必要がある場合、どれほど高度なスクレイパーでも、プロキシなしでは不十分です。
• コンプライアンス: 倫理的に調達されたIPプールを提供し、地域の規制を遵守するエンタープライズ向けプロキシベンダーは、本来コンプライアンスチームにかかる法的負担の一部をAIチームから引き受けます。 

まとめ 

自社モデルの開発を始めたばかりの企業は、100件のリクエストによるパイロットプロジェクトと100万件のリクエストによるフルスケールのプロジェクトを、単に規模を拡大した同じものとして扱いがちです。実際には異なるアプローチを要する別物です。本番レベルのシステムでは、弱点はスクレイパー自体ではなく、トレーニングデータを合法的に、迅速かつ安定して取得する必要性にあります。したがって問いは「本当にAPIからデータスクレイピングへ切り替え、それにプロキシが必要なのか」ではなく、「競合が新モデルをリリースしデータ収集を拡大する間、APIが提供する限られたデータでさらに1週間を失うコストはいくらか」です。

よくある質問