データ収集システムとは？
データ収集とはweb上にあるデータを収集することでさまざまな場面で活用してこれまでは気づかなかったようなデータ傾向などを発見するために参考にすることが可能です。
また、システムや技術によっては学習のために莫大なデータ量が必要になることも珍しくないことからデータ収集システムによるデータ収集は必要不可欠です。
Webスクレイピングとはプログラミングによって、特定のデータを集めることを指しますが、使用方法などに注意しなければ法的にアウトなこともあるので、自身でプログラミングをおこなう際には注意してください。
データ収集システム（webスクレイピング）の活用場面・種類・特徴について紹介していきます。
データ収集システム（webスクレイピング）の活用場面
データ収集システム（webスクレイピング）はさまざまな場面で活用がされていて、企業活動に関しては特に重要な役割を担っています。
活用場面についてしっかりと把握することでデータ収集システム（webスクレイピング）の能力を最大限引き出すことができるでしょう。
データ収集システム（webスクレイピング）の活用場面について紹介していきます。
価格追跡
価格追跡では通販サイトなどでの販売価格についてデータ収集をおこなうことで、競合他社の販売価格や評判などを参考にして自社製品の価格最適化が可能です。
価格戦略の部分での優位性を確保できれば、利益と販売価格のバランスを判断することにも役立ちます。価格は社会情勢や商品の売れ行きなどによっても変化していくため、一度だけで価格追跡を終わらすのではなく、定期的に価格追跡をおこなうことで最新の状態を保つことにも繋がります。
市場および競争力のインテリジェンス
市場および競争力のインテリジェンスでは特定分野などの市場などを分析することで、市場全体の価値や市場に参入すればどれくらいの価値を企業で生み出すことができるかについての判断ができるでしょう。
企業では常に新しい技術の開発や研究をおこなっていることもあり、新しい市場に参加すること自体は珍しいことではなく、企画を立ち上げた際などに参入予定の市場についてはあらかじめ調べておくことが大切です。
ソーシャルリスニング
ソーシャルリスニングとは特定のプラットフォームなどでブランドや商品になどに関する評判や会話などをデータとして収集して分析することで、抱えている課題点や高い評価を受けている部分などについて把握することができます。
把握できればどのようにして工夫すれば改善できるかなどのヒントを得ることになるため、好意的な意見だけでなく否定的な意見も重要です。
商品であれば次回の改善点を把握して改善して、高評価な部分は次回も搭載するなどの判断になります。
機械学習（ML）
機械学習ではAIやコンピューターに莫大なデータを与えることでタスク作業などを代わりにできるように学習をさせることです。
機械学習をするためには特定の分野でのデータを集めることが求められるため、本来であれば学習させるためのデータ収集を加工が必要ですが、データ収集システム（webスクレイピング）を活用すれば手間や負担が大きく軽減されます。
機械学習は業務効率化や従業員の作業時間短縮などの効果があるため、ワークライフバランスなどの貢献にも期待されています。
Webサイトの移行
Webサイトの移行を企業がおこなうことは珍しくなく、よりよい環境のサイトに新しい自社サイトを移行させることが多いです。
データ収集システム（webスクレイピング）を活用することで大量のデータであっても安全に素早く移行させられます。
そのため従来であればサイト移動には一定の費用と時間が必要でしたが、さまざまな面での負担を抑えながらのサイト移行を実現しました。
ニュースのモニタリング
ニュースは毎日莫大な量が新しく発生するため自分自身が興味のある分野以外のニュースも大量に手元に届きます。
ニュースのモニタリングをおこなうことで自分自身が興味のある最適な内容だけ、ニュースが手元に届くように設定することが可能です。
これによって時間などを大幅に削減することができるため、近年では特に人気が高い使用方法です。
コンテンツのパフォーマンス分析
コンテンツのパフォーマンス分析はSNSやブログなどでどのコンテンツに視聴者が集まっていて、どれくらいの滞在時間があったかなどの情報を収集することができます。
コンテンツのパフォーマンスについてしっかりと理解することによって、コンテンツごとの有効性などについても把握できるでしょう。
コンテンツのパフォーマンスを向上させるためにはコンテンツの状態を知ることは非常に重要です。
データ収集システム（webスクレイピング）の種類と特徴
データ収集システム(webスクレイピング)の種類と特徴について把握しておくことで、企業ごとに最適なデータ収集（webスクレイピング）を選択することに繋がります。
それぞれ得意としている分野や方法などが異なっていることから、業務内容などとマッチしていないデータ収取システム（webスクレイピング）を選んでしまうと十分な能力を引き出すことができません。
データ収集システム（webスクレピン）の種類と特徴について紹介していきます。
Scraper
Google Chromeの拡張機能の1つであるため誰でも簡単に使用ができるだけでなく、無料で使用ができることから初めてのシステムとしても採用されやすいです。
規則性のあるデータを取得してGoogleスプレッドシートに保存することができます。
Keywalker
Keywalkerではブラウザなどの自動操作をすることで、インターネット上のサイトから情報を収集します。
収集したデータは使用者の指定方法に沿ってシステムへ直接連携することが可能です。
さまざまなメディア形式から情報を収集できるため、非常に収集能力が高いといえるでしょう。
Octoparse
Octoparseでは無料版と有料版の両方が設定されていますが、無料版でも十分に使用できる性能を誇っています。
スクレイピングをおこなう期間に関しても指定できるため、期間指定をするだけでも簡単に自動でスクレイピングをおこないます。
誰でも簡単に直感的にしようができるとされるデザインも特徴です。
PigData
PigDataでは完全無料で使用ができるだけでなく、web上での使用が可能なことから使用に関するハードルが特に低いです。
ダウンロード不要に加えてコーティングも不必要なため、これまでデータ収集システム（webスクレイピング）を使用がしたことなくても簡単な設定をすれば自動収集をしてくれます。
まとめ
AIやコンピューターの発達によってこれまで以上にデータの重要性や価値が高まっていますが、データを有効に使用するためには莫大なデータ量が必要になるため、手動では十分なデータ量を収集することは難しいです。
莫大なデータ量を集めるためには専用にプログラミングされているデータ収集システム（webスクレイピング）を活用してほしいデータに関して自動で収集することが大切です。
データ量が多ければ大きいほど分析などでの正確性が高くなるほかにも、AIなどの機械学習も高い精度を導き出せるようになり、業務効率化や従業員一人一人の負担を軽減することも貢献が期待されています。
データは手動で集めると個人の感情や考えなどが影響してしまうことが考えられ、偏った結果が出てしまう恐れもあるため、データ収集システム（webスクレイピング）での導入が推奨されている側面もあります。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
