昨今AIモデルを作成・活用する場面が急速に増えてきています。
それに伴いAIモデルの精度もこれまで以上に重視されるようになりました。
AIモデルの精度を上げるためには、高精度な学習データが必要不可欠です。
高精度な学習データを効率よく集めるにはどうすればよいでしょうか？
1. AI活用成功の鍵は「データの効率的な運用」
AI技術が飛躍的に進化したいま、モデルの性能を左右するのは、「データの量」だけでなく、「そのデータを、いかに迅速に、クリーンに、そして継続的にモデルに供給できるか」という運用戦略に移っています。
特に、高性能なAIモデルの学習に不可欠な教師データ（トレーニングデータ）の収集・整備プロセスは、いまだに多くの企業にとって最大の障壁です。
この課題を乗り越えるため、まずは教師データ収集における現代的な課題と、Webスクレイピングツールによる新しい解決アプローチを紹介します。
2. 教師データ収集における従来手段と課題
従来の収集手段の限界
Webスクレイピングツールが使われる以前の、従来の「学習データ収集手段」には限界がありました。
▼ 従来の収集手段別のメリット・デメリット
| 手段 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 手作業でコピペ | 特になし | 時間・人件費がかかり、コピペミスによるデータ精度や鮮度が低くなる。 |
| プログラミング | データ精度は比較的高い（プログラマーのスキル依存）。 | 専門知識が必須。対象サイトに合わせた修正・メンテナンスの手間が大きい。 |
| 代行業者へ委託 | 自力で難しいデータ取得や、利用しやすい形での納品が可能。 | 費用が高額。納期がかかる。受発注の手間が生じる。 |
【課題1】アライメント（価値観の一致）のためのデータカスタマイズ
求められること
AIの安全性や倫理観を担保するためには、市場で売られていない、ニッチでカスタマイズされたデータが必要です。
従来の限界
汎用的なデータ購入や、手作業での収集では、この高度なニーズに対応できません。
【課題2】リアルタイム性と継続性の維持
求められること
市場やトレンドの変化に合わせたデータを途切れることなく供給するため、高い鮮度と継続的なデータフローが不可欠です。
従来の限界
都度開発するプログラムはメンテナンスコストがかかり、手動ではスピードが追いつきません。
【課題3】コストとリソースの非効率性
求められること
データ収集を低コストで、かつ専門エンジニアに依存せずに実行できる体制が必要です。
従来の限界
大量収集の外注や、専門知識を持つエンジニアのリソース確保は、AI開発予算を圧迫します。
3. Webスクレイピングツールによる効率的なデータ収集戦略
これらの課題を解消するのが、Webスクレイピングツール（Struccleなど）の活用です。
スクレイピングツールとAI学習データ収集
| スクレイピングツールによくある機能 | AI学習データ収集におけるメリット |
|---|---|
| GUIによる簡単設定 | 【専門性の壁を破壊】 プログラミング知識不要。AIエンジニアやデータアナリスト自身が、必要なテキストデータを即座に収集できます。 |
| スケジュール設定（自動化） | 【継続性の課題を解決】 一度設定すれば、AIの精度維持に必要な最新の教師データを自動で継続的に収集し、鮮度を保ちます。 |
| 大量データの一括出力 | 【データ量の課題を解決】 CSVやJSON形式で大量のテキストデータを一括出力。データ取得の工数を劇的に減らし、アノテーション作業に集中できます。 |
4. 主要Webスクレイピングツールの徹底比較
どのツールも無料で使えたり、トライアルができたりしますので、まずは使ってみることを強くオススメいたします！
| 比較項目 | Struccle | Octoparse | bright data (スクレイパー) |
| 使いやすさ | 無料で全てのテンプレート機能で簡単に | 有料ならテンプレート機能で簡単に | プロキシ設定などの知識は必要 |
| 価格体系 | 基本無料。法人向けに有料プランあり ※IPプロキシも無料 | 有料プランが中心。プラングレードが充実 ※IPプロキシは別途$3/GB | 月従量課金制（データ量/IP使用量） |
| 取得データ規模 | 月間 50 万件までデータ取得無料 | 月間 5 万件までデータ取得無料 | 大規模なデータ取得に対応 |
| タスク数 | 100 タスクまで無料 | 10 タスクまで無料 | 個別契約 |
| クラウド対応 | クラウドのみのためWebブラウザで使用 | ローカルアプリとクラウドを併用 | 主にクラウドベースで提供 |
| カスタマイズ性 | 高度なカスタマイズをGUIで実現 | テンプレートが豊富だが、ニッチな要件は設計難易度が高い | API連携など高度なカスタマイズに対応 |
| データ鮮度維持 | スケジュール機能あり | スケジュール機能あり | スケジュール機能あり |
| サポート | 無料の場合はチャットなどによる簡易サポートあり | 無料の場合はセルフサポート。マニュアルが充実 | 専任サポートが充実 |
Struccle
無料で幅広い機能を使える、非エンジニアにもわかりやすい直感的なWebスクレイピングツール。
無料でテンプレート機能やデータ加工（カスタマイズ処理）が使えるため、プログラミング知識のないデータ収集初心者でも負担なく使える。
リリースしたばかりの新しいサービスのため、UIが変わることがある。
また、サポートは無料だが回答まで時間がかかる。
Octoparse
数クリックでWebページを自動的に構造化されたデータに変換する、コーディング不要のWebスクレイピングツール。
無料で利用開始ができ、テンプレートが豊富なのでプログラミング知識のないデータ収集初心者でも簡単に使うことができる。
テンプレートを実行しようとすると有料プランへのアップグレードを求められる場合がある。
bright data（スクレイパー）
強力なプラットフォームを持つグローバルな企業が提供するWebスクレイピングツール。
スクレイパー以外のサービスも含めた実績が豊富なグローバル企業のため信頼性が高く、細かいカスタマイズも柔軟に対応できる。
サポートが手厚い反面、利用契約やプロキシ設定に関する知識が必要。
まとめ
AI開発の成功は、教師データの戦略にかかっています。Webスクレイピングツールを導入することで、時間、コスト、リソースの課題を解決し、AIモデルの精度向上という「結果」に直結する良質なデータ収集戦略を確立できます。
スクレイピングツールを使って効率化を達成しましょう。
使い方や目的によってツールに対する評価は異なるかと思いますので、まずは色々なツールを無料で使ってみると良いでしょう。
弊社ではデータ活用に関するご相談・お問い合わせなども承っておりますので、お気軽にご連絡ください。
ここまでお読みいただきありがとうございました。