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Webスクレイピングの法的リスクと安全運用|“規約→同意→頻度→記録”でトラブルを回避する実務ガイド

「副業や社内でスクレイピングを使いたい。でも、どこまでOKで、何をするとNG?」

結論、“安全運用の型”を最初に決めると迷いません。鍵は規約 → 同意 → 頻度 → 記録

重要:本記事は一般情報です(法律相談ではありません)

個別案件は必ず専門家にご相談ください。法令や各サイトの規約は変更されます。最新情報の確認を前提にお読みください。

この記事で身につくこと

  • 炎上しないスクレイピング設計(規約/robots/同意/頻度/記録の型)
  • 現場ですぐ使える問い合わせテンプレ合意文面ドラフト
  • 安全運用のコード雛形(robots尊重・レート制御・差分取得)

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結論:まず“規約→同意→頻度→記録”を決める

安全に回っている案件は例外なく、次の順番が守られています。①規約/robotsの確認 → ②必要な同意取得 → ③取得頻度とアクセス制御 → ④ログ/監査の記録。この型を先に決めておけば、実装は迷いません。

ふみとの現場メモ

過去案件で、公式API優先+差分取得+同時接続1〜2にしただけで、ブロックが0件になり、法務への説明もスムーズになりました。“速く大量に取る”より“継続して安全に取る”が結局は近道です。

スクレイピングの主なリスクと目安

規約違反・著作権/データベース権・個人情報/プライバシーの3領域が要注意です。以下は実務上の目安。

  • “合法に寄せる”例:公式API/CSVがある→API優先。robots.txtで許可、規約に明示禁止なし、低頻度目的内利用、個人情報を扱わない。
  • グレー:規約が不明確/robots未整備、テキスト/画像を広範に複製、ログイン後だが同意不十分。
  • アウト寄り:規約でスクレイピング禁止CAPTCHA等の回避個人情報の無断取得/配布、有料/会員限定の無断ダウンロード/再配布。

安全運用チェックリスト(最小限でOK)

  • 取得前:利用規約、robots.txt、著作権/データベース権、個人情報の有無、APIの有無、必要なら運営者の同意
  • 取得設計:User-AgentFrom明示、同時接続1–2、待機1–5秒+バックオフ、差分取得429/403で即停止、ログ保存。
  • 利用/配布:目的限定、第三者提供の可否管理、要約+リンクを基本、削除請求への対応フロー。

運営者への問い合わせテンプレ(同意取得)

件名:データ利用のご相談(サイト名)
◯◯運営ご担当者さま
貴サイトの◯◯ページに掲載の【価格/在庫/日付 等の事実データ】を、社内分析(目的:◯◯の月次推移把握)の範囲で、
1) 頻度:1日1回/深夜帯回避/同時接続1
2) 取得項目:商品名・価格・日付(テキスト/画像の複製なし)
3) 取得方法:公式APIがあればAPI優先、なければHTTP GETのみ
4) 利用範囲:社内集計のみ、第三者提供なし
で取得したく、ご懸念があれば方針に従います。可能であればAPIのご案内、または上記の形での許諾可否をご教示ください。
署名:氏名/所属/連絡先/Fromヘッダのドメイン

安全運用のコード雛形(コピペ可)

1) robots.txtを尊重する

import urllib.robotparser as rp
from urllib.parse import urljoin

BASE = "[https://example.com/](https://example.com/)"
ROBOTS = urljoin(BASE, "/robots.txt")
ua = "pythonbunseki-bot/1.0 ([+contact@example.com](mailto:+contact@example.com))"

r = rp.RobotFileParser()
r.set\_url(ROBOTS)
r.read()
can\_fetch = r.can\_fetch(ua, urljoin(BASE, "/list"))
if not can\_fetch:
raise SystemExit("Blocked by robots.txt")

2) レート制御+リトライ(429/503)

import time, random, requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

s = requests.Session()
s.headers.update({"User-Agent": ua, "From": "[contact@example.com](mailto:contact@example.com)"})
retry = Retry(total=3, status\_forcelist=\[429, 500, 502, 503, 504], backoff\_factor=1.5)
s.mount("https\://", HTTPAdapter(max\_retries=retry))

for page in range(1, 6):
url = f"{BASE}list?page={page}"
res = s.get(url, timeout=20)
if res.status\_code in (403, 429):
raise SystemExit("Respect block & stop")
\# parse ...
time.sleep(1 + random.random()\*2)  # polite wait

3) 差分取得(ETag/Last-Modified)

etag_cache = {}
res = s.get(url, headers={"If-None-Match": etag_cache.get(url, "")})
if res.status_code == 304:
    pass  # unchanged
else:
    if et := res.headers.get("ETag"):
        etag_cache[url] = et
    # save new content

4) 変更検知(ハッシュ)

import hashlib
prev = load_last_hash(url)
cur = hashlib.sha256(res.content).hexdigest()
if prev != cur:
    save_content(res.content)
    save_last_hash(url, cur)

注意:Selenium等の自動操作は規約で禁止のことが多く、対ボット防御の回避はNGです。必要最小限+明示同意を徹底しましょう。

契約・合意に入れるべき文言(ドラフト)

- 取得対象:事実データ(価格/日付 等)に限定。テキスト/画像は収集しない。
- 技術制御:User-Agent/From明示、同時接続≤2、待機1–5s、差分取得、429/403で停止。
- 利用範囲:社内分析のみ、第三者提供なし(必要時は匿名化/集計のみ)。
- 記録:URL/日時/件数/失敗/問い合わせログを90日保存。
- 変更:規約改定/ブロック時は即停止し、運営者の指示に従う。

納品の型(受託/社内で共通化)

project_root/
  README.md         # 目的/範囲/頻度/法的配慮/連絡先
  compliance.md     # 規約/robots/問い合わせ履歴
  crawler/
    fetch.py        # UA/レート制御/差分取得
    parse.py        # 最小限項目のみ抽出
  data/             # 保存(PII禁止・保存期間明記)
  logs/             # 監査ログ
  tests/            # 最小pytest(URL数/差分検知)

よくあるNG → 安全化の例

  • NG:画像・文章を丸ごとDL → 安全化:要約+リンク、必要最小限の事実データのみ。
  • NG:ログイン後の情報を取得 → 安全化:同意/契約を取り、API優先へ
  • NG:CAPTCHA突破やヘッドレス検知回避 → 安全化:即停止し、提供可能な方法に変更

監査・運用(KPIと週次レポート)

  • KPI例:成功率≥99%、ブロック0件、問い合わせSLA遵守。
  • 週次レポート:取得件数/変更率/失敗率/429・403件数。
  • 削除請求対応:受領→48h以内に該当データ削除と記録。

トラブル事例と回避策

  • 規約変更で突然ブロック:監視で検知→即停止→運営へ連絡→API/提携へ移行。
  • 二次利用でクレーム:SOWに目的限定/第三者提供範囲を明記。外部共有は匿名化/集計のみに。
  • 個人情報を誤取得:保存前にPIIフィルタ、検出時は破棄+原因対応+報告。

今日動く(60分プラン)

  1. 規約robots.txtを読み、可否メモを作成。
  2. 上の問い合わせテンプレへ目的/頻度/連絡先を記入して送付。
  3. UA/レート制御/差分取得の雛形で検証(PIIは扱わない)。
  4. README/compliance.mdを雛形で作成し、監査ログを残す。

伴走レビュー:安全運用×再現性を同時に強化

スクレイピングは法務×技術の両輪。レビューが具体的なスクールなら、SOW/合意→安全実装→監査まで揃います。まずは無料カウンセリング/体験で、レビュー基準と初動速度を数値で確認しましょう。

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    ふみと

    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

    【プロフィール】
    ・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト(10年、年収900万円台)/案件100件以上
    ・資格:JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)/JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト/統計検定2級/TOEIC 805
    ・スキル:Python/Tableau/SQL/機械学習/Deep Learning/RPA

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