本記事の内容: 2025年にウェブスクレイピングにおいてプロキシが必須ツールとなった理由、CloudflareやDataDomeなどの最新のアンチボットシステムの仕組み、データ解析に適したプロキシの種類、そしてタスクに応じたプロキシの正しい選び方を解説します。本記事は最新データと実践的な経験に基づいています。
📑 パート1の目次
🎯 データ解析にプロキシが必要な理由
ウェブスクレイピングとは、ウェブサイトからデータを自動的に収集することです。2025年において、これは競合他社の価格監視、機械学習用データセットの収集、コンテンツのアグリゲーション、市場分析など、ビジネスにとって極めて重要な技術となっています。しかし、最新のウェブサイトはボットに対する防御を強化しており、プロキシなしでの効果的なデータ解析は事実上不可能です。
プロキシ利用の主な理由
🚫 IPによるブロックの回避
ウェブサイトはIPアドレスごとのリクエスト数を追跡します。1分あたり10〜100リクエスト（通常）を超えるとブロックされます。プロキシを使用することで、リクエストを多数のIPアドレスに分散させ、ボットの存在を隠蔽できます。
🌍 地理的位置情報によるアクセス
多くのサイトはユーザーの国によって表示内容を変えます。グローバルなデータを取得するには、様々な国のプロキシが必要です。例えば、米国のAmazon価格を監視するには、米国のIPアドレスが必要です。
⚡ 並列処理の高速化
プロキシなしでは、単一のIPアドレスに制限され、リクエストは逐次処理になります。プロキシプールがあれば、数百のリクエストを並列で実行でき、データ解析速度を10〜100倍に加速できます。大量のデータを扱う際には不可欠です。
🔒 匿名性とセキュリティ
プロキシは実際のIPアドレスを隠蔽し、リターゲティング、追跡、潜在的な法的リスクから保護します。機密性の高いデータや競合他社の調査を行う場合に特に重要です。
⚠️ プロキシなしの場合に起こること
- 即時BAN — 50〜100リクエスト後にIPがブロックされます
- ステップごとのCAPTCHA — 手動での解決が必要になります
- 不完全なデータ — 制限されたサンプルしか取得できません
- 低速な処理 — 1つのIPでは逐次リクエストのみ
- ボット検出 — 最新のサイトは自動化を即座に検知します
🌐 2025年のウェブスクレイピングの状況
2025年のウェブスクレイピング業界は、前例のない変化を経験しています。一方では、AIモデルの学習データやリアルタイム分析の需要により、データへの需要は指数関数的に増加しています。他方で、防御策はますます巧妙になっています。
2025年の主要トレンド
1. AI搭載アンチボットシステム
機械学習は、マウスの動き、スクロール速度、クリック間の時間など、行動パターンを分析するようになりました。DataDomeのようなシステムは、2ミリ秒未満で99.99%の精度でボットを特定します。
- クライアントサイドおよびサーバーサイドシグナルの分析
- 行動フィンガープリント（Behavioral fingerprinting）
- 誤検知率（False positive rate）0.01%未満
2. 多層防御
サイトは単一の技術に頼らなくなりました。Cloudflare Bot Managementは、JSチャレンジ、TLSフィンガープリント、IPレピュテーションデータベース、行動分析を組み合わせています。これらすべてを同時に回避するのは困難です。
3. レート制限の標準化
ほぼすべての主要サイトがレート制限を導入しています。一般的な制限は、公開APIで1分あたり10〜100リクエスト、通常ページで1秒あたり1〜5リクエストです。しきい値を超えると、チャレンジレート制限（CAPTCHA）が適用されます。
市場統計
| 指標 | 2023年 | 2025年 | 変化 |
|---|---|---|---|
| アンチボット防御を導入したサイト | 43% | 78% | +35% |
| プロキシなしの成功率 | 25% | 8% | -17% |
| 平均レート制限 (req/min) | 150 | 60 | -60% |
| 高品質プロキシの価格 | $5-12/GB | $1.5-4/GB | -50% |
🛡️ 最新のアンチボットシステム
効果的なデータ解析のためには、アンチボットシステムの仕組みを理解することが極めて重要です。2025年の防御策は、単純なIPブロックから、機械学習を用いた複雑な多層システムへと移行しました。
ボット検出手法
IPレピュテーション
既知のプロキシIP（データセンターIPは容易に特定される）のデータベース。IPはASN（自律システム番号）、悪用履歴、種類（レジデンシャル/データセンター）に基づいて分類されます。
TLS/HTTPフィンガープリント
TLSハンドシェイク（JA3フィンガープリント）、HTTPヘッダーの順序、プロトコルバージョンの分析。ボットは特徴的なパターンを持つ標準ライブラリを使用しがちです。
JavaScriptチャレンジ
ブラウザ内での複雑なJS計算の実行。単純なHTTPクライアント（requests, curl）では実行できません。ヘッドレスブラウザ（Puppeteer, Selenium）が必要です。
行動分析 (Behavioral Analysis)
マウスの動き、タイピング速度、スクロールパターンの追跡。AIモデルは数百万の実際のユーザーセッションとボットセッションで学習されています。
ブロックのレベル
1. ソフトな制限
- CAPTCHAチャレンジ
- レスポンスの遅延
- データの一部非表示
2. 中程度のブロック
- HTTP 403 Forbidden
- HTTP 429 Too Many Requests
- IPの一時的なブロック（1〜24時間）
3. ハードなBAN
- IPの恒久的なブロック
- サブネット全体（Cクラス）のブロック
- グローバルブラックリストへの追加
☁️ Cloudflare、DataDomeなどによる防御
主要アンチボットプラットフォーム
Cloudflare Bot Management
最も普及している防御策 — インターネット上の全サイトの20%以上で使用されています。多数の技術を組み合わせています:
- JSチャレンジ — Cloudflare Turnstile（reCAPTCHAの代替）
- TLSフィンガープリント — JA3/JA4の署名
- IPインテリジェンス — 数百万の既知プロキシを含むデータベース
- 行動スコアリング — スクロール/マウス/タイミングの分析
- レート制限 — 行動に基づいた適応型制限
回避策: 高品質なレジデンシャル/モバイルプロキシ + 適切なフィンガープリントを持つヘッドレスブラウザ + 人間らしい行動が必要です。
DataDome
AI搭載防御 — 機械学習に特化。99.99%の精度で2ミリ秒未満で判断を下します。
- MLモデル — ペタバイト級のデータで学習済み
- クライアント+サーバーシグナル — 両面からの分析
- IP ASN分析 — ASNに基づくレピュテーション評価
- リクエストの頻度 — リクエストの頻度とパターンの分析
- ヘッダーエントロピー — ヘッダー内の異常検知
誤検知率: 0.01%未満 — 非常に正確ですが、プロキシに対して積極的です。
PerimeterX (HUMAN)
生体認証に基づく行動分析。マウスの微細な動き、タッチスクリーンの圧力、ナビゲーションパターンを追跡します。
Imperva (Incapsula)
エンタープライズレベルの保護。金融機関や政府系サイトで利用されます。プレミアムレジデンシャルプロキシなしでの回避は非常に困難です。
⏱️ レート制限とパターンの検出
レート制限とは、特定の期間内に単一のソースからのリクエスト数を制限することです。プロキシを使用しても、リクエスト頻度がパターン化されると検出されるため、適切な頻度管理が必要です。
レート制限の種類
1. 固定ウィンドウ (Fixed Window)
固定された時間枠内でのリクエスト制限。例：10:00:00から10:01:00までの間に100リクエストまで。10:01:00にカウンターはリセットされます。
ウィンドウ 10:00-10:01: 最大100リクエスト
ウィンドウ 10:01-10:02: カウンターリセット
2. スライディングウィンドウ (Sliding Window)
現在の時刻から過去N秒間のリクエスト数をカウントします。より正確で公平な方法です。
3. トークンバケット (Token Bucket)
「トークンバケット」（例：100個）があり、リクエストごとにトークンを消費します。トークンは毎秒X個の速度で補充されます。短時間の活動の急増を許容できます。
🎯 レート制限回避戦略
- プロキシのローテーション — 各IPに独自の制限があり、プールを利用
- 遅延の追加 — 人間の行動を模倣（0.5〜3秒のリクエスト間隔）
- 間隔のランダム化 — 厳密に1秒ではなく、0.8〜1.5秒の間でランダムに設定
- robots.txtの尊重 — Crawl-delayの遵守
- 負荷分散 — 異なるIPを使用して複数スレッドで処理
🔄 スクレイピング用プロキシの種類
すべてのプロキシがデータ解析に適しているわけではありません。プロキシの選択は、ターゲットサイト、データ量、予算、防御レベルによって異なります。
データセンタープロキシ
データセンター（AWS、Google Cloud、OVHなど）からのIP。高速で安価ですが、サイト側から容易に特定されます。
✅ 利点:
- 最も安価（$1.5-3/GB）
- 高速（100+ Mbps）
- 安定したIP
❌ 欠点:
- 特定されやすい（ASNが既知）
- BAN率が高い（50-80%）
- 高度な防御サイトには不向き
用途: 単純なサイト、API、内部プロジェクト
レジデンシャルプロキシ
ISP（インターネットサービスプロバイダ）経由の一般家庭ユーザーのIP。通常のユーザーのように見えます。
✅ 利点:
- 正当なユーザーに見える
- BAN率が低い（10-20%）
- 巨大なIPプール（数百万）
- 国/都市ごとのジオターゲティング
❌ 欠点:
- 高価（$2.5-10/GB）
- 低速（5-50 Mbps）
- IPが不安定（変更される可能性あり）
用途: Eコマース、SNS、防御のあるサイト、SEO監視
モバイルプロキシ
モバイルキャリア（3G/4G/5G）のIP。最も信頼性が高く、数千人のユーザーが1つのIPを共有します。
✅ 利点:
- ブロックされにくい（BAN率 ~5%）
- 共有IP（数千人が同じIPを共有）
- 厳格な防御に最適
- 自動IPローテーション
❌ 欠点:
- 最も高価（$3-15/GB）
- レジデンシャルより低速
- IPプールが限定的
用途: Instagram、TikTok、銀行、最高レベルの防御
⚔️ 比較: データセンター vs レジデンシャル vs モバイル
詳細比較
| パラメータ | データセンター | レジデンシャル | モバイル |
|---|---|---|---|
| 成功率 | 20-50% | 80-90% | 95%+ |
| 速度 | 100+ Mbps | 10-50 Mbps | 5-30 Mbps |
| 価格/GB | $1.5-3 | $2.5-8 | $3-12 |
| プールサイズ | 10K-100K | 10M-100M | 1M-10M |
| 検出されやすさ | 高い | 低い | 非常に低い |
| ジオターゲティング | 国/都市 | 国/都市/ISP | 国/キャリア |
| 最適用途 | API、単純なサイト | Eコマース、SEO | SNS、厳格な防御 |
💡 推奨: ほとんどのタスクでは、価格と品質のバランスが取れたレジデンシャルプロキシから始めるのが最適です。データセンターは単純なサイトに、モバイルは最も防御の固いリソース向けです。
🎯 タスクに応じたプロキシの選び方
プロキシ選択マトリックス
選択基準:
1. ターゲットサイトの防御レベル
- 防御なし: データセンタープロキシ
- 基本防御（レート制限）: ローテーション付きデータセンター
- 中程度（Cloudflare Basic）: レジデンシャルプロキシ
- 高度（Cloudflare Pro, DataDome）: プレミアムレジデンシャル
- 最高レベル（PerimeterX, SNS）: モバイルプロキシ
2. データ量
- 月10 GB未満: どのタイプでも可
- 10-100 GB/月: レジデンシャルまたは安価なデータセンター
- 100-1000 GB/月: データセンターとレジデンシャルの組み合わせ
- 1 TB/月以上: バルクデータセンター + 選択的なレジデンシャル
3. 予算
- 月$100まで: データセンタープロキシ
- $100-500/月: レジデンシャルプロキシ
- $500-2000/月: プレミアムレジデンシャル + クリティカルタスク用モバイル
- $2000/月以上: タスクごとの混合プール
4. 地理的要件
- 地理的制限なし: どのタイプでも可
- 特定の国: ジオターゲティング付きレジデンシャル
- 特定の都市/地域: プレミアムレジデンシャル
- 特定のISP: ISPターゲティング付きレジデンシャル
✅ 使用例
Amazon/eBayの価格解析
推奨: 対象国のレジデンシャルプロキシ
理由: 中程度の防御 + 地理的コンテンツ + 大量データ
Instagram/TikTokのデータ収集
推奨: モバイルプロキシ
理由: 厳格なアンチボット防御 + モバイルプラットフォーム
ニュースサイトのデータ解析
推奨: ローテーション付きデータセンタープロキシ
理由: 通常、防御が緩い + 大量データ
Google SEO順位監視
推奨: 複数国のレジデンシャルプロキシ
理由: 地理的検索結果 + データセンターIPの検出回避
💰 データ解析用プロキシのコスト分析
プロキシ予算の適切な計算は、プロジェクトの収益性を確保する鍵となります。実際のシナリオとコスト計算を見てみましょう。
トラフィック計算
計算式
月間トラフィック = ページ数 × ページサイズ × オーバーヘッド係数
- 平均HTMLページサイズ: 50-200 KB
- 画像/CSS/JS込み: 500 KB - 2 MB
- オーバーヘッド係数: 1.2-1.5倍（リトライ、リダイレクト用）
- APIエンドポイント: 通常1-50 KB
計算例
シナリオ1: Amazonの商品価格解析
• 1日あたりのページ数: 10,000
• ページサイズ: ~150 KB
• 月間容量: 10,000 × 150 KB × 30 × 1.3 = 58.5 GB
• プロキシタイプ: レジデンシャル
• コスト: 58.5 GB × $2.7 = $158/月
シナリオ2: Google SEO順位監視
• キーワード数: 1,000
• 1日あたりのチェック回数: 1回
• SERPサイズ: ~80 KB
• 月間容量: 1,000 × 80 KB × 30 × 1.2 = 2.8 GB
• プロキシタイプ: レジデンシャル（複数国）
• コスト: 2.8 GB × $2.7 = $7.6/月
シナリオ3: 大量ニュースサイト解析
• 1日あたりの記事数: 50,000
• 記事サイズ: ~30 KB（テキストのみ）
• 月間容量: 50,000 × 30 KB × 30 × 1.2 = 54 GB
• プロキシタイプ: データセンター（単純なサイト）
• コスト: 54 GB × $1.5 = $81/月
コスト最適化
1. データのキャッシュ
HTMLをローカルに保存し、再解析の際はリクエストなしで実行。トラフィックを最大50%削減できます。
2. 可能な限りAPIを利用
APIエンドポイントはJSON（1-50 KB）のみを返し、完全なHTML（200+ KB）よりも80-90%のトラフィックを節約できます。
3. 画像のブロック
Puppeteer/Seleniumで画像、動画、フォントのロードをブロック。トラフィックを60-70%削減できます。
4. 新規データのみの解析
チェックサムやタイムスタンプを使用して変更点を特定し、変更されていないページは解析しないようにします。
💡 Pro-tip: ハイブリッド戦略
単純なサイトのバルク解析には安価なデータセンタープロキシを70-80%使用し、防御の固いサイトには20-30%のレジデンシャルプロキシを使用します。これにより、コストと品質のバランスが最適化されます。例：100Kページ解析の場合、単純な80Kページにデータセンター（$120）、保護された20Kページにレジデンシャル（$54）を使用。合計$174となり、$270から35%節約できます。
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ウェブスクレイピング用プロキシ:
パート2の続き: IPアドレスのローテーション戦略、Python (requests, Scrapy)、Puppeteer、Seleniumでのプロキシ設定。ProxyCoveを使用した実際のデータ解析タスクのためのコード例。
本パートの内容: IPアドレスローテーション戦略、Rotating Sessions vs Sticky Sessions、Python Requestsでのプロキシ設定、Scrapyでのプロキシ設定、Puppeteerとプロキシ、Seleniumとプロキシ（Python）、プロキシローテーションライブラリ、完全なコード例を解説します。
📑 パート2の目次
🔄 IPアドレスローテーション戦略
プロキシローテーションは、成功率を20%から95%に向上させる可能性のある、効果的なスクレイピング技術です。2025年現在、いくつかの実績あるアプローチが存在します。
主要戦略
1. リクエストごとのローテーション
すべてのHTTPリクエストを新しいIP経由で送信します。匿名性は最大化されますが、セッション維持に問題が生じる可能性があります。
適している用途:
- 商品リストの解析
- 静的ページの収集
- URLの一括チェック
- Google SERPスクレイピング
2. スティッキーセッション
単一のIPをユーザーセッション全体（10〜30分間）で使用します。実際のユーザーの行動を模倣します。
適している用途:
- 複数ステップのプロセス（ログイン→データ取得）
- フォーム入力
- アカウント管理
- Eコマースのカート操作
3. 時間ベースのローテーション
N分ごと、またはNリクエストごとにIPを変更します。安定性と匿名性のバランスを取ります。
適している用途:
- 長時間のデータ解析セッション
- レート制限のあるAPIコール
- リアルタイム監視
4. スマートローテーション（AI駆動）
アルゴリズムがサーバーからの応答（429, 403）や成功パターンに基づいて、IPを変更するタイミングを決定します。
適している用途:
- 複雑なアンチボットシステム
- 適応型データ解析
- 高い効率性
💡 推奨事項
- 高速処理: リクエストごとのローテーション + 大規模なプロキシプール
- 複雑なサイト: スティッキーセッション + 人間らしい行動の模倣
- APIコール: レート制限を考慮した時間ベースのローテーション
- SNS解析: スティッキーセッション + モバイルプロキシ（IPあたり最低10分）
⚖️ ローテーションセッション vs スティッキーセッション
詳細比較
| 基準 | ローテーションプロキシ | スティッキーセッション |
|---|---|---|
| IP変更 | リクエストごと、またはタイマーで | 1つのIPを10〜30分間維持 |
| Cookieの保持 | ❌ 不可 | ✅ 可能 |
| データ解析速度 | 非常に高速 | 中程度 |
| レート制限の回避 | 優れている | 劣る |
| 複数ステップのプロセス | 不向き | 最適 |
| プロキシ消費量 | 効率的 | 中程度（長時間維持） |
| 検出されやすさ | 低い | 低い |
| 同量データあたりのコスト | 低い | 高い（維持時間が長いため） |
🎯 結論: 静的データの大量収集にはローテーションプロキシを。アカウント操作やフォーム処理など複数ステップのプロセスにはスティッキーセッションを。ProxyCoveは両方のモードをサポートしています！
🐍 Python Requestsでのプロキシ設定
Python Requestsは最も人気のあるHTTPリクエストライブラリです。プロキシ設定はわずか2行のコードで完了します。
基本設定
シンプルな例
import requests
# ProxyCoveプロキシ（ご自身の認証情報に置き換えてください）
proxy = {
"http": "http://username:password@gate.proxycove.com:8080",
"https": "http://username:password@gate.proxycove.com:8080"
}
# プロキシ経由でリクエストを実行
response = requests.get("https://httpbin.org/ip", proxies=proxy)
print(response.json()) # プロキシサーバーのIPが表示されます
✅ username:password をProxyCoveの認証情報に置き換えてください
プロキシリストからのローテーション
import requests
import random
# ProxyCoveなどのプロキシリスト
proxies_list = [
"http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080",
"http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080",
"http://user3:pass3@gate.proxycove.com:8080",
]
def get_random_proxy():
proxy_url = random.choice(proxies_list)
return {"http": proxy_url, "https": proxy_url}
# 100ページをプロキシローテーションで解析
urls = [f"https://example.com/page/{i}" for i in range(1, 101)]
for url in urls:
proxy = get_random_proxy()
try:
response = requests.get(url, proxies=proxy, timeout=10)
print(f"✅ {url}: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"❌ {url}: {str(e)}")
エラー処理とリトライ
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
# リトライ戦略の設定
retry_strategy = Retry(
total=3, # 3回試行
backoff_factor=1, # 試行間の遅延
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session = requests.Session()
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)
# プロキシ
proxy = {
"http": "http://username:password@gate.proxycove.com:8080",
"https": "http://username:password@gate.proxycove.com:8080"
}
# 自動リトライ付きリクエスト
response = session.get(
"https://example.com",
proxies=proxy,
timeout=15
)
🕷️ Scrapyでのプロキシ設定
Scrapyは大規模なデータ解析のための強力なフレームワークです。ミドルウェアを使用してプロキシの自動ローテーションをサポートします。
方法1: 基本設定
settings.py
# settings.py
# 環境変数からプロキシを使用
import os
http_proxy = os.getenv('HTTP_PROXY', 'http://user:pass@gate.proxycove.com:8080')
# Scrapyはhttp_proxy変数を自動的に使用します
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,
}
# より良い互換性のための追加設定
CONCURRENT_REQUESTS = 16 # 並列リクエスト数
DOWNLOAD_DELAY = 0.5 # リクエスト間の遅延（秒）
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True # 遅延のランダム化
方法2: カスタムミドルウェアによるローテーション
# middlewares.py
import random
from scrapy import signals
class ProxyRotationMiddleware:
def __init__(self):
self.proxies = [
'http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080',
'http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080',
'http://user3:pass3@gate.proxycove.com:8080',
]
def process_request(self, request, spider):
# 各リクエストにランダムなプロキシを選択
proxy = random.choice(self.proxies)
request.meta['proxy'] = proxy
spider.logger.info(f'Using proxy: {proxy}')
# settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'myproject.middlewares.ProxyRotationMiddleware': 100,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,
}
方法3: scrapy-rotating-proxies (推奨)
# インストール
pip install scrapy-rotating-proxies
# settings.py
ROTATING_PROXY_LIST = [
'http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080',
'http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080',
'http://user3:pass3@gate.proxycove.com:8080',
]
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'rotating_proxies.middlewares.RotatingProxyMiddleware': 610,
'rotating_proxies.middlewares.BanDetectionMiddleware': 620,
}
# BAN検出ポリシーの設定
ROTATING_PROXY_BAN_POLICY = 'rotating_proxies.policy.BanDetectionPolicy'
ROTATING_PROXY_PAGE_RETRY_TIMES = 5
✅ 動作中のプロキシを自動的に追跡し、BANされたものを除外します
🎭 Puppeteerとプロキシ
Puppeteerは、JavaScriptが多用されるサイト（CloudflareやDataDomeのJSチャレンジを伴うサイト）に対応するために不可欠なヘッドレスChromeツールです。
Node.js + Puppeteer
基本例
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// ProxyCoveプロキシの設定
const browser = await puppeteer.launch({
headless: true,
args: [
'--proxy-server=gate.proxycove.com:8080',
'--no-sandbox',
'--disable-setuid-sandbox'
]
});
const page = await browser.newPage();
// 認証が必要な場合の認証設定
await page.authenticate({
username: 'your_username',
password: 'your_password'
});
// ページを解析
await page.goto('https://example.com');
const content = await page.content();
console.log(content);
await browser.close();
})();
Puppeteerでのプロキシローテーション
const puppeteer = require('puppeteer');
const proxies = [
{ server: 'gate1.proxycove.com:8080', username: 'user1', password: 'pass1' },
{ server: 'gate2.proxycove.com:8080', username: 'user2', password: 'pass2' },
{ server: 'gate3.proxycove.com:8080', username: 'user3', password: 'pass3' }
];
async function scrapeWithProxy(url, proxyConfig) {
const browser = await puppeteer.launch({
headless: true,
args: [`--proxy-server=${proxyConfig.server}`]
});
const page = await browser.newPage();
await page.authenticate({
username: proxyConfig.username,
password: proxyConfig.password
});
await page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle2' });
const data = await page.evaluate(() => document.body.innerText);
await browser.close();
return data;
}
// 異なるプロキシを異なるページに使用
(async () => {
const urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2'];
for (let i = 0; i < urls.length; i++) {
const proxy = proxies[i % proxies.length]; // ローテーション
const data = await scrapeWithProxy(urls[i], proxy);
console.log(`Page ${i + 1}:`, data.substring(0, 100));
}
})();
puppeteer-extraとプラグイン
// npm install puppeteer-extra puppeteer-extra-plugin-stealth
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
// Stealthプラグインでヘッドレスブラウザの痕跡を隠す
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({
headless: true,
args: ['--proxy-server=gate.proxycove.com:8080']
});
const page = await browser.newPage();
await page.authenticate({ username: 'user', password: 'pass' });
// これでサイト側はボットだと検知しにくくなります！
await page.goto('https://example.com');
await browser.close();
})();
✅ Stealthプラグインはwebdriverやchromeオブジェクトなどの自動化の兆候を隠蔽します
🤖 Seleniumとプロキシ（Python）
Seleniumは、Chrome、Firefoxなどのブラウザを自動化するための古典的なツールです。
Chrome + Selenium
プロキシ付きの基本設定
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
# Chromeのオプション設定
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless') # GUIなし
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
# ProxyCoveプロキシ
proxy = "gate.proxycove.com:8080"
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={proxy}')
# ドライバーの初期化
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
# ページ解析
driver.get('https://httpbin.org/ip')
print(driver.page_source)
driver.quit()
認証付きプロキシ (selenium-wire)
# pip install selenium-wire
from seleniumwire import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
# 認証情報付きプロキシの設定
seleniumwire_options = {
'proxy': {
'http': 'http://username:password@gate.proxycove.com:8080',
'https': 'http://username:password@gate.proxycove.com:8080',
'no_proxy': 'localhost,127.0.0.1'
}
}
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
# 認証プロキシ付きドライバーの作成
driver = webdriver.Chrome(
options=chrome_options,
seleniumwire_options=seleniumwire_options
)
driver.get('https://example.com')
print(driver.title)
driver.quit()
✅ selenium-wireは、標準のSeleniumではサポートされていないユーザー名/パスワード認証付きプロキシをサポートします
Seleniumでのプロキシローテーション
from seleniumwire import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import random
# プロキシリスト
proxies = [
'http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080',
'http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080',
'http://user3:pass3@gate.proxycove.com:8080',
]
def create_driver_with_proxy(proxy_url):
seleniumwire_options = {
'proxy': {
'http': proxy_url,
'https': proxy_url,
}
}
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(
options=chrome_options,
seleniumwire_options=seleniumwire_options
)
return driver
# 複数のページを異なるプロキシで解析
urls = ['https://example.com/1', 'https://example.com/2', 'https://example.com/3']
for url in urls:
proxy = random.choice(proxies)
driver = create_driver_with_proxy(proxy)
try:
driver.get(url)
print(f"✅ {url}: {driver.title}")
except Exception as e:
print(f"❌ {url}: {str(e)}")
finally:
driver.quit()
📚 プロキシローテーションライブラリ
scrapy-rotating-proxies
Scrapy用の自動ローテーションとBAN検出機能。
pip install scrapy-rotating-proxies
requests-ip-rotator
AWS API Gateway経由の無料IPを利用したローテーション。
pip install requests-ip-rotator
proxy-requests
ローテーションとヘルスチェック機能を備えたrequestsのラッパー。
pip install proxy-requests
puppeteer-extra-plugin-proxy
Puppeteerでプロキシローテーションを管理するためのプラグイン。
npm install puppeteer-extra-plugin-proxy
💻 完全なコード例
例: Amazonの商品価格をローテーションして解析
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
import time
# ProxyCoveプロキシ
PROXIES = [
{"http": "http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080",
"https": "http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080"},
{"http": "http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080",
"https": "http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080"},
]
# ローテーションするUser-Agent
USER_AGENTS = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36',
]
def scrape_amazon_product(asin):
url = f"https://www.amazon.com/dp/{asin}"
proxy = random.choice(PROXIES)
headers = {'User-Agent': random.choice(USER_AGENTS)}
try:
response = requests.get(url, proxies=proxy, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# データを解析
title = soup.find('span', {'id': 'productTitle'})
price = soup.find('span', {'class': 'a-price-whole'})
return {
'asin': asin,
'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
'price': price.text.strip() if price else 'N/A',
}
except Exception as e:
print(f"Error for {asin}: {str(e)}")
return None
# 商品リストを解析
asins = ['B08N5WRWNW', 'B07XJ8C8F5', 'B09G9FPHY6']
for asin in asins:
product = scrape_amazon_product(asin)
if product:
print(f"✅ {product['title']}: {product['price']}")
time.sleep(random.uniform(2, 5)) # 人間らしい遅延
例: Scrapyスパイダーでのプロキシ設定
# spider.py
import scrapy
class ProductSpider(scrapy.Spider):
name = 'products'
start_urls = ['https://example.com/products']
custom_settings = {
'ROTATING_PROXY_LIST': [
'http://user1:pass1@gate.proxycove.com:8080',
'http://user2:pass2@gate.proxycove.com:8080',
],
'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
'rotating_proxies.middlewares.RotatingProxyMiddleware': 610,
'rotating_proxies.middlewares.BanDetectionMiddleware': 620,
},
'DOWNLOAD_DELAY': 1,
'CONCURRENT_REQUESTS': 8,
}
def parse(self, response):
for product in response.css('div.product'):
yield {
'name': product.css('h2.title::text').get(),
'price': product.css('span.price::text').get(),
'url': response.urljoin(product.css('a::attr(href)').get()),
}
# 次のページ
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)
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最終パートへ: ウェブスクレイピングのベストプラクティス、BAN回避戦略、スクレイピングの合法性（GDPR、CCPA）、実際の使用事例、および最終的な推奨事項を解説します。
最終パートの内容: 2025年のウェブスクレイピングのベストプラクティス、BAN回避戦略、スクレイピングの合法性（GDPR、CCPA）、実際の使用事例、および最終的な推奨事項を解説します。
📑 最終パートの目次
✨ 2025年のウェブスクレイピングのベストプラクティス
2025年の成功するデータ解析は、技術的なスキル、適切なツール、そして倫理的なアプローチの組み合わせによって成り立っています。ベストプラクティスに従うことで、成功率を30%から90%以上に向上させることができます。
データ解析の黄金律
1. robots.txtを尊重する
robots.txtファイルは、サイトのどの部分を解析できるかを指定しています。これらのルールを遵守することは、倫理的なスクレイパーの証です。
User-agent: *
Crawl-delay: 10
Disallow: /admin/
Disallow: /api/private/
✅ Crawl-delayを遵守し、禁止されたパスを解析しないこと
2. 遅延を追加する
人間は1秒間に100リクエストを送信しません。自然な行動を模倣しましょう。
- 単純なサイトの場合: リクエスト間に0.5〜2秒
- 防御のあるサイトの場合: 2〜5秒
- 機密性の高いデータの場合: 5〜10秒
- 遅延はランダムに設定（厳密に1秒にしないこと！）
3. User-Agentをローテーションする
同じUser-Agentを大量に使用すると、アンチボットシステムにとって即座にフラグが立ちます。
USER_AGENTS = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) Chrome/120.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh) Safari/17.0',
'Mozilla/5.0 (X11; Linux) Firefox/121.0',
]
4. エラー処理
ネットワークは不安定です。プロキシはダウンし、サイトは503エラーを返します。必ずリトライロジックを実装してください。
- 指数関数的バックオフ付きで3〜5回のリトライ
- エラーのロギング
- BAN時の別プロキシへのフォールバック
- 進捗の保存
5. セッションの利用
Requests SessionはCookieを保持し、TCP接続を再利用（高速化）し、ヘッダーを管理します。
session = requests.Session()
session.headers.update({...})
6. 結果のキャッシュ
同じデータを二度解析しないようにします。ファイルやデータベースにHTMLを保存し、再解析時に利用します。
人間らしい行動の模倣
人間 vs ボットの行動比較
| 行動 | 人間 | ボット（悪質） | ボット（良質） |
|---|---|---|---|
| リクエスト速度 | クリック間に1〜5秒 | 100/秒 | 0.5〜3秒（ランダム） |
| User-Agent | 実際のブラウザ | Python-requests/2.28 | Chrome 120（ローテーション） |
| HTTPヘッダー | 15〜20個 | 3〜5個 | 完全なセット |
| JavaScript | 常に実行 | 実行しない | ヘッドレスブラウザで実行 |
| Cookie | 保持する | 無視する | 管理する |
🎯 ヘッダーに関する推奨事項
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'DNT': '1',
'Connection': 'keep-alive',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
'Sec-Fetch-Dest': 'document',
'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
'Sec-Fetch-Site': 'none',
'Cache-Control': 'max-age=0',
}
🛡️ BANを回避する方法
BANはデータ解析における最大の障害です。2025年の検出システムは非常に高度化しているため、多層的なアプローチが必要です。
多層防御戦略
⚠️ BANされる要因
- IPレピュテーション — 既知のプロキシASNまたはデータセンターIP
- レート制限 — あまりにも速すぎるリクエスト
- 行動パターン — リクエスト間の間隔が一定
- JS実行の欠如 — ブラウザチャレンジをクリアできない
- TLSフィンガープリント — requests/curl特有の署名
- HTTP/2フィンガープリント — ヘッダーの順序が自動化を示唆
- WebGL/Canvasフィンガープリント — ヘッドレスブラウザの痕跡
✅ 検出回避策
1. 高品質なプロキシの使用
- Residential/Mobile — 複雑なサイト向け
- 大規模IPプール（1000+でローテーション）
- ジオターゲティング — 必要な国に合わせる
- スティッキーセッション — 複数ステップのプロセス向け
2. アンチ検出機能付きヘッドレスブラウザ
- Puppeteer-extra-stealth — ヘッドレスの痕跡を隠蔽
- Playwright Stealth — Playwright用同等機能
- undetected-chromedriver — Selenium Python用
- フィンガープリントのランダム化 — WebGL、Canvas、フォントのバリエーション
3. スマートローテーションとレート制限
- 1IPあたり1分間に10〜10リクエストまで
- 遅延のランダム化（固定間隔は避ける）
- 適応型ローテーション — 429/403応答時にIPを変更
- 夜間の一時停止 — ユーザーの睡眠時間を模倣
4. 完全なヘッダーセット
- 15〜20個の現実的なHTTPヘッダー
- リファラーチェーン（どこから来たか）
- プロキシの地理情報に合わせたAccept-Language
- Chrome用のSec-CH-UAヘッダー
💡 複合アプローチ
- 最高の効率を得るには、Residentialプロキシ + Puppeteer-stealth + スマートローテーション + 完全なヘッダー + 2〜5秒の遅延を組み合わせます。これにより、複雑なサイトでも95%+の成功率を達成できます。
⚖️ ウェブスクレイピングの合法性
ウェブスクレイピング自体は違法ではありませんが、グレーゾーンやリスクが存在します。2025年現在、法的な状況は厳格化しており、特にEU（GDPR）や米国（CCPA）では規制が強化されています。
法的側面
✅ 許可されていること
- 公開データ — ログインなしでアクセス可能な情報
- 事実とデータ — 事実は著作権で保護されていない
- 価格アグリゲーション — 価格監視目的（米国での判例あり）
- 学術研究 — 研究目的
- robots.txtの遵守 — サイトのルールに従うこと
❌ 禁止されていること、またはリスクが高いこと
- 個人情報 — 同意のないメールアドレス、電話番号の解析（GDPR違反）
- 著作権コンテンツ — 記事、写真、動画の商業利用
- 防御の回避 — CAPTCHAのハッキング、認証の迂回（米国のCFAA違反の可能性）
- DDoSに類似した負荷 — サーバー過負荷（刑事罰の可能性）
- ToS違反 — 利用規約の無視（民事訴訟のリスク）
- ペイウォール内のデータ — 有料コンテンツの解析
⚠️ グレーゾーン
- SNSの公開プロフィール — LinkedInはToSで禁止しているが、裁判所の判断は分かれている
- AI学習用データ — 新しい分野であり、法整備が進行中
- 競合他社の調査 — 合法だが、訴訟リスクはある
- キーなしでのAPIデータ解析 — 技術的には可能だが、法的には議論の余地あり
注目すべき裁判例
hiQ Labs 対 LinkedIn（米国、2022年）
LinkedInの公開データの解析は、CFAA（Computer Fraud and Abuse Act）に違反しないとの判決。スクレイパーにとっての勝利例です。
Clearview AI（EU、2025年）
顔認識のための写真解析で、同意なしのデータ収集（GDPR違反）により2,000万ユーロの罰金。EUの厳格さを示す例です。
Meta 対 BrandTotal（米国、2020年）
競合他社の広告データをプロキシ経由で解析した企業に対し、Metaが勝利。技術的防御の回避は違反と見なされました。
🇪🇺 GDPRとデータ保護
GDPR（一般データ保護規則）は世界で最も厳しいデータ保護法です。違反した場合、最大で2,000万ユーロまたは全世界の年間売上高の4%の罰金が科せられます。
GDPRのスクレイピングにおける主要要件
適法な処理の根拠 (Lawful Basis)
個人データを処理するには適法な根拠が必要です:
- Consent（同意）— スクレイピングではほぼ不可能
- Legitimate Interest（正当な利益）— 根拠付けが必要
- Legal Obligation（法的義務）— コンプライアンス目的
データ最小化
必要なデータのみを収集。「念のため」とすべてを収集するのは避けるべきです。メールアドレス、電話番号、住所などは、本当に必要な場合に限り収集します。
目的の限定
収集したデータを宣言した目的のみに使用します。市場分析のために収集したデータをメールリストとして販売することは禁止されています。
忘れられる権利
個人はデータ削除の要求ができます。このような要求に対応する手順が必要です。
🚨 GDPRによる高リスクデータ
- スパム目的のメールアドレス収集 — 罰金確定
- 顔写真など生体認証データ — 特に機密性の高いデータ
- 児童のデータ — 厳格な保護
- 医療データ — 特別な根拠なしに厳禁
💡 推奨: EUのデータを解析する場合、必ず弁護士に相談してください。GDPRは深刻です。安全のため、個人データを避け、事実、価格、製品情報に焦点を当ててください。
🎯 実際の使用事例
競合他社の価格監視
タスク: Amazon/eBayの価格を動的価格設定のために追跡する。
ソリューション: 米国レジデンシャルプロキシ + Scrapy + MongoDB。1日2回、10,000商品を解析。成功率92%。
プロキシ: レジデンシャル 月$200
ROI: 利益率15%向上
SEO順位監視
タスク: Googleで1000キーワードの自社サイト順位を各国で追跡する。
ソリューション: 20カ国分のレジデンシャルプロキシ + Python requests + PostgreSQL。日次SERP収集。
プロキシ: レジデンシャル 月$150
代替案: SEOサービスAPI（$500+/月）
MLモデル用データ収集
タスク: NLPモデル学習のため、1000万件のニュース記事を収集する。
ソリューション: データセンタープロキシ + 分散型Scrapy + S3ストレージ。robots.txtと遅延を遵守。
プロキシ: データセンター 月$80
期間: 2ヶ月で収集完了
Instagram/TikTok解析
タスク: マーケティング分析のため、SNSでのブランド言及を監視する。
ソリューション: モバイルプロキシ + Puppeteer-stealth + Redisキュー。スティッキーセッションをIPあたり10分間使用。
プロキシ: モバイル 月$300
成功率: 96%
不動産アグリゲーター
タスク: 50の不動産サイトから物件情報を比較収集する。
ソリューション: データセンター + レジデンシャルプロキシの混合 + Scrapy + Elasticsearch。6時間ごとの更新。
プロキシ: 混合 月$120
容量: 50万件/日
金融データ
タスク: 株式相場、ニュースを取引アルゴリズム用にリアルタイムで解析する。
ソリューション: プレミアムレジデンシャルプロキシ + Python asyncio + TimescaleDB。リアルタイム更新。
プロキシ: プレミアム 月$400
レイテンシ: 100ミリ秒未満が重要
📊 監視と分析
データ解析の主要メトリクス
成功率
HTTP 200応答
BAN率
403/429応答
平均応答時間
プロキシのレイテンシ
ページ1Kあたりのコスト
プロキシ費用
監視ツール
- Prometheus + Grafana — リアルタイムメトリクス
- ELK Stack — ログ分析
- Sentry — エラー追跡
- カスタムダッシュボード — 成功率、プロキシヘルス、コスト
🔧 一般的な問題のトラブルシューティング
よくあるエラーと解決策
❌ HTTP 403 Forbidden
原因: IPがBANされた、またはプロキシとして検出された
解決策: レジデンシャル/モバイルプロキシに変更、現実的なヘッダーを追加、ヘッドレスブラウザを使用
❌ HTTP 429 Too Many Requests
原因: レート制限を超過した
解決策: 遅延を増やす（3〜5秒）、プロキシを頻繁にローテーションする、並列リクエスト数を減らす
❌ リクエストごとにCAPTCHA
原因: 自動化が検出された
解決策: Puppeteer-stealth、モバイルプロキシ、スティッキーセッション、遅延の増加
❌ コンテンツが空 / JavaScriptが読み込まれない
原因: サイトが動的レンダリングを使用している
解決策: requestsではなくSelenium/Puppeteerを使用し、JSのロード完了を待つ
❌ データ解析速度が遅い
原因: 逐次リクエスト処理
解決策: asyncio、aiohttpによる非同期処理、並列リクエストの増加、プロキシの追加
🔮 ウェブスクレイピングの未来: 2025-2026年のトレンド
ウェブスクレイピング業界は急速に進化しています。将来のトレンドを理解することで、競合他社やアンチボットシステムの一歩先を行くことができます。
技術トレンド
AI駆動型データ解析
GPT-4やClaudeはすでにHTMLから構造化データを抽出できます。2026年には、レイアウト変更に自動的に適応する特化型LLMが登場するでしょう。
- セレクタの自動特定
- リデザインへの適応
- コンテンツのセマンティック理解
ブラウザフィンガープリントのランダム化
次世代のアンチ検出ツールは、セッションごとに実際のデバイスに基づいたユニークなフィンガープリントを生成するようになります。
- WebGL/Canvasのランダム化
- Audioコンテキストのフィンガープリント
- フォントメトリクスのバリエーション
分散型スクレイピングネットワーク
P2Pネットワークにより、ユーザーの同意を得た上でIPを利用し、通常のトラフィックと区別がつかないデータフローが実現します。
サーバーレススクレイピング
AWS LambdaやCloudflare Workersを利用。無限の拡張性と、クラウドプロバイダ経由のIPローテーションが組み込まれます。
法規制の変更
EU AI Actとウェブスクレイピング
2025年に施行されるEU AI Actは、AI学習用データ収集を規制します。主なポイントは以下の通りです:
- 透明性: AIモデルのデータソースの開示義務
- オプトアウトメカニズム: サイト所有者がデータ利用を禁止できる（robots.txt, ai.txt）
- 著作権保護: コンテンツの保護強化
- 罰則: 最大3,500万ユーロまたは売上高の7%
米国のCCPA 2.0
カリフォルニア州消費者プライバシー法が2025年に更新され、GDPRに類似した個人データ解析に関するより厳格な要件が追加されました。
⚠️ 変化への備え
- 今すぐコンプライアンス手順を導入する
- データ収集のソースと目的を文書化する
- 可能な限り個人データの収集を避ける
- robots.txtおよびai.txtの更新を監視する
- 商用プロジェクトでは法律顧問に相談する
🚀 高度なデータ解析技術
上級開発者向け
1. HTTP/2フィンガープリントのマスキング
最新のアンチボットシステムは、HTTP/2フレームとヘッダーの順序を分析します。curl-impersonateのようなライブラリは、TLS/HTTPレベルで特定のブラウザを完璧に模倣します。
# Chrome 116のなりすましでHTTP/2フィンガープリントを完璧に模倣
curl_chrome116 --proxy http://user:pass@gate.proxycove.com:8080 https://example.com
2. スマートプロキシローテーションアルゴリズム
単なるランダムではなく、インテリジェントなアルゴリズム:
- LRU (Least Recently Used): 最も長い間使用されていないプロキシを使用
- 成功率加重: 成功率の高いプロキシを優先的に使用
- 地理的クラスタリング: 特定サイトへのリクエストを同一国のプロキシに集中させる
- 適応型スロットリング: レート制限検出時に自動的に速度を落とす
3. CAPTCHAのキャプチャと解決
CAPTCHAが避けられない場合、以下を利用します:
- 2Captcha API: リアルな人間による解決（1000件あたり$0.5-3）
- hCaptcha-solver: 単純なCAPTCHA向けのAI解決策
- 音声CAPTCHA: 音声認識による解決
- reCAPTCHA v3: レジデンシャル + stealthが必要
4. 分散型スクレイピングアーキテクチャ
大規模プロジェクト（1日100万ページ以上）向け:
- マスター-ワーカーパターン: 中央タスクキュー（Redis, RabbitMQ）
- Kubernetesポッド: スクラッパーの水平スケーリング
- 分散データベース: Cassandra, MongoDBによるデータ保存
- メッセージキュー: 結果の非同期処理
- 監視スタック: Prometheus + Grafanaによるメトリクス管理
💎 エンタープライズレベル: プロキシ管理
大規模プロジェクトでは以下を実装します:
- 集中型プロキシプール: 全プロジェクトでのプロキシ一元管理
- ヘルスチェック: プロキシの自動健全性確認
- BAN検出: MLモデルによるIPのBAN判定
- コスト追跡: プロジェクト/チームごとの費用計算
- APIゲートウェイ: プロキシ取得用内部API
🎯 結論と推奨事項
📝 2025年の最終推奨事項
1. プロキシの選択
• 単純なサイト: データセンタープロキシ（$1.5/GB）
• Eコマース、SEO: Residentialプロキシ（$2.7/GB）
• SNS、銀行: Mobileプロキシ（$3.8/GB）
• コスト最適化: データセンター80% + Residential 20%の組み合わせ
2. ツール
• Python requests: APIおよび単純なページ用
• Scrapy: 大規模解析（100万ページ以上）用
• Puppeteer/Selenium: JSが多いサイト用
• Stealthプラグイン: 検出回避に必須
3. ローテーション戦略
• ローテーション: 大量データ収集用
• スティッキー: アカウント操作、フォーム処理用
• 遅延: 2〜5秒（ランダム化）
• レート制限: 1IPあたり最大10 req/min
4. 合法性
• 公開データのみを解析する
• robots.txtを遵守する
• 個人データ（GDPRリスク）を避ける
• 商用プロジェクトでは弁護士に相談する
5. ProxyCoveの利点
• 全てのプロキシタイプ: Mobile, Residential, Datacenter
• RotatingおよびStickyセッションの両モード対応
• 195カ国以上のジオターゲティング
• サブスクリプションなしの従量課金制
• 24時間年中無休のサポート
🏆 ProxyCoveが選ばれる理由
195+カ国
グローバルカバレッジ
99.9% Uptime
安定性
自動ローテーション
組み込み機能
24/7サポート
常時対応
従量課金制
月額なし
IP/ログイン認証
柔軟な認証
ProxyCoveで成功するデータ解析を始めましょう！
2分で登録し、プロモコード ARTHELLO で残高をチャージすると、$1.3のボーナスが付与されます。月額料金なし — トラフィック分だけお支払いください！
ウェブスクレイピング用プロキシ — 2025年ベストプライス:
🎁 初回チャージ時にプロモコード ARTHELLO を使用して、$1.3の追加ボーナスを獲得しましょう
ご清聴ありがとうございました！ このガイドが、2025年に効率的なウェブスクレイピングシステムを構築する一助となれば幸いです。データ解析の成功をお祈りしています！ 🚀