Century 21 をスクレイピングする方法:不動産データの技術ガイド
Century 21 をスクレイピングして、物件リスティング、価格、エージェントデータを取得。CloudFront 回避、residential proxies、大規模な自動抽出をマスターしましょう。
ボット対策検出
- CloudFront
- AWS WAF
- ブラウザフィンガープリント
- ブラウザの特性でボットを識別:canvas、WebGL、フォント、プラグイン。スプーフィングまたは実際のブラウザプロファイルが必要。
- IPブロック
- 既知のデータセンターIPとフラグ付きアドレスをブロック。効果的に回避するにはレジデンシャルまたはモバイルプロキシが必要。
- レート制限
- 時間あたりのIP/セッションごとのリクエストを制限。ローテーションプロキシ、リクエスト遅延、分散スクレイピングで回避可能。
Century 21について
Century 21が提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。
グローバルな不動産の巨人
Century 21 Real Estate LLC は、アメリカの不動産エージェント・フランチャイズ企業であり、Anywhere Real Estate Inc.(旧 Realogy)の子会社です。業界で最も認知されているブランドの一つであり、数十カ国にわたる数百万件の住宅、商業、高級物件のリスティングを集約しています。このプラットフォームは、買い手と売り手のための標準化されたポータルとして機能し、あらゆる物件に関する深い技術データを提供しています。
価値の高いリスティングデータ
ウェブサイトには、膨大な量の構造化された物件情報が含まれています。データ活用者にとって、MLS 番号、価格履歴、延床面積や築年数などの特定の物件属性、エージェントの直接の連絡先詳細へのアクセスを提供します。これらのデータは、不動産アプリの構築、リードジェネレーションのデータベース、市場インテリジェンスツールの作成において非常に価値があります。
なぜ Century 21 をスクレイピングするのか?
このサイトをスクレイピングすることで、手動では不可能な大規模な比較市場分析が可能になります。グローバルなリスティングデータを抽出することで、ユーザーは国際的な移住トレンドを追跡し、高成長市場での価格変動を監視し、主流になる前に過小評価されている投資機会を特定することができます。

なぜCentury 21をスクレイピングするのか?
Century 21からのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。
ローカルおよびグローバル市場における物件価格の変動をリアルタイムで監視。
不動産転売(フリッピング)や賃貸ポートフォリオのための過小評価された投資機会の特定。
住宅ローンブローカー、保険代理店、引越し業者のための高品質なリード生成。
査定および評価 AI model のトレーニングのための過去の物件データの集約。
仲介業者のパフォーマンスと地域市場シェアの動向に関する競合分析。
スクレイピングの課題
Century 21のスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。
CloudFront のボット保護レイヤーによる強力な 403 Forbidden エラー。
データの可視化に完全な JavaScript 実行を必要とする動的コンテンツのレンダリング。
標準的な headless browser のシグネチャを検出する高度なブラウザフィンガープリント。
プレミアムな residential proxies ネットワークの使用を必要とする厳格なレート制限。
Century 21をAIでスクレイピング
コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。
仕組み
必要なものを記述
Century 21から抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
AIがデータを抽出
人工知能がCentury 21をナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
データを取得
CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
なぜスクレイピングにAIを使うのか
AIを使えば、コードを書かずにCentury 21を簡単にスクレイピングできます。人工知能搭載のプラットフォームが必要なデータを理解します — 自然言語で記述するだけで、AIが自動的に抽出します。
How to scrape with AI:
- 必要なものを記述: Century 21から抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
- AIがデータを抽出: 人工知能がCentury 21をナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
- データを取得: CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
Why use AI for scraping:
- IPベースのブラックリスト登録を防ぐため、residential proxies のローテーションを自動的に処理。
- CloudFront や WAF 検出を回避するため、人間のようなブラウジング行動をシミュレート。
- 組み込みの JavaScript レンダリングにより、複雑な Selenium や Playwright のコードが不要。
- スケジュール実行機能により、毎日または毎週の一貫した物件データの更新が可能。
Century 21用ノーコードWebスクレイパー
AI搭載スクレイピングのポイント&クリック代替手段
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにCentury 21をスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
一般的な課題
学習曲線
セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
セレクタの破損
Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
動的コンテンツの問題
JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
CAPTCHAの制限
ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
IPブロック
過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
Century 21用ノーコードWebスクレイパー
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにCentury 21をスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
- ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する
- ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
- ポイント&クリックで抽出するデータ要素を選択する
- 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
- 複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する
- CAPTCHAに対処する(多くの場合手動解決が必要)
- 自動実行のスケジュールを設定する
- データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する
一般的な課題
- 学習曲線: セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
- セレクタの破損: Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
- 動的コンテンツの問題: JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
- CAPTCHAの制限: ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
- IPブロック: 過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
コード例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 基本的な AWS WAF チェックを回避するためにカスタムヘッダーは必須
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'ja-JP,ja;q=0.9',
'Referer': 'https://www.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 高品質なプロキシがない場合、Requestsはしばしば403で失敗します
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 一般的な物件カード要素をターゲットにするセレクター
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'価格: {price} | 住所: {addr}')
else:
print(f'ブロックされました: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'エラー: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')いつ使うか
JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。
メリット
- ●最速の実行(ブラウザオーバーヘッドなし)
- ●最小限のリソース消費
- ●asyncioで簡単に並列化
- ●APIと静的ページに最適
制限事項
- ●JavaScriptを実行できない
- ●SPAや動的コンテンツで失敗
- ●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性
コードでCentury 21をスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 基本的な AWS WAF チェックを回避するためにカスタムヘッダーは必須
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'ja-JP,ja;q=0.9',
'Referer': 'https://www.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 高品質なプロキシがない場合、Requestsはしばしば403で失敗します
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 一般的な物件カード要素をターゲットにするセレクター
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'価格: {price} | 住所: {addr}')
else:
print(f'ブロックされました: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'エラー: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_with_playwright():
with sync_playwright() as p:
# ステルスに近いパラメータでの起動を推奨
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)')
page = context.new_page()
# 検索結果ページへ移動
page.goto('https://www.century21.com/real-estate/los-angeles-ca/LCCALOSANGELES/')
# JavaScriptによる物件グリッドの読み込みを待機
page.wait_for_selector('.property-card')
cards = page.query_selector_all('.property-card')
for card in cards:
price = card.query_selector('.property-card-price').inner_text()
address = card.query_selector('.property-address').inner_text()
print({'price': price, 'address': address})
browser.close()
scrape_with_playwright()Python + Scrapy
import scrapy
class Century21Spider(scrapy.Spider):
name = 'c21_spider'
start_urls = ['https://www.century21.com/real-estate/miami-fl/LCCFMIAMI/']
def parse(self, response):
# CSSセレクターを使用して物件コンテナをループ処理
for listing in response.css('.property-card'):
yield {
'address': listing.css('.property-address::text').get().strip(),
'price': listing.css('.property-card-price::text').get().strip(),
'url': response.urljoin(listing.css('a.card-anchor::attr(href)').get())
}
# ページネーションバーの次ページリンクをたどる
next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
async function scrapeCentury21() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// 現実的なビューポートを設定
await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
await page.goto('https://www.century21.com/real-estate/chicago-il/LCCICHICAGO/');
// Reactコンポーネントがリスティングをレンダリングするのを待機
await page.waitForSelector('.property-card');
const properties = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.property-card')).map(el => ({
price: el.querySelector('.property-card-price')?.innerText,
address: el.querySelector('.property-address')?.innerText,
beds: el.querySelector('.property-beds')?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
}
scrapeCentury21();Century 21データで何ができるか
Century 21データからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。
比較市場分析
不動産会社は、地域の競合他社のリスティングを監視し、自社の在庫が市場平均に対して正確に値付けされているかを確認できます。
実装方法:
- 1特定の郵便番号の価格と延床面積を抽出する。
- 2公開されているリスティングの平均平方フィート単価を算出する。
- 3エージェントがリスティング価格を調整するための自動レポートを生成する。
Automatioを使用してCentury 21からデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。
Century 21データで何ができるか
- 比較市場分析
不動産会社は、地域の競合他社のリスティングを監視し、自社の在庫が市場平均に対して正確に値付けされているかを確認できます。
- 特定の郵便番号の価格と延床面積を抽出する。
- 公開されているリスティングの平均平方フィート単価を算出する。
- エージェントがリスティング価格を調整するための自動レポートを生成する。
- 投資家向けリードソーシング
不動産投資家は、現在の価格を近隣の過去の中央値と比較することで、「売り急ぎ」や割安な物件を特定できます。
- ターゲット都市のすべての新着物件を24時間ごとにスクレイピングする。
- 最近大幅に値下げされた物件をフィルタリングする。
- 投資の実現可能性を判断するために、リスティングを公的な税務記録と照合する。
- 住宅ローンリードジェネレーション
金融機関は、新しいリスティングを特定し、カスタマイズされた融資や借り換えの提案を潜在的な借り手にターゲットすることができます。
- 特定の高価値地域の「新着リスティング」セクションを監視する。
- 物件の所在地と推定住宅ローン必要額を抽出する。
- 潜在的な住宅購入者への直接アプローチのため、データを CRM にインポートする。
- AI 査定トレーニング
データサイエンティストは、抽出されたリスティング属性を使用して、自動物件査定のための machine learning model をトレーニングします。
- 築年数やアメニティなどの属性を含む1万件以上のリスティングを集約する。
- 重複や古いエントリを削除するためにデータセットをクリーニングおよび正規化する。
- 物件の特徴に基づいて販売価格を予測するための回帰 model をトレーニングする。
- 仲介業者のパフォーマンス追跡
マーケティング会社は、エージェンシーごとのアクティブなリスティング数をカウントすることで、どの仲介業者が最も市場シェアを獲得しているかを追跡できます。
- すべての結果からリスティングエージェントと仲介業者名をスクレイピングする。
- 総在庫量を算出するために、リスティングをオフィスごとにグループ化する。
- 6ヶ月間の市場シェアの拡大または縮小を可視化する。
ワークフローを強化する AI自動化
AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。
Century 21スクレイピングのプロのヒント
Century 21からデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。
常にローテーション型の residential proxies を使用してください。Century 21 の CloudFront ファイアウォールは、データセンターの IP 帯域を強力にブロックします。
行動ベースのレート制限を回避するため、5〜15秒のランダムなスリープタイマーを実装してください。
大量のリスティングデータが必要な場合は、最も安定したソースである公式の Anywhere Developers Portal を使用してください。
サイトの XML サイトマップインデックスをターゲットにして直接の物件 URL を見つけ、複雑な検索ページのページネーションをバイパスします。
HTML 構造を頻繁に監視してください。不動産サイトは季節ごとのプラットフォーム更新時に CSS クラスを頻繁に変更します。
お客様の声
ユーザーの声
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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