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Homes.comをスクレイピングする方法：不動産データ抽出ガイド

Homes.comから物件情報、価格、エージェントの連絡先詳細をスクレイピングする方法を解説します。このガイドを活用して、不動産調査やリード獲得をスケールさせましょう。

無料でスクレイピング開始
Homes.com favicon
homes.com難しい
カバー率:USA
利用可能なデータ10 フィールド
タイトル価格場所説明画像出品者情報連絡先情報投稿日カテゴリ属性
すべての抽出可能フィールド
物件価格1平方フィートあたりの単価物件の住所市区町村州郵便番号ベッドルーム数バスルーム数総面積（平方フィート）物件タイプリスティングのステータス築年敷地面積管理費（HOA Fees）掲載エージェント名エージェントの電話番号仲介会社名納税履歴学校の評価市場掲載日数
技術要件
JavaScript必須
ログイン不要
ページネーションあり
公式APIなし
ボット対策検出
Akamai Bot ManagerCloudflareRate LimitingIP BlockingJavaScript Fingerprinting

ボット対策検出

Akamai Bot Manager
デバイスフィンガープリント、行動分析、機械学習による高度なボット検出。最も洗練されたアンチボットシステムの一つ。
Cloudflare
エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
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。
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。
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。

Homes.comについて

Homes.com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。

Homes.comは、現在CoStar Groupによって所有・運営されている米国有数の住宅不動産マーケットプレイスです。購入者や賃貸希望者が全米の戸建て住宅、コンドミニアム、タウンハウスを検索できる包括的なプラットフォームを提供しています。同サイトは「Your Listing, Your Lead」というビジネスモデルで広く知られており、消費者がすべての物件に対して実際の掲載エージェントと直接つながることを優先しています。このプラットフォームは、現在の市場価格、平方フィート、物件仕様、学校の評価、高品質な近隣地域の画像など、膨大なインベントリデータを保持しています。また、固定資産税の記録や過去の販売履歴などの深い履歴データも統合されており、米国の不動産市場関係者にとって最もコンテンツ豊富なリソースの一つとなっています。Homes.comのスクレイピングは、市場分析担当者、投資家、住宅サービスプロバイダーにとって非常に価値があります。データを利用することで、住宅在庫のリアルタイム追跡、価格変動、競合ベンチマークが可能になります。

Homes.comについて

なぜHomes.comをスクレイピングするのか？

Homes.com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。

不動産市場のトレンドと物件評価の変化を追跡する

住宅ローンや保険サービス向けの高意欲なリードを生成する

不動産仲介会社向けの競合在庫分析を実施する

住宅の購入可能性に関する学術的または経済的な研究を行う

差し押さえ物件や新しい投資機会を特定する

不動産開発計画のために地域レベルのデータを集約する

スクレイピングの課題

Homes.com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。

自動化されたトラフィックを識別する強力なAkamai Bot Managerによる検知

Reactによる動的コンテンツのレンダリングには完全なブラウザ実行が必要

403 Forbiddenエラーを頻繁に引き起こす厳格なレート制限ポリシー

開発チームによるCSSセレクターやDOM構造の頻繁な変更

ユーザー操作を行わないと表示されないことが多い連絡先情報

Homes.com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

1

必要なものを記述

Homes.com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。

2

AIがデータを抽出

人工知能がHomes.com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。

3

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

Akamaiのような複雑なアンチボットの壁を回避する組み込み機能
動的な物件要素を選択するためのノーコード・ビジュアルインターフェース
高品質な住宅用IPを使用した自動プロキシローテーション
一貫したデイリー市場モニタリングのためのスケジュール実行タスク
Google Sheets、CSVへのシームレスなデータエクスポート、または直接的なAPI連携
無料でスクレイピング開始
クレジットカード不要無料プランありセットアップ不要

AIを使えば、コードを書かずにHomes.com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:
  1. 必要なものを記述: Homes.com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。
  2. AIがデータを抽出: 人工知能がHomes.com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。
  3. 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:
  • Akamaiのような複雑なアンチボットの壁を回避する組み込み機能
  • 動的な物件要素を選択するためのノーコード・ビジュアルインターフェース
  • 高品質な住宅用IPを使用した自動プロキシローテーション
  • 一貫したデイリー市場モニタリングのためのスケジュール実行タスク
  • Google Sheets、CSVへのシームレスなデータエクスポート、または直接的なAPI連携

Homes.com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Homes.com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

1
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
2
ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
3
ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する
4
各データフィールドのCSSセレクタを設定する
5
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
6
CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）
7
自動実行のスケジュールを設定する
8
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

Homes.com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Homes.com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
  1. 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
  2. ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
  3. ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する
  4. 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
  5. 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
  6. CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）
  7. 自動実行のスケジュールを設定する
  8. 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; url = 'https://www.homes.com/for-sale/atlanta-ga/'; 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'}; try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10); response.raise_for_status(); soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser'); listings = soup.select('li.placard-container'); for item in listings: price = item.select_one('.price-container').text.strip() if item.select_one('.price-container') else 'N/A'; print(f'Price: {price}'); except Exception as e: print(f'Error: {e}')

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Homes.comをスクレイピングする方法

Python + Requests
import requests; from bs4 import BeautifulSoup; url = 'https://www.homes.com/for-sale/atlanta-ga/'; 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'}; try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10); response.raise_for_status(); soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser'); listings = soup.select('li.placard-container'); for item in listings: price = item.select_one('.price-container').text.strip() if item.select_one('.price-container') else 'N/A'; print(f'Price: {price}'); except Exception as e: print(f'Error: {e}')
Python + Playwright
import asyncio; from playwright.async_api import async_playwright; async def scrape(): async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=True); context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0'); page = await context.new_page(); await page.goto('https://www.homes.com/for-sale/chicago-il/', wait_until='networkidle'); listings = await page.query_selector_all('.placard-container'); for l in listings: p_el = await l.query_selector('.price-container'); print(await p_el.inner_text()); await browser.close(); asyncio.run(scrape())
Python + Scrapy
import scrapy; class HomesSpider(scrapy.Spider): name = 'homes'; start_urls = ['https://www.homes.com/for-sale/houston-tx/']; def parse(self, response): for listing in response.css('li.placard-container'): yield {'price': listing.css('.price-container::text').get(), 'address': listing.css('.address-container::text').get()}; next_p = response.css('a.next-page::attr(href)').get(); if next_p: yield response.follow(next_p, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer'); (async () => { const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage(); await page.setUserAgent('Mozilla/5.0'); await page.goto('https://www.homes.com/for-sale/miami-fl/'); await page.waitForSelector('.placard-container'); const data = await page.evaluate(() => { return Array.from(document.querySelectorAll('.placard-container')).map(c => ({ price: c.querySelector('.price-container')?.innerText })); }); console.log(data); await browser.close(); })();

Homes.comデータで何ができるか

Homes.com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。

不動産投資分析

投資家は、新興市場における高収益の賃貸機会や過小評価されている物件を特定します。

実装方法：

  1. 1対象エリアの掲載価格と平方フィートをスクレイピングする
  2. 21平方フィートあたりの平均単価を算出する
  3. 3地域平均より15%以上安く設定されている物件をフィルタリングする
  4. 4地域の推定家賃と照らし合わせ、ROIを算出する

Automatioを使用してHomes.com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。

Homes.comデータで何ができるか

  • 不動産投資分析

    投資家は、新興市場における高収益の賃貸機会や過小評価されている物件を特定します。

    1. 対象エリアの掲載価格と平方フィートをスクレイピングする
    2. 1平方フィートあたりの平均単価を算出する
    3. 地域平均より15%以上安く設定されている物件をフィルタリングする
    4. 地域の推定家賃と照らし合わせ、ROIを算出する
  • 住宅ローンリードの自動ソーシング

    住宅ローンブローカーは、新規物件情報をモニタリングすることで潜在顧客を特定します。

    1. 新規販売物件のデイリースクレイピングをスケジュールする
    2. 掲載価格を抽出してリードの規模を判定する
    3. 住所を公開記録と照合して所有者を特定する
    4. 事前審査サービスのためのアウトリーチを開始する
  • 市場在庫予測

    経済学者は有効リスティングの総数を追跡し、将来の価格動向を予測します。

    1. 全米50の主要都市圏の有効リスティング数を毎週カウントする
    2. 市場掲載日数（Days on Market）データを抽出する
    3. 供給量と価格の相関関係を分析する
    4. 住宅市場の健全性に関する四半期レポートを作成する
  • 競合他社のベンチマーク分析

    不動産会社は競合他社のリスティングを監視し、市場シェアを評価します。

    1. 競合他社が掲載している物件をスクレイピングする
    2. 販売履歴とエージェントの生産性指標を抽出する
    3. 平均成約期間を自社データと比較する
    4. 競合のボリュームに基づきマーケティング戦略を調整する
  • 近隣アメニティのマッピング

    デベロッパーは、住宅価格と地元の学校の評価や歩きやすさ（walkability）を相関させます。

    1. 物件価値と地域の属性を抽出する
    2. 学校の評価と近接性データをスクレイピングする
    3. インフラ整備と価格上昇の相関をマッピングする
    4. 新規開発プロジェクトの立地を選定する
プロンプト以上のもの

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。

AIエージェント
ウェブ自動化
スマートワークフロー

Homes.comスクレイピングのプロのヒント

Homes.com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。

Akamaiの検知を回避するため、データセンターIPではなく必ず住宅用プロキシ（residential proxies）を利用してください。

Reactコンポーネントの読み込みを確実にするため、ブラウザオートメーションでは wait_until 戦略を実装してください。

レート制限（rate limits）のトリガーを最小限に抑えるため、米国でのトラフィックのピーク時間帯のスクレイピングは避けてください。

多様な住宅購入者を模倣するために、User-Agent文字列と画面解像度プロファイルをローテーションさせてください。

最大結果制限に達するのを防ぐため、地理的検索を郵便番号（zip codes）単位に細分化してください。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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

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

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

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

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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Homes.comについてのよくある質問

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