HotPadsをスクレイピングする方法：賃貸データ抽出の完全ガイド
HotPads.comをスクレイピングして、賃貸価格、物件の詳細、位置データを抽出する方法を学びましょう。Zillow Groupのマップベースのプラットフォームにおけるアンチボット回避技術をマスターします。
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。
- DataDome
- MLモデルによるリアルタイムボット検出。デバイスフィンガープリント、ネットワーク信号、行動パターンを分析。ECサイトで一般的。
- Google reCAPTCHA
- GoogleのCAPTCHAシステム。v2はユーザー操作が必要、v3はリスクスコアリングでサイレント動作。CAPTCHAサービスで解決可能。
- 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。
HotPadsについて
HotPads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。
都市部賃貸の強力なプラットフォーム
HotPadsは、都市部に特化したマップベースの賃貸検索エンジンで、アパート、一軒家、貸し部屋などの情報を掲載しています。Zillow Group（ZillowやTruliaを含む）の一員として、膨大な不動産情報のデータベースを活用しており、米国の賃貸物件探しにおける主要なサイトとなっています。
包括的な賃貸データ
HotPadsのデータは、大手ポータルサイトが見落としがちな「オーナー直貸し（FRBO）」物件やブティックアパートメントのデータを含んでいることが多く、市場分析において非常に価値があります。スクレイパーにとって、これはリアルタイムの賃貸在庫と価格動向の高品質なソースであり、都市部の住宅市場の変化をきめ細かく追跡することを可能にします。
なぜ重要なのか
HotPadsのデータにアクセスすることで、不動産の専門家や研究者は、高い空間精度で賃貸市場を分析できます。物件管理のパフォーマンスを監視する場合でも、新興の不動産ホットスポットを特定する場合でも、高密度な居住形態に焦点を当てたこのプラットフォームは、都市不動産インテリジェンスにとって不可欠なリソースです。
なぜHotPadsをスクレイピングするのか？
HotPads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。
リアルタイムの賃貸市場モニタリング
オーナー向けの競合価格分析
不動産業者向けのリード獲得
物件取得のための投資リサーチ
都市部の住宅密度と供給状況の研究
スクレイピングの課題
HotPads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。
Akamaiの強力な「長押し（Press & Hold）」チャレンジ
マップベースの動的読み込み（AJAX）
頻繁に変更されるCSSクラス名（難読化）
IPアドレスに対する厳格なレート制限（rate limits）
検索結果でのデータ切り捨てによるディープリンクの必要性
HotPads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
HotPads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HotPads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HotPads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: HotPads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HotPads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:
- AkamaiやDataDomeを自動的にバイパス
- カスタム設定なしでJavaScriptレンダリングを処理
- 実行をスケジュールして価格の下落を追跡
- CSVやJSONなどの構造化された形式へ直接エクスポート
HotPads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HotPads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
HotPads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HotPads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
# 注意: 高品質なプロキシがない場合、Akamaiによってブロックされる可能性が高いです
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 代表的なセレクタ（変更される可能性があります）
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"Price: {price}, Address: {address}")
else:
print(f"Blocked or Error: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Request failed: {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HotPadsをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意: 高品質なプロキシがない場合、Akamaiによってブロックされる可能性が高いです
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 代表的なセレクタ（変更される可能性があります）
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"Price: {price}, Address: {address}")
else:
print(f"Blocked or Error: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Request failed: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_hotpads():
with sync_playwright() as p:
# Akamaiの検出を避けるためにstealthを使用
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36")
page = context.new_page()
page.goto("https://hotpads.com/chicago-il/apartments-for-rent")
# 掲載情報が動的に読み込まれるのを待機
page.wait_for_selector(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
listings = page.query_selector_all(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector(".Price-sc-1")
if price_el:
print(f"Found Listing: {price_el.inner_text()}")
browser.close()
scrape_hotpads()Python + Scrapy
import scrapy
class HotpadsSpider(scrapy.Spider):
name = "hotpads"
start_urls = ["https://hotpads.com/sitemap-rentals-index.xml"]
def parse(self, response):
# HotpadsはURL発見を容易にするためにXMLサイトマップを使用しています
for url in response.xpath('//loc/text()').getall():
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_listing)
def parse_listing(self, response):
yield {
'price': response.css('.Price-sc-16o2x1v-0::text').get(),
'address': response.css('.Address-sc-16o2x1v-1::text').get(),
'description': response.css('.Description-sc-1::text').get(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
async function scrape() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://hotpads.com/los-angeles-ca/apartments-for-rent');
await page.waitForSelector('.ListingCard');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.ListingCard')).map(el => ({
price: el.querySelector('.Price')?.innerText,
address: el.querySelector('.Address')?.innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
}
scrape();HotPadsデータで何ができるか
HotPads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。
賃貸価格指数の作成
地域の賃貸価格指数を作成し、潜在的な入居者や投資家のために割安なエリアを特定します。
実装方法：
- 1特定の郵便番号の毎日の価格データをスクレイピングする
- 2平方フィートあたりの平均価格を算出する
- 3ダッシュボードを使用して時間経過によるトレンドを可視化する
Automatioを使用してHotPads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。
HotPadsデータで何ができるか
- 賃貸価格指数の作成
地域の賃貸価格指数を作成し、潜在的な入居者や投資家のために割安なエリアを特定します。
- 特定の郵便番号の毎日の価格データをスクレイピングする
- 平方フィートあたりの平均価格を算出する
- ダッシュボードを使用して時間経過によるトレンドを可視化する
- 管理会社向けのリード獲得
「オーナー直貸し（FRBO）」物件をスクレイピングして、物件管理やメンテナンスサービスを提案します。
- 物件タイプや所有形態で掲載情報をフィルタリングする
- 物件管理者やオーナーの連絡先情報を抽出する
- 新しく投稿された掲載情報にサービスの提案をアウトリーチする
- 投資アラートシステム
特定の投資収益率（ROI）基準を満たす掲載情報が見つかった場合に、不動産投資家へアラートを自動送信します。
- 最大価格や最小寝室数などのターゲット指標を定義する
- スクレイパーを1時間おきに実行する
- 条件に合致する物件が見つかった際にSlackやメールに通知を送信する
- 市場供給状況レポート
住宅在庫の推移を分析し、都市計画や不動産メディア向けのインサイトを提供します。
- 公開中および非公開になった掲載情報のボリュームデータを収集する
- 都市密度ゾーンごとに空室状況を分類する
- 特定の賃貸セクターにおける月次成長または減少をレポートする
- オーナー向けの競合分析
物件オーナーが周辺物件の掲載価格を監視し、自らの賃料設定が競争力を維持できているかを確認します。
- 対象物件の周囲の半径を選択する
- その半径内のすべての有効な掲載情報をスクレイピングする
- アメニティと価格帯を分析して、賃料収入を最適化する
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。
HotPadsスクレイピングのプロのヒント
HotPads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。
Residential Proxiesの使用
AkamaiはデータセンターIPを容易に特定します。大規模なスクレイピングにはresidential proxiesが不可欠です。
サイトマップのクロール
レート制限（rate limits）を避けるため、マップ検索をスクレイピングする代わりにrobots.txtに含まれるサイトマップを使用して物件URLを特定します。
stealthの管理
ステルスプラグインを使用して実際のブラウザのフィンガープリントを模倣し、JavaScriptチャレンジをバイパスします。
座標の抽出
マッピング目的のため、緯度と経度はしばしばページ内のJSONステートに埋め込まれています。
遅延のランダム化
リクエスト間にジッター（ランダムな遅延）を実装して人間のブラウジング動作を模倣し、レート制限（rate limits）のトリガーを回避します。
オフピーク時間を狙う
米国のトラフィックが少ない時間帯にスクレイピングを行うことで、サーバー側の強力なbot対策（mitigation）に遭遇する可能性を減らします。
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
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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