Idealistaをスクレイピングすることは合法ですか？

公開されている不動産データのスクレイピングは、一般的に個人のリサーチ目的であれば合法ですが、Idealistaの利用規約では自動化された抽出を明示的に禁止しています。GDPRで保護されている個人データを収集していないことを常に確認し、倫理的にデータを使用してください。

IdealistaのDataDomeをバイパスするにはどうすればよいですか？

DataDomeをバイパスするには、ステルス機能が有効なブラウザ（PlaywrightのStealthプラグインなど）やレジデンシャルプロキシを含む高度なスタックが必要です。Automatioのような自動化ツールを使用するのが最も簡単な方法です。これらのツールはフィンガープリントの課題をネイティブに処理します。

Idealistaに公式のAPIはありますか？

はい、Idealistaは developers.idealista.com で公式のREST APIを提供しています。ただし、アクセスは通常、登録された不動産専門家に限定されており、手動の承認が必要なため、独立した開発者にとってはウェブスクレイピングが主な選択肢となります。

どのくらいの頻度でIdealistaをスクレイピングすべきですか？

価格モニタリングの場合、物件のステータスは刻一刻と変わるものではないため、24時間に1回で通常は十分です。需要の高いリード獲得の場合は、検出を避けるために強力なプロキシローテーションを使用しながら、1時間ごとにスクレイピングすることを検討してください。

なぜ1,800件の結果しか表示されないのですか？

Idealistaは、データベース全体の収集を防ぐために、検索結果を約60ページ（1,800項目）に制限しています。より多くのデータを取得するには、価格、サイズ、特定のサブ地区などのフィルタを適用して、複数の小さな検索セットを作成する必要があります。

Idealistaのデータを保存するのに最適なフォーマットは何ですか？

物件データは特徴や画像ギャラリーが入れ子構造になっているため、JSONが最も柔軟なフォーマットです。しかし、不動産エージェントがExcelやGoogle スプレッドシートにインポートして手動で分析する場合は、CSVが好まれることが多いです。

スクレイピングにログインは必要ですか？

いいえ、物件リストと基本的な詳細はアカウントなしでアクセス可能です。直接の連絡ボタンなどの一部の機密データには、ユーザー操作やログインセッションが必要になる場合があり、その場合はアカウント停止のリスクが高まります。

Idealistaをスクレイピングする方法：究極のテクニカルガイド (2025)

不動産情報、価格、市場トレンドを取得するためにIdealista.comをスクレイピングする方法を学びましょう。DataDomeの回避、ステルスブラウザの使用、API活用について詳しく解説します。

無料でスクレイピング開始

不動産スクレイピングデータ抽出市場分析 DataDome回避

idealista.com難しい

カバー率:SpainItalyPortugal

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

物件タイトル現在の掲載価格1平方メートルあたりの価格完全な住所近隣/地区ベッドルーム数バスルーム数総面積 (m2)エネルギー証明書格付け階数エレベーターの有無販売者名エージェントのロゴURL物件説明画像ギャラリーのURLリスティング参照ID最終更新日物件の特徴（エアコン、テラスなど）

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利用可能

ボット対策検出

DataDomeCloudflarereCAPTCHA EnterpriseRate LimitingIP Fingerprinting

APIドキュメントを見る

Idealistaについて

Idealista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。

Idealistaについて

Idealistaは南欧を代表する不動産プラットフォームであり、スペイン、イタリア、ポルトガルにおける物件情報の主要なマーケットプレイスです。2000年の設立以来、地中海地域におけるZillowのような存在となり、販売または賃貸用の住宅および商業物件の数百万件のレコードを保持しています。

データの可用性

このプラットフォームには、掲載価格、1平方メートルあたりの価格、物件の寸法、エネルギー効率格付け、近隣レベルまでの詳細な地理データなど、精度の高いデータが含まれています。また、販売者情報の重要なリポジトリとしても機能しており、ユーザーは個人出品者と専門の不動産業者を区別することができます。

なぜこのデータをスクレイピングするのか？

Idealistaのスクレイピングは、リアルタイムの市場インサイトを必要とする不動産投資家、データアナリスト、エージェントにとって不可欠です。データにより、正確な不動産査定、競合価格のモニタリング、広範な市場に出回る前の高利回りな投資機会の特定が可能になります。この情報をプログラムで取得することは、ヨーロッパにおける高頻度な市場調査のゴールドスタンダードとなっています。

なぜIdealistaをスクレイピングするのか？

Idealista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。

正確な物件査定を行うために、リアルタイムの市場分析を実施する。

1平方メートルあたりの価格の乖離を追跡し、割安な物件を特定する。

個人出品者（Particular）をフィルタリングして、高品質なリードを生成する。

競合エージェントの在庫や価格戦略を自動的にモニタリングする。

季節的な市場トレンドを予測するために、過去の価格データベースを構築する。

特定の需要の高い地区における大幅な値下げを投資家に通知する。

スクレイピングの課題

Idealista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。

標準的なヘッドレスブラウザを検出しブロックする、アグレッシブなDataDome保護。

検索クエリあたり1,800件という厳格な制限。詳細なフィルタリングが必要。

Cloudflare WAFによるデータセンターIPアドレスの即時ブラックリスト登録。

物件の詳細や画像にアクセスするために必要な動的なJavaScriptレンダリング。

ハニーポットリンクや頻繁なCSSセレクタの変更といったアンチスクレイピングトラップ。

Idealista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

Idealista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Idealista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

手動設定なしでDataDomeやCloudflareの保護を自動的にバイパスします。

複雑なマルチページスクレイピングのワークフローを構築するのにプログラミング知識は不要です。

クラウドベースの実行に対応し、スケジュール実行で日々の価格変化を追跡できます。

構造化された不動産データをGoogle スプレッドシートやWebhookに直接エクスポートします。

ビジュアルセレクターにより、ウェブサイトのレイアウトが変更された際も簡単に調整可能です。

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

Idealista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Idealista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

# IdealistaはDataDomeを使用しているため、JSレンダリング機能を備えたプロキシサービスが必要です
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
URL = 'https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/'

params = {
    'api_key': API_KEY,
    'url': URL,
    'render': 'true'
}

response = requests.get('https://api.scraping-api.com/get', params=params)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    listings = soup.select('.item-info-container')
    for ad in listings:
        title = ad.select_one('.item-link').text.strip()
        price = ad.select_one('.item-price').text.strip()
        print(f'Listing: {title} | Price: {price}')
else:
    print(f'Blocked or error: {response.status_code}')

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

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from playwright_stealth import stealth

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context()
        page = await context.new_page()
        # 基本的なフィンガープリントを回避するためにステルスを適用
        await stealth(page)
        await page.goto('https://www.idealista.com/en/alquiler-viviendas/madrid-madrid/')
        await page.wait_for_selector('.item-info-container')
        
        items = await page.locator('.item-info-container').all()
        for item in items:
            title = await item.locator('.item-link').inner_text()
            price = await item.locator('.item-price').inner_text()
            print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        await browser.close()

asyncio.run(run())

いつ使うか

JavaScript多用サイト、SPA、無限スクロールやクリックなどのユーザー操作が必要なページに最適。

メリット

●完全なJavaScript実行
●動的コンテンツとSPAを処理
●組み込みの待機メカニズム
●クロスブラウザサポート

制限事項

●HTTPリクエストより遅い
●メモリ使用量が多い
●セットアップが複雑
●アンチボットシステムに検出される可能性

import scrapy

class IdealistaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'idealista'
    start_urls = ['https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/']

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('.item-info-container'):
            yield {
                'title': listing.css('.item-link::text').get().strip(),
                'price': listing.css('.item-price::text').get().strip(),
                'link': response.urljoin(listing.css('.item-link::attr(href)').get())
            }

        next_page = response.css('.next a::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

いつ使うか

構造化されたデータパイプライン、ミドルウェア、分散クローリングが必要な大規模スクレイピングプロジェクトに最適。

メリット

●組み込みのリクエストスケジューリングとスロットリング
●強力なミドルウェアシステム
●複数フォーマットへのエクスポート
●大規模プロジェクトに最適

制限事項

●学習曲線が急
●プラグインなしではJavaScriptサポートなし
●シンプルなスクレイピングタスクには過剰

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/');
  
  await page.waitForSelector('.item-info-container');
  const listings = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.item-info-container')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.item-link')?.innerText.trim(),
      price: el.querySelector('.item-price')?.innerText.trim()
    }));
  });
  
  console.log(listings);
  await browser.close();
})();

いつ使うか

Chrome特化の自動化、PDF生成、スクリーンショット撮影に最適。Chrome向けに最適化されたサイトに最適。

メリット

●優れたChrome DevTools統合
●PDF生成とスクリーンショットに最適
●強力なコミュニティサポート
●Chrome特有の機能に最適

制限事項

●Chrome/Chromiumのみ
●リソース消費が多い
●アンチボットシステムに検出される可能性
●HTTPベースの方法より遅い

コードでIdealistaをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# IdealistaはDataDomeを使用しているため、JSレンダリング機能を備えたプロキシサービスが必要です
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
URL = 'https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/'

params = {
    'api_key': API_KEY,
    'url': URL,
    'render': 'true'
}

response = requests.get('https://api.scraping-api.com/get', params=params)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    listings = soup.select('.item-info-container')
    for ad in listings:
        title = ad.select_one('.item-link').text.strip()
        price = ad.select_one('.item-price').text.strip()
        print(f'Listing: {title} | Price: {price}')
else:
    print(f'Blocked or error: {response.status_code}')

Python + Playwright

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from playwright_stealth import stealth

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context()
        page = await context.new_page()
        # 基本的なフィンガープリントを回避するためにステルスを適用
        await stealth(page)
        await page.goto('https://www.idealista.com/en/alquiler-viviendas/madrid-madrid/')
        await page.wait_for_selector('.item-info-container')
        
        items = await page.locator('.item-info-container').all()
        for item in items:
            title = await item.locator('.item-link').inner_text()
            price = await item.locator('.item-price').inner_text()
            print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        await browser.close()

asyncio.run(run())

Python + Scrapy

import scrapy

class IdealistaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'idealista'
    start_urls = ['https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/']

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('.item-info-container'):
            yield {
                'title': listing.css('.item-link::text').get().strip(),
                'price': listing.css('.item-price::text').get().strip(),
                'link': response.urljoin(listing.css('.item-link::attr(href)').get())
            }

        next_page = response.css('.next a::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.idealista.com/en/venta-viviendas/madrid-madrid/');
  
  await page.waitForSelector('.item-info-container');
  const listings = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.item-info-container')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.item-link')?.innerText.trim(),
      price: el.querySelector('.item-price')?.innerText.trim()
    }));
  });
  
  console.log(listings);
  await browser.close();
})();

Idealistaデータで何ができるか

Idealista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。

不動産価格査定の自動化

不動産投資家は、スクレイピングしたデータを使用して、超ローカルな近隣平均に基づいた査定モデルを構築します。

実装方法：

1特定の郵便番号におけるすべての成約済みまたは公開中の物件をスクレイピングする。
2特定の物件タイプについて、1平方メートルあたりの価格の中央値を算出する。
3エレベーター、階数、テラスなどの特徴に基づいて調整を行う。
4算出された市場平均より10%以上安く設定されている新規物件を特定する。

Automatioを使用してIdealista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。

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

無料で始める

Idealistaスクレイピングのプロのヒント

Idealista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。

高品質なレジデンシャルプロキシを使用してください。データセンターのIPは、ほぼ間違いなくDataDomeによってフラグを立てられます。

1,800件の結果制限を回避するには、検索を細かい価格帯（例：20万〜21万、21万〜22万）に分割して、すべての物件を取得します。

アグレッシブなrate limitingのリスクを最小限に抑えるため、ヨーロッパのオフピーク時間（中央ヨーロッパ時間 0:00〜6:00）にスクレイピングを実行してください。

HTMLをスクレイピングするだけでなく、scriptタグ内の「var adMultimediasInfo」などのJSONデータを探して、高解像度の画像のURLを取得してください。

フィンガープリントの検出を避けるため、User-Agentを常に最新のChromeまたはFirefoxのバージョンに合わせてローテーションさせてください。

人間の行動を模倣するために、ページ読み込みの間に5秒から15秒のランダムなスリープ間隔を設定してください。

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

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

Idealistaについてのよくある質問

Idealistaに関するよくある質問への回答を見つけてください

Idealistaをスクレイピングする方法：究極のテクニカルガイド (2025)

Idealistaについて

Idealistaについて

データの可用性

なぜこのデータをスクレイピングするのか？

なぜIdealistaをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

IdealistaをAIでスクレイピング

仕組み

なぜスクレイピングにAIを使うのか

Idealista用ノーコードWebスクレイパー

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

コード例

Idealistaデータで何ができるか

不動産価格査定の自動化

個人出品者のリード獲得

市場センチメント分析

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ワークフローを強化する AI自動化

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Idealistaについてのよくある質問

Idealistaをスクレイピングすることは合法ですか？

IdealistaのDataDomeをバイパスするにはどうすればよいですか？

Idealistaに公式のAPIはありますか？

どのくらいの頻度でIdealistaをスクレイピングすべきですか？

なぜ1,800件の結果しか表示されないのですか？

Idealistaのデータを保存するのに最適なフォーマットは何ですか？

スクレイピングにログインは必要ですか？

Idealistaをスクレイピングする方法：究極のテクニカルガイド (2025)

Idealistaについて

Idealistaについて

データの可用性

なぜこのデータをスクレイピングするのか？

なぜIdealistaをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

IdealistaをAIでスクレイピング

仕組み

なぜスクレイピングにAIを使うのか

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

Idealista用ノーコードWebスクレイパー

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

Idealista用ノーコードWebスクレイパー

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

コード例

コードでIdealistaをスクレイピングする方法

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

Idealistaデータで何ができるか

不動産価格査定の自動化

個人出品者のリード獲得

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Idealistaデータで何ができるか

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