OnTheMarketをスクレイピングすることは合法ですか？

個人利用や研究目的で公開されている不動産データをスクレイピングすることは、一般的に英国では許容されています。ただし、これらのデータの商業利用は、利用規約やデータベース権に抵触する可能性があるため、商業プロジェクトについては法的助言を求めることをお勧めします。

OnTheMarketには公開APIがありますか？

いいえ、OnTheMarketは一般の開発者向けに公開されたREST APIを提供していません。登録された不動産屋やソフトウェアパートナー向けに専用のリアルタイムデータフィードを提供しているため、他のユーザーがデータにアクセスするにはスクレイピングが主な方法となります。

'Request Blocked' エラーを回避するにはどうすればよいですか？

このエラーは通常、CloudFrontまたはCloudflareが人間以外のトラフィックを検知したときに発生します。residential proxiesと最新のheadless browser（Playwrightなど）を使用し、User-Agentヘッダーをローテーションして標準的なユーザーに見えるようにする必要があります。

検索結果の 'Only With Us' タグとは何ですか？

このタグは、Rightmoveなどの他のポータルサイトに掲載される前に、少なくとも24時間はOnTheMarketに独占的に掲載される物件であることを示しています。これらをスクレイピングすることで、時間に敏感な取引において大きなアドバンテージを得ることができます。

物件リストはどのくらいの頻度でスクレイピングすべきですか？

市場分析には1日1回のスクレイピングが一般的ですが、'Only With Us' 物件や価格下落を追跡している場合は、変更をリアルタイムで捉えるために4〜6時間ごとのスクレイピングをお勧めします。

エージェントの連絡先情報を取得できますか？

はい、物件詳細ページでエージェント名と電話番号を確認できます。ただし、lead generation目的でこの情報を保存する場合は、GDPRへの準拠を確認する必要があります。

OnTheMarketにはどのスクレイピングライブラリが最適ですか？

OnTheMarketはReact/Next.jsで構築されているため、PlaywrightまたはPuppeteerが最適な選択肢です。これらのツールは、物件価格や詳細を正しくレンダリングするために必要なJavaScriptの実行を処理できます。

スクレイピングで取得できるデータ形式は何ですか？

スクレイピングにより、物件データをJSON、CSV、またはデータベースに直接インポートできる構造化フォーマットでエクスポートできます。自動化ツールを使用すると、Google SheetsやExcelへの直接エクスポートも可能です。

OnTheMarketのスクレイピング方法 | OnTheMarket Web Scraper

OnTheMarketをスクレイピングして、英国の不動産掲載情報、価格、エージェントデータを抽出する方法を学びましょう。不動産投資家や市場アナリストに不可欠なガイドです。

無料でスクレイピング開始

onthemarket.com難しい

カバー率:United Kingdom

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

物件タイトル掲載価格完全な住所郵便番号 (Postcode)物件タイプ寝室数浴室数所有権形態 (Freehold/Leasehold)残存借地期間床面積 (sq ft/m)エージェント名エージェント電話番号掲載URLメイン画像URL説明文最寄り駅までの距離掲載日Only With Us ステータス

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

CloudflareCloudFrontRate LimitingIP BlockingreCAPTCHA

OnTheMarketについて

OnTheMarket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。

マーケットプレイスの概要

OnTheMarketは、2015年に設立され、現在はCoStar Groupが過半数の株式を保有する英国有数の不動産ポータルサイトです。不動産エージェントが英国全土の住宅および商業物件の売買・賃貸情報を掲載するための重要なプラットフォームとなっています。RightmoveやZooplaの主要な競合であり、独自の掲載条件が特徴です。

データの可用性

このプラットフォームには、販売価格、詳細な物件仕様、高解像度の画像、間取り図など、構造化された不動産情報の膨大なリポジトリがあります。大きな特徴は "Only With Us" ラベルで、他の主要ポータルに掲載される24時間以上前にOnTheMarketに掲載されるため、データ収集において明確な時間的優位性を提供します。

スクレイピングの可能性

不動産専門家や投資家にとって、このプラットフォームをスクレイピングすることは、市場分析やトレンド追跡において非常に価値があります。このデータに大規模にアクセスすることで、手作業なしで自動査定モデル（AVM）の構築、競合在庫の監視、価格下落検知による意欲的な売り手の特定が可能になります。

なぜOnTheMarketをスクレイピングするのか？

OnTheMarket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。

早期公開物件 'Only With Us' のリアルタイム監視

正確な物件査定と投資先の探索

不動産エージェンシーの市場シェアに関する競合インテリジェンス

引越しやリフォームサービスの lead generation

意欲的な売り手を特定するための過去の価格追跡

machine learning モデルのための物件属性の集約

スクレイピングの課題

OnTheMarket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およびCloudflareによる強力なアンチボット保護

JavaScriptレンダリング（React/Next.js）への高い依存度

動的なCSSクラス名やDOM構造の頻繁な変更

厳格なレート制限とIPベースのセッショントラッキング

動的なURLパラメータを含む複雑なページネーションロジック

OnTheMarket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

OnTheMarket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OnTheMarket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

複雑なJavaScriptやhydrationの問題を自動的に回避

クラウドベースのresidential proxiesを使用してIPブロックを防止

スケジュール機能により、24時間先行の掲載情報を即座に取得

複数ページの物件結果を抽出するためのノーコード設定

リアルタイム分析のためのGoogle Sheetsへの直接連携

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

OnTheMarket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OnTheMarket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

# OnTheMarketはCloudflareを使用しており、標準のrequestsでは403 Forbiddenになることが多いです
url = 'https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/'
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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # セレクターは変更される可能性があります。結果を含むリストアイテムを探します
    listings = soup.select('li[id^="result-"]')
    for item in listings:
        price = item.select_one('a.text-xl').text.strip() if item.select_one('a.text-xl') else 'N/A'
        address = item.select_one('address').text.strip() if item.select_one('address') else 'N/A'
        print(f'Price: {price} | Address: {address}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping 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

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_otm():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # ステルスに近いコンテキストを使用
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', wait_until='networkidle')
        
        # 結果がレンダリングされるのを待機
        page.wait_for_selector('li[id^="result-"]')
        
        listings = page.query_selector_all('li[id^="result-"]')
        for prop in listings:
            title = prop.query_selector('.text-sm.text-denim').inner_text()
            price = prop.query_selector('.text-xl.font-bold').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})
        
        browser.close()

scrape_otm()

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 OnTheMarketSpider(scrapy.Spider):
    name = 'otm'
    start_urls = ['https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/']

    def parse(self, response):
        # メインのリストコンテナ内の各アイテムをターゲットにする
        for item in response.css('li[id^="result-"]'):
            yield {
                'price': item.css('.text-xl.font-bold::text').get(),
                'address': item.css('address span::text').get(),
                'agency': item.css('img::attr(alt)').get(),
                'link': response.urljoin(item.css('a::attr(href)').get())
            }

        next_page = response.css('link[rel="next"]::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');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('li[id^="result-"]')).map(li => ({
      price: li.querySelector('.text-xl')?.innerText.trim(),
      address: li.querySelector('address')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(data);
  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OnTheMarketをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# OnTheMarketはCloudflareを使用しており、標準のrequestsでは403 Forbiddenになることが多いです
url = 'https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/'
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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # セレクターは変更される可能性があります。結果を含むリストアイテムを探します
    listings = soup.select('li[id^="result-"]')
    for item in listings:
        price = item.select_one('a.text-xl').text.strip() if item.select_one('a.text-xl') else 'N/A'
        address = item.select_one('address').text.strip() if item.select_one('address') else 'N/A'
        print(f'Price: {price} | Address: {address}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_otm():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # ステルスに近いコンテキストを使用
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', wait_until='networkidle')
        
        # 結果がレンダリングされるのを待機
        page.wait_for_selector('li[id^="result-"]')
        
        listings = page.query_selector_all('li[id^="result-"]')
        for prop in listings:
            title = prop.query_selector('.text-sm.text-denim').inner_text()
            price = prop.query_selector('.text-xl.font-bold').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})
        
        browser.close()

scrape_otm()

Python + Scrapy

import scrapy

class OnTheMarketSpider(scrapy.Spider):
    name = 'otm'
    start_urls = ['https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/']

    def parse(self, response):
        # メインのリストコンテナ内の各アイテムをターゲットにする
        for item in response.css('li[id^="result-"]'):
            yield {
                'price': item.css('.text-xl.font-bold::text').get(),
                'address': item.css('address span::text').get(),
                'agency': item.css('img::attr(alt)').get(),
                'link': response.urljoin(item.css('a::attr(href)').get())
            }

        next_page = response.css('link[rel="next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('li[id^="result-"]')).map(li => ({
      price: li.querySelector('.text-xl')?.innerText.trim(),
      address: li.querySelector('address')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

OnTheMarketデータで何ができるか

OnTheMarket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。

英国の高利回り賃貸物件の探索

Buy-to-let（貸付用物件購入）投資家は、賃貸データと販売データを比較することで、ROIの高い物件を特定できます。

実装方法：

1同じ郵便番号（postcode）の販売物件と賃貸物件をスクレイピングする。
2物件タイプと寝室数を照合して利回りを算出する。
3価格対賃料の比率が最も有利なエリアを特定する。
4'Only With Us' の物件をフィルタリングして、市場に出回る前に案件を確保する。

Automatioを使用してOnTheMarket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。

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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。

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OnTheMarketスクレイピングのプロのヒント

OnTheMarket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。

HTMLソース内の __OTM_DATA__ scriptタグをターゲットにすることで、複雑なCSSクラスをパースすることなくクリーンなJSONデータを取得できます。

residential proxiesを専用に使用してください。データセンターのIPは、CloudFrontによってほぼ即座にフラグを立てられます。

headless browserでは、Reactコンポーネントが完全にhydrationされるまで、常に 'wait_until' 条件を設定してください。

'Only With Us' とラベル付けされた物件を早朝にスクレイピングすることで、他のポータルサイトよりも24時間早く情報を入手できます。

人間のブラウジング行動を模倣するために、3秒から10秒のランダムなスリープ間隔を実装してください。

データベースでの重複処理を避け、帯域幅を節約するために 'Date Added' フィールドを確認してください。

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

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Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

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OnTheMarketについて

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なぜOnTheMarketをスクレイピングするのか？

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一般的な課題

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OnTheMarketをAIでスクレイピング

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Why use AI for scraping:

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