2026年のAirbnbのウェブスクレイピング：手法とツール

為に Airbnbスクレイパー, 、選択肢は2つあります：1つは すぐに使えるツール なので Bright Data どこ Apify, 、あるいはあなた自身の 脚本 Python と Playwright.

両方が可能にするAirbnbのデータを抽出する （価格、掲載情報、レビュー、在庫状況）。選択は、あなたのプログラミングスキルと目標とする作業量によって異なります。.

Airbnbで価格やリスティング情報を抽出するためのウェブスクレイピングの方法 — 2025年、Airbnbでスクラップする方法を探る！Alucare.frのためのアレクシア

Airbnbでスクレイピングするさまざまな方法

the ウェブスクレイピングは、～を可能にする技術であり、’データを自動的に抽出する ウェブサイトから。Airbnbの場合、主に2つの方法があります： すぐに使えるツール, 、あるいは独自のスクレイパーを Python.

1.ウェブスクレイピングツールの使用

プログラミングはしたくない？それなら ウェブスクレイピングツール そういうためにあるんだ。技術的な側面はすべて、君に代わって処理してくれる：ローテーションの’IP, 管理 代理人, レンダリング JavaScript および回避障害.

以下に4つスクレイピングツールわずか数クリックでAirbnbのデータを収集するのに非常に効果的な方法：

Bright Data : 大規模なリスト抽出には最も強力なソリューションですが、標準的な用途では最も高価でもあります。.
Apify : あらかじめ設定済みのAirbnb用スクレイパーが搭載されているため、コーディングなしで始めるのに最も手軽です。.
ScrapingBee : 1つスクレイピングAPI 動的なページのレンダリングを処理するシンプルなシステム。.
ScraperAPI : 大量のデータ抽出や保護機能の回避に特化している。.

ブライトデータ

AirbnbとBright Dataのデータ収集インターフェース — Airbnbのデータ収集はBright Dataで素早く簡単に ©Alexia for Alucare.fr

Bright Data は、以下の機能を提供する包括的なソリューションです。 一般家庭用およびデータセンター用のプロキシ, 、スクレイピング用ブラウザ、および 専用API. このプラットフォームには、ある機能が搭載されています AirbnbスクレイパーAPI, 、同プラットフォーム上のリストや構造化データを抽出するために特別に設計されたものです。.

これは最も 信頼性が高く、最速, 、しかしエントリーレベルでの利用においては最も高価でもあります。ぜひ当社のブライト・データのレビュー.

アピファイ

Apifyプラットフォームで利用可能な、事前設定済みのAirbnbスクレイパー — Apifyで提供されている、あらかじめ作成済みのAirbnb用スクレイパーをご覧ください ©Alexia（Alucare.fr向け）

Apify は、スクレイパーを作成・実行・共有できるプラットフォームです。このプラットフォームでは、 Airbnb用スクレイパー、準備完了, 、IPローテーション機能と組み込みのブロック防止機能を搭載。以下のデータを抽出できます。 出品データ そして、コードを1行も書かずに、ページごとにホストのプロファイルを作成できます。.

これは間違いなく最も 初心者にも取り組みやすい. ぜひ当社の Apifyのレビュー.

スクレイピング・ビー

ScrapingBeeは、Airbnbのような動的なページのレンダリングに対応しています — ScrapingBeeは、Airbnbのような動的なサイトのスクレイピングに最適です ©Alexia（Alucare.fr）

ScrapingBee です スクレイピングAPI これにより、動的なサイトからのデータ抽出が簡素化されます。この機能はレンダリングを処理します JavaScript そして、プロキシのローテーションを自動的に行う。APIにリクエストを送信すると、APIから HTMLのレンダリング結果 ページから、リストを抽出するための分析準備が整いました。.

スクレイパーAPI

ScraperAPI を使えば、Airbnb の大規模なスクレイピングが可能になります — 大規模なスクレイピングなら、ScraperAPIにお任せください ©Alexia for Alucare.fr

ScraperAPI 大規模なスクレイピングに伴うあらゆる課題に対応します： プロキシ、ヘッダー、ユーザーエージェント. また、同サイトでは 最適化されたAirbnb API サイトの保護機能を回避することで、関心のあるデータの抽出に専念できるようになります。.

ぜひ当社の ScraperAPIのレビュー.

2.Pythonとそのライブラリを使ったコードスクレイピング

どちらかというと、 トータル・コントロール そのプロセスについて？コードを使ったスクレイピングは Python はあなたにぴったりです。この言語は、強力なライブラリを備えているため、スクレイパーを作成するのに最適です 100 % カスタマイズ版, 、Airbnbの仕組みに合わせたもの。.

以下に、必須のライブラリを挙げます：

requests : 送信するには HTTPリクエスト ターゲットURL。これが、あらゆるスクレイピング作業の基本となります。.
BeautifulSoup : コンテンツを解析（「パーサー」）するため HTML 取得したら、ページの構造を閲覧し、必要なデータを抽出してください。.
Selenium どこ Playwright : レンダリング機能を備えた実際のブラウザをシミュレートするため JavaScript. これはAirbnbにとって極めて重要です。このサイトは動的なため、これがないと空白のページしか表示されません。.

具体的に、どのようにスクレイピングを行うか見てみましょう。 タイトル、価格、リンク 特定の都市（例：パリ）で、指定された日程に利用可能な物件一覧。.

ステップ1：AirbnbのURLを分析する

まず第一段階として、Airbnbがどのように業務を組織しているかを理解することが重要です。 URL. 典型的な例を挙げると：

https://www.airbnb.fr/s/Paris--France/homes?checkin=2025-09-01&checkout=2025-09-05&adults=2

確認すべき重要なパラメータ：

パリ--フランス その位置検索中。.
チェックイン と チェックアウト : ザ 到着日と出発日.
大人 : ザ 成人の数.

また、次のこともできます その他のパラメータを追加する 手動で（フィルター、上限価格など）設定して、検索結果を絞り込みましょう。Airbnbでは検索結果がページ分けされていますので、 ページ番号 スクレイパーを使って、リストの最初のページだけでなく、複数のページを閲覧できるようにする。.

ステップ2：Python環境の設定

パッケージマネージャーを使用して、必要なライブラリをインストールします ピップ :

pip install playwright requests beautifulsoup4

ステップ3：Pythonスクリプト

以下は、以下を組み込んだスクリプトの例です：

ブラウザシミュレーション と Playwright.
プロキシのローテーション 専用のサービスを通じて。.
ヘッダー管理 (ヘッダー) およびユーザーエージェント。.
CSSまたはXPathセレクタ データ抽出のために。.
ランダム休憩 動作の停止を防ぐために。.

from playwright.sync_api import sync_playwright
インポートランダム
インポート時間
インポート csv

def scrape_airbnb(city_url, proxy_list)：
    with sync_playwright() as pw：
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.set_extra_http_headers({'User-Agent': '...'})
        プロキシ = random.choice(proxy_list)
        page.goto(city_url, proxy={'server': proxy})
        time.sleep(random.uniform(3, 6))
        CSS または XPath による # 抽出
        title = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        prices = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        data = [{'title': t.inner_text(), 'price': p.inner_text()} for t, p in zip(titles, prices)].
        ブラウザ.close()
    データを返す

CSSのセレクタには注意が必要です。. Airbnbのクラス（こちら ._1c2n35az と ._1p7iugiである。 動的に生成される であり、サイトのデプロイごとに変更されます。スクリプトを実行する前に、ページを検査してください（ F12 、続いて「インスペクター」）をクリックして、 現在のセレクタ.

ステップ4：データの保存

抽出されたデータは、2つの一般的な形式でエクスポートできます： シーエスブイ (カンマ区切り値) または JSON (JavaScript オブジェクト表記法）。この形式 JSON データがネスト構造になっている場合（例えば、1つのリスティングにつき複数のレビューがある場合など）、特に便利です。.

〜へエクスポートするには シーエスブイ :

with open('airbnb_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f：
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'price'])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(データ)

〜へエクスポートするには JSON :

import json

with open('airbnb_prices.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

なぜAirbnbでスクラップするのか？

Airbnbからデータを抽出することで、ビジネス用途でも個人プロジェクトでも、具体的な活用が可能になります。以下に、最も一般的な活用例をご紹介します：

市場分析と競合他社動向の調査 : 収集されたデータは、賃貸市場の状況を理解したり、各物件を比較したりするのに役立ちます。 掲載料金 また、特定の地域における競争状況を調査すること。.
製品開発 : 抽出されたリストをもとに、次のようなものを作成できます 価格比較サイト あるいは、旅行者やホスト向けの分析ツール。.
調査とデータジャーナリズム : 取得されたデータは、以下の目的に利用されます。 都市学または経済学, 、および商慣行の調査を行うこと。.
大規模な自動化 : 適切なツールを使えば、あなたは 自動監視 そして、数千ページに及ぶリストからの継続的な抽出。.

Airbnbでスクレイピングできるデータとは？

について 公開物件一覧, 各広告に表示されている情報の大部分を抽出することができます：

掲載情報： タイトル、説明、画像、物件の種類、寝室の数。.
ホストの詳細： ホストの名前とプロフィール、評価数、掲載履歴。.
価格と在庫状況： 1泊あたりの料金、清掃料、空室状況 予約カレンダー.
コメントと注釈 旅行者の口コミと 総合評価 リストから。.
地理的位置： 住居のある地区、おおよその緯度・経度。.

これらのデータには、市場を分析するために必要な情報のほとんど――価格、出品構成、レビュー、数ヶ月にわたる在庫状況――が含まれています。.

Airbnbでのスクレイピングは合法ですか？

収集 公開データ 著作権で保護されていないものは、一般的に合法とみなされます。とはいえ、 Airbnbの利用規約 書面による許可なしにデータを自動抽出することを明示的に禁止している。.

ここでは2つの側面を区別する必要がある。純粋に法的な観点から見ると、米国の判決は hiQ v. LinkedIn (2022)はCFAAの適用範囲を限定した。公にアクセス可能なデータをスクレイピングすることは、システムへの不正アクセスには当たらない。しかし、これは絶対的な「ゴーサイン」ではない。その他の救済措置が依然として適用される： 契約法 （あなたが同意する利用規約）、その 著作権 あるいはデータベースの保護。.

実際には、Airbnbで大規模なスクレイピングを行うと、とりわけ以下のリスクにさらされることになる IPアドレスのブロック, 、CAPTCHAの導入、さらには利用が大量化したり商用利用されたりした場合には、是正勧告が行われる可能性もあります。.

倫理面では、いくつかのシンプルな原則を守ることで、適切な範囲内に留まることができます：