世界を変えると言われるChatGPTの登場で、人工知能（AI）の認知度が一気に高まっています。皆さんの中にはChatGPTについて知識を深めたい、ChatGPTの利用スキルを磨きたいと考える方も少なくないでしょう。

とはいえ、ネットにChatGPTの情報は溢れていますが、自分のニーズや知識レベルに合う情報を見つけ出すのは簡単ではありません。体系的にまとめられた本で学ぼうと考えても、ChatGPTに関する本は大変多く出版されており、どの本を購読すべきか迷う方も少なくないでしょう。

この記事ではChatGPTに関する基礎知識を身に付けたい方、ChatGPTを活用してみたい方、ChatGPTを利用したシステムを開発したい方など、*ChatGPTのおすすめ本を知りたい方々に向けて、最新のChatGPT関連本を10選を紹介していきます。*ぜひお役立てください。

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

私たちがChatGPTについて学ぶことで、どのようなメリットが得られるのでしょうか？ChatGPTの学習におすすめの本を紹介する前に、*ChatGPTを学習するメリットについて確認をしておきましょう。*

ChatGPTは日々進化を続けており、既にChatGPTを活用する企業や自治体が増えてきました。また、仕事にChatGPTを活用している人も見かけるようになりました。私たちはChatGPTの存在を無視して過ごすことが難しくなっているようです。

今後ChatGPTと接していくには、ChatGPTに対する理解を深めることで、どう接していけばよいのかが分かるようになります。**受け身の立場ではなく、ChatGPTを主導する立場、使いこなす立場に立つことができるでしょう。**

ChatGPTには得意な分野や苦手な分野があります。ChatGPTを活用する際には、ChatGPTの仕組みや得手不得手を理解しておく必要があります。**ChatGPTの活用事例やプロンプトの使い方などを学ぶと、より効果的な活用策が見えてきます。**

特にビジネスでChatGPTの活用を検討している方には、活用法や活用事例を中心に書かれた本は大いに参考になることでしょう。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

ChatGPTは、私たちの仕事や趣味をアシストしてくれるパートナーです。ChatGPTに適切な指示を与えると、私たちが期待しているレベルの回答を返してくれます。例えば、プログラミングの補助、Excelの表作成、メール文案の作成など、私たちが行っている仕事の大半はChatGPTが代替できます。

私たちの仕事がChatGPTなどのAIによって淘汰されるのではなく、**ChatGPTを利用して私たちの仕事の効率や質を上げたいという方は、解説本で学ぶことでその方法が分かります。**

## ChatGPTの学習におすすめの本 10選

ここでは、ChatGPTの学習におすすめの本を10冊紹介します。ChatGPTの基本を学びたい人、ChatGPTの活用をすすめたい人、ChatGPTエンジニアを目指したい人におすすめの本を紹介していきます。

10選はランキングではありませんので、順序は気にせず、ChatGPT関連書籍を選ぶ際の参考にしてください。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

### 仕事や勉強 生活をもっと楽しく。 エンジニアじゃない人のための ChatGPT 超入門（初心者向け）

ニュースなどで言葉だけは聞いたり見たりしたことはあるものの、ChatGPTについて全くの素人だという方におすすめの超入門書です。登場人物の会話をベースにした内容で、ChatGPTの初歩から丁寧に解説しています。

**ChatGPTの得意なこと、不得意なこと、活用シーンや事例まで網羅されており、ChatGPTの基本を押さえておきたい人には最適です。**

▪著者： 日本ビジネス研究会
▪出版社： 株式会社日本ビジネス出版
▪ページ数： 144ページ
▪出版日： 2023年6月2日

【参考】：[仕事 勉強 生活をもっと楽しく。 エンジニアじゃない人のための ChatGPT 超入門](https://www.hanmoto.com/bd/isbn/9784905021032)

### 先読み！IT×ビジネス講座 ChatGPT 対話型AIが生み出す未来（初心者向け）

ChatGPTについての初心者向けの書籍で、​ChatGPTとは何か、その実力、技術的背景、今後の​可能性、残された​課題、​ビジネスでの事例などが解説されています。**ChatGPTについて基本から知りたい人、対話型AIに関心がある人、ビジネスで参考にしたい人などに一読をおすすめします。**

▪著者： 古川 渉一 , 酒井 麻里子
▪出版社： インプレス
▪ページ数： 176ページ
▪出版日： 2023年4月6日

【参考】：[先読み！IT×ビジネス講座 ChatGPT 対話型AIが生み出す未来](https://book.impress.co.jp/books/1122101153)

### ChatGPTの衝撃 AIが教えるAIの使い方（初心者向け）

ChatGPTの基本や仕組みから、ビジネスや専門分野、日常や遊びなどの世界における具体的な活用例まで紹介している入門書です。ChatGPTの使い方、使う際の注意点やリスクなども書かれており、**ChatGPTを実際に使ってみたい初心者、ChatGPTの有効活用方法について知りたい人におすすめの書です。**

▪著者： 矢内 東紀
▪出版社： 実業之日本社
▪ページ数： 192ページ
▪出版日： 2023年5月29日

【参考】：[ChatGPTの衝撃 AIが教えるAIの使い方](https://www.j-n.co.jp/books/?goods_code=978-4-408-65051-7)

### AIが書いたAIについての本（初心者向け）

ChatGPTなどのAIは本を要約するだけではなく、自ら本を書くこともできます。この書籍はまさに書名が示す通り、著者は「AI」です。テキスト文章以外に、挿絵もAIによって作成されています。

とはいえ、AIが勝手に本を書いているわけではありません。

**AIに仕事をさせるには、AIが理解できるように適切な指示を出す必要があります。**AIは分析や認識は得意ですが、人が持つ「創造性」や「感性」などはまだ苦手な領域です。そこで、人とAIが互いに弱い部分をカバーし合うことで、相乗効果が生まれます。そのような考え方で本書を読み進めるとよいでしょう。

▪著者： AI、ジェームス・スキナー (監修)
▪出版社： フローラル出版
▪ページ数： 384ページ
▪出版日： 2023年3月20日

【参考】：[AIが書いたAIについての本](https://floralpublish.com/ai/)

### 【完全図解】日本一わかりやすいChatGPT仕事術大全 (プレジデント2023年 6/30号) （ビジネスパーソン向け）

AIが必須と言われる時代に生き残る生き方、働き方、稼ぎ方から、仕事での活用法、意外な使い方、ChatGPTとExcelやWord、PowerPointとの合わせ技など盛り沢山な内容で、ChatGPTの達人たちのノウハウが満載です。

**ChatGPTの基礎から応用まで幅広く図解で解説されており、ビジネスパーソンからエンジニアまで役立つ本と言えます。**

▪著者： PRESIDENT 編集部
▪出版社： プレジデント社
▪ページ数： 120ページ
▪出版日： 2023年6月9日

【参考】：[【完全図解】日本一わかりやすいChatGPT仕事術大全](https://presidentstore.jp/category/MAGAZINE/012312.html)

### 先読み！IT×ビジネス講座　画像生成AI（ビジネスパーソン向け）

本書は画像生成AIに関する未来予測もさることながら、その技術や使い方も詳しく書かれています。**今話題の画像生成AIはどのような技術からなるのか、どのように使えばよいのか、著作権の問題はないのか？などの疑問に的確に答えてくれます。**

ビジネスでの活用法、画家やイラストレーターが活用する方法、未来の画像生成AIはどうなるのかなどが分かります。

▪著者： 深津 貴之 、水野 祐、酒井麻里子
▪出版社： インプレス
▪ページ数： 184ページ
▪出版日： 2023年3月23日

【参考】：[先読み！IT×ビジネス講座　画像生成AI](https://book.impress.co.jp/books/1122101128)

### ChatGPT 120％活用術（ビジネスパーソン向け）

ChatGPTを始めるためのアカウント登録から、ChatGPTを使う上での注意点、ビジネス文章の作成や編集例、Excelの使い方をChatGPTに教えてもらう方法、Bingチャットと使い分ける方法などが載っています。

**ビジネスパーソンで、ChatGPTを最初から習得したい人、ビジネスでChatGPTを活用する方法を知りたい人に役立つ内容が満載です。**

▪著者： ChatGPTビジネス研究会
▪出版社： 宝島社
▪ページ数： 160ページ
▪出版日： 2023年5月10日

【参考】：[ChatGPT 120％活用術](https://tkj.jp/book/?cd=TD043009)

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

### ここまできた!人工知能の最前線: 「ChatGPT」から法律問題まで最新AI事情を余さず解説 (初級エンジニア向け) 

AIは身近な存在になっていますが、AIとは何者なのか、AIの利用にはどのような問題があるのかなど、意外に知られていないことが多くあります。

**本書ではAIの進化の歴史、文章生成の仕組み、自動生成AIの成果物に関する法的な課題など、AIについて理解を深めるために不可欠な事柄や、「AIプログラミング」について解説しています。**

▪著者： I/O編集部 (編集)、 新井 克人、清水 美樹、河瀬 季、久我 吉史、森 博之、西村 太一、その他
▪出版社： 工学社
▪ページ数： 160ページ
▪出版日： 2023年4月25日

【参考】：[ここまできた!人工知能の最前線: 「ChatGPT」から法律問題まで最新AI事情を余さず解説 (I/OBOOKS) ](https://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-2246-0)

### 大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界（初級エンジニア向け）

ChatGPTは大規模な自然言語モデルと言われていますが、自然言語処理の概念を理解しないと、ChatGPTは理解できません。

ChatGPTを支える大規模自然言語モデルとは、どのような仕組みになっているのか、大規模自然言語モデルによって何が可能となり、私たちの生活にどのような影響があるのか、などについて本書は深堀りしていきます。**AIエンジニア、機械学習エンジニアを目指す方にはおすすめしたい1冊です。**

▪著者： 岡野原 大輔
▪出版社： 岩波書店
▪ページ数： 136ページ
▪出版日： 2023年6月20日

【参考】：[大規模言語モデルは新たな知能か](https://www.iwanami.co.jp/book/b625941.html)

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門（エンジニア向け）

本書では、今話題の「大規模自然言語処理モデル」や「画像生成、画像認識」「音声処理」などの主要なフレームワークについて、それらの解説、使い方、インストール方法や各種設定、データセットの準備から学習・推論まで、くわしく解説されています。

やや難解な部分もあるため、**初学者よりは、ある程度機械学習を学んでいるエンジニア向けの内容となっています。**

▪著者： 布留川 英一
▪出版社： ボーンデジタル（購入はAmazon）
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2021年9月1日

【参考】：[BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門](https://www.borndigital.co.jp/book/23409.html)

ChatGPTをプログラミングの学習に活用しよう！その方法を解説

ここまで、ChatGPTに関するおすすめの本10選を紹介してきました。興味が湧いた書籍、購入したい書籍は見つかったでしょうか。*ChatGPTを学ぶことは、単に知識欲を満たすだけではなく、個人、組織を問わずさまざまなメリットがあります。*

これからの社会を占い、ビジネスに利用することもできます。また、エンジニアの方はChatGPTをプログラム開発に生かすこともできるでしょう。この機会にChatGPTを使いこなせる人材を目指し、さらなる活躍に活用してみてください。

人工無脳とは？人工知能との違いや活用事例をわかりやすく解説！

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

AIチャットボットChatGPTの登場でAIの人気が一気に高まっています。ChatGPTについて基本から知りたい、AIの知識を深めたいという人は少なくないでしょう。そんな方におすすめしたい「ChatGPTの本」を10選紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTは開発する人だけではなく、活用したい人にもChatGPTの知識が求められる

ChatGPTを学ぶことで、ChatGPTとの接し方、活用方法が分かり、仕事の効率も高められる

ChatGPTについて様々な角度から学べるおすすめの本10選について

ChatGPT（AI）の学習におすすめの本10選！学ぶメリットも解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AIには数学の知識が必ず必要なのか？

**AIの学習をするならば、数学の知識は必須と言われています。**しかし、なぜAIに数学の知識が必要なのでしょうか。

それは、AIの仕組みには数学の知識が使われているからです。つまり、AIの仕組みを深く理解して仕事をする場合は、数学を勉強する必要があるでしょう。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

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## データ解析でも数学の知識は必要

先述で、AIの仕組みを理解するなら数学の知識が必要と説明しました。しかし、既にあるライブラリや、ツールを使って開発をするだけであれば、数学の知識はさほど必要ありません。

 一方で、そのライブラリがどのように動いているのかを知りたい場合には、数学の知識が必要です。*さらに、ライブラリを使った結果を分析する際に、統計学をはじめとした数学の知識が必要となる可能性があります。*

そのため、AIの仕組みに使われている数学の知識は、極力学んだ方が良いといえます。

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

## AIエンジニアと数学の必要性について

これまでの説明から、AIの勉強に数学の知識はあったほうが良いということが分かりました。また、**AIエンジニアを目指している方はAIの仕組みについても触れる機会があると思いますので、数学の知識を習得することをおすすめします。**

ここからは、AIエンジニアの仕事内容や参考年収について触れていきます。上記のような職種を目指している方は、是非参考にしてください。

まずはAIエンジニアの仕事内容について説明していきます。AIエンジニアと一言でいっても、データサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアなど様々な職種があります。それぞれ詳しく説明します。

データサイエンティストは、主にデータを解析する技術者です。統計などの情報をもとにデータを分析したり、データを加工したりする業務を担当します。

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

データアナリストは、データを分析した結果をもとに、ビジネスの課題解決を行うエンジニアです。企業によっては、システムの改良だけでなく、ビジネスの現場で実際に課題解決の提案をするようなことも求められます。

また、データサイエンティストと同様にデータを分析するアナリストもいるため、企業によって業務内容は多少変わります。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野に特化したエンジニアです。機械学習のシステムの設計や構築、運用保守など多岐にわたって業務を行います。

また、上記の職種は業務内容に違いはありますが、どの職種でもデータを扱ったり、AIの仕組みに関わる分野を扱ったりするため、数学の知識が必要です。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

AIエンジニアになりたいという方は、年収がどれくらいなのか気になるかと思います。AIエンジニアという職種の年収データがまだ見当たらないため、代わりにシステムエンジニアの年収データを参考に見てみましょう。

システムエンジニア(制御・組み込み)の年収は「マイナビエージェント 職業別年収ランキング」での平均年収455万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、製品開発／研究開発全般の職種は一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

AIエンジニアという職種は他の職種と比較すると新しい職種のため、年収の平均が定まっていません。*しかし今後、AIエンジニアの需要が増えていくことで、年収がさらに上がっていくことが予想されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## AIエンジニアに必要な数学の知識

数学の知識といっても、勉強の分野があまりに広いと挫折してしまう方もいるのではないでしょうか。**数学の勉強を進める際には、ただやみくもに勉強するよりも、AIの数学に使われる分野に絞って集中的に学習することをおすすめします。**

ここからは、数学の中でもAIの仕組みに使われている数学の分野をいくつかご紹介します。本記事を参考にしつつ、特に使われる数学の分野から勉強を進めてみましょう。

*線形代数は、代数学と呼ばれる分野の学問で、ベクトルや行列などを扱う学問です。*この線形代数はAIの他にも、統計学や画像処理など様々なところで使われています。

*数理統計学とは、統計学の中でも数学的な分野を指します。*そのため統計学を習ったことのない方は、統計学の概要などを含めて勉強すると、より理解が深まるでしょう。

微分・積分は、高校生で習ったことがある方も多いのではないでしょうか。*AIの仕組みにも、この微分・積分の知識が使われています。*

またAIやデータ分析でよく使われているPythonでは、微分・積分の計算を瞬時に行ってくれます。この際、計算結果を見て分析をするのに、微分や積分の知識がないとデータを読み解けませんので、この分野も学習しておく必要があります。

## AIや機械学習に役立つ数学の勉強方法

*AIの仕組みを学ぶ際に必要な数学の分野を把握したところで、次にどのように勉強していけば良いのかをご紹介します。*

本格的にAIに関する数学の知識を身に着けたい方は、是非本記事を参考にしつつ、勉強に取り組んでみましょう。

AIエンジニアにはいくつか職種があると説明しましたが、その職種の仕事を想定して、実際にデータを分析してみることをおすすめします。

*例えばデータサイエンティストであれば、オープンデータという国などが公表しているデータを分析して、問題解決の情報を探してみましょう。*

例えば、デジタル庁の「データポータルサービス」では、オープンデータを検索することができます。その中には人口動態のうち、出生数や入出国者の数などのデータが提供されています。

この過程の中で、データ分析の手法やPythonの学習をすれば、数学をはじめとした知識の理解が深まるでしょう。また、企業の中にはAIエンジニアのための育成支援を行っている企業もあります。未経験の方であれば、自分にあった企業を探してくれる転職エージェントもおすすめです。

【参考】：[Python 公式](https://www.python.org/)
【参考】：[オープンデータポータル](https://data.e-gov.go.jp/info/ja)
【参考】：[オープンデータポータル オープンデータ 入出国者数2022年7月](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/moj_20230119_0010)
【参考】：[オープンデータポータル オープンデータ 出生数2021年次](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/mhlw_20230120_0093)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

*数学や統計学のオンライン講座を扱っている、学習プラットフォームを活用するのもおすすめです。*オンライン講座は参考書とは異なり、動画を見ながら勉強できるため、講師の説明を聞きながら理解を深められます。

例えば、「gacco」や「schoo」というオンライン学習プラットフォームを利用すれば、統計学などの講義を受講することができます。サービスを利用するには会員登録が必要ですが、どちらも基本的には無料で使えますので気になる方は参考サイトをご覧ください。

【参考】：[schoo 公式](https://schoo.jp/)
【参考】：[gacco 公式](https://gacco.org/)

## AIに必要な数学を学習してスキルアップを目指そう

AIの仕組みを深く理解したい場合や、AIを利用して出た結果を分析するには、数学の知識が必要だと分かりました。また、数学の中でも特にAIに関わる分野から勉強をすると、効率的に学習を進められると理解できたかと思います。

AIエンジニアを目指している方は、数学の知識を身に着けスキルを磨いたうえで転職を目指すことをおすすめします。**しかし、未経験からAIエンジニアを目指す際、ご自身にあった企業を自力で探すのは非常に難しいのではないでしょうか。**

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AIエンジニアを目指す際、数学の知識が必要なのか気になる人も多いでしょう。結論としては数学の知識はあった方が良いですが、具体的にどこまでの知識が必要なのでしょうか。本記事では、AIに関する数学の分野や、勉強方法をご紹介します。

AIの仕組みや、データの分析をするときに数学の知識が必要です

AIに関する数学の分野は、線形代数などいくつかの分野が主に使われています

数学の知識を学習する際は、オンライン講座やデータを実際に分析してみることをおすすめします

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

## スクレイピングとはデータを収集・加工すること

スクレイピングという言葉は英語で「scraping」といい、日本語では「引っかく」という意味を持つ単語です。**またIT業界でスクレイピングというと、任意のサイトの情報を収集、加工することで必要なデータを抽出することを指します。**

スクレイピングはツールを使用して自動的にデータを収集、加工することが多いですが、ツールの中にはノーコードでスクレイピングできるツールもあり、Webマーケティングなどの分野で注目を集めている技術です。

しかし、スクレイピングをする際には、セキュリティや法律的な観点から注意すべき点がいくつかあります。注意点をしっかり確認しないでスクレイピングを行った場合、法律に触れてしまう可能性もあります。

そこで本記事では、スクレイピングの概要やツール、注意点などを丁寧に解説していきます。これからスクレイピングをしようと考えている方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

**スクレイピングはWebマーケティングなどで、大量にデータを解析したい場合に使われます。**例えば、ECサイトのデータを解析して、自社の売上向上を目指す場合などが挙げられるでしょう。

競合している会社や、同じような商品を取り扱うサイトのデータを収集し、データの加工ができれば、そこから自社の価格や品揃えが適切か判断することができます。この際に他社のWebページを1ページずつ手動で調べていくのは大変ですが、スクレイピングであれば効率的に調査を行えます。

その他にも、Webサイトを運営している人が検索結果の上位を目指す場合なども、スクレイピングを行うかもしれません。

このように調べる対象のデータが膨大である場合や、自分の目的に合うようなデータが欲しい場合はスクレイピングが向いているといえるでしょう。

## スクレイピングはクローリングやAPIとは違う

**スクレイピングに似たものに、よくクローリングやAPIが挙げられますが、こちらは意味合いが異なりますので注意してください。**

ここからはクローリングやAPIとスクレイピングの違いについて解説します。

クローリングとは、Googleが行っている情報検索の技術を指します。Googleのサイトのインデックスは、クローラというソフトウェアが管理しています。*そして、このクローラがサイトを巡回することをクローリングと呼びます。*

このクローリングの目的は、サイトのコンテンツを発見し、Googleのインデックスに登録することを目的としています。そのため情報を収集、加工するスクレイピングとは違うものだと理解しましょう。

【参考】：[Google 検索における情報の整理方法](https://www.google.com/intl/ja/search/howsearchworks/how-search-works/organizing-information/)

*APIとは「Application Programming Interface」の略称で、Webサービスが提供しているアプリケーションを指します。*APIは提供元のサービスが出す公式のものです。

一方でスクレイピングは非公式のツールですので、APIとは異なることが分かります。もし、APIを使うだけで欲しいデータが得られる場合には、こちらを使用した方が安全かもしれません。

Web APIとは？仕組みや使い方、メリットをわかりやすく解説！

## スクレイピングのメリットとデメリット

スクレイピングはマーケティングなどの分野を始めとして、非常に役に立つツールだとお分かりいただけたかと思います。**そんなスクレイピングですが、メリットだけでなくデメリットもいくつかあります。**

ここからは、スクレイピングのメリットとデメリットを詳しく解説します。

スクレイピングのメリットは、何と言っても自分の欲しい情報だけを抽出して取得できることでしょう。*また情報量が膨大な時にも、自動的に情報を収集してくれるスクレイピングは非常に役に立ちます。*

自動化による時間や手間の短縮が見込めますので、スクレイピングによって作業効率も上がると期待できるでしょう。

### スクレイピングのデメリット

*スクレイピングのデメリットは、迷惑行為となったり、利用規約や法律に抵触したりする恐れがあることです。*例えばWebサイトの中には、利用規約にスクレイピングが禁止と明言しているサイトもあります。スクレイピングを実施する前には、必ず事前に利用規約を確認しましょう。

またスクレイピングはツールや調べる内容によっては、対象のサイトに重い負荷をかけてしまう可能性があります。実際にスクレイピングを行う場合は、必ず負荷を考慮したうえで実施しましょう。

その他にも、スクレイピングをする対象のサイトから、不審な動きをしていると思われてしまった場合にはアクセス拒否をされる可能性もあります。

このように、スクレイピングにはデメリットも多くあります。後述でスクレイピングに関する注意点を詳しく解説していますので、スクレイピングの実施を検討されている方は、そちらも参考にしてください。

**スクレイピングの概要を押さえたところで、次はスクレイピングができるツールを2つほどご紹介します。**ただし、実際にスクレイピングを行う際には、調査をする対象のサイトの利用規約などを必ず事前に確認しましょう。

*Octoparseはコーディング不要のスクレイピングツールです。*クリックだけでデータを抽出でき、取得するページも制限なしで利用できます。基本的には無料で使用できますが、複数人で使用する場合やスクレイピングの規模が大きくなる場合には有料プランも用意されているようです。

【参考】：[誰でもWebスクレイピング](https://www.octoparse.jp/)

### チュートリアルが充実していて使いやすいParseHub

*ParseHubは無料でデータ抽出ができるスクレイピングのツールです。*ウェブサイトを開き、抽出したいデータをいくつか選択するだけで、データを取得できます。このParseHubはコーディングが必要ありませんので、コードを記述する手間も不要です。

また、スクレイピングした結果をJSON・Excel・APIなど複数の形式で結果のダウンロードできるのも魅力の1つといえます。

さらにParseHubは初心者向けにチュートリアルを用意しています。このチュートリアルは、テキストだけでなく動画でも用意されていますので、学習コストもそれほどかけずに使うことができます。

【参考】：[A free web scraper that is easy to use](https://www.parsehub.com/)
【参考】：[ヘルプセンター](https://help.parsehub.com/hc/en-us)

JSONとは？概要からJSONファイルフォーマットまで解説！

## スクレイピングするときの注意点

**メリットとデメリットで解説したように、スクレイピングを行う際には気を付けるべき注意点がいくつかあります。**ここからは注意点について、詳しく解説します。

*情報を取得するために、サイトに何度もアクセスをしてしまうとWebサイトのサーバに負荷をかけてしまいます。*手動でサイトにアクセスしている時はそれほど意識しませんが、スクレイピングの際は自動で何度もアクセスをかけていないか注意を払う必要があります。

あまりにもアクセスを集中させてしてしまうと、Dos攻撃というサイバー攻撃だと受け取られる可能性がありますので気を付けてください。

### 利用規約に抵触する恐れがある

利用規約とは、Webサービスなどを運営している事業者が定める利用に関するルールです。*多くのWebサイトには利用規約が記載されていますので、必ずこちらを確認しましょう。*

ここにスクレイピングの禁止が明示されている場合は、そもそもスクレイピングをしてはいけませんので注意してください。利用規約を破り無断でスクレイピングを行うと、訴えられる可能性もありますので充分気をつけましょう。

### 著作権や個人情報保護法に注意する必要がある

*Webサイトのコンテンツの内容そのものが、著作物であったり個人情報法を含むものである可能性があるため、著作権や個人情報保護法を始めとした法律に抵触する恐れがあります。*

スクレイピングはツールなどを使用して自動的にデータを収集するのがメリットではありますが、一方で自動的に上記のようなデータも収集する恐れがあります。

そのため、調査する対象のデータはどんなものを扱うのか事前に必ず調べておきましょう。個人情報や著作物については、文化庁やJIPDEC（日本情報経済社会推進協会）などに詳細が記載されていますので、こちらを参照してください。

【参考】：[著作物について](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/seidokaisetsu/gaiyo/chosakubutsu.html)
【参考】：[1-1.「個人情報」って何だろう？～その1：あなたを特定できる情報～](https://privacymark.jp/wakaru/kouza/theme1_01.html)

## スクレイピングをするときは注意をしながら行おう

**本記事を通して、スクレイピングは便利な技術ではあるものの、充分注意をした上で行わなくてはならないものだとご理解いただけたかと思います。**

マーケティングやデータ解析などでスクレイピングをしようか検討されている方は、ぜひ本記事でご紹介した注意点に配慮してから、スクレイピングを行ってください。

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

ITエンジニア必須のデジタル・マーケティングに活かせる知識や資格

スクレイピングはデータを収集し加工することを指します。大量のデータを自動的に解析できることから注目を集める技術ですが、スクレイピングを行う際には注意点がいくつかあります。そこで本記事では、スクレイピングの概要やメリットとデメリット、注意点などを紹介します。

スクレイピングはWebサイトなどからデータを収集して、加工することです

スクレイピングはツールを使い気軽に行うことができます

スクレイピングを行う際には、利用規約や法律に違反しないか確認する必要があります

スクレイピングとは？APIとの違いや注意点も含め丁寧に解説

ChatGPTの登場で人工知能（AI）への関心が一気に高まっています。一般の人にとってもAIは身近な存在になってきました。この機会にAIについて知識を深めたい、AIスキルを磨きたいと思う方も少なくないでしょう。

技術の記事（8ページ目）