요즘は誰もがこう尋ねます。
"GPTもあるし、Google検索もできるのに…わざわざWebクローリングをしなければならないの？"
この質問は納得がいくように見えますが、自動化とデータ分析を実際に行った人は首を横に振ります。
1. 検索は '人間向け'、クローリングは '機械向け'
検索は人間にとっては便利です。必要な単語を入力するとさまざまな結果が表示されます。しかし、ここには決定的な限界があります。
- 自動化不可能
- 追跡不可能
- データ分析不可能
なぜでしょうか？
検索は "人間が読みやすい結果"を提供するためです。一方、クローリングは "機械が扱いやすいデータ"を生成します。目的自体が異なります。
2. 検索では絶対にできない領域
- ログインして見る必要があるコンテンツ（例: コミュニティの投稿、内部システム）
- 無限スクロール、Ajaxで読み込まれるレビューやコメント
- ページごとに構造が少し異なるショッピングモール情報
- 時間とともに変化する価格情報
これらは検索エンジンがインデックスを作成できないか、人が1つ1つ確認する必要があります。GPTもこのようなデータを取得することはできません。
3. クローリングは '構造化された繰り返し作業'が可能
例えば、ショッピングモールから以下の条件でデータを収集するとします。
"10,000ウォン以下の商品で評価が4.5以上の商品1,000個を取り出してください。"
検索やGPTでは不可能です。しかし、クローリングなら可能です。
数千の商品ページを自動的に探索し、条件に合致する情報だけを抽出してDBに保存できます。
そして、この作業を毎日深夜2時に自動的に繰り返すと？ → 完全な自動化、データに基づく意思決定の始まりです。
4. 'AI時代、人間がより忙しくなった'という逆説
最近、翻訳業界にはこのようなトレンドがあります。GPTで翻訳しても、人間が再度読んで校正しなければならないということです。そのため、逆に翻訳会社がより忙しくなったと言われています。
"AIが翻訳しているから私たちはより忙しくなったんです。"
皮肉ですね。しかし、これは翻訳に限った話ではありません。データも同様です。
5. データの信頼は '設計された収集'から生まれる
GPTが取得した結果、検索で見つけた記事。見た目はそれなりに見えても、実際に使用するには次の点を確認する必要があります。
- 情報が最新か？
- 私たちの基準を満たしているか？
- 必要なデータが漏れなく含まれているか？
これを確認し、管理できる方法はただ1つあります。人が設計した優れたクローラーを使用することです。
6. 結論: 検索は '目'、クローリングは '手'、GPTは '脳'
GPTがどれだけ賢くても、正確なデータを誰かが手で持ってこなければなりません。
- 検索は見ることや読むことはできますが、構造化されません。
- クローリングは望む情報を正確に取得します。
- GPTはそのデータを要約・分析・活用するのに強みがあります。
検索 = 目
クローリング = 手
GPT = 脳
これらが結びついたとき、本当の自動化と洞察が始まります。
ハッシュスクレイパーはここから始まります。
私たちは誰よりも速くデータを取得し、誰よりも人が使いやすく構造化し、GPTやLLMが直接利用できるよう提供します。
データ収集、自動化、AI活用。すべての始まりは '正確な収集' から始まります。
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