ウェブクローラーサービス市場、2032年には8億1,000万米ドル規模に成長予測

2026.02.06 / 最終更新日：2026.02.06

ウェブクローラーサービス市場、2032年に8億1,000万米ドルに達する見込み

QYResearchが発表した新たな市場調査レポート「ウェブクローラーサービス―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2026～2032」によると、世界のウェブクローラーサービス市場は順調な拡大が予測されています。

2025年には約5億2,400万米ドルであった市場規模は、2026年には5億5,900万米ドル、そして2032年には8億1,000万米ドルに達すると見込まれており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は6.4%です。

ウェブクローラーサービス市場規模予測

ウェブクローラーサービスとは

ウェブクローラーサービスは、インターネット上に公開されている情報を継続的に収集・整理する業務向けサービスです。企業の市場動向把握、競合情報のモニタリング、価格や製品情報の更新確認、公開データの定期収集などに活用されています。調査部門や企画部門において、外部情報を体系的に活用するための基盤として導入されることが多く、対象サイトや収集条件に応じた柔軟な設定と、継続運用を前提とした安定性が重視される製品特性を持っています。

大量の公開情報を扱うため、データの整理性や取得結果の一貫性が求められ、既存の分析業務や社内システムとの連携も考慮されます。情報収集プロセスの効率化を支える重要な手段として、ビジネスシーンで広く利用されています。

ウェブスクレイピングとデータ形式

市場の主要セグメント

QYResearchの調査報告書では、ウェブクローラーサービス市場を以下の主要セグメントに分類し、詳細な分析を行っています。

製品タイプ別分析：Browser Extension、Installable Software、Cloud Based
- 市場規模、売上高、年平均成長率（CAGR）が製品カテゴリごとに提示され、技術革新の影響や市場シェアの変動に焦点が当てられています。
- 用途別分析：Data Aggregation、Market Research、Customer Insight、Other
- 需要構造が用途別に分解され、導入状況、使用シーン、需要成長率が評価されています。新興用途の市場拡大可能性や地域別のニーズ傾向も分析されます。
- 主要企業別競争分析：3i Data Scraping、Actowiz Solutions、Agenty、Apify、Arbisoft、BinaryFolks、BotScraper、Datahut、Grepsr、IWeb Scraping、Mozenda、Octoparse、PromptCloud、ReviewGators、ScrapeHero、Scrapy、Sequentum、Skieer、Web Screen Scraping、X-Byte、Zyte
- 市場をリードする主要企業の事業概要、売上高、シェア、研究開発、提携・買収戦略などが詳細に調査され、競争環境と今後の再編可能性が評価されます。

成長を支える原動力

ウェブクローラーサービス市場の成長は、いくつかの要因によって支えられています。

データドリブン経営の常態化：デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、経営判断における外部データ活用の重要性が高まっています。ウェブクローラーサービスは、市場調査、価格モニタリング、ブランド評価、消費者動向分析などにおいて、情報の網羅性と即時性を確保し、企業の意思決定を支える基盤的サービスへと変化しています。
先端技術との融合によるサービス高度化：人工知能（AI）、機械学習、自然言語処理技術の進展により、サービスの機能が大きく拡張しています。動的に生成されるWebページの解析、多言語コンテンツの識別、非構造化データの初期整理までを担うようになり、データ精度と再利用性が向上し、企業の情報システムへの組み込みが進んでいます。
業界別に拡大する利用シーン：EC・小売分野では価格比較や競合分析、金融・銀行業界では市場動向やリスク兆候の分析、製造業ではサプライチェーン情報の補完など、業界ごとに導入目的が明確に分化し、活用が広がっています。

生み出す市場拡大の機会

今後、ウェブクローラーサービス市場にはさらなる拡大の機会があります。

中小企業市場への浸透余地：ローコード／ノーコード型のサービスやクラウド提供モデルの普及により、専門知識を持たない利用者でもデータ取得が可能となり、中小企業市場における活用が拡大しています。
生成系AIの普及に伴う新たなデータ需要：生成系AIの活用拡大により、高品質で管理可能なWebデータへの需要が高まっています。ウェブクローラーサービスは、データ収集だけでなく、対象選定、データ整理、コンプライアンス対応を含む前処理工程の一部として位置づけられつつあります。
自律型・知能化サービスへの進化：今後は、状況に応じて自律的に動作するインテリジェントエージェント型へと進化し、サイト構造の変化に自動で対応することで運用負荷を低減し、データ取得の安定性を高めることが期待されます。

直面する市場の障壁

一方で、市場はいくつかの障壁にも直面しています。

法規制およびコンプライアンス対応の負荷：個人情報保護法や各Webサイトの利用規約を前提とした厳格な運用が求められ、取得範囲の精査、個人情報の除外、匿名化処理などへの対応がサービス提供側の運用コストと管理負荷を増大させています。
反クローリング技術の高度化：主要Webサイトでは、アクセス制御やCAPTCHAなどの多層的な対策が導入されており、これに対応するための継続的な技術改良が開発費用やインフラコストの増加につながり、サービスのスケール拡張に一定の制約が生じています。
人材確保およびシステム統合の難易度：高度なサービス構築・運用には、データ取得技術、AI活用、業務理解、法規制対応を横断的に理解する複合スキル人材が不可欠ですが、その供給は限られています。また、既存のERPやCRMとの統合には個別対応が必要となるケースが多く、導入・運用コストの上昇要因となっています。