全国コインランドリー情報収集システム
運営会社・連絡先・住所を自動収集してエクセル出力
🚧 デモシステム
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💡 使い方のヒント:
都道府県を選択して検索開始ボタンをクリック。収集完了後、Excelファイルをダウンロードできます。
都道府県を選択して検索開始ボタンをクリック。収集完了後、Excelファイルをダウンロードできます。
検索結果
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都道府県を選択して検索を開始してください
✨ システムの特徴
🎯
自動情報収集
全国のコインランドリー情報を自動で収集。運営会社名、電話番号、住所など必要な情報を一括取得できます。
📊
Excel出力対応
収集したデータをExcel形式で簡単ダウンロード。営業リスト作成やデータ分析に即座に活用できます。
⚡
都道府県別検索
47都道府県から選択可能。地域を絞った効率的な情報収集で、必要なデータだけを取得できます。
🚧 これはデモシステムです
実際のWebスクレイピングシステム実装までのステップ
本システムを実運用するために必要な技術要件と実装手順を詳しく解説します
1
スクレイピング対象サイトの選定と調査
作業内容:
- コインランドリー情報を掲載している主要サイトをリストアップ（ポータルサイト、チェーン公式サイトなど）
- 各サイトの
robots.txtを確認し、スクレイピング可否をチェック - 利用規約を確認し、商用利用やデータ収集に関する制限を把握
- 対象ページのHTML構造を分析（店舗名、住所、電話番号の要素を特定）
- ページネーション構造やAPIの有無を調査
⚠️ 重要: スクレイピングは法的・倫理的な配慮が必要です。サイトの利用規約を必ず確認し、過度なアクセスでサーバーに負荷をかけないよう注意してください。
🔍 調査ツール
Chrome DevTools
XPath Helper
Selector Gadget
Postman
2
開発環境とライブラリの準備
推奨技術スタック:
- Python: スクレイピングに最適。豊富なライブラリとコミュニティサポート
- Beautiful Soup 4: HTMLパース用。シンプルで使いやすい
- Selenium: JavaScript動的コンテンツの取得に必須
- Requests: HTTP通信用。シンプルなAPI設計
- Pandas: データ整形・Excel出力用
- openpyxl: Excel操作専用ライブラリ
📦 インストールコマンド
pip install beautifulsoup4 selenium requests pandas openpyxl lxml
🛠️ 代替技術スタック（Node.js）
Puppeteer
Cheerio
Axios
ExcelJS
3
スクレイピングスクリプトの実装
実装する主要機能:
- 検索機能: 都道府県パラメータに基づいてターゲットURLを生成
- データ抽出: HTML要素から店舗名、運営会社、電話番号、住所を抽出
- ページネーション: 複数ページにわたるデータを自動巡回
- エラーハンドリング: 404エラーやタイムアウトに対応
- レート制限: アクセス間隔を調整してサーバー負荷を軽減（推奨: 1-3秒間隔）
- データ正規化: 電話番号フォーマット統一、住所の標準化
💻 実装サンプル（Python）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def scrape_laundry_data(prefecture):
url = f”https://example.com/search?pref={prefecture}”
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)
stores = []
for item in soup.select(‘.store-item’):
store = {
‘name’: item.select_one(‘.name’).text,
‘company’: item.select_one(‘.company’).text,
‘phone’: item.select_one(‘.phone’).text,
‘address’: item.select_one(‘.address’).text
}
stores.append(store)
time.sleep(2)
return stores
4
データベース設計と保存処理
データベース設計:
- テーブル構造: stores（店舗ID、店舗名、運営会社、電話番号、住所、都道府県、収集日時）
- インデックス: 都道府県、収集日時にインデックスを設定し検索高速化
- 重複チェック: 店舗名+住所でユニーク制約を設定
- 定期更新: cronジョブやスケジューラで定期的にデータを更新
🗄️ 推奨データベース
PostgreSQL
MySQL
SQLite（小規模）
MongoDB（NoSQL）
5
Webインターフェースの構築
実装する機能:
- 検索フォーム: 都道府県選択、キーワード入力、件数制限
- リアルタイム進捗表示: WebSocketまたはポーリングで進捗状況を表示
- 結果一覧: テーブル形式でデータを表示（ソート、フィルター機能付き）
- Excel出力: ボタンクリックでExcelファイルをダウンロード
- エラー表示: スクレイピング失敗時のエラーメッセージ表示
🎨 フロントエンド技術
Flask / Django
FastAPI
React / Vue.js
Tailwind CSS
⚙️ バックエンドAPI設計
POST /api/search
GET /api/progress
GET /api/results
GET /api/export
6
Excel出力機能の実装
実装する機能:
- 列定義: 店舗名、運営会社、電話番号、郵便番号、住所、都道府県、市区町村
- 書式設定: ヘッダー行の背景色、フォント、列幅の自動調整
- データ検証: 電話番号形式チェック、住所の欠損チェック
- ファイル名: 日付付き自動生成（例: coinlaundry_tokyo_20250115.xlsx）
💻 実装サンプル（Pandas）
import pandas as pd
from datetime import datetime
def export_to_excel(data, prefecture):
df = pd.DataFrame(data)
filename = f”coinlaundry_{prefecture}_{datetime.now().strftime(‘%Y%m%d’)}.xlsx”
with pd.ExcelWriter(filename, engine=’openpyxl’) as writer:
df.to_excel(writer, index=False, sheet_name=’店舗一覧’)
worksheet = writer.sheets[‘店舗一覧’]
for column in worksheet.columns:
max_length = max(len(str(cell.value)) for cell in column)
worksheet.column_dimensions[column[0].column_letter].width = max_length + 2
return filename
7
セキュリティとデプロイ
セキュリティ対策:
- アクセス制限: ログイン機能を実装し、認証されたユーザーのみアクセス可能に
- レート制限: 同一IPからの過度なリクエストを制限
- SQLインジェクション対策: プレースホルダーを使用したクエリ実行
- XSS対策: ユーザー入力のサニタイズ処理
- HTTPS通信: SSL証明書の導入
🚀 デプロイ先候補
AWS EC2
Heroku
Google Cloud
さくらVPS
Render
⚠️ 法的注意事項: スクレイピング対象サイトの利用規約違反や著作権侵害に注意してください。不正アクセス禁止法やデータベース権の侵害に該当する可能性があります。
💰 開発・運用コスト見積もり
初期開発費用
20万〜80万円
サーバー費用（月額）
1,000円〜10,000円
ドメイン・SSL（年額）
2,000円〜5,000円
プロキシサービス（月額）
0円〜30,000円
保守運用（月額）
10,000円〜50,000円
💡 コスト削減のポイント:
・小規模運用ならHerokuやRenderの無料枠を活用
・プロキシは必要に応じて導入（IPブロック対策）
・定期実行をcronジョブで自動化し手動運用コストを削減