バイトルのバイト情報を自動取得する方法3選【スクレイピング活用】

2025年5月31日2025年6月7日

「毎日、バイトルを開いてバイト情報を手作業でチェックするのが大変……」そんなお悩みを抱えていませんか？

新着バイトの確認をしたいとき、手作業では時間がかかってしまいます。

そんなときに活用したいのが“スクレイピング”による自動取得。本記事では、非エンジニアでも実践できる「バイトルのバイト情報を自動取得する方法3選」をご紹介します。

最後まで読めば、あなたの業務に最適な自動取得方法がきっと見つかります！

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業務自動化サービスランキング

	1位：ジドウカ	2位：Yoom	3位：UiPath
LP
全体評価	★★★★★	★★★★☆	★★☆☆☆
URL	ジドウカ公式サイト	https://lp.yoom.fun/	https://www.uipath.com/ja
特徴	☑お客様自身で開発する必要がない自動化サービス。 ☑BPOのような感覚で自動化したい内容を依頼することが可能。	☑450種類以上のサービスとの連携が可能。	☑業務フローを視覚化し直感的に自動化が可能。
自動化技術の幅	RPA/ Google Apps Script / VBA / 生成AI / ローコード・ノーコードツール	オリジナルサービス	RPA
ユーザーの開発負担	◎ お客様自身は開発の必要なし	△ 自社で開発が必要	△ 自社で開発が必要
自動化までのフロー	◎ 自動化したい内容を伝えて待つだけ。	△ 自社で要件定義し開発・運用	△ 自社で要件定義し開発・運用
費用	◎ 月額1万円〜	◎ 無料でスタート可能	☓ 52万5000円
こんな方におすすめ	・自動化したい内容が決まっている・手離れよく自動化したい・あまりコストをかけたくない	・社内にエンジニアがいる・自社でノウハウを貯めている・開発・運用体制が整っている	・RPAで自動化できるか業務が何か判断できる人材がいる企業・自社内にエンジニアがいる

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この記事で紹介するツールの比較まとめはこちら！

スクロールできます

ツール名	特徴	こんな人におすすめ	直感的な操作性	対応できるサイトの幅広さ	データ精度・安定性	保守・メンテナンス性	コスパ
Octoparse	ノーコード操作、初心者向け、日本語対応	手軽に始めたい、まず試したい	★★★★★	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆
ScrapeStorm	AIによる自動認識機能、ノーコードで操作可能	プログラミングに詳しくないがWebデータを集めたい方、頻繁に更新されるWeb情報を自動で取得したい人	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆	★★★☆☆
Python（requests+Beautifulsoup）	自由度最強、完全カスタマイズ可	自社専用ツールを作りたい、エンジニアリソースがある	★★☆☆☆	★★★★★	★★★★★	★★★☆☆	★★★★★

バイトルからの情報収集を自動化した方が良い理由

バイトルからの情報収集を自動化した方が良い理由は、まず第一に、手作業による求人情報の収集には非常に多くの時間と労力がかかるという点が挙げられます。

日々変化する求人情報にリアルタイムで対応するには、常に目を光らせていなければならず、人的リソースを大きく消耗します。

また、手作業では収集ミスや入力ミスなどのヒューマンエラーが起こりやすく、正確な情報管理が難しくなります。

一方で自動化によって、特定の条件に合致する求人を定期的に効率よく収集し、整ったデータとして蓄積することが可能になります。

これにより、迅速な意思決定や戦略立案ができるようになるだけでなく、競合よりも早く有望な求人情報にアクセスできるという大きな利点があります。

さらに、収集されたデータを分析すれば、地域別や職種別の動向を可視化することもでき、人材戦略や採用計画に活かすことができます。

Octoparse（オクトパース）

メリット	ノーコードで直感的に操作できるテンプレート機能がある日本語対応がある
デメリット	複雑なサイトではエラーが出やすい無料版には機能制限がある
こんな方におすすめ	スクレイピング初心者社内業務を効率化したい担当者非エンジニアの方
評価（☆5段階）	直感的な操作性：★★★★★ 対応できるサイトの幅広さ：★★★☆☆ データ精度・安定性：★★★☆☆ 保守・メンテナンス性：★★★☆☆ コストパフォーマンス：★★★★☆

実際に使ってみた感想

「こんなに簡単にできるんだ！」と驚きました。画面をクリックして指定するだけで、すぐにデータ収集が始められるのはとても直感的に使えます。
ただ、動的なサイトや変則的なレイアウトだと少し苦戦する場面もありました。
「まず一歩踏み出したい」「できるだけ簡単に自動化したい」という方にピッタリです。

サービスの概要・使い方・特徴を紹介

Octoparseは、Webサイト上の情報をプログラミング不要で収集できるスクレイピングツールです。

基本操作は対象データをクリックで選択して保存するだけなので、エンジニア経験がない人でも扱えます。

主な特徴は以下の通りです。

・ノーコードで作業できる

・一覧→詳細ページの遷移も自動対応

・クラウド上で実行可能（PCを閉じても動作）

・無料プランあり。月額数千円〜の有料版でより高速・高機能に。

具体的な設定手順

Octoparseをインストールして起動する
Octoparse公式サイト（https://www.octoparse.jp/ ）にアクセスし、「ダウンロード」ボタンをクリックしてパソコンにインストールします。
インストール後、Octoparseアカウントを作成し、ログインします。

Octoparseのダッシュボード画面で「テンプレートタスク」をクリック。

「バイトル」と入力し、「バイトル求人情報」をクリックします。

「都道府県」「職種」を入力し、「実行」をクリックします。

収集方法を設定する

ローカル収集の「通常モード」をクリックします。

実行中の画面が表示されます。

「エクスポート」データをエクスポートする

ScrapeStorm

メリット	ノーコードで使える AIによる自動データ認識動的コンテンツや無限スクロールにも対応
デメリット	無料プランに制限がある一部の複雑なサイトでは精度に課題あり日本語のサポート情報が少ない
こんな方におすすめ	プログラミングに詳しくないがWebデータを集めたい方頻繁に更新されるWeb情報を自動で取得したい人
評価（☆5段階）	直感的な操作性：★★★☆☆ 対応できるサイトの幅広さ：★★★★★ データ精度・安定性：★★★★☆ 保守・メンテナンス性：★★★☆☆ コスパ：★★★☆☆

実際に使ってみた感想

特に便利だと感じたのは、プログラミングの知識が一切なくても操作できる点です。Webページを開いて、欲しいデータの部分をクリックするだけで、AIがその構造を認識し、自動でデータ抽出の候補を表示してくれます。この機能のおかげで、通常であれば煩雑なセレクタの指定などが不要になり、作業時間を大幅に短縮できました。

サービスの概要・使い方・特徴を紹介

ScrapeStormはニュース記事や求人情報、商品データ、企業情報など、インターネット上の構造化された情報を効率よく収集・整理するためのツールです。

特に、定期的に更新されるWebページや、大量のリストデータを管理したいユーザーにとって有用です。

具体的な設定手順（5ステップ）

公式サイトにアクセス
ScrapeStormの公式サイト（https://www.scrapestorm.com/）にアクセスしてインストーラーをダウンロード。インストーラーを実行。
　アカウントを作成する。
　初回起動時にアカウントの登録またはログインが求められるので、メールアドレスなどを使って登録またはログインします。
スクレイピングしたいWebサイトのURL（https://www.baitoru.com/area/fukuoka/）を入力してGet Startedをクリックします。
AIがページを自動解析し、抽出候補となるデータを表示します。必要に応じて手動でデータ項目を調整します。

Python（requests+Beautifulsoup）

メリット	完全カスタマイズ可能、自由度が最も高い、動的データにも対応できる
デメリット	プログラミング知識が必要、サイト構造変更時にメンテナンス必須
こんな方におすすめ	自社専用ツールを作りたい方、エンジニアリソースがある方
評価（☆5段階）	直感的な操作性：★★☆☆☆ 対応できるサイトの幅広さ：★★★★★ データ精度・安定性：★★★★★ 保守・メンテナンス性：★★★☆☆ コストパフォーマンス：★★★★★

実際に使ってみた感想

最初はコードを書くことに抵抗がありましたが、思い通りにデータを取れる自由度の高さは圧倒的。
ただ、サイト構成が変わるたびに手直しが必要になるので、保守管理は必須です。
「スクレイピングを自社資産として活用したい」方には強力な武器になるでしょう！

サービスの概要・使い方・特徴を紹介

Pythonでスクレイピングコードを自作することで、目的に完全フィットしたデータ収集が可能になります。

主な特徴は以下の通りです。

・HTMLを解析し、欲しい情報だけ抽出

・サーバー負荷を避けた丁寧なクローリングも可能

・APIがないサイトにも対応可能

具体的な設定手順（5ステップ）

Python開発環境（Anaconda＋VSCode）を準備する
まずAnaconda（Pythonの統合環境）を公式サイト（https://www.anaconda.com ）からインストールします。

コードを書くにはVisual Studio Code（VSCode）がおすすめ。拡張機能「Python」も入れておきます。

必要なPythonライブラリをインストールする
VSCodeでターミナル（コマンドプロンプト）を開いて、以下を実行します。

pip install requests beautifulsoup4 webdriver-manager　

取得したいWebサイトの構造を確認する
Chromeの「検証ツール」（右クリック→検証）を使って、欲しい情報がどのHTMLタグに入っているか調べます。

Pythonでスクレイピング用コードを書く
例えば次のように書きます。

import time
import undetected_chromedriver as uc
from selenium.webdriver.common.by import By

# ドライバー設定
options = uc.ChromeOptions()
options.add_argument("--no-sandbox")
options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
options.add_argument("start-maximized")
options.add_argument("user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36")

# ブラウザ起動
driver = uc.Chrome(options=options)

# 求人一覧ページを開く
url = "https://www.baitoru.com/kanto/jlist/tokyo/"  # 必要に応じて変更
driver.get(url)
time.sleep(5)

# 求人名を取得
job_titles = []
try:
    # すべての <ul class="ul01"> を取得
    ul_elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "ul.ul01")

    for ul in ul_elements:
        try:
            # ul内のspanタグからテキストを取得（imgタグの除去も含めて処理）
            span_elem = ul.find_element(By.CSS_SELECTOR, "h3 a span")
            # innerHTMLのうち、imgタグ以外を取得
            job_text = span_elem.get_attribute("innerText").strip()
            job_titles.append(job_text)
        except:
            continue

    # 結果を表示
    print("取得した求人名:")
    for title in job_titles:
        print("-", title)

except Exception as e:
    print("求人名の取得に失敗:", e)

# ドライバー終了
try:
    driver.quit()
except:
    pass

欲しいデータを抽出して、リストやCSVに保存できるようにしていきます。

自社で自動化する際によくある失敗ランキング

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多くの企業がRPAを導入しているにも関わらず、約60%の企業が「期待したほど活用できていない」と感じているというデータです。これは、「導入しただけでは、業務改善につながらない」という現実を示しています。

RPAの効果を実感できない要因は『RPA開発が進んでいない』

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自動化が止まったとき、「誰が見ればいいのか分からない」「ベンダーに相談するのも手間」という理由で、対応が後手に。気づけばその対応に何時間も時間を取られ、本業に集中できなくなってしまうことも…。実はよくある…自社で自動化に挑戦したときの“落とし穴” 共通するのは「すべて自社で完結しようとした」こと。このようなケースに共通するのが、「最初から最後まで、すべて自社で完結しようとした」点です。最初はうまくいっても、長期的に安定した自動化運用には、継続的な保守や柔軟な調整が不可欠です。