ビジネスに必要な情報を世界中から集めるクローリングの仕組みと今後の課題

ビジネスに必要な情報を世界中から集めるクローリングの仕組みと今後の課題｜ストックマーク株式会社

AI検索の基盤となる記事収集で、探索範囲・抽出品質・過去データの再処理を扱う技術記事。

Stockmarkがクローリング基盤の構成と課題を説明。HTML構造と本文情報を二段階で扱い、収集を広げる際のノイズや、抽出アルゴリズムの更新後に残る過去データの問題を取り上げる。

学習・探索の範囲：起点URLとリンク深度の制限による収集漏れを、自動化とノイズ除去の両面で考える。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n6470851a3f2c

学習・抽出の二段構成：Node.jsでDOMの構造を扱い、Pythonの統計・機械学習処理で本文を扱う。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n6470851a3f2c

学習・更新後の整合性：新しい抽出処理を過去記事にも適用する際、件数だけでなく保存形式の違いが課題になる。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n6470851a3f2c

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2021年11月の基盤説明。5000万件などは当時の著者公表値で、現在の収集範囲を表すものではない。

出典：ストックマーク株式会社「ビジネスに必要な情報を世界中から集めるクローリングの仕組みと今後の課題」／公開・更新情報：2021-11-12／確認日：2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n6470851a3f2c

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