2026年版 Bing 検索結果のスクレイピング方法（API と Python）

2026年に Bing の検索結果をスクレイピングする最速の方法は、Bing のアンチボット対策をヘッドレスブラウザで自力突破するのではなく、正規化された JSON を返す構造化検索 API を呼ぶことです。タイトル・URL・スニペット付きのオーガニック結果に加え、画像・ニュース・動画・オートサジェストのモジュールも返ってきます。Python で自前のスクレイパーを組むこともまだ可能ですが、以前のように Bing 公式の開発者 API に頼ることはもうできません。Microsoft は2025年にそれを廃止しました。

Microsoft が Bing Search API を廃止 — 実際に何を意味するのか

このページにたどり着いたなら、以前は Bing の公式 Web Search・News・Image・Autosuggest API のいずれかを呼び出していて、それが動かなくなった可能性が高いはずです。これはバグではありません。Microsoft は2025年8月11日にすべての Bing Search API を廃止しました。発表は同年5月15日でした。すべてのインスタンスが提供終了となり、既存のキーは使えなくなり、新規登録も締め切られました。API の 作成 自体は、正式発表の数週間前にあたる2025年3月にはすでに静かに無効化されていたという報告もあり、公表から完全な打ち切りまでの猶予は実質およそ3か月でした。

スイート全体が対象でした。Web Search、Image Search、News Search、Video Search、Autosuggest、Spell Check、Entity Search、Visual Search、Custom Search、Local Business Search、すべてです。Microsoft が推奨する移行先は Azure AI Foundry 内の Grounding with Bing Search ですが、これは名前が変わっただけではなく、性質そのものが変わっています。Azure AI Agents のプロジェクト、リソースグループ、モデルデプロイの構築が必要で、これは LLM エージェントが自身の回答を Web の最新データに基づかせるための仕組みであり、アプリケーションにランキング済み結果の JSON 配列を渡すものではありません。データベースや監視ダッシュボードに検索結果を入れたいだけのチームにとって、以前は REST 呼び出し1本で済んでいたことのために Azure AI Agents のプロジェクト一式を構築するのは、負担の大きい話です。

だからこそ「Bing API alternative」、そして日本では特に 「bing api 廃止」 が、廃止から1年以上経った今も検索され続けているキーワードなのです。Azure AI Foundry のオンボーディングコストが高いぶん、各チームはよりシンプルな代替を探し続けていますし、新しいチームが最初の API 呼び出しで404に遭遇して初めてこの廃止を知るケースも今なお起きています。多くのユースケースにとって現実的な答えは、旧来の Bing API が持っていた「検索クエリを送るとランキング済み JSON が返ってくる」というシンプルな形をそのまま維持しつつ、Azure プロジェクトを必要としない構造化されたサードパーティ API です。これが、このガイドの残りで扱う内容になります。

Bing の検索結果をスクレイピングする理由

• SEO と SERP モニタリング。 自社ページ（や競合のページ）が Bing でどう順位付けされているかを継続的に追跡します。Bing は Yahoo や DuckDuckGo（一部）といった二次的なエンジンの土台にもなっているため、そこでの順位向上は波及します。
• エンジン横断の順位追跡。 Bing のインデックスとランキングアルゴリズムは Google と異なります。同じキーワード群を両方に通せば、順位の変動がサイト全体のものかエンジン固有のものかを判別できます。
• AI グラウンディングと RAG。 Azure AI Foundry のプラットフォーム料金を払ったり自前のクローラーを構築したりすることなく、LLM パイプラインに Web のライブ検索結果を供給できます。
• ニュース・コンテンツモニタリング。 Bing のニュースモジュールは、キーワードに応じた最新の報道を表示します。ブランドや競合のモニタリングに有用です。
• 市場・製品リサーチ。 オートサジェストと関連検索は、Google 広告のアカウントを持たなくても、実際のクエリ需要を明らかにしてくれます。

Bing をスクレイピングするのは合法ですか？

公開されている検索結果のスクレイピングは、一般に非公開データやペイウォールの内側のデータへのアクセスとは別物として扱われます。ただし「公開」だからといって何でも許可されているわけではありません。実務上の目安は次のとおりです。

• 公開されている 結果ページだけを収集する。ログインや個人アカウントは使わない。
• レート制限を守り、他の利用者のためにサービスを劣化させない。
• 商用利用の前に Bing の利用規約と自国の法律を確認する。データの使い方の責任はあなたにあります。
• 結果を適法に保存・処理する。特に個人データになり得るものには注意する。

以上はいずれも法的助言ではありません。hiQ v. LinkedIn や CFAA の背景を含む詳しい解説は 2026年、Web スクレイピングは合法か？ をご覧ください。

選択肢1: Python での自前実装（そしてなぜ壊れるのか）

素朴なやり方は、結果ページを取得して HTML をパースするものです。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

resp = requests.get(
    "https://www.bing.com/search",
    params={"q": "ai agents"},
    headers={
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
    },
)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
# Bing's organic results sit in <li class="b_algo"> blocks — but the class names
# and nesting shift often, so selectors need to key on stable attributes and be
# re-verified regularly. Normalize each block into {position, title, url,
# description} before you can do anything useful with it.

これは一度は動きますが、すぐに壊れます。繰り返し発生するコストは次のとおりです。

• アンチボット対策。 Bing は自動化と判断したリクエストに対して、結果ではなくチャレンジページを返します。データセンターの IP、ブラウザのフィンガープリントの欠如、不自然なリクエストの間隔、いずれもトリガーになります。
• マークアップの変化。 結果コンテナやクラス名が予告なく変わり、セレクタはエラーを出す代わりに黙って空のリストを返します。
• 公式の代替がもうない。 2025年8月より前は、スクレイパーが壊れても公式 API という後ろ盾がありました。その後ろ盾はなくなり、今は何の支えもなく DIY のパスを維持しなければなりません。
• 構造がない。 オーガニック結果、ニュースカード、動画カード、関連検索を、それぞれ独自のマークアップを持つものとして自分で安定したスキーマに正規化しなければなりません。

コストの大半は最初のスクレイピングではなく、公式の代替がない状態で、Bing のアンチボットとレイアウトの変化を越えて動かし続けることにあります。

選択肢2: ノーコードや既製のツール

ブラウザ拡張機能やポイント＆クリック式のスクレイパーは、一回限りのエクスポートには十分ですが、データパイプラインの中では扱いにくいものです。スケジュール実行やバージョン管理が難しく、Bing のページが変われば結局壊れます。プロダクトやダッシュボードに供給する継続的な収集には、公式 Microsoft API に頼れなくなった今、なおさら API のほうが適しています。

選択肢3: 構造化された Bing Search API

Crawlora の Bing API は、リクエスト処理・アンチボット回避・正規化を、Web・画像・ニュース・動画・オートサジェストという5つのドキュメント化されたエンドポイントの背後にまとめています。すべてアカウント内の他のエンジンやプラットフォームと共有する1つのキーで利用できます。

curl -G "https://api.crawlora.net/api/v1/bing/search" \
  -H "x-api-key: $CRAWLORA_API_KEY" \
  --data-urlencode "q=ai agents" \
  --data-urlencode "country=us" \
  --data-urlencode "lang=en-us" \
  --data-urlencode "count=10"

import requests

resp = requests.get(
    "https://api.crawlora.net/api/v1/bing/search",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    params={"q": "ai agents", "country": "us", "lang": "en-us", "count": 10},
)
for row in resp.json()["data"]["results"]:
    print(row["position"], row["title"], row["url"])

レスポンスは、そのまま保存できる正規化された JSON です（示しているフィールドは説明用です。最新のスキーマは ドキュメント をご確認ください）。

{
  "code": 200,
  "msg": "OK",
  "data": {
    "results": [
      {
        "position": 1,
        "title": "Example result title",
        "url": "https://example.com/",
        "hostname": "example.com",
        "display_url": "https://example.com › page",
        "description": "Snippet text shown under the result.",
        "favicon": "https://th.bing.com/th/id/..."
      }
    ],
    "pagination": { "page": 1, "count": 10, "next_page": 2 }
  }
}

page でページ送りし、他の結果タイプは兄弟エンドポイントを呼び出してください。

BASE = "https://api.crawlora.net/api/v1/bing"
headers = {"x-api-key": "YOUR_API_KEY"}

images = requests.get(f"{BASE}/images", headers=headers, params={"q": "ai agents", "count": 20}).json()["data"]
news = requests.get(f"{BASE}/news", headers=headers, params={"q": "ai agents"}).json()["data"]
videos = requests.get(f"{BASE}/videos", headers=headers, params={"q": "ai agents"}).json()["data"]
suggest = requests.get(f"{BASE}/suggest", headers=headers, params={"q": "ai age", "count": 8}).json()["data"]

ニュース結果には通常の title／url／description に加えて age、age_timestamp、source、thumbnail が含まれます。オートサジェストは、旧 Bing Autosuggest API がカバーしていたのと同じキーワード需要リサーチに使える、`{position, query}` ペアのランキング済み配列である suggestions を返します。任意のエンドポイントは country（2文字コード）と lang（ll-cc 形式、例: ja-jp）でローカライズできます。すべてのエンドポイントのデフォルトは country=us、lang=en-us です。

Crawlora のキー1つで Bing の5つのエンドポイントすべて、さらに同じアカウント上の他のあらゆるエンジンやプラットフォームも呼び出せます。Azure プロジェクトも、リソースグループも、待機リストも不要です。

収集できるもの

• オーガニックの Web 結果: 順位、タイトル、URL、ホスト名、表示 URL、説明スニペット、ファビコン
• 画像結果: 順位、画像 URL、サムネイル、ソース、ソース URL、サイズ
• ニュース結果: 順位、タイトル、ソース、説明、経過時間／タイムスタンプ
• 動画結果: 順位、タイトル、投稿者、プラットフォーム、再生時間
• オートサジェスト候補: プレフィックスに対するランキング済みのクエリ候補
• page によるページネーション、country と lang による国・言語のローカライズ

制約とよくある課題

• もはや公式の無料 API はありません。 Bing 自身の Search API はなくなりました。Grounding with Bing Search は Azure AI Agents の一機能であり、汎用の検索エンドポイントではなく、利用には Azure プロジェクト一式が必要です。
• DIY にはアンチボット対策が立ちはだかる。 直接スクレイピングは、データセンター IP や不自然なフィンガープリントに対するチャレンジページに直面します。構造化 API は、なりすまし・リトライ・正規化を1つのキーの背後で処理します。
• マークアップとモジュールの変化。 オーガニック、画像、ニュース、動画、サジェストの各ブロックはそれぞれ独自の形を持ち、独立に変化します。1つの巨大なパーサーではなく専用エンドポイントを使ってください。
• site: 検索には対応していません。 Bing は site: 演算子を含むクエリに対してボット確認のチャレンジを返します。ドメインを絞った検索には代わりに Google Search API を使ってください。
• 単一エンジンの偏り。 Bing のランキングは Google や Brave と異なります。各エンジンの結果が一致すると仮定せず、それぞれ独立した系列として扱ってください。

出典

この機能が役立つ場面

まずは無料でお試しください: 任意の公開 URL を 無料 Web スクレイパー に通すか、アンチボットチェッカー でサイトがボットをブロックするかどうかを確認できます。登録は不要です。

Bing は、エンジン横断の順位追跡のために Google や Brave と並べた 2番目のエンジン として最も役立ちます。詳しくは SERP モニタリング API の仕組み と SERP モニタリングのユースケース をご覧ください。Brave Search API と Google Search API を組み合わせてください。レスポンスの形が十分揃っているので、同じ保存用コードで3つすべてをスナップショットできます。順位の変動が追う価値のあるものかを判断するには、エンジンの結果を検索需要と並べてみましょう。Google Trends をスクレイピングする方法 をご覧ください。クエリが Web 全体ではなくローカルなものなら、Google Maps をスクレイピングする方法 で場所の結果に切り替えてください。商用ではなく学術的なクエリなら、Google Scholar をスクレイピングする方法 が論文・引用のインデックスをカバーします。より広いツール比較は 2026年のベスト SERP API をご覧ください。

まずは Playground でエンドポイントを試し、API ドキュメント でリクエストとレスポンスのスキーマを読み、料金ページ でクレジットのコストを確認して始めましょう。

私たちのスクレイピング方法ガイドシリーズの一部です — 私たちがカバーするすべてのプラットフォームを、1つのインデックスにまとめています。