Trustpilot のレビューをスクレイピングする方法 2026年版（API と Python）

2026 年に Trustpilot のレビューをスクレイピングする最速の方法は、Trustpilot の HTML を自分でページ送りして解析する代わりに、正規化された JSON（評価、レビュー本文、日付、投稿者ラベル、企業プロフィールデータ）を返す構造化レビュー API を呼び出すことです。Python での自作も可能ですが、ページネーション、レイアウト変更、アンチボット対策により維持コストが高くつきます。またレビュー本文は個人データであり、慎重に扱う必要があります。

Trustpilot は公式の Business API を提供していますが、有料プランとパートナーアクセスが必要です。自社所有でない企業の公開レビューデータを取得したい場合は、構造化スクレイピング API が実用的な選択肢です。

Trustpilot のレビューをスクレイピングするのは合法ですか？

レビューは公開されていますが、個人データ（レビュー投稿者の氏名や意見）を含むため、特に慎重に扱いましょう。

• 公開されているレビューページのみを収集する（ログインは行わない）。
• 投稿者情報は GDPR / CCPA 上の個人データとして扱う。保存する情報を最小限にし、正当な根拠を持つ。
• レート制限と Trustpilot の利用規約を尊重する。適法な利用の責任は利用者にあります。
• スクレイピングしたレビューを、出典や真正性について誤解を招く形で提示しない。

これは法的助言ではありません。公開データと個人データの線引きをより詳しく扱った Web スクレイピングは 2026 年に合法ですか？ を参照してください。

選択肢 1: Python での自作（そしてなぜ破綻するのか）

まずは企業ページを取得してレビューカードを解析します。

import json, requests
from bs4 import BeautifulSoup

resp = requests.get(
    "https://www.trustpilot.com/review/openai.com",
    headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"},
)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")

# Trustpilot pre-loads reviews into a __NEXT_DATA__ script tag — faster than parsing cards
data = json.loads(soup.select_one("#__NEXT_DATA__").string)
reviews = data["props"]["pageProps"].get("reviews", [])  # undocumented path; shifts between deploys
print(len(reviews), "reviews on page 1")
# ...then normalize each review to CSV, page every ?page= URL, and get past Cloudflare

繰り返し発生するコスト:

• Cloudflare とレート制限 — Trustpilot はボット検出とレート制限を備えた Cloudflare の背後にあるため、リクエストを繰り返すには住宅用プロキシと JS レンダリングのフォールバックが必要です。
• 仕様が非公開 — __NEXT_DATA__ のブロブの構造はデプロイのたびに変わるため、そこへのアクセスパスが気づかないうちに壊れます。
• ページネーション — レビューは多数の ?page= URL にまたがるため、巡回して重複排除する必要があります。
• 正規化 — 星評価、日付、認証フラグ、返信のすべてに一貫した解析が必要です。

選択肢 2: ノーコードや既製ツール

ポイント＆クリック型のスクレイパーはページを 1〜2 ページ取得できますが、評判モニタリングでは企業を定期的に再チェックし、履歴を保存する必要があります。これはパイプライン作業であり、手動ツールよりも API が適しています。

選択肢 3: 構造化された Trustpilot API

Crawlora の Trustpilot API は、企業プロフィール、レビュー、検索、カテゴリ向けにドキュメント化されたエンドポイントを公開し、正規化された JSON を返します。レビューは企業スラッグ（Trustpilot 上でのドメイン）で指定します。

curl -G "https://api.crawlora.net/api/v1/trustpilot/business/openai.com/reviews" \
  -H "x-api-key: $CRAWLORA_API_KEY" \
  --data-urlencode "page=1" \
  --data-urlencode "language=en"

import requests

resp = requests.get(
    "https://api.crawlora.net/api/v1/trustpilot/business/openai.com/reviews",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    params={"page": 1, "language": "en"},
)
for review in resp.json()["data"]["reviews"]:
    print(review["stars"], review["title"], review["date"])

レスポンスはそのまま保存できる正規化された JSON です（フィールドは例示です。スキーマはドキュメントで確認してください）。

{
  "code": 200,
  "msg": "OK",
  "data": {
    "business": { "slug": "openai.com", "rating": 4.1, "review_count": 1234 },
    "reviews": [
      {
        "stars": 5,
        "title": "Great experience",
        "text": "Review body text.",
        "date": "2026-05-01",
        "verified": true
      }
    ]
  }
}

レビューは stars、verified、language、検索語 q、そして期間で絞り込めます。スラッグがわからない場合は、まず検索して、プロフィール、関連する競合他社、あるいはカテゴリ全体を取得できます。

h = {"x-api-key": "YOUR_API_KEY"}
base = "https://api.crawlora.net/api/v1/trustpilot"

found = requests.get(f"{base}/business-units/search", headers=h, params={"q": "openai"}).json()["data"]
profile = requests.get(f"{base}/business/openai.com", headers=h).json()["data"]
related = requests.get(f"{base}/business/openai.com/related", headers=h).json()["data"]
sector = requests.get(f"{base}/category/software_company", headers=h, params={"page": 1}).json()["data"]

スラッグは企業の Trustpilot 上でのドメイン（例: openai.com）です。カテゴリエンドポイント（/categories、/category/{slug}）は、競合ベンチマーク向けにあるセクター内の企業を発見できます。

収集できるもの

• 企業プロフィール: 総合評価、レビュー件数、カテゴリ
• 個別のレビュー: 星評価、タイトル、本文、日付、認証状況、（存在する場合は）返信
• 星評価・認証状況・言語・キーワード・期間による絞り込み
• 企業を発見するためのカテゴリおよび検索エンドポイント

制約とよくある課題

• 公式 API は自社プロフィール限定です。 Trustpilot の Service Reviews API と Business Units API は認証済みの Business アカウントを必要とし、自社の Business Unit のデータのみを返します。競合をベンチマークするには公開レビューを収集します。
• Cloudflare とレート制限。 公開ページはボット検出とレート制限を備えた Cloudflare の背後にあるため、自作では住宅用プロキシと JS レンダリングが必要ですが、構造化 API は 1 つのキーの背後でこれを処理します。
• レビューは個人データです。 レビュー投稿者の氏名や意見は GDPR / CCPA の対象です。保存する情報を最小限にし、正当な根拠を持ち、レビューの出典や真正性について誤解を招かないようにしましょう。
• ページネーション。 レビューやカテゴリの一覧はページ分割されます。すべてのページを巡回して重複排除しましょう。

出典

この機能が活きる場面

まずは無料で試す: 任意の公開 URL を 無料 Web スクレイパー で実行するか、アンチボットチェッカー でサイトがボットをブロックしているか確認できます。サインアップ不要です。

これはレビュー・評判モニタリングを支えます。ブランドの評価を時系列で追跡し、新しいネガティブレビューを検知し、競合と比較できます。App Store と Google Play のレビューエンドポイントによるアプリ側のセンチメント、あるいは事前スクレイピング済みのアプリレビューセンチメントデータセットと組み合わせれば、顧客フィードバックをチャネル横断で把握できます。他の公開ソースからのセンチメントについては Reddit をスクレイピングする方法 を、より幅広いツールキットについては Web スクレイピング API の選び方 を参照してください。

まずは Playground でエンドポイントをテストし、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。