食料品価格スクレイピング: どの店舗、どの買い物客か？
食料品価格スクレイピングは静かに失敗します。店舗cookieが失われると、誤った店舗の実際の価格が返されます。店舗の一致を検証する方法と、単一の買い物客アカウントでは不十分な理由を解説します。
ポータルサイトの先にあるディーラー在庫スクレイピング
ディーラー在庫スクレイピングが失敗するのはアグリゲーターではなく個別店舗サイトです。クライアントサイドの価格描画、少数の共通プラットフォームテンプレート、そして正常データに見せかけたブロックへの対策を解説します。
オルタナティブデータ: ブロックがデータポイントに見えるとき
オルタナティブデータパイプラインにおける損失は、不適切なモデルよりもサイレントな収集エラーによるものが多くを占めます。ブロックされたページが偽のシグナルに変わる仕組みと、その防止策を解説します。
大規模なApp Storeインテリジェンス
App Storeのランキング、レビュー、価格は国ごとに異なり、1時間ごとに変動します。本番環境の規模でこれらを収集することは、スケジューリングとインフラの課題となります。
大規模な広告検証：地理的真正性の問題
2025年、米国のプログラマティック広告は無効なトラフィックにより370億ドルの損失を出しました。この支出を検証するには、米国のデータセンターだけでなく、広告を購入する全市場でのローカルな視点が必要です。
大規模なライブオッズ: OddFeedsがFourAで2.5億リクエストのフィードを運用する方法
OddFeedsがFourA上で、月間2.5億以上のリクエストと50TBの通信を伴うスポーツのライブオッズフィードを運用し、成功したリクエストにのみ料金を支払う仕組みを解説します。
大規模な感情分析に向けた商品レビューの集約
レビューはJSレンダリング、ページネーション、サイト側の検証の背後に存在します。感情分析モデルへ有用なデータを供給するために、集約パイプラインに求められる要件を解説します。
50回保存の壁を回避して求人サイトをスクレイピングする
2026年、求人サイトのスクレイピングはオープンウェブ上で最も困難な作業の一つとなった。何が変化したのか、そしてタレントインテリジェンスチームがいかにしてデータ収集を継続しているのかを解説する。
再クロールの課題: RAGパイプラインを新鮮に保つ
RAGナレッジベースはリリースしたその週に古くなります。エンジニアリング予算を圧迫せずに数百の垂直ソースを再クロールする方法を解説します。
KORENAがFourAを活用して木材価格指数を構築した方法
KORENAは、林業ポータル、オークションのPDF、10種類の通貨を基に、日次の欧州木材価格指数を構築しました。FourAはその背後にあるrequestレイヤーです。