本格的なスクレイピングはできないけれど単一のURLから情報を抜き出すことはできる。
ChatGPT-4（Web Browsing）の場合は簡単でURLと抜き出したい情報を入れればOK。ただしかなり時間がかかるので、自分でプログラム書いたほうが早いかと思います。

ChatGPT-3.5の場合はWeb Browsingの機能がないのでHTMLのソースを貼り付ける必要がある。

ChatGPT-4でスクレイピングを実施し、Google Colabで実行可能なコードをリクエストするとコードを出力してくれるけれど、そのままではではうまく行かない。このようなときはChatGPT‐3.5で使ったHTMLのソースをもとにまずは動くサンプルを作る。

from bs4 import BeautifulSoup

html_code = '''
<div class="fThum">
    <a href="https://bbt.ac/faculty/kenichi-omae.html">
        <div class="fThum-img">
            <picture>
                <source media="(min-width: 480px)" srcset="https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/193ef1315ff58e598669eedb1c47bea2-552x290.jpg 1x, https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/193ef1315ff58e598669eedb1c47bea2-1104x580.jpg 2x" alt=""" />
                <img src=" https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/193ef1315ff58e598669eedb1c47bea2-960x504.jpg" alt="" />
            </picture>
        </div>
        <div class="fThum-txt">
            <div class="fThum-yaku">学長</div>
            <div class="fThum-kata"></div>
            <h4 class="fThum-name">大前 研一</h4>
        </div>
    </a>
</div>
<li class="facInd-item">
    <div class="fThum">
        <a href="https://bbt.ac/faculty/tatsuaki-ohara.html">
            <div class="fThum-img">
                <picture>
                    <source media="(min-width: 480px)" srcset="https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/a61b20f270cba4ec47a8d85f069399d9-1-552x291.jpg 1x, https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/a61b20f270cba4ec47a8d85f069399d9-1-1104x581.jpg 2x" alt=""" />
                    <img src=" https://bbt.ac/wp-content/uploads/2021/06/a61b20f270cba4ec47a8d85f069399d9-1-960x505.jpg" alt="" />
                </picture>
            </div>
            <div class="fThum-txt">
                <div class="fThum-yaku">経営学部長／グローバル経営学科長</div>
                <div class="fThum-kata">経営学部グローバル経営学科 教授</div>
                <h4 class="fThum-name">大原 達朗</h4>
            </div>
        </a>
    </div>
</li>
<!--他の教員情報も同様に追加-->

'''

soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser')

faculty_list = []

items = soup.find_all('h4', class_='fThum-name')
for item in items:
    faculty_list.append(item.text.strip())

print(faculty_list)

ChatGPT-4から生成したコードは次の通り。

# 必要なライブラリをインストールします
!pip install beautifulsoup4 requests

# ライブラリをインポートします
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# データを取得するURL
url = "https://bbt.ac/faculty"

# requestsを使用してウェブページを取得します
response = requests.get(url)

# BeautifulSoupオブジェクトを作成します
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 教員名と役職を含む要素をすべて抽出します
faculty_elements = soup.find_all('a', {'class': 'faculty-name'})

# 教員名と役職を格納するリストを初期化します
faculty_list = []

# 各要素から教員名と役職を抽出し、リストに追加します
for element in faculty_elements:
    role = element.find('div', {'class': 'faculty-role'}).text.strip()
    name = element.find('div', {'class': 'faculty-name'}).text.strip()
    faculty_list.append([role, name])

# リストをPandasのDataFrameに変換します
faculty_df = pd.DataFrame(faculty_list, columns=['役職', '名前'])

# DataFrameを表示します
print(faculty_df)

このコードは実行してもHTMLのタグの指定がうまく行っていないので、3.5で出力したときのコードと組み合わせる。最終的な簡易コードは次の通り。

# 必要なライブラリをインストールします
!pip install beautifulsoup4 requests

# ライブラリをインポートします
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# データを取得するURL
url = "https://bbt.ac/faculty"

# requestsを使用してウェブページを取得します
response = requests.get(url)

# BeautifulSoupオブジェクトを作成します
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 教員名と役職を含む要素をすべて抽出します
items = soup.find_all('h4', class_='fThum-name')
faculty_list = []
for item in items:
    faculty_list.append(item.text.strip())

# リストをPandasのDataFrameに変換します
faculty_df = pd.DataFrame(faculty_list, columns=['名前'])

# DataFrameを表示します
print(faculty_df)