● Use Case Solution

AI・機械学習データ抽出のためのステルスモバイルプロキシ

LLM、RAGパイプライン、機械学習モデルに、高忠実度のリアルタイムWebデータセットを供給します。大規模にIPブロックとCAPTCHAを回避しましょう。

Why Self-Hosted Infrastructure Beats Rented Proxies

最先端のAIモデルのトレーニングとLLMパイプラインの基盤構築(検索拡張生成=Retrieval-Augmented Generationによる)には、大規模なWebデータ取り込みパイプラインが必要です。標準的なデータセンタープロキシや住宅用プロキシのプールは、現代のアンチボットシステムによって容易に検出され、不完全または汚染されたデータセットを招きます。XProxyは、AI開発者に専用のオンプレミス型モバイルプロキシファームを提供します。AIデータクローラーを物理SIMカード経由でルーティングして実際のモバイルユーザーに一致させ、クリーンなデータパイプラインと帯域幅コストの急増ゼロを保証します。予算の急増なしにペタバイト規模のWebトレーニングデータを取り込めます。XProxyは、ローカルの無制限キャリアSIMプランを利用した定額データ料金(Flat-Rate Data Pricing)を提供します。これを高同時接続プール(High-Concurrency Connection Pools)と組み合わせることで、数千のクローラースレッドを同時実行し、ニューラルネットワークのトレーニングに必要な生の高忠実度データセットを取得できます。

Feature & Cost Comparison Matrix

How XProxy compares against commercial rented mobile and residential proxy providers.

Feature Comparison Rented Proxy Pools XProxy Self-Hosted
Cost Model Metered per GB ($3 - $15 per GB) Flat-rate ($0/GB, local SIM plans only)
IP Type & Quality Shared pools / Reselled SDK networks (flagged) 100% Dedicated physical CGNAT Mobile IPs
SMS OTP Dashboard Not available Built-in Console SMS Receiver & API
IP Rotation Control Fixed time or random gateway routing Modem API Webhook / custom scheduler
Data Logs & Privacy Logs analyzed by provider node relays 100% Private (local routing, zero server logs)
Hardware Controls Unavailable IMEI Changer / TCP Fingerprint spoofs

Key Capabilities & Stealth Tools

Advanced routing and software controls designed specifically for AI・機械学習 workflows.

🛡️

高忠実度データストリーム

ハニーポットや汚染データを回避します。実際のモバイルユーザーを模倣する信頼できるセルラーキャリアIPを通じて、ターゲットWebサイトをスクレイピングします。

♾️

帯域幅コスト急増ゼロ

AIのデータ取り込みはテラバイト単位のデータを消費します。従量制プロキシ課金をやめて、定額のローカルSIMデータプランで継続的に運用しましょう。

🔄

RPC/APIローテーションによる拡張

直接のAPIコールバックによりクロールジョブ間やスレッドリクエスト間でプロキシIPを即座にローテーションし、高いスクレイピングスループットを実現します。

Step-by-Step Deployment Guide

How to configure and launch your private AI・機械学習 mobile proxies in minutes.

01

取り込みノードの組み立て

XProxyをインストールし、10〜20台の高速LTE-Aまたは5Gドングルを接続して帯域幅容量を拡張します。

02

接続プールの設定

XProxyダッシュボードで接続プール設定を行い、大規模なクエリ同時実行を可能にします。

03

ローテーションキーの生成

各ポートのローテーションAPI URLを取得し、IP切り替えをWebクローラーに直接同期します。

04

MLパイプラインへの供給

モデルトレーニング用の抽出ツール(Playwright、Scrapy)をポート経由でルーティングし、クリーンなトレーニングデータを取得します。

PlaywrightとXProxyローテーションによるML取り込みパイプライン

Programmatic integration sample in Python.

ai-training-data.py python
from playwright.sync_api import sync_playwright
import requests
import time

# Target crawler params
PROXY_IP = "192.168.1.100:10001"
ROTATION_URL = "http://192.168.1.100:8000/api/rotate?port=10001"

def fetch_unblocked_text(url):
    with sync_playwright() as p:
        # Connect browser through physical SIM proxy port
        browser = p.chromium.launch(
            proxy={"server": f"socks5://{PROXY_IP}"}
        )
        context = browser.new_context()
        page = context.new_page()
        
        try:
            page.goto(url, timeout=15000)
            if "blocked" in page.title().lower():
                print("Encountered block! Triggering XProxy cellular tower rotation...")
                requests.get(ROTATION_URL)
                time.sleep(5)
                # Retry page load
                page.goto(url)
            
            content = page.content()
            print("Page content scraped successfully.")
            return content
        except Exception as e:
            print(f"Scraper error: {e}")
        finally:
            browser.close()

Compare Renting vs. Building Costs

Estimate your potential savings by switching from metered third-party proxy packages to an XProxy private cellular farm.

INPUT PARAMETERS
1,000 GB
10 Ports
AIモデルトレーニングのために従量制プロキシネットワークで毎月5,000 GBのWebデータを取り込む場合、月額$25,000以上のコストがかかります。40ポートのローカルXProxyファームであれば、ハードウェア構築は一度きりの$1,900、毎月のSIMカード回線コストは$1,000で、最初の1か月だけで$24,000以上のデータ料金を節約できます。
ESTIMATED ROI SUMMARY
Rented Proxy Cost (Monthly)
$6,000
XProxy SIM Cost (Monthly, avg. $15/SIM)
$150
Your Estimated Net Yearly Savings
$70,200
Recommended Hardware
XProxy Advanced Kit
Order Hardware Kit →

インタラクティブ API プレイグラウンド

XProxy にはローカル HTTP REST API が標準搭載されています。下のインタラクティブコンソールで、モデムがプログラムによる操作にどのように応答するかをお試しください。

開発者向け API

プログラムによるハードウェア制御

ハードウェアを完全に所有し、その動作を自由にカスタマイズできます。XProxy は高速なローカル HTTP REST API を公開しており、ダッシュボード GUI を操作することなくワークフローを自動化できます。

  • GET /api/v1/info_list - アクティブなプロキシポート、パブリック IP、信号 RSSI、プロバイダーのキャリアを取得します。
  • GET /api/v1/rotate_ip/position/1 - 特定のモデムスロットで即時に IP ローテーションを実行します。
  • POST /v2/imei_change_in_bulk - 物理モデムの IMEI 番号を、ランダムな電話ブランド/モデルに書き換えます。
  • GET /sms/read?position=1&limit=1 - 受信した SMS テキスト認証コードと OTP メッセージをポーリングします。

✓ 高性能:API クエリはサーバーボックス上でローカルに処理され、サブミリ秒の応答時間を実現します。

XPROXY API コンソール ローカルゲートウェイ
// 下の API エンドポイントボタンをクリックしてリクエストを実行します。

よくある質問

Common questions about using self-hosted mobile proxies for AI・機械学習 operations.

なぜAIトレーニングにはモバイルキャリアデータの方が適しているのですか? +

WebサイトはデータセンターIPや商用住宅用ネットワークに対してアンチスクレイピング対策を積極的に実装しています。モバイルキャリアIP(CGNAT)は信頼性が非常に高く、クローラーがブロックされたり汚染データを供給されたりするのを防ぎます。

XProxyは高速ダウンロードのための高同時実行をサポートしていますか? +

はい、XProxyは数千の並列接続スレッドをサポートしており、機械学習スクリプトが最大のセルラー速度でデータを抽出できます。

カスタムインフラストラクチャのご相談はありますか?

弊社のネットワークエンジニアにお問い合わせください。目標のボリュームに合わせたカスタムサーバー構成をご提案いたします。

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