もし週末を丸ごと使って、サプライヤーの公式サイトを巡回し、PDFを開いてはスペックをひたすらコピペ…気づけば目がショボショボ、肩もバキバキ。そんな経験があるなら、サプライヤー調達がどれだけ骨の折れる作業か、身にしみているはずです。私も同じような苦労を何度も味わってきました。3つのタイムゾーンにまたがる業者から見積もりを集めても、半分は肝心な情報が抜けていたり、残りはExcelが悲鳴を上げるようなバラバラのフォーマットだったり…。サプライヤー調達はサプライチェーンの要ですが、正直、終わりの見えない宝探しみたいに感じることも多いですよね。

でも、今は時代が変わりました。AIはもはや流行り言葉ではなく、サプライヤー調達を賢く、スピーディーに、そして圧倒的にラクにしてくれる存在です。Thunderbitでは、AIが調達業務の面倒な部分を肩代わりし、チームが本当に大事な「最適なパートナー探し」に集中できるようになった現場を何度も見てきました。ここからは、サプライヤー調達の本質や重要性、そしてAI（特にThunderbitの[AIウェブスクレイパー](https://thunderbit.com/)）がどのように調達現場を変えているのか、分かりやすく解説します。

## サプライヤー調達とは？

まずは基本から。**サプライヤー調達**（sourcingやsupply chain sourcingとも呼ばれます）は、ビジネスに必要な商品やサービスを提供できるサプライヤーを見つけ、評価し、選定する一連のプロセスです。これはサプライチェーンのスタート地点。価格交渉や発注、出荷の前段階にあたります。

サプライヤー調達は、いわばビジネスの「お見合い」。単に商品を納品できる相手を探すだけでなく、品質・価格・信頼性、時には価値観や認証まで、最適な相手を見極めることが求められます。新しい部品を探すメーカー、トレンド商品を探すEC事業者、ハードウェアやAPIサービスを外部委託するテック企業など、調達がその後のビジネス全体の流れを左右します。

私の経験上、調達の現場は本当に多種多様です：

- **製造業:** 新製品のための信頼できる部品サプライヤー探し
- **EC:** Amazonや1688などでトレンド商品を調達
- **ハードウェア外注:** IoTデバイスの工場選定
- **サービス/API調達:** 翻訳やラベリング、AIサービスの業者比較

![image.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_c0fbd59003.png)

どんな業界でも、サプライヤー調達がサプライチェーンの出発点。ここでつまずくと、後々大きなトラブルにつながることも珍しくありません。

## サプライヤー調達がビジネスに与える影響

「重要なのは分かったけど、実際どれくらいビジネスに影響するの？」と思うかもしれません。答えは想像以上です。

効果的なサプライヤー調達は、単に安く仕入れることだけが目的ではありません。

- **コスト削減:** より良い条件で仕入れ、無駄や予想外の出費を減らす
- **リスク低減:** 信頼できない業者や供給トラブルを回避
- **製品品質の確保:** 最終製品の品質や顧客満足度を守る
- **競争力強化:** スピーディーな市場投入や柔軟な対応力を実現

実際に、賢い調達がどれだけ効果を生むかをまとめた表がこちらです：

<Table content={`| **メリット** | **ROIへの影響** | **実例** |
| --- | --- | --- |
| コスト削減 | 原価低減・利益率向上 | 信頼できる業者とまとめ買い交渉 |
| リスク低減 | 欠品やダウンタイム減少 | 複数業者の分散調達でリスク回避 |
| 品質向上 | 返品減・高評価獲得 | 認証済み部材や部品の調達 |
| 競争力強化 | 早期市場投入・価格競争力 | 競合より早く新規業者を発掘 |
| ワークフロー自動化 | 時間短縮・ミス削減 | AIで見積もりデータを自動整理・比較 |`} />

さらに、[DeloitteのグローバルCPO調査](https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/About-Deloitte/gx-global-cpo-survey-2018.pdf)によると、**調達リーダーの79%**がコスト削減を最優先事項としつつ、**32%**しか「サプライヤー管理が優れている」と感じていません。このギャップこそ、AIなどのスマートな調達戦略が活躍する余地です。

## 現代のサプライヤー調達が抱える課題

2024年の今、なぜ調達がこんなに大変なのか？多くのチームが**調達業務の最大50%**を「サプライヤー情報の収集と整理」に費やしている現実があります。その理由は、サプライヤー情報がバラバラで、毎回フォーマットも違うからです。

よくある悩み（私も何度も経験済み）：

### 1. サプライヤー情報が点在

公式サイト、B2Bプラットフォーム（Alibaba、1688、Thomasnetなど）、PDFカタログ、メール、サンプル画像…情報があちこちに散らばり、まるでピースが裏返ったパズルを組み立てるようなものです。

### 2. フォーマットがバラバラ

ある業者はきれいなExcel、別の業者はスキャンPDF、さらに別の業者はメール本文にスペックを貼り付け。比較しようにも一苦労です。

### 3. 手作業でのデータ入力

スペックや価格、リードタイムを手作業で表にまとめるのは、地味に大変でミスも起こりがち。（私も価格を間違った行に貼り付けて、1万個を誤発注しそうになったことがあります…）

### 4. 比較が非効率

データを集めても、スペック・価格・MOQ・認証などがバラバラで、横並びで比較するのが本当に大変です。

### 5. チーム連携が遅い

進捗共有もコピペやメールのやりとりが増え、情報の抜け漏れリスクが高まります。

[McKinseyの調査](https://www.mckinsey.com/industries/operations/our-insights/supplier-collaboration-creating-value-together)によれば、**非効率な調達プロセスで最大10%のコスト削減機会を失う**ことも。これは見過ごせません。

## 従来の調達戦略とその限界

AIの話に入る前に、昔ながらの調達手法やツールを振り返ってみましょう。長年使われてきた理由はありますが、課題も多いのが現実です。

### 主な調達戦略

- **単一調達:** 1社に絞る。管理は楽だが、リスクも大きい。
- **二重調達:** 2社で分散。リスク分散になるが、管理の手間は増える。
- **複数調達:** 複数社に分散。リスクは減るが、複雑化しやすい。
- **グローバルvsローカル調達:** 海外（コスト安）か国内（納期短縮・品質重視）かの選択。

![image 1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_1_f96b5d9b5b.png)

### 従来のツール・手法

- **手作業のスプレッドシート:** 柔軟だがミスが多く、規模拡大に弱い。
- **メール:** 主要な連絡手段だが、情報管理や比較には不向き。
- **基本的な調達ソフト:** 発注管理はできるが、データ抽出や比較機能は弱いことが多い。

### 調達戦略の比較表

<Table content={`| **戦略/ツール** | **使いやすさ** | **データ精度** | **拡張性** | **チーム連携** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 単一調達 | 高い | 高い | 低い | 容易 |
| 二重調達 | 中 | 中 | 中 | 中 |
| 複数調達 | 低い | 低い | 高い | 難しい |
| 手作業スプレッドシート | 中 | 低い | 低い | 難しい |
| メール | 高い | 低い | 低い | 難しい |
| 基本ソフト | 中 | 中 | 中 | 中 |`} />

要するに、従来の方法は一定の効果はあるものの、データの煩雑さや規模拡大、チーム連携の面で限界が見えてきます。

## AIがサプライヤー調達をどう変えるか

ここからが本題です。AIは自動運転やチャットボットだけのものではなく、調達現場の「泥臭い作業」を根本から変える力を持っています。

### AIが調達にもたらすこと

- **あらゆる情報源からデータを構造化:** ウェブページ、PDF、画像、メールから会社名・価格・MOQ・リードタイムなどを自動で抽出し、きれいな表にまとめます。
- **サブページの自動抽出:** 膨大なサプライヤー詳細ページもAIが自動巡回し、必要なデータを一括取得。
- **バラバラなフォーマットも対応:** ごちゃごちゃしたウェブやスキャンPDF、画像でも、AIが必要な情報を見つけて抽出。
- **比較・スコアリングの高速化:** AIが指定した基準（価格・認証・納期など）でサプライヤーを自動比較・評価。
![image 2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_2_eba02d2f71.png)

その結果、調達が圧倒的に速く・正確になり、単純作業からも解放されます。[Gartnerの調査](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-03-07-gartner-says-50-percent-of-supply-chain-organizations-will-invest-in-artificial-intelligence-applications-by-2025)では、**2025年までにサプライチェーン組織の50%がAI導入を予定**しており、調達分野はその中心です。

## Thunderbit：AIで進化するサプライヤー調達

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"AIであらゆるウェブサイトからサプライヤーデータを抽出"} description={""} />

ここで少しだけ宣伝を。ですが、Thunderbitで私たちが開発している[AIウェブスクレイパー Chrome拡張](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)は、まさに上記の課題を解決するために生まれました。

### Thunderbitが調達の悩みを解決する仕組み

1. **自然言語でのフィールド抽出:** 「会社名、価格、MOQ、リードタイム」など、欲しい項目を日本語や英語で入力するだけで、どんなウェブ・PDF・画像からも自動抽出。コーディングも手作業も不要です。
2. **サブページ自動スクレイピング:** 数百件のサプライヤー詳細ページもワンクリックで自動巡回・データ取得。タブ切り替え地獄から解放されます。
3. **非構造データもOK:** ウェブ・PDF・画像など、どんな形式でもAIが情報を抽出・整理。
4. **簡単エクスポート・連携:** Google Sheets、Airtable、Notionへの即時出力やCSV/JSONダウンロードで、チーム共有もスムーズ。
5. **大量URL対応:** 複数のサプライヤーURLも一括処理。大規模な調達プロジェクトにも最適です。

![image 3.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_3_e1f8ebd050.png)

実際の使い方は[YouTubeチャンネル](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai)でご覧いただけます。

### サプライチェーン調達に役立つ主な機能

Thunderbitが調達を劇的に効率化する主な機能をまとめました：

<Table content={`| **機能** | **解決できる調達の悩み** |
| --- | --- |
| AIフィールド提案 | 手作業の項目設定が不要。AIが必要な情報を理解 |
| サブページスクレイピング | サプライヤー詳細の自動巡回・データ取得 |
| データエクスポート（Sheets, Airtable, Notion） | チームで即共有・分析が可能 |
| PDF/画像抽出 | どんな形式の情報も対応 |
| 大量URLスクレイピング | 大規模調達も手間なく実現 |
| フィールドAIプロンプト | 独自項目や難しいデータも柔軟に抽出 |`} />

他ツールとの比較は[2025年版おすすめウェブスクレイピングツールまとめ](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)もご参照ください。

## 実践ガイド：Thunderbitでサプライヤー調達を始める手順

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=P6bH-MFImOE"} />

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel"} title={"AIでウェブサイトのデータをExcelに抽出する方法"} description={""} />

実際の流れを見てみましょう。Thunderbitを使ったスマートなサプライヤー調達の手順です。

### ステップ1：調達基準を決める

まず、各サプライヤーから取得したい情報を決めます。例えば：

- 会社名
- 商品名
- 単価
- 最小発注数量（MOQ）
- リードタイム
- 認証情報
- 連絡先

Thunderbitなら、これらをそのまま日本語や英語で入力するだけ。複雑なテンプレートは不要です。

### ステップ2：複数ソースからサプライヤーデータを集める

次に、Alibabaや1688、Thomasnet、業界特化のディレクトリなど、ターゲットとなるプラットフォームを開きます。Thunderbitはどれにも対応可能です。

- ウェブページ、PDF、商品画像からデータを抽出
- サプライヤーURLリストがあれば、一括貼り付けで自動処理

### ステップ3：サブページ・詳細情報の自動抽出

ここがThunderbitの真骨頂。「サブページを抽出」ボタンを押すだけで：

- 各サプライヤーの詳細ページを自動巡回
- 指定した項目を抽出
- メインのテーブルに自動追加

大量の商品リストや隠れたスペックも一気に整理できます。

### ステップ4：データを構造化し、比較・スコアリング

データが揃ったら：

- ワンクリックでGoogle Sheets、Airtable、Notionにエクスポート
- フォーミュラやAI（GPTなど）で、価格・納期・認証など独自基準でサプライヤーをスコアリング
- ビジネスに合わせたカスタム評価モデルも作成可能

### ステップ5：チームで共有・コラボレーション

最後に、チーム全員で情報を共有：

- 構造化データをSheetsやAirtable、Notionで即共有
- 比較表やダッシュボードにコピペして活用
- 調達記録を常に最新・全員がアクセス可能な状態に

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbitでサプライヤー調達を体験"} />

## サプライヤー調達を賢く進めるコツ・ベストプラクティス

AIを活用した調達最適化のポイントを、私の実体験からご紹介します：

- **フィールドプロンプトをカスタマイズ:** Thunderbitのフィールド指定は細かく設定可能。特定の認証や独自データもAIに伝えればOK。
- **定期的な自動チェック:** 価格や在庫の変動監視には定期スクレイピングを活用。
- **データ品質の維持:** 特に非構造データは、抽出後に必ず内容を確認。
- **成長に合わせて柔軟に:** ビジネスの変化に応じて調達基準や評価モデルもアップデート。Thunderbitならワークフローの微調整も簡単です。

さらに実践的なコツは[AIでウェブサイトのデータをExcelに抽出する方法](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel)もご覧ください。

## まとめ・ポイント

サプライヤー調達はサプライチェーンの土台。ここを制するかどうかで、業務のスムーズさもトラブルの多さも大きく変わります。情報の分散、フォーマットの不統一、手作業の多さ、連携の遅さ…課題は山積みです。

でも、ThunderbitのようなAIツールを使えば、コピペ地獄から抜け出し、データ抽出や整理、比較まで自動化。時間もリスクも大幅に削減し、より賢い意思決定が可能になります。

もし今も昔ながらの方法でサプライヤーデータを管理しているなら、そろそろワークフローを見直すタイミングかもしれません。AIは大企業だけのものではなく、「賢く調達したい」すべての人の味方です。

ぜひ[Thunderbit Chrome拡張](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)をダウンロードし、[料金プラン](https://thunderbit.com/pricing)や[Thunderbitブログ](https://thunderbit.com/blog)もチェックしてみてください。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbitでサプライヤー調達を始めよう"} />


<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"サプライヤー調達にAIウェブスクレイパーを活用"} />

AIの力でサプライヤー調達がスピーディーかつ正確に。データ抽出や比較を自動化し、Thunderbitならサプライチェーン調達も簡単に効率化できます。

AIでウェブページを手間なくスクレイピング。

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AIで実現する最新のサプライヤー調達方法

もし、膨大なデジタル情報の波に押し流されそうになった経験があるなら、それはあなただけじゃありません。今や、私たちがクリックしたりスクロールしたりするたびに、世界のどこかで新しいデータが生まれています。実際、2025年には世界中のデータ量が[**181ゼタバイト**](https://www.demandsage.com/big-data-statistics/#:~:text=120%20zettabytes%20of%20data%20was,reach%20181%20zettabytes%20in%202025)に達すると予想されていて、データに慣れている人でも思わずたじろぐほどの規模です。でも、本当の課題は「データが多すぎること」じゃなくて、「必要なデータを、必要なときに集めて、ビジネスに役立つ形に変えること」なんです。

そこで登場するのがデータハーベスティング。2025年にはAIウェブスクレイパーが主役となり、データハーベスティングは単なる情報集めではなく、データ戦略のスタート地点になっています。SaaSや自動化の現場で長年やってきた私から見ても、手作業からAI活用へのシフトは、営業・EC・業務チームの働き方を根本から変えています。では、データハーベスティングって何？なぜ重要？AIによるデータ収集がどうビジネスを変えているのか、詳しく見ていきましょう。

## **データハーベスティングとは？その本質を解説**

まずは基本から。**データハーベスティング**とは、ウェブサイトやAPI、オンラインデータベース、SNSなど、いろんな情報源から大量のデータを集めて抽出し、分析や意思決定に活かすプロセスのことです（[PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/ethical-data-harvesting-practices/#:~:text=In%20the%20era%20of%20big,give%20them%20a%20competitive%20edge)）。ざっくり言えば、市場調査からAIモデルの構築まで、あらゆる活動の「原材料」となるデータを手に入れる方法ですね。

ここで注目したいのは、昔のデータ収集は手作業や壊れやすいスクリプト頼みだったこと。ウェブサイトのレイアウトがちょっと変わるだけで作業が止まる…なんてこともよくありました。でも、AIを使った今のデータハーベスティングはまったく別物。AIウェブスクレイパーは自然言語処理（NLP）や機械学習を駆使して、複雑なウェブページからでも柔軟にデータを読み取り、きれいに構造化してくれます（[Scrapeless](https://www.scrapeless.com/en/blog/scraping-5-trends-2025#:~:text=The%20deep%20integration%20of%20AI,dynamic%20content%2C%20significantly%20improving%20efficiency)）。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=cd_jj0IRmaA"} />

よくある誤解もここで解消しておきましょう。**データハーベスティング＝データ思考**ではありません。ハーベスティングは「集める」こと、データ思考は「集めたデータを戦略的に活用する」こと。どちらも大事ですが、混同しないようにしましょう。

## **なぜデータハーベスティングがビジネス成功の鍵なのか**

2025年にデータハーベスティングが注目される理由はシンプル。今や、効率的なデータ収集と活用が、ビジネスの勝敗を分ける時代になったからです。営業、マーケティング、EC、不動産…どの業界でもデータをどう活かすかが競争力の源泉になっています。

その背景には、こんな理由があります：
![thunderbit-feature-overview-visual-icons.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_feature_overview_visual_icons_8f62416aad.png)

- **ROIと効率性:** [**92.1%の企業**](https://ventionteams.com/solutions/ai/adoption-statistics#:~:text=According%20to%2092.1,their%20data%20and%20AI%20initiatives)が、データやAIへの投資が大きな成果を生むと回答。AIによるデータハーベスティングは手作業を大幅に減らし、エラーも減少、より新鮮で価値ある情報をもたらします。
- **競合インテリジェンス:** 競合や市場の動きをリアルタイムで把握し、素早い意思決定が可能に。
- **リード獲得と自動化:** 営業チームは数分でターゲットリストを作成、マーケティングは調査を自動化、業務も効率化できます。

実際の活用例をまとめるとこんな感じです：

<Table content={`| **業界** | **データハーベスティングの用途** | **戦略的価値** |
| --- | --- | --- |
| EC | 価格監視、SKU抽出 | ダイナミックプライシング、在庫最適化 |
| 不動産 | 物件リスト、価格追跡 | 迅速な案件発掘、市場分析 |
| 営業 | リード獲得、連絡先抽出 | 質の高いリード、パーソナライズ営業 |
| マーケティング | ソーシャル分析、競合キャンペーン調査 | トレンド把握、キャンペーン評価 |
| 金融 | ニュース収集、オルタナティブデータ | 迅速な取引判断、リスク評価 |`} />

つまり、データハーベスティングは単なる技術作業じゃなくて、成長・効率化・イノベーションのための戦略的な武器なんです。

## **進化するデータ収集：手作業からAIへ**

昔の「データ収集」といえば、コピペや夜遅くまでの作業、ウェブサイトのレイアウトが変わると全部やり直し…そんな苦労がつきものでした。（壊れたウェブスクレイパーで何時間も無駄にした人も多いはず。）でも、今は状況がガラッと変わっています。

AIによるデータ収集へのシフトは、まさに革命的。主な違いをまとめると：

<Table content={`| **項目** | **手作業スクレイピング** | **AI活用スクレイピング** |
| --- | --- | --- |
| スピード | 1分あたり2～3ページ | [1,000ページ以上/分](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Feature%20Manual%20Scraping%20AI,Lower%20cost%20per%20data%20point) |
| 精度 | 人為的ミスが多い | [99%以上の精度](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=1,developers) |
| 拡張性 | 人手に依存 | [ほぼ無制限の同時処理](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Aspect%20Manual%20Scraping%20Automated%20Scraping,Manual%20formatting%20required%20Automated%20structuring) |
| 変化への対応 | サイト更新で停止 | [MLで自動適応](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Speed%202,Limited%20capabilities%20Processes%20JavaScript%20easily) |
| 動的コンテンツ | JavaScript対応が困難 | [動的・JSサイトも対応](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Feature%20Manual%20Scraping%20AI,Lower%20cost%20per%20data%20point) |
| コスト効率 | 人件費が高い | [データ単価が低い](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Handling%20Changes%20Breaks%20with%20updates,Lower%20cost%20per%20data%20point) |`} />

AIウェブスクレイパーはNLPやフィールド認識を使って、人間のようにウェブサイトを「読む」ことができるうえ、スピードも規模も桁違い。レイアウト変更や動的コンテンツにも自動で対応し、データの構造化も自動化。これで単純作業やミスが減り、分析に集中できる時間が増えます。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit AIウェブスクレイパーを試す"} />

## **AIウェブスクレイパーツール：Thunderbitが実現するスマートなデータハーベスティング**

ここでThunderbitについてご紹介します。共同創業者兼CEOとして、私たちが目指しているのは「ビジネスユーザーが簡単にデータハーベスティングできる世界」です。

[Thunderbit](https://thunderbit.com/)は、誰でもコーディング不要でウェブデータを集められるAIウェブスクレイパーのChrome拡張機能です。主な特長は以下の通り：

![thunderbit-data-scraping-core-capabilities.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_data_scraping_core_capabilities_8b7c94b1c7.png)

- **AIフィールド提案** – Thunderbitがページを解析し、最適なカラムやデータ型を自動で提案。設定の手間を大幅にカットします。
- **サブページスクレイピング** – メインページだけでなく、商品詳細やプロフィールなどのサブページにも自動で移動し、追加データを取得できます。
- **即時データスクレイパーテンプレート** – AmazonやZillow、Instagramなど人気サイト向けのテンプレートを使えば、ワンクリックでデータ抽出が可能。繰り返し作業に最適です。
- **スケジュール実行** – データセットを自動で最新化。たとえば「毎週月曜9時」など、自然な言葉でスケジュールを指定すれば、Thunderbitが自動でスクレイピングを実行します。
- **無料エクスポート＆コンテンツ抽出** – 収集したデータはGoogle Sheets、Excel、Airtable、Notionへ直接エクスポート可能。メールアドレスや電話番号、画像もワンクリックで抽出できます。

さらに、34言語に対応しているので、グローバルな利用にもぴったり。詳しくは[AIであらゆるウェブサイトをスクレイピングする方法](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)もチェックしてみてください。

## **業界別データハーベスティング戦略**

私が実感しているのは、**データハーベスティングは業界ごとに最適解が違う**ということ。手法や価値、データの「密度」も業界によって大きく変わります。

- **EC:** 価格監視やSKU抽出、在庫管理が中心。競合や商品数を幅広くカバーし、リアルタイム性が重要です。
- **不動産:** 物件リストや価格履歴、ロケーションデータなど、1件ごとの詳細情報が勝負を分けます。
- **営業:** リード獲得が最優先。ニッチなディレクトリやSNSから、正確な連絡先や企業情報を抽出します。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AIであらゆるウェブサイトからデータを抽出"} description={""} />

ECでは数千件のSKUが必要な一方、不動産では1件のデータが数十万円の価値を持つことも。自社業界のデータ特性を理解し、最適なハーベスティング戦略を設計しましょう。

## **AIで自動化されたデータ入力システムを構築する**

ここからが本番です（データ好きにはたまらない話）。**データハーベスティングは始まりにすぎません**。本当の価値は、AIデータ収集ツールを自社の自動化システムに組み込んだときに生まれます。

たとえば、Thunderbitが毎朝サプライヤーから最新商品データを取得し、在庫システムに自動反映、ECサイトの価格も自動更新。営業チームには、すぐに使える新規リードが毎日届く…そんな仕組みも実現できます。

自動化データパイプライン構築のポイント：

![data-harvesting-benefits-2025.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_harvesting_benefits_2025_98b8fe07f3.png)

1. **必要なデータを明確にする:** まずはゴールから逆算。どんなデータが、どの形式で必要かを定義しましょう。
2. **AIスクレイピングのワークフローを設計:** Thunderbitの[AIフィールド提案](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling)やスケジューリング機能を活用し、自動収集を実現。
3. **ツールと連携:** ExcelやGoogle Sheets、Airtable、Notionへ直接エクスポート。APIや自動化プラットフォームでCRMやERPとも連携可能です。
4. **定期的なモニタリングと改善:** データ品質を定期的にチェックし、ニーズに応じてパイプラインを最適化しましょう。

単なる時短ではなく、データが自動で流れ、ビジネス全体の意思決定を加速させる仕組みを作ることができます。

## **2025年版・データハーベスティングのベストプラクティス**

大きな力には大きな責任が伴います（そして、コンプライアンス対応も…）。2025年に求められる、効果的かつ倫理的なデータハーベスティングのポイントをまとめました：

![ethical-data-harvesting-practices-2025.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/ethical_data_harvesting_practices_2025_2e5302d148.png)

- **プライバシーと法令順守:** [GDPRやCCPA](https://www.promptcloud.com/blog/ethical-data-harvesting-practices/#:~:text=)などの規制を守り、法的根拠のない個人情報収集は避けましょう。
- **サイト利用規約とrobots.txtの確認:** 許可されていないデータは収集しない。事前に利用規約やrobots.txtを必ず確認。
- **データ品質重視:** AIツールでデータのクリーニングや重複排除、バリデーションを実施。定期的なサンプリングも大切です。
- **サイトへの負荷を最小限に:** 適切なリクエスト間隔やバックオフ戦略で、ターゲットサイトへの影響を抑えましょう。
- **透明性の確保:** 社内外で、どんなデータをなぜ集めているかを明確に伝えましょう。
- **法改正への対応:** ウェブデータ収集のルールは変化しています。大規模プロジェクトでは法務部門と連携を。

ビジネスユーザー向けのチェックリスト：

1. データソースとニーズの特定
2. AIツールでセットアップ・抽出
3. 定期的なデータ検証・クリーニング
4. 法令・利用規約の遵守
5. ビジネスシステムとの自動連携
6. ニーズ変化に応じた継続的な改善

詳しくは[データスクレイピングのベストプラクティスガイド](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)もご覧ください。

## **AIデータ収集でよくある課題とその解決策**

AIを使っても、データハーベスティングには悩みがつきもの。代表的な課題と、AIウェブスクレイパーがどう解決するかをまとめました：

![traditional-vs-ai-powered-scraping-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/traditional_vs_ai_powered_scraping_comparison_5fa418f70d.png)

- **ウェブサイトの変更:** サイトのレイアウト変更は日常茶飯事。AIスクレイパーは機械学習で自動適応し、毎週ワークフローを修正する必要がありません（[Scrapeless](https://www.scrapeless.com/en/blog/scraping-5-trends-2025#:~:text=The%20deep%20integration%20of%20AI,dynamic%20content%2C%20significantly%20improving%20efficiency)）。
- **動的コンテンツ:** JavaScript主体のサイトも、AI搭載のヘッドレスブラウザなら人間のように操作・抽出が可能です。
- **データ品質:** ウェブデータはノイズや重複が多いもの。AIによる自動クリーニング・バリデーションで、分析前に精度を高めます。
- **アンチスクレイピング対策:** CAPTCHAやIPブロックも、AIスクレイパーならプロキシや人間らしい挙動、CAPTCHA突破機能で回避できます。
- **スキルギャップ:** コーディング不要のAIツール（Thunderbitなど）なら、非エンジニアでも直感的にスクレイピングを設定・管理できます。

これで、トラブル対応に追われる時間が減り、データ活用に集中できるようになります。

## **まとめ：AI時代のデータハーベスティングの未来**

最後に全体を振り返りましょう。2025年、**データハーベスティングは単なる技術作業ではなく、戦略的資産**になります。世界中でデータ量が爆発的に増え、AIウェブスクレイパーの進化によって、かつては不可能だった規模とスピードでデータを集めて活用できる時代がやってきました。

ただし、データハーベスティングはあくまでスタート地点。本当の価値は、AIによる収集を自社のデータ戦略に組み込み、自動化パイプラインを構築し、業界特性に合わせて最適化し、品質とコンプライアンスを重視することにあります。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=wJ794jLP2Tw"} />

もし今も手作業に頼っているなら、今こそ見直しのタイミング。適切なツールを使えば、AIデータ収集の力を誰でも簡単に活用できます。これからの時代、データハーベスティングを戦略的かつ自動化されたプロセスとして捉える企業こそが、業界をリードしていくはずです。

膨大なデータの波を、あなたの競争力に変えてみませんか？未来はもう始まっています——AIがその原動力です。

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AIウェブスクレイパーを試す"} />

## よくある質問
**1. AIウェブスクレイパーとは？**  
AIウェブスクレイパーは、人工知能を使ってウェブサイトから自動でデータを抽出するツールです。コーディング不要で使えます。

**2. データハーベスティングは合法ですか？**  
はい。プライバシー法（GDPR/CCPAなど）やウェブサイトの利用規約、robots.txtを守れば合法です。

**3. どの業界がデータハーベスティングの恩恵を受けますか？**  
EC、不動産、営業など、構造化されたウェブデータが重要な業界で特に効果を発揮します。

**4. Thunderbitは自動化に対応していますか？**  
はい。Thunderbitはスケジュール実行やGoogle Sheets、Notionなどへの自動エクスポートに対応しています。

**さらに詳しく知りたい方へ**  
1. [AIであらゆるウェブサイトをスクレイピングする方法 – Thunderbitブログ](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai?utm_source=chatgpt.com)  
2. [Scrapeless Scraping Browser: AI向け高並列自動化ソリューション](https://www.scrapeless.com/en/blog?utm_source=chatgpt.com)  
3. [データハーベスティングとは？ビジネスへのメリット – PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/what-is-data-harvesting-and-its-benefits/?utm_source=chatgpt.com)  


データハーベスティングの基本、AIスクレイパーの仕組み、2025年のビジネスにおける重要性を解説します。

AIでウェブページのデータ抽出・要約・自動入力を手間なく実現。

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データハーベスティングとは？2025年のAI主導データ収集の最前線

正直なところ、インターネットはまるで日々広がり続けるジャングルのようなもの。毎日[25万以上の新しいウェブサイト](https://diviflash.com/website-statistics/#:~:text=1,that%20approximately%2050%20billion%20web)が生まれ、Googleの検索インデックスには[300億ページ以上](https://siteefy.com/how-many-websites-are-there/#:~:text=The%20Total%20Number%20of%20Indexed,Web%20Pages)が登録されています。こんな膨大な情報を検索エンジンはどうやって管理しているのか、企業はどうやって必要な情報を見つけているのか、不思議に思ったことはありませんか？SaaSや自動化の現場で長く働いてきた私も、「web crawlerとweb crawlingって何が違うの？」とよく聞かれます。実はこの2つ、似ているようで全然違うんです。混同すると、思わぬトラブルに巻き込まれることも。

営業でリードを探している人、ECサイトで価格調査をしている人、あるいは次の会議でちょっと知的に見せたい人も、web crawlerの仕組みやスクレイパーとの違い、そしてThunderbitのような最適なツール選びがどれだけ業務効率を左右するか、一緒に見ていきましょう。

## **web crawlerの基本：web crawlerとは？**

![what-is-a-web-crawler-definition.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/what_is_a_web_crawler_definition_c3188585c8.png)

イメージしてみてください。毎日すべての本棚を巡回して新しい本がないかチェックする、超几帳面な図書館司書。web crawlerはまさにそんな存在です。ただし、対象は本ではなく世界中のウェブページ。web crawler（スパイダーやボットとも呼ばれます）は、自動でウェブ上を巡回し、リンクをたどってページを発見・記録していくプログラムです。GoogleやBingなどの検索エンジンは、このクローラーによって膨大なインデックスを作り、私たちがウェブ検索できるようにしています。

「Googlebot」や「Bingbot」という名前を聞いたことがある人も多いはず。これらは有名なweb crawlerです。最近では[Firecrawl](https://github.com/mendableai/firecrawl#:~:text=What%20is%20Firecrawl%3F)のように、開発者や企業が自社サイトをクローリングし、AIや分析用の構造化データに変換できる新しいツールも登場しています。

ここで大事なのは、web crawlingは**ページの発見・インデックス化**が目的で、特定のデータを抜き出すことではないという点。データ抽出はウェブスクレイピングの役割です（このあと詳しく説明します）。

## **web crawlingの仕組み**

web crawlerの一日を追いかけてみましょう。クローラーは「シードURL」と呼ばれる出発点のリストを持ったデジタル探検家のようなもの。流れはこんな感じです：

1. **シードURL:** 既知のウェブアドレスからスタート。
2. **取得＆解析:** 各URLにアクセスし、ページを取得してリンクを抽出。
3. **リンクの追跡:** 新たに見つけたリンクを「次に巡回するリスト」に追加。
4. **インデックス化:** ページの内容やメタデータを保存。
5. **ポライトネス:** robots.txtを確認し、サーバーに負荷をかけないようリクエスト間隔を調整。
6. **継続的な更新:** ウェブは常に変化するため、定期的にページを再訪問して最新情報を保つ。

まるで街中を歩き回り、すべての通りや新しいお店を地図に書き加え、変化があればその都度アップデートするようなイメージです。

### **web crawlerの主な構成要素**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=oNwH-8inHkI"} />

技術に詳しくなくても、基本構造を知っておくと役立ちます：

- **URLフロンティア（キュー）:** 次に巡回するURLのリスト。
- **フェッチャー/ダウンローダー:** 実際にウェブページを取得する部分。
- **パーサー:** ページからリンクや情報を抽出する役割。
- **重複排除＆URLフィルター:** 同じページを何度も巡回しないように管理。
- **データ保存/インデックス:** 発見したコンテンツを保存する場所。

新聞を集める人、見出しをマークする人、切り抜きをファイリングする人、次に読む新聞を管理する人——そんな分業体制をイメージすると分かりやすいです。

## **サイトのクローリング方法とツール**

ビジネスユーザーの中には「自分でクローラーを作ろう」と考える人もいるかもしれませんが、正直おすすめしません。Googleのような検索エンジンを作るのでなければ、既存のツールを使うのが賢い選択です。

**代表的なweb crawlingツール：**

- [**Scrapy**](https://www.octoparse.com/blog/10-best-open-source-web-scraper#:~:text=Language%3A%20Python): オープンソースで開発者向け、大規模案件に最適。
- [**Apache Nutch**](https://www.scrapehero.com/best-web-crawling-tools-and-frameworks/#:~:text=Apache%20NutchImage): ビッグデータのインデックスや研究用途で利用。
- [**Heritrix**](https://www.octoparse.com/blog/10-best-open-source-web-scraper#:~:text=2): インターネットアーカイブの公式クローラー。
- [**Screaming Frog SEO Spider**](https://iproyal.com/blog/free-web-crawling-tools/#:~:text=Top%209%20Free%20Web%20Crawling,broken%20backlinks%20without%20spending%20extra): SEO担当者に人気のサイト監査ツール。
- [**Firecrawl**](https://github.com/mendableai/firecrawl#:~:text=What%20is%20Firecrawl%3F): APIベースで、サイト全体の構造化データ抽出も可能な最新ツール。

**注意点：** これらの多くは技術的な設定が必要です。ノーコードツールでも、HTML要素の選択やサイト構造の変化、動的コンテンツへの対応など、慣れるまで少し学習が必要な場合があります。数ページだけデータを取得したい場合は、フル機能のクローラーは不要かもしれません。

## **web crawlingとウェブスクレイピングの違い**

ここで多くの人が混乱しがちですが、クローリングとスクレイピングは似て非なるものです。

<Table content={`| **項目** | **ウェブクローリング** | **ウェブスクレイピング** |
| --- | --- | --- |
| **目的** | ページの発見・インデックス化 | ページから特定データを抽出 |
| **例え** | すべての本をカタログ化する司書 | 必要な情報だけを抜き書きする人 |
| **出力** | URLリスト、ページ内容、サイトマップ | 構造化データ（CSV、Excel、JSONなど） |
| **主な利用者** | 検索エンジン、SEOツール、アーカイブ | 営業、EC、アナリスト、リサーチャー |
| **規模** | 数十億ページ（広範囲） | 数十〜数千ページ（ターゲット型） |`} />

**簡単に言うと：** クローリングは**ページを見つける**作業、スクレイピングは**必要なデータを抜き出す**作業です（[nimbleway.com](https://www.nimbleway.com/blog/web-crawling-vs-web-scraping#:~:text=Web%20crawling%20and%20web%20scraping%2C,applications%20in%20today%27s%20online%20world)）。

## **web crawling・スクレイピングの課題とベストプラクティス**

### **主な課題**

- **サイト構造の変化:** ちょっとしたデザイン変更でもツールが動かなくなることも（[octoparse.com](https://www.octoparse.com/blog/web-scraping-limitations#:~:text=The%20website%20structures%20change%20frequently)）。
- **動的コンテンツ:** JavaScriptで表示されるデータは、基本的なクローラーでは取得できない場合が多い。
- **アンチボット対策:** CAPTCHAやIPブロック、ログイン必須などでアクセス制限されることも。
- **スケール:** 数千ページを巡回するとPCに負荷がかかったり、IPがブロックされるリスクも。
- **法的・倫理的配慮:** 公開データの取得は多くの場合問題ありませんが、利用規約やプライバシー法の確認は必須（[web.instantapi.ai](https://web.instantapi.ai/blog/common-misconceptions-about-web-scraping-debunked/#:~:text=,specific%20data%3B%20crawling%20maps%20websites)）。

### **ベストプラクティス**

- **最適なツール選び:** コーディング不要ならノーコード型スクレイパーから始めましょう。
- **データの目的を明確に:** 何のために、どんなデータが必要かを事前に整理。
- **サイトポリシーの遵守:** robots.txtや利用規約を必ず確認。
- **サーバーへの配慮:** リクエスト間隔を空け、過度なアクセスは避ける。
- **メンテナンスを前提に:** サイトは変化するもの。定期的な設定見直しを想定。
- **データの品質管理:** 結果は安全に保存し、重複やエラーもチェック。

## **クローリングとスクレイピングの主な活用例**

### **web crawling**

- **検索エンジンのインデックス作成:** GooglebotやBingbotがウェブ全体を巡回し、検索結果を最新に保つ（[en.wikipedia.org](https://en.wikipedia.org/wiki/Googlebot#:~:text=Googlebot%20is%20the%20web%20crawler,for%20the%20Google%20Search%20engine)）。
- **ウェブアーカイブ:** インターネットアーカイブがWayback Machine用にサイトを保存。
- **SEO監査:** サイト内のリンク切れやタグ漏れをチェック。

### **ウェブスクレイピング**

- **価格調査:** 小売業者が競合商品の価格を自動取得（[nextgeninvent.com](https://nextgeninvent.com/blogs/web-scraping-best-practices/#:~:text=%E2%80%9COver%2082%25%20of%20e,PMW)）。
- **リード獲得:** 営業チームがディレクトリから連絡先を抽出。
- **コンテンツ集約:** ニュースや求人サイトが複数ソースから情報を集約。
- **市場調査:** レビューやSNS投稿を分析し、消費者の声を収集。

**豆知識：** [EC企業の8割以上](https://nextgeninvent.com/blogs/web-scraping-best-practices/#:~:text=%E2%80%9COver%2082%25%20of%20e,PMW)が外部データ取得にウェブスクレイピングを活用しています。もし未導入なら、競合はすでに始めているかもしれません。

## **クローリングとスクレイピング、どちらを使うべき？**

判断のポイントは以下の通り：

- **新しいページやサイト全体を発見・インデックス化したい？**
    
    → web crawlingを選択。
    
- **取得したいデータのページがすでに分かっている？**
    
    → ウェブスクレイピングが最適。
    
- **検索エンジンやアーカイブを構築したい？**
    
    → クローリングが必要。
    
- **営業や価格調査、リサーチなど、実用的なデータが欲しい？**
    
    → スクレイピングが最適。
    
- **迷ったら？**
    
    → まずはスクレイピングから始めましょう。多くのビジネス用途はクローリング不要です。
    

ビジネスユーザーの多くは、**スクレイピング**——すぐに使える構造化データの取得——が求められているはずです。

![web-crawling-vs-scraping-infographic.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_crawling_vs_scraping_infographic_00a2caa371.png)

## **ビジネスユーザー向けウェブスクレイピング：Thunderbitの強み**

ここからは、特に非エンジニアのビジネスユーザーにとって、なぜスクレイピングが重要なのか、そして[Thunderbit](https://thunderbit.com/)がどのように役立つのかを解説します。

「簡単」と謳うスクレイピングツールに何日も悩まされた経験、ありませんか？Thunderbitは、ウェブデータの抽出を“2クリック”で完結できるよう設計されています。

**Thunderbitの主な特長：**

- **2クリック操作:** 「AIで項目を自動検出」→「スクレイピング開始」だけ。コーディングや複雑な設定は不要。
- **URL・PDF一括対応:** 複数URLやPDFからのデータ抽出も簡単。
- **多彩な出力先:** Google Sheets、Airtable、Notionへの直接出力やCSV/JSONダウンロードも追加料金なし。
- **サブページ自動取得:** 商品詳細などの下層ページも自動で巡回し、データを拡充。
- **AI自動入力:** フォーム入力や繰り返し作業も自動化。面倒な作業はAIにお任せ。
- **無料のメール・電話番号抽出:** ページ内の連絡先情報もワンクリックで取得。
- **クラウド・ブラウザ両対応:** クラウド高速処理と、ログインページ対応のブラウザスクレイピングを選択可能。
- **学習不要:** 営業・EC・マーケティング担当者向けに直感的な設計。

さらに詳しい活用例は、[Amazon商品データの取得](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews)、[Google検索結果のスクレイピング](https://thunderbit.com/blog/scrape-google-search-results)、[Excelへのデータ抽出](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel)などのガイドもご覧ください。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AIで2クリック、どんなサイトもスクレイピング"} />

### **Thunderbitと従来型ウェブスクレイパーの比較**

ビジネスユーザー目線で、従来型ツールと比較してみましょう：

<Table content={`| **機能/ニーズ** | **Thunderbit** | **従来型ウェブスクレイパー（例：Scrapy, Nutch）** |
| --- | --- | --- |
| **導入** | 2クリック、コーディング不要 | 技術的なセットアップ・スクリプト作成が必要 |
| **習得難易度** | ほぼ不要 | 非エンジニアには難しい場合も |
| **サブページ対応** | AIで自動巡回 | 手動スクリプトや高度な設定が必要 |
| **一括URL/PDF** | 標準対応 | 標準では非対応が多い |
| **出力形式** | Google Sheets、Airtable、Notion、CSV | CSV、JSON（連携は手動が多い） |
| **変化対応力** | AIがサイト変更に自動対応 | サイト変更時は手動で修正 |
| **ビジネス用途** | 営業、EC、SEO、業務効率化 | 検索エンジン、研究、アーカイブ |
| **スケジューリング** | 自然言語で簡単設定 | Cronや外部ツールが必要 |
| **価格** | 月額1,500円〜、無料プランあり | 無料/OSSだが導入・保守コスト高め |
| **サポート** | ユーザー重視の最新UI | コミュニティ中心、開発者向け |`} />

Thunderbitなら「このデータが欲しい」と思った瞬間から、IT部門に頼らずすぐにスプレッドシート化できます。

## **まとめ：ビジネスに最適なアプローチを選ぼう**

![web-crawling-vs-web-scraping-for-business.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_crawling_vs_web_scraping_for_business_5c56261e46.png)

ポイントを整理しましょう：

- **web crawling**はページの発見・インデックス化向け（検索エンジンやサイト監査など）。
- **ウェブスクレイピング**は特定データの抽出向け（リード獲得、価格調査、コンテンツ集約など）。
- 多くのビジネスユーザーにはスクレイピングが最適。コーディング不要で始められます。

インターネットは今後もどんどん巨大化・複雑化していきますが、正しいアプローチとツールがあれば、膨大な情報もビジネスの武器に変えられます。複雑なスクレイパーに悩まされたり、IT部門の手を借りるのに時間がかかっているなら、[Thunderbit](https://thunderbit.com/)をぜひ試してみてください。2クリックで驚くほど簡単にデータ取得ができ、週末の時間も取り戻せるかもしれません。

Thunderbitの実際の動きを見てみたい人は、[Chrome拡張機能](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)をインストールするか、[Thunderbitブログ](https://thunderbit.com/blog)で最新の活用法をチェックしてみてください。

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp?hl=en-US&utm_source=thunderbit_blog"} title={"Thunderbit Chrome拡張をインストール"} />

スクレイピングを楽しんでください（クローリングは、もし次のGoogleを作るなら…）！

## **よくある質問**

**1. ビジネスでクローラーとスクレイパー両方必要ですか？**

必ずしも両方必要ではありません。取得したいデータのページが分かっていれば、Thunderbitのようなウェブスクレイパーだけで十分です。新しいページの発見やサイト全体のマッピング、SEO監査などが必要な場合はクローラーが役立ちます。

**2. ウェブスクレイピングは合法ですか？**

一般的に、公開データの取得は合法です（ログイン回避や利用規約違反、機密情報の収集を除く）。ただし、商用利用の場合はrobots.txtやプライバシーポリシーの確認をおすすめします。

**3. Thunderbitは他のウェブスクレイピングツールと何が違う？**

Thunderbitは非エンジニアのビジネスユーザー向けに設計されています。従来のスクレイパーのようなHTML知識や手動設定は不要。AIが項目抽出やサブページ巡回、出力形式の選択まで2クリックで完結します。

**4. Thunderbitは動的サイトやログインページにも対応していますか？**

はい。Thunderbitは、ログインが必要なページや動的コンテンツにも対応したブラウザベースのスクレイピングと、高速なクラウドスクレイピングの両方を提供しています。用途に応じて最適なモードを選べます。

### **さらに詳しく知りたい方へ**

- [データスクレイピングとは？2025年版のやり方](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)
- [世界のウェブサイト数は？](https://siteefy.com/how-many-websites-are-there/#:~:text=According%20to%20the%C2%A0research%20project%C2%A0,4%20October%202024)
- [ウェブクローラーとは？仕組みと役割 | Cloudflare](https://www.cloudflare.com/learning/bots/what-is-a-web-crawler/#:~:text=The%20Internet%20is%20constantly%20changing,of%20pages%20to%20crawl%20next)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"AIウェブスクレイパーを無料で試す"} />

ウェブクローラーの仕組みやクローリングとスクレイピングの違い、Thunderbitなどのおすすめツールを分かりやすく解説します。

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ウェブクローラーとは？ウェブクローリングとスクレイピングの違いを徹底解説

月曜の朝8時半、スプレッドシートを開いて、いくつものウェブサイトから会社名やメールアドレス、電話番号をひたすらコピペしている自分を想像してみてください。実際、[**従業員の75%以上が毎日約3時間**](https://www.accelo.com/post/time-tracking-statistics#:~:text=Workpuls%2C%202020)も、こうしたデータ移動の作業に時間を取られているというデータもあります。私も経験がありますが、週の始まりにやる気が出る仕事とは到底言えません。特に営業チームは深刻で、[**営業担当者の72%が毎日1時間を手作業のデータ入力に使っている**](https://heydan.ai/page/3/?p=t#:~:text=It%20is%20no%20secret%20that,important%20things%20like%20sales%20activities)、さらに20%以上が「CRMで一番の悩み」と答えています。

今の時代、社会はデータで動いていますが、データの集め方自体はなかなか進化してきませんでした。でも、ウェブスクレイパーやAIを搭載した最新ツールが登場したことで、単調なコピペ作業からやっと解放されつつあります。この記事では、データ抽出の基本やその重要性、そして日々の単純作業を一気に効率化する方法をわかりやすく紹介します。営業、EC、オペレーションなど、どんな業種でも「賢く働く」ためのヒントが詰まっています。

## データ抽出とは？なぜ必要なのかをやさしく解説

難しい言葉は抜きにして、**データ抽出**とは、いろんな場所から必要な情報だけを集めて、ひとつのリストにまとめること。イメージとしては、複数の果樹園から美味しいリンゴだけを選んでカゴに入れるようなものです。

もう少し正式に言うと、さまざまなデータソースから情報を取り出し、分析やレポート、保存などに使える形に変換するプロセスです（[Astera](https://www.astera.com/type/blog/what-is-data-extraction-a-brief-guide/#:~:text=Data%20extraction%20is%20the%20process,into%20databases%2C%20applications%2C%20or%C2%A0%2059%C2%A0downstream)）。目的は、バラバラに散らばったデータを一箇所に集めて、すぐに活用できる状態にすることです。

**データ抽出はどんな場面で使われる？**

- **ウェブサイト**：公開ディレクトリ、商品リスト、レビューサイトなど
- **データベースやスプレッドシート**：CRMやERP、膨大なExcelファイルなど
- **ドキュメントやPDF**：請求書、レポート、契約書など
- **APIやログ**：エンジニア向けですが、業務データの宝庫です

![image.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_78d8b85d4d.png)

データがきれいに整理された「構造化データ」でも、SNS投稿のような「非構造化データ」でも、まずは抽出することが最初の一歩。いわば“超高速・高精度なコピペ”で、手間もミスも大幅に減らせます。

## データ抽出がビジネスにもたらすメリット

現実問題、時間はお金です。データ整理に費やす1時間は、本来なら営業や戦略立案、顧客対応に使えたはずの貴重な時間。実際、[**生産性の低下やリード管理の不備で、企業は年間1兆ドルもの損失**](https://www.close.com/blog/39-shocking-stats-that-will-change-the-way-you-sell#:~:text=21,%E2%80%94%20Marketo)を出しているとも言われています。

でも、単なる時短だけじゃありません。自動化されたデータ抽出は、次のような新しい価値を生み出します：

<Table content={`| **活用例** | **恩恵を受ける人** | **具体的なイメージ** |
| --- | --- | --- |
| リード獲得 | 営業チーム | ディレクトリやLinkedIn、企業サイトから連絡先を一括抽出 |
| 価格・在庫監視 | EC運営 | 競合の価格や在庫を自動でチェック。手作業の確認は不要に |
| 市場調査 | アナリスト・マーケター | レビューやSNS投稿、商品スペックを集約して競合分析 |
| 取引先管理 | 購買担当 | サプライヤーカタログや価格更新を自動で追跡 |
| データ拡充 | 全員 | メールや電話番号、住所などをCRMやDBに追加 |`} />

そして、精度も見逃せません。手作業のデータ入力は[**約1%のエラー率**](https://heydan.ai/page/3/?p=t#:~:text=Human%20Error)があり、規模が大きくなると誤った連絡先や価格ミスが発生しやすくなります。

自動化ツールなら、時間だけでなくミスも減らし、より早く正確な意思決定が可能に。実際、[**約70%の従業員が「自動化の最大のメリットは単純作業の削減」と回答**](https://www.smartsheet.com/content-center/product-news/automation/workers-waste-quarter-work-week-manual-repetitive-tasks?srsltid=AfmBOorSWxNf8laVCAF8f-9o75hSmSGKa6AYU7K-OK1DMXdC3BUwu-y3#:~:text=Nearly%2070%20percent%20of%20workers,time%20wasted%20on%20repetitive%20work)しています。

## データ抽出の現場でよくある悩み

「そんなに便利なら、なぜみんなやっていないの？」と思うかもしれません。実は、従来の方法には多くの壁がありました。

**よくある課題はこんな感じです：**

- **手作業は遅くてミスが多い。** どんなに丁寧でも、50行目を超えると集中力が切れます。誰も「コピペ職人」になりたいとは思いません。
- **スクリプトはすぐ壊れる。** 技術者が自作しても、サイトのレイアウトが少し変わるだけで動かなくなります（[ZenRows Pricing](https://www.zenrows.com/pricing)）。
- **サイトごとに仕様が違う。** あるサイトでうまくいっても、別のサイトでは通用しません。ページ送りやログイン、隠しデータなども障壁です。
- **ボット対策。** CAPTCHAやIP制限など、スクレイパーをブロックする仕組みが増えています（[ZenRows Pricing](https://www.zenrows.com/pricing)）。
- **法的・コンプライアンスの問題。** すべてのサイトがデータ取得を許可しているわけではなく、GDPRなどの規制にも注意が必要です。

そして最大の壁は、非エンジニアと技術者の間のコミュニケーションギャップ。営業マネージャーが「こういうリストが欲しい」と伝えても、開発者が作ったスクリプトは「ほぼ動く」けど、サイトが変わるとまたやり直し…ということがよくあります。

## データ抽出の流れ：手作業から自動化まで

実際にデータを抽出するには、どんな手順があるのでしょうか？手作業でもAIでも、基本の流れはほぼ同じです。

1. **データ元を特定する。**（ウェブサイト、PDF、DBなど）
2. **データを抽出（スクレイピング）する。** 必要な情報をコピー、スクリプト、またはツールで取得。
3. **データを整理・クリーンアップ。** 誤字修正、フォーマット統一、重複排除など。
4. **データを保存・エクスポート。** ExcelやGoogle Sheets、DBなどに格納。

![image 1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_1_18de952f70.png)

主な方法を比較すると：

<Table content={`| **方法** | **メリット** | **デメリット** |
| --- | --- | --- |
| 手作業コピペ | 誰でもできる | 遅い・ミスが多い・大量処理に不向き |
| コード型スクレイパー | 柔軟・高機能 | プログラミング必須・壊れやすい・保守が大変 |
| ノーコード/AIウェブスクレイパー | 速い・使いやすい・変化に強い | 細かいカスタマイズはやや苦手 |`} />

特にAI搭載の最新ツールなら、欲しい情報を伝えるだけで自動的に抽出してくれます。コーディング不要で、誰でも使いこなせます。

## データ抽出ツールの種類：ウェブスクレイパー、APIなど

世の中には多様なデータ抽出ツールがありますが、主に次のタイプに分かれます：

- **ウェブスクレイピングツール**：ビジネスユーザーの定番。ウェブサイトからデータを自動取得する拡張機能やクラウドサービス。
- **API・連携ツール**：APIが提供されていれば、構造化データを安定して取得可能。
- **バッチ処理・ETLツール**：大量データの移動や変換に特化。ITや分析部門向け。
- **RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）**：人の操作を模倣するボット。レガシーシステムにも対応。
- **手動ツール**：ExcelのWebインポートやGoogle Sheets関数、ブラウザ拡張など。小規模用途向け。

### ウェブスクレイパーツール：データ抽出をもっと身近に

ウェブスクレイパーは、ビジネス現場で最も使われている自動化ツールです。ウェブサイトからのデータ収集を一気に効率化します。

**従来型のウェブスクレイパー**は、抽出したい項目を一つずつ指定したり、ルールを作成したりする必要がありました。サイトが変わると再設定が必要です。

**AIウェブスクレイパー**（Thunderbitなど）は、欲しい情報を「商品名と価格を全部取ってきて」と伝えるだけで、AIが自動で抽出方法を判断します。HTMLやXPathの知識は不要です。

**注目すべき機能例：**

- コーディング不要の簡単設定
- サブページやページ送り対応
- 多彩なエクスポート（Excel、Google Sheets、Notionなど）
- 様々なサイトレイアウトへの柔軟な対応

![image 2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_2_f9a67bf35b.png)

## Thunderbit：誰でも使えるAIデータ抽出ツール

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"AIであらゆるウェブサイトからデータ抽出"} description={""} />

私自身、SaaSや自動化ツールの開発に長年携わってきましたが、多くのデータ抽出ツールは「難しすぎる」「柔軟性がない」「現場の変化に追いつけない」といった課題がありました。

そこで開発したのが[**Thunderbit**](https://thunderbit.com/)。非エンジニアのビジネスユーザーでも直感的に使えるAIウェブスクレイパーです。目指したのは「出前を頼むくらい簡単なデータ抽出」。

**Thunderbitの特長：**

- **AIフィールド提案**：「AIフィールド提案」をクリックするだけで、サイトを自動解析し、最適なカラムや抽出プロンプトを生成。セレクタ選びに悩む必要なし。
- **サブページ抽出**：商品やプロフィールなど、各詳細ページも自動で巡回し、データを拡充。
- **ページ送り対応**：「次へ」ボタンや無限スクロールも自動処理。1ページ目だけで終わりません。
- **簡単エクスポート**：Excel、Google Sheets、Notion、Airtableなどにワンクリックで出力。CSVやJSONもOK。
- **ノーコード・直感操作**：ブラウザが使えれば誰でもOK。技術知識は不要です。
- **クラウド・ブラウザ両対応**：高速なクラウド実行と、ログインが必要なサイト向けのブラウザ実行を選択可能。

しかも、料金も手頃。無料プランで6ページまで試せて、有料プランも月15ドルから（500クレジット）。小規模チームなら十分始められます。

> 気になる方は、ThunderbitのChrome拡張をぜひお試しください。

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbit Chrome拡張を無料で試す"} />

<VideoPlayer url={"What%20Is%20Data%20Extraction%20Unlock%20Its%20Potentials%20in%20R%201f4c13c1bc0f801dbefbfb196811b5ec/Google_Chrome_-_25_March_2025.mp4"} />

### Thunderbitの活用例：現場での使い方

実際にどんなシーンで使われているのか、具体例をご紹介します。

### 営業：リードリストを数分で作成

業界ディレクトリから見込み顧客リストを作る場合、従来は何時間もかかっていた作業が、

1. Chromeでディレクトリを開く
2. Thunderbitで「AIフィールド提案」をクリック
3. 提案されたカラム（氏名、メール、電話、会社名など）を確認
4. 「抽出」ボタンを押す
5. Google Sheetsにエクスポートしてアプローチ開始

あるユーザーは「10分足らずで200件のリードリストが完成。以前は半日かかっていました」と話してくれました。

### EC：競合価格の自動モニタリング

EC担当者は競合の価格変動を常にチェックする必要があります。Thunderbitなら、

1. 競合サイトの商品ページを開く
2. テンプレート利用やAIフィールド提案で「商品名・価格・在庫」などを指定
3. 毎日自動で抽出するスケジュール設定
4. 価格変動時にアラートを受け取る

手作業の確認は不要です。

### オペレーション：取引先カタログの最新化

仕入れ先のカタログ情報を常に最新に保つ必要がある場合も、

1. サプライヤーサイトの商品リストを抽出
2. AirtableやNotionにエクスポートして在庫管理
3. 定期的な自動更新で常に最新情報を維持

## データ抽出ツール選びのポイント

<SideCard url={"https://thunderbit.com/pricing"} title={"Thunderbitの料金を見る"} description={""} />

すべてのデータ抽出ツールが同じではありません。選ぶ際は次の点をチェックしましょう：

- **使いやすさ**：非エンジニアでもすぐ使えるか
- **多様なデータソース対応**：ウェブ、PDF、画像、APIなど
- **構造化データ出力**：きれいなテーブル形式で出力できるか
- **自動化・スケジューリング**：定期実行が可能か
- **業務ツールとの連携**：Excel、Google Sheets、Notion、Airtable、CRMなどに出力できるか
- **スケーラビリティ**：大量データにも対応できるか
- **精度・信頼性**：エラー検知や変化への追従力
- **サブページ・ページ送り対応**：隠れた情報も取りこぼさないか
- **AIアシスト**：ツールがユーザーをサポートしてくれるか

また、サポートやドキュメントの充実度も重要です。困ったときにすぐ相談できる体制があると安心です。

## データ抽出・分析を成功させるコツ

ツール選びだけでなく、運用の工夫も大切です。

1. **データの検証・クリーンアップ**：エラーや重複、フォーマット不備を必ずチェック
2. **分析しやすい整理**：見出しやフォーマットを統一し、後工程を意識
3. **定期的な自動化**：スケジュール実行で常に最新データを維持
4. **法令・プライバシー遵守**：利用規約や法律を必ず確認
5. **ツールのアップデート**：サイトの変化に対応できるよう常に最新状態に
6. **データのバックアップ・セキュリティ**：せっかくのデータを失わないように

![image 3.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_3_79d1d9623a.png)

抽出後は、数件を目視チェック→重複排除→分析ツールに投入→次回更新のリマインダー設定、という流れがおすすめです。

## データ抽出の可能性をビジネスで最大化しよう

まとめると、データ抽出は単なる流行語ではなく、情報を扱うすべての人にとって実用的で革新的な武器です。リード獲得、価格監視、データ整理など、正しいツールを使えば、何時間もかかっていた作業が一瞬で終わります。

私の考えでは、今後は**業種特化型AIエージェント**が主流になるでしょう。なぜなら、ビジネス現場では「確実性・再現性・大量処理」が求められるからです。汎用AIはアイデア出しや質問には便利ですが、繰り返しの業務自動化には、現場に最適化された専用ツールが不可欠です。

Thunderbitは、誰でも簡単にデータ抽出できる世界を目指しています。コーディング不要、ストレスフリーで、すぐに結果が出せる。もし手作業のデータ入力にうんざりしているなら、ぜひThunderbitを試してみてください。

さらに詳しく知りたい方は、[Thunderbitブログ](https://thunderbit.com/blog)の他の記事もご覧ください。[データスクレイピングとは？2025年版](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)や[AIでウェブサイトのデータをExcelに抽出する方法](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel)もおすすめです。

**賢く働き、成果を最大化しましょう。必要な情報はすぐそこに。あとは、あなたが手に入れるだけです。**

*P.S. もし夢の中でコピペ作業をしていたら、それは自動化のサインかも。あるいは、休暇を取るタイミングかもしれません。どちらにせよ、Thunderbitがあなたをサポートします。*

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"ThunderbitでAIデータ抽出を始める"} />

## よくある質問

**1. Thunderbitとは？**

**Thunderbit**は、誰でもウェブサイトからデータを抽出できるAI搭載のChrome拡張機能です。営業、マーケティング、EC、オペレーションチームに最適です。

**2. 従来のスクレイパーと何が違う？**

- AIが自動で項目を検出
- サブページやページ送りも対応
- 設定やコーディング不要
- Sheets、Excel、Notionなどにエクスポート可能

**3. ログインが必要なページやPDF、動的ページも対応？**

はい、対応しています。

- **ブラウザモード**：ログインやPDF、インタラクティブなページ向け
- **クラウドモード**：公開サイトの高速抽出

テキスト要約や翻訳機能もサポートしています。

## 参考リンク

- [What is Data Extraction? Everything You Need to Know](https://www.matillion.com/blog/what-is-data-extraction-everything-you-need-to-know)
- [Data Extraction Defined: Types, Examples, and Use Cases](https://www.talend.com/resources/data-extraction-defined/)
- [What Is Data Extraction and Why Is It Important?](https://docparser.com/blog/what-is-data-extraction/)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"AIウェブスクレイパーを試す"} />

Thunderbitなら、面倒なコピペ作業から解放。AIデータ抽出ツールで、業務効率と意思決定を一気に加速。

AIでウェブページを手間なく抽出。

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データ抽出とは？現場で活きる活用法とその可能性

2025年、メールエクストラクターがビジネスに欠かせない理由

2025年になっても、メールマーケティングは顧客とつながるための王道の手段です。[**世界中で約46億人が毎日メールを使っている**](https://www.statista.com/statistics/255080/number-of-e-mail-users-worldwide/)ことからも、その影響力は健在。特に中小企業では[**64%**](https://www.statista.com/statistics/255080/number-of-e-mail-users-worldwide/)が顧客とのやりとりにメールを活用しています。ただし、質の高いメールリストを自分で集めるのはかなり大変。リストを買うと個人情報保護法に引っかかるリスクもあるので要注意です。

そこで活躍するのがメールエクストラクター。見込み顧客の連絡先を効率よく集められるので、ターゲットを絞ったメール配信が実現できます。[**1ドル投資で36ドルのリターン**](https://www.litmus.com/resources/email-marketing-roi)が得られることもあるほど。さらに、38%のブランドがメールマーケティングの予算を増やしており、エンゲージメントやコンバージョンの向上を目指しています。

この記事では、メールエクストラクターの使い方や[おすすめツールの比較](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/)、自分に合った選び方まで詳しく紹介します。

2025年おすすめメールエクストラクターまとめ

- [**Thunderbit**](#best-ai-powered-email-scraper)：AI搭載の最先端メールエクストラクター
- [**Snov.io**](#best-for-integrated-lead-management)：リード管理機能が充実したプラットフォーム
- [**Zoominfo**](#best-for-comprehensive-contact-database)：膨大な連絡先データベースを持つメールエクストラクター
- [**Skrapp.io**](#best-for-linkedin-integration)：LinkedIn連携に強いメール抽出ツール
- [**Hunter.io**](#best-for-domain-search)：ドメイン検索に特化したメールエクストラクター
- [**Octoparse**](#best-for-advanced-customization)：カスタマイズ性の高いメール抽出プラットフォーム
- [**Lusha**](#best-for-b2b-data-accuracy)：B2Bデータの正確性に優れたメールエクストラクター

メールエクストラクターとは？仕組みをわかりやすく

メールエクストラクターは、ウェブサイトやSNS、オンラインディレクトリなどからメールアドレス（例：name@domain.com）を自動で集めて整理してくれる便利なツールです。メールリスト作成の手間を大幅に減らし、名前や役職、会社情報などの付加情報も一緒に取得できるものが多いのが特徴。

昔ながらの方法は正規表現（regex）でメールパターンを見つけていましたが、最近は[AIを活用して動的なウェブページにも対応](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai/)し、特殊なメール形式も抽出できるようになっています。

LinkedInやビジネスディレクトリなど、1つのプラットフォームでメールが見つからない場合も、進化したツールなら複数の情報源を横断して該当メールを探し出します。中には、事前に検証済みのデータベースと連携し、正確な連絡先を一括取得できるサービスもあります。

メールアドレスのスクレイピングは合法？

基本的に、ウェブ上で公開されているメールアドレスを取得するのは多くの国で認められています。ただし、非公開情報やサイトの利用規約で保護されている場合は注意が必要。多くの国や地域では[個人情報保護法](https://gdpr-info.eu/)の遵守が求められます。規約を読むのが面倒な人は[Summarize](https://thunderbit.com/summarize/)で要約も可能。合法かどうかは、データの利用目的や運用方法によって異なるので、必ず現地の法令を確認しましょう。

AIでウェブからメールを抽出してみよう
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_実際にクリックして、ワークフローを体験してみてください。_

主要メールエクストラクター早見表

<Table content={`| **ツール名** | **料金** | **主な特徴** | **おすすめ用途** |
| --- | --- | --- | --- |
| **Thunderbit** | 月額9ドル〜（無料プランあり） | AI搭載、データ自動整形、複数フォーマット対応、ワンクリックエクスポート、直感的な操作性 | 中小企業、個人事業主、スクレイピング初心者から上級者まで |
| **Snov.io** | 月額39ドル〜 | メール検索・検証、CRM、ステップメール、LinkedIn自動化 | リード管理・メール営業 |
| **ZoomInfo** | カスタム見積もり | 膨大な連絡先データベース | 大規模営業リード獲得 |
| **Skrapp.io** | 月額30ドル〜 | LinkedIn連携、ドメイン検索 | LinkedIn特化型スクレイピング |
| **Hunter.io** | 月額34ドル〜（有料プラン） | ドメイン検索、メール検証、一括処理 | メール検証・ドメイン検索 |
| **Octoparse** | 月額99ドル〜 | ノーコードスクレイピング、クラウドサービス | 高度なカスタム抽出 |
| **Lusha** | 月額36ドル〜 | 検証済みB2B連絡先、CRM連携 | 正確なB2B営業・連絡先管理 |`} />

AI搭載メールエクストラクターの決定版

Thunderbit

![Thunderbit.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_9ad6536815.gif)

主な特徴：

- とにかく簡単なスクレイピング体験：「AIカラム提案」をクリックして、抽出したいページで「スクレイピング」を押すだけ。名前や役職、会社情報も自動で取得できます。
- データ自動処理：[Thunderbit](https://thunderbit.com/)のAIは、データの要約・分類・翻訳などもリアルタイムで対応。
- 高度なメール抽出：PDFや画像からもメールアドレスを抽出可能。多様なフォーマットに対応し、情報収集の幅が広がります。
- 簡単データエクスポート：Google Sheetsや[Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/)、Notionへワンクリックで出力でき、管理もラクラク。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"AIでメール抽出をもっと手軽に"} description={""} />

コーディング不要でデータ収集を効率化したいならThunderbitがぴったり。強力かつ直感的な[AIウェブ自動化ツール](https://thunderbit.com/)で、メールや各種情報を簡単に整理・取得できます。[AIウェブスクレイパー](https://thunderbit.com/)を使えば、複雑な設定なしでメールアドレスや関連情報を一括取得でき、作業時間を大幅に短縮。ビジネスにも個人にもおすすめです。

Thunderbitの大きな魅力は、[PDF](https://www.youtube.com/shorts/soyVQH7Neg8)や画像、さまざまなウェブページからもメールを抽出できる点。多様なフォーマットやプラットフォームから情報をまとめて収集できます。さらに[AIオートフィル](https://thunderbit.com/ai-autofill/)機能で、[GreenhouseやLever](https://www.youtube.com/watch?v=T10G2HxlqP4)などのフォーム入力も自動化。手作業によるミスも防げます。

プログラミング知識がなくてもAIでウェブ自動化・データ管理を始めたい方に、Thunderbitは最適な選択肢です。

料金：

[月額9ドル〜](https://thunderbit.com/pricing/)（無料プランあり）

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbitでメール抽出を体験"} />

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/shorts/soyVQH7Neg8"} />

リード管理一体型なら

Snov.io

![snov-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/snov_io_12f8b5a901.png)

主な特徴：

- メールファインダー：Chrome拡張でウェブ上のメールを簡単検索
- メール検証：一括検証で配信成功率アップ
- メールウォームアップ：AIで配信到達率を向上
- 営業CRM：案件・タスク・チーム管理機能
- ステップメール：自動リード育成キャンペーン

[Snov.io](https://snov.io/)は、リード獲得・メール検証・営業管理を一つにまとめた総合プラットフォーム。リード検索や検証、営業パイプライン管理、メール自動化まで幅広く対応します。[Snov.io](https://snov.io/extension)はChrome拡張とウェブアプリの両方で利用でき、さまざまなワークフローに柔軟に対応。

[Snov.io](https://snov.io/sales-crm)のCRM機能では、案件やタスク、チーム管理が可能。カンバンボードでリード進捗を可視化し、メール・会議・電話などのタスクをチームで割り当てられます。ステップメール機能でリード育成や関係構築も自動化。

ただし、ビジネス規模が大きくなるとコストが高くなりがち。メール検索データベースの規模や未検証アドレスへの送信制限、配信到達率の課題も一部報告されています。

料金：

[Snov.io](https://snov.io/pricing)は無料プランあり。有料プランは月額39ドル〜、利用クレジットに応じて拡張可能。

膨大な連絡先データベースなら

ZoomInfo

![ZoomInfo.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Zoon_Info_d01d50899a.png)

主な特徴：

- 高度な検索機能：役職・会社・地域で絞り込み、ターゲットリードを効率的に発見
- データベースの定期更新：常に最新・正確な情報を提供し、古いデータのリスクを低減
- 自動リード強化：リード情報を自動で充実させ、パーソナライズされた営業活動を実現

ZoomInfoは大規模営業チームに人気のサービスで、1億件以上の連絡先と9500万社の企業情報を誇るB2Bデータベースです。特にダイレクトな連絡先情報の質は[業界でも高評価](https://www.softwareadvice.com/buyer-intent/zoominfo-profile/reviews/)。

一方で、[一部ユーザー](https://www.demandbase.com/blog/is-zoominfo-right-for-you-find-out-now/)からは、米国外のデータ精度や網羅性に課題があるとの声も。また、料金体系は大企業向けで、スタートアップや中小企業にはやや高額です。

料金：

企業規模やニーズに応じたカスタム見積もり。

LinkedIn連携に強いなら

Skrapp.io

![Skrapp-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Skrapp_io_74b27d5735.png)

主な特徴：

- LinkedIn連携：LinkedInプロフィールから検証済みメールを直接抽出
- メール検索・検証：有効なメールアドレスのみをターゲットに
- データエンリッチメント：企業の売上や従業員数などの情報も取得
- エクスポート機能：CSV/XLSX出力やSalesforce・Zoho連携も可能

Skrapp.ioは、LinkedInプロフィールのスクレイピングやドメイン検索に特化したツール。Chrome拡張とウェブアプリの両方で利用でき、外出先でもデータ抽出が可能です。

さらに、複数リストの作成や検索結果のCSV/[Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/)出力、メール検証機能など、データ管理も充実。直感的なUIで、技術に自信がない方でも使いやすい設計です。

ただし、メール抽出の速度が遅い場合があり、大量データ収集時はややストレスを感じることも。完全な初心者には最初やや学習コストがかかるかもしれません。

料金：

月額49ドル〜、大規模利用は299ドルまで拡張可能。

ドメイン検索特化なら

Hunter.io

![Hunter-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Hunter_io_ff5c8498e8.png)

主な特徴：

- ドメイン検索：指定ドメインに紐づく全メールアドレスを一括取得
- メール検証：内蔵検証ツールでバウンス率を低減
- 一括処理：大量メールの一括検索・検証が可能

Hunter.ioは、ドメイン単位でメールアドレスを探したい時に便利なツールです。[ドメイン検索](https://www.uplead.com/hunter-io-review/)機能で、企業の主要連絡先や担当者の名前・役職・SNS情報までまとめて取得できます。

大量のメール検索や検証も簡単。CSVで名前やドメインをアップロードすれば、関連メールを一括抽出できます。

一方で、マイナーなドメインではメール精度にバラつきがあるとの声も。

総じて、Hunter.ioは高速なメール検索・検証・一括処理を兼ね備え、[リード獲得に欠かせないツール](https://theprocesshacker.com/blog/hunter-io-review/)です。

料金：

無料プランあり。有料プランは月額49ドル〜。

高度なカスタマイズ性なら

Octoparse

![Octoparse.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Octoparse_aba229bf64.png)

主な特徴：

- ビジュアルインターフェース：ノーコードで直感的にスクレイピング設定
- クラウドサービス：定期的な自動抽出で常に最新データを維持
- 高度なデータ抽出：複雑なページや動的コンテンツにも対応

Octoparseは、複雑なウェブサイトからもデータを簡単に抽出できる強力なウェブスクレイパーです。人間の操作を模倣するため、通常のアンチスクレイピング対策も回避しやすいのが特徴。

自動検出やテンプレート機能など、初心者でもすぐに使いこなせるUI設計。技術知識がなくてもデータ収集が可能です。

ただし、メール抽出時はGDPRやCAN-SPAMなどの法令遵守が必須です。

料金：

月額119ドル〜（基本機能は無料プランあり）

B2Bデータの正確性重視なら

Lusha

![Lusha.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Lusha_4460ee963e.png)

主な特徴：

- 高精度な連絡先：電話番号やメールなど、詳細なB2B連絡先を提供
- リアルタイム更新：常に最新の連絡先情報を維持
- CRM連携：SalesforceやHubSpotなど主要CRMとシームレス連携
- プライバシー保護：GDPR・CCPA準拠で安心

LushaはB2B営業に特化した連絡先取得ツール。LinkedInやSalesforce上で直接、検証済みのメールや電話番号を取得でき、営業担当者の業務効率を大幅に向上させます。

主要CRMとの連携でリード管理もスムーズ。さらに、連絡先のエンゲージメント分析機能もあり、反応の良い顧客を可視化してアプローチを最適化できます。高品質なデータと営業プロセスの効率化を両立したい企業におすすめです。

料金：

月額99ドル〜。利用量に応じたプランも用意。

まとめ

2025年のメールエクストラクター市場は、スタートアップから大企業まで幅広いニーズに応えるラインナップが揃っています。[AI搭載のThunderbit](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/)や、ZoomInfoのような大規模データベース型など、用途や規模、連携したいツール、予算に合わせて最適なものを選びましょう。

最適なツールを導入すれば、メールマーケティングの効率化やリード獲得、顧客とのつながり強化が実現します。ビジネス成長のために、ぜひ活用してみてください。

よくある質問

1. Thunderbitの強みは？

    ThunderbitはAIを活用した革新的な自動化機能が特長です。コーディング不要でAIスクレイピングができ、初心者から上級者まで直感的に使えます。[知能と自動化の融合](https://www.youtube.com/watch?v=UOK1pWPN190&ab_channel=Thunderbit)が他のプラットフォームと一線を画しています。

2. メールエクストラクター選びのポイントは？

    抽出したいデータ量や頻度、予算、精度、既存ツールとの連携性などが重要です。ThunderbitのようなAI搭載ツールなら、非構造データも自動で整理できます。CRMなど他ツールとの連携も要チェックです。

3. 他ツールとの連携は可能？

    多くのメールエクストラクターは他ツールと連携できます。Thunderbitなら[Airtableへ直接データ送信](https://thunderbit.com/)も可能。自動化で作業効率化・ミス削減・時短が実現します。

さらに詳しく知りたい方へ：

- [2025年版・おすすめウェブスクレイピングツール徹底比較](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/)
- [AIでどんなウェブサイトもスクレイピングする方法](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai/)
- [ウェブサイトからExcelへ最も簡単にデータ抽出する方法](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/)
- [世界一使いやすいウェブスクレイパー](https://thunderbit.com/)

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2025年版のおすすめメールエクストラクターを徹底比較。メールマーケティングを強化したい方に最適なツールを紹介します。

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2025年版・おすすめメールエクストラクター徹底比較

あなたに最適な記事スクレイパーを徹底比較。AIやノーコードでニュース記事やデータを効率的に収集できる最新ツールを紹介します。

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2025年版・最強記事スクレイパー徹底比較

ウェブサイトからのコピペ作業、もううんざりしていませんか？スクレイピング用のスクリプトを何度も書き直すのに疲れていませんか？昔ながらのウェブスクレイピングは、どうしても手間がかかって面倒な作業になりがちですよね。でも今はAIの時代。こうしたハードルがぐっと下がり、普段パソコンを使うだけのビジネスユーザーでも、簡単にウェブスクレイピングができるようになりました。

この記事では、**AIウェブスクレイパー**を使って**どんなウェブサイトからでもデータを抽出する方法**と、従来のスクレイピング手法の違いについて分かりやすく解説します。初心者の方も、経験者の方も、AIの力を活用すれば作業効率が一気にアップしますよ。それでは早速チェックしていきましょう！

## **ウェブスクレイピングって何？**

ウェブスクレイピングとは、ウェブサイト上のデータを自動で**取得して、整理された使いやすい形にまとめる**ための便利な手法です。大量のデータを扱うとき、時間も労力も大幅に節約できます。たとえば**市場調査、不動産分析、リード獲得**など、いろんなシーンで大活躍しています。

## **従来型ウェブスクレイパーのデメリット**

昔ながらのウェブスクレイピングは、スクリプトや専用ツールを使ってウェブページのHTML構造から必要なデータを抜き出します。

- Pythonはウェブスクレイピングでよく使われる言語のひとつ。Pythonでウェブサイトをスクレイピングする方法を解説した動画はこちら。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=XVv6mJpFOb0"} />

- ネット上には[**Webscraper**](https://webscraper.io/pricing)や[**Octoparse**](https://www.octoparse.com/pricing)など、従来型のウェブスクレイピングツールがたくさんあります。ここでは**Webscraper**の使い方を例に紹介します。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=aClnnoQK9G0"} />

従来型のウェブスクレイパーは便利な反面、こんな課題もあります：

- **ハードルが高い**：**ITに詳しくない人**には、コードの知識やウェブページの構造理解が必要なので、始めるのが難しいです。
- **時間がかかる**：新しいサイトごとにデータの場所を探して、設定や調整にかなり時間がかかります。
- **メンテナンスが大変**：ウェブサイトはしょっちゅう更新されるので、スクレイパーが動かなくなることも。安定して使うには修正が必要です。

こうした理由から、もっと手軽で信頼できる方法を探している人には、従来型のスクレイピングはあまりおすすめできません。そこで登場するのが、**AI搭載のスクレイパー**。これなら**柔軟で効率的**にデータ収集ができます。

## **AIウェブスクレイパーを選ぶべき理由**

AIウェブスクレイパーは、[**AI技術を活用したツール**](https://thunderbit.com/)でウェブサイトからデータを自動取得できる、より賢い方法です。

従来のスクレイピングのようにコーディングや細かいメンテナンスは不要。AIがページのパターンや文脈を**機械学習**で理解し、変化にも柔軟に対応します。だからAIスクレイパーは**柔軟性・スピード・使いやすさ**のすべてを実現。**ITスキルがなくても**誰でも使えます。AIウェブスクレイピングがオススメな理由はこちら：

- **初心者でも簡単**：[AIウェブスクレイピング](https://thunderbit.com/)ツールはノーコードで使える直感的なインターフェース。**ワンクリック**でデータ抽出が可能です。プログラミングや専門知識は一切不要！
- **高速かつ効率的**：**LLM（大規模言語モデル）**の力で、[AIスクレイパー](https://thunderbit.com/)は複数サイトから大量データを一気に取得。商品名や価格、説明、日付などのデータもほぼ自動で認識し、手間やミスを最小限に抑えます。
- **柔軟で多用途**：AI搭載スクレイパーは大量データにも対応し、ウェブサイトのレイアウト変更にも自動で適応。さまざまなデータタイプを素早く正確に抽出できます。

**実際にAIでウェブスクレイピングを体験しよう**
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_ぜひ一度試してみてください。クリックしながらワークフローを体験できます。_

## **ThunderbitでAIウェブスクレイピングを始めよう**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg"} />

興味がある方は、[Thunderbit](https://thunderbit.com/)で無料体験を始めてみましょう。

1. **Thunderbit公式サイトにアクセス**

[thunderbit.com](https://thunderbit.com/)でアカウント登録。新規ユーザーにはAIウェブスクレイパーや自動入力、要約機能などを試せる無料クレジットがもらえます。まずはこれらのツールで作業効率化を実感してみてください。

2. **Thunderbit拡張機能をインストール**

[**Thunderbit**](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-automat/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)をChromeウェブストアからダウンロード。インストール後は、ウェブサイト上で直接データを抽出したり、カラム名の調整も簡単にできます。

3. **セットアップ＆ログイン**

インストール後にログインすれば、すべての機能が利用可能に。**サイドパネル**から**プロジェクト管理**、**ファイルアップロード**、**スクレイピング設定**なども自由に操作できます。

4. **スクレイピングを開始**

Thunderbitのサイドパネルから新しいプロジェクトを作成。抽出したいデータの種類や抽出ポイントを指定し、細かい設定もOK。インタラクティブに進められるので、どんなデータが取得できているかリアルタイムで確認できます。

Thunderbit AIウェブスクレイパーの使い方例はこちら。

![Thunderbitgif4.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbitgif4_c6511d18c3.gif)

## **Thunderbitの便利なスクレイピング機能**

[Thunderbit](https://thunderbit.com/)には、AIウェブスクレイピングをさらに快適にする便利な機能がたくさん揃っています：

- **自然言語でスクレイピング**：Thunderbitのインターフェースはコーディング不要。AIに抽出したいカラム名を伝えるだけで、複雑なデータ収集も簡単にこなせます。
- **AIによるカラム提案**：ThunderbitのAIは閲覧中のウェブサイトを自動で解析し、重要なデータを見極めて最適なカラム名を提案。不要な情報を省き、必要なデータだけを効率よく抽出できます。
- **多様なファイル形式に対応**：[AIウェブスクレイパー](https://thunderbit.com/)はPDFや画像など、いろんなデータ形式にも対応。AIがファイル内の重要情報を自動で認識し、正確に抽出します。

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## **AIウェブスクレイピングの活用事例とベストプラクティス**

### **Zillow**

**不動産エージェント**が特定エリアの物件データを[**Zillow**](https://www.zillow.com/)から集めたいときや、**投資家**が有望な物件を探したいとき、信頼できるウェブスクレイピングツールは大きな武器になります。**[Thunderbit](https://thunderbit.com/)**の**[AIウェブスクレイパー](https://thunderbit.com/)**なら、**[Zillow](https://www.zillow.com/)**から必要な物件情報を簡単に抽出でき、常に最新情報をキャッチできます。ZillowでのThunderbit活用方法を解説した動画はこちら。

![Thunderbit_Zillow2.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Zillow2_c032961788.gif)

**Zillowスクレイピングの活用例**

- [Zillow検索結果ページ](https://www.zillow.com/homedetails/1539-Ingalls-St-San-Francisco-CA-94124/15153637_zpid/)

![zillow_scraper1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_12_22_38_AM_f1cc6ee3a6.png)

- [Zillow物件詳細ページ](https://www.zillow.com/homedetails/1539-Ingalls-St-San-Francisco-CA-94124/15153637_zpid/)

![zillow_scraper2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_12_25_48_AM_8702d1baf4.png)

### **LinkedIn**

**人事担当者**が人材を探したいときや、営業担当が新規リードを獲得したいときにも、信頼できるウェブスクレイピングツールは強い味方です。**[Thunderbit](https://thunderbit.com/)**を使えば、[**LinkedIn**](https://www.linkedin.com/)から必要なデータを簡単に抽出でき、採用活動やリード管理が効率化します。手作業での検索やコピペ作業はもう不要。LinkedInでのThunderbit活用方法を解説した動画はこちら。

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**LinkedInスクレイピングの活用例**

- [LinkedInプロフィールページ](https://www.linkedin.com/in/shuaiguan/)
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### **Googleマップ**

市場分析のために位置情報データを集めたいビジネスオーナーや、地域の新規顧客リストを作りたい営業担当者にも、[**ウェブスクレイピングツール**](https://thunderbit.com/)は大きな助けになります。[**Thunderbit**](https://thunderbit.com/)なら[**Googleマップ**](https://www.google.com/maps/)から必要な情報を簡単に抽出でき、意思決定や営業活動の最適化に役立ちます。GoogleマップでのThunderbit活用方法を解説した動画はこちら。

![Thunderbit_Zillow2.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Zillow2_c032961788.gif)

**Googleマップの活用例**

- Googleマップ
![Screenshot 2024-11-14 at 1.07.46 AM.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_07_46_AM_bdb9f27591.png)

- [Googleマップの店舗詳細ページ](https://www.google.com/maps/place/The+Morris/@37.7666588,-122.4620107,13z/data=!4m11!1m3!2m2!1srestaurants!6e5!3m6!1s0x808f7e310d3891a9:0xc9872041746a8751!8m2!3d37.7629795!4d-122.4084796!15sCgtyZXN0YXVyYW50c1oNIgtyZXN0YXVyYW50c5IBGm5ld191c19hbWVyaWNhbl9yZXN0YXVyYW504AEA!16s%2Fg%2F11cs1vrpyw?entry=ttu&g_ep=EgoyMDI0MTExMS4wIKXMDSoASAFQAw%3D%3D)
![Screenshot 2024-11-14 at 1.09.58 AM.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_09_58_AM_498d38fcc9.png)
### **Amazon**

競合調査をしたいネットショップ運営者や、市場動向を知りたい起業家にも[**Thunderbit**](https://thunderbit.com/)はぴったりです。**[Amazon](https://www.amazon.com/)**の商品情報や価格、レビューなど、あらゆるデータを簡単に集められます。Amazonでのデータ収集方法を解説した動画はこちら。

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**Amazonスクレイピングの活用例**

- [Amazon検索結果ページ](https://www.amazon.com/s?k=headphone&crid=3LIW3IS6JL0FP&sprefix=headpho%2Caps%2C505&ref=nb_sb_noss_2)
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- [Amazon商品詳細ページ](https://www.amazon.com/JBL-TUNE-720BT-Lightweight-comfortable/dp/B0CS8WVRLQ/ref=sr_1_1_sspa?crid=3LIW3IS6JL0FP&dib=eyJ2IjoiMSJ9.FLApqKZhRMDfounwb2aU6FWxdKRSPH9WnDX4kBJ7X9oZYLrXwRpqe66HmUERfSmlO7UC2NlQnMEkxm7-X9BiVq2sS64f73VlCi3DQQ8sEkDc-p3NyU6hVx9f09h1o26BWS8qgBIJSKnOHoqSXy1VyORjla47y2MJXxqCp2ZFFwUVqqKFHoOyfrI9jUT0_XNeLRrWlDpAEED8XgunqquZbeMZTpGEgbnrEA930bRNxIA.tZW1kXQLmv-b6cj57CnP1nQDeDGcZ4UhHk1w6T8E-wI&dib_tag=se&keywords=headphones&qid=1731557260&sprefix=headpho%2Caps%2C505&sr=8-1-spons&ufe=INHOUSE_INSTALLMENTS%3AUS_IHI_3M_HARDLINES_AUTOMATED&sp_csd=d2lkZ2V0TmFtZT1zcF9hdGY&th=1)
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Thunderbit AIウェブスクレイパーは、ビジネスユーザーのデータ収集を**より速く、簡単に、効率的**に進化させました。Zillowで物件を探すときも、LinkedInでリードを集めるときも、Amazonで市場分析をするときも、AIウェブスクレイパーがあれば膨大な時間と手間を大幅にカットできます。AIの力でウェブスクレイピングを進化させて、**生産性をグッと高めましょう**。さあ、[**Thunderbit**](https://thunderbit.com/)でスマートなデータ収集を始めてみませんか？

## よくある質問（FAQ）

1. **AIウェブスクレイピングはどんな用途に使えますか？**
    - 市場調査やトレンド分析
    - Zillowなどでの不動産物件の追跡
    - LinkedInでの人材発掘やリード獲得
    - Amazonでの商品・競合分析
    - Googleマップからの地域ビジネスデータ収集


2. **ThunderbitでAIウェブスクレイピングに最適なサイトは？**
    - **Zillow**：不動産分析に
    - **LinkedIn**：人材発掘やリード獲得に
    - **Googleマップ**：エリアマーケティングに
    - **Amazon**：商品・競合調査に

3. **Thunderbitは無料で試せますか？**

    はい、Thunderbitは新規ユーザー向けに**無料クレジット**を提供しています。[thunderbit.com](https://thunderbit.com/)で登録してすぐに使い始められます。

**さらに詳しく知りたい方はこちら：**

- [ウェブサイトからデータを抽出する方法](https://www.techtarget.com/whatis/feature/How-to-scrape-data-from-a-website)
- [ウェブサイトからデータを抽出・スクレイピングする3つの方法](https://community.zapier.com/featured-articles-65/3-ways-to-extract-scrape-data-from-websites-11846)
- [ノーコードでウェブサイトをスクレイピングする方法](https://www.bardeen.ai/posts/how-to-scrape-a-website-without-code)
- [Pythonでウェブスクレイピング – ステップバイステップガイド](https://brightdata.com/blog/how-tos/web-scraping-with-python)
- [PythonでGoogleをスクレイピングする方法](https://proxyscrape.com/blog/how-to-scrape-google-using-python)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"AIで手間なく作業を自動化。"} />

ThunderbitでAIウェブスクレイピングを始めよう！従来の方法よりも優れた理由や、導入手順をわかりやすく解説します。

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AIを使ってあらゆるウェブサイトからデータを抽出する方法

ビジネスリードの定義や重要性、B2B営業で成果を出すためのリード獲得・精査・管理のコツ、ThunderbitやRocketReach、Seamlessなどの最新ツール活用法まで徹底解説。

AIでウェブページを手間なく自動抽出。

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ビジネスリードとは？定義・種類・具体例を徹底解説

弁護士がAIウェブスクレイパーを活用して高品質なリーガルリードを獲得する方法を解説。リード獲得の効率化、見込み客の検証、法律事務所の成長を実現します。

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弁護士のためのリーガルリード獲得術：本当に効果的な最新戦略

PythonやThunderbitなどのAIウェブスクレイピングツールで、ビジネス向けデータ収集を自動化する最新手法を紹介します。

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Pythonによるウェブスクレイピング：ツールとよりスマートな選択肢

ThunderbitがGumloopを上回る理由を徹底解説。営業・マーケティング・EC担当者に最適な、スピードと手軽さを両立したAIウェブスクレイパー＆ノーコード自動化ツールの決定版。

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Gumloop徹底レビュー＆2025年おすすめ代替ツール：実際に使って分かったこと

データスクレイピングの意味やビジネス活用法を徹底解説。ThunderbitのAI自動化と主要ツールの比較も紹介。

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データスクレイピングとは？手作業のコピペからAI自動化まで徹底解説

2025年版・ECスクレイパー10選。AI搭載・ノーコードで商品・価格・在庫データを自動抽出。Thunderbitはサイト変化にも柔軟対応し、スムーズなデータ出力を実現。

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2025年版・絶対に押さえておきたいECスクレイパー10選

ApolloとAIスクレイピングでB2Bリード獲得を自動化。データ拡充でパイプラインを成長させましょう。

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Apollo.ioのAIリード獲得：B2B営業を加速させる機能とは

2025年におすすめのAI搭載データ収集ツール38選で、ウェブスクレイピングやデータ補完を自動化。Thunderbitの直感的なノーコードソリューションも紹介。

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2025年版：最強データ収集ツール38選ハンドブック

Playwrightは動的サイトに高速対応、Seleniumは静的サイト向き。ThunderbitならPythonや面倒な設定なしで即データ抽出が可能です。

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PlaywrightとSelenium徹底比較：ウェブスクレイピングに最適なのはどっち？

ZenRowsのレビューと、最新のウェブスクレイピングツールを徹底比較。2025年のノーコード・AIウェブスクレイピングならThunderbitとZenRows、どちらが最適かを解説します。

AIで手間なくウェブスクレイピングを実現。

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ZenRowsを実際に使ってみた感想とユーザーの本音レビュー

Thunderbitの自動リード獲得ツールを活用して、無料の生命保険リードの獲得・購入方法をマスターし、成約率を高めましょう。

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ファイナンシャルアドバイザーのための生命保険リード購入入門ガイド

DeepSeekはVC資金ゼロで3,370万MAU・77,000超のGitHubスターを獲得。Thunderbitは、このオープンソースAIの巨人が世界のテック競争をどう塗り替えているかを追跡しています。

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徹底解説 WebHarvy レビュー：知っておきたいポイント

Shopifyは世界で482万店舗・2,920億ドルの売上を誇ります。Thunderbitが2025年のShopify最新統計を徹底解説し、EC成長戦略のヒントをお届けします。

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2025年版 Shopify最新統計データ・注目トレンド40選

2025年におすすめのB2Bリードデータベース＆獲得ツールを徹底比較。精度の高い営業リードでパイプラインを強化しましょう。

AIでウェブページのデータ取得・要約・自動入力を手間なく実現。

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2025年版・B2Bリードデータベース厳選9選：営業パイプラインを加速させる方法

ウェブスクレイパーツールを使って、どんなウェブサイトからでもデータを抽出する方法を解説。従来型とAIウェブスクレイピングの違いも比較。

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ウェブサイトからデータを抽出する方法：初心者向けガイド

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