実際に検証：Apifyの初心者向け代替ツールを探してみた

ビジネスでウェブデータが必要な人にとって、今ほど追い風（でも同時に情報が多すぎて迷いやすい）な時代はないと思います。営業、EC、オペレーションなど、どの職種でも「手軽で信頼できるスクレイピングツール」へのニーズはどんどん増えていますよね。とはいえ現実は、多くのプラットフォームが開発者向けに作られているのがネック。Dockerやプロキシ、さらには新しいプログラミング言語まで覚えずに、欲しいデータをサクッと整形してスプレッドシートに入れたいだけの人には、正直ハードルが高いです。チームから何度も聞いたのもまさにこの悩みで、ぶっちゃけそれがを作るきっかけになりました。

Apifyはウェブスクレイピング界隈で特に知名度が高く、巨大なマーケットプレイスと熱量の高いユーザー層を持つサービスです。でも、本当に「誰にとっても」最適解なんでしょうか？この記事では、Apify レビューの視点も交えつつ、Apifyが何者なのか、得意なこと／苦手なこと、そしてなぜ初心者や非エンジニアのチームを中心に「Apifyの代替（最適な代替）」を探す人が増えているのかを深掘りします。さらに、初心者でも扱いやすいAIウェブスクレイパーとしてThunderbitがどう比較できるのか、そして自社に合うツールを選ぶときに見るべきポイントも分かりやすく整理します。

Apifyとは？なぜApifyの代替を探す人がいるのか

まずは基本からいきます。は、ウェブスクレイピング、ブラウザ自動化、ワークフロー連携をクラウド上で回せるプラットフォームです。中核の考え方は「Actors（アクター）」で、データ抽出やブラウザ操作を自動化するサーバーレスプログラムとして動きます。Apify Storeには（2026年3月時点で）が並び、ECサイトのスクレイピングからLinkedInのアウトリーチ自動化まで、かなり幅広くカバーしています。

Apifyの強みは分かりやすいです。高機能で柔軟、しかもLangChainやLlamaIndexなどとの連携も進んでいて、AIエージェントのワークフロー基盤としての存在感も増しています（）。エンタープライズや技術チームにとっては、カスタマイズ性・スケーラビリティ・実績の三拍子が揃った、かなり有力な選択肢になり得ます。

ただ一方で、技術的な準備なしに「とにかくデータを抜きたい」初心者やビジネスユーザーにとっては、Apifyはちょっと身構えてしまう存在になりがちです。Dockerコンテナ、コンピュートユニット、プロキシ管理などに馴染みがないと、立ち上げまでの学習コストが重く感じられます（）。Actorsが豊富でも、目的に合うものを探したり、微調整したりするのが意外と難しいケースもあります。さらに、クレジット（使用量）ベースの料金体系は、初めての人には分かりにくいという声も少なくありません。

なぜApifyの代替を探すのか？

• 学習コストが高い： 非エンジニアだと初期設定やトラブル対応でつまずきやすい
• 初心者向けの導線が弱い： 多くのActorsが技術知識を前提にしている
• テンプレ／ライブラリの穴： すべての用途を網羅しておらず、Actorsのカスタムにコーディングが必要な場合がある
• 料金が複雑： 使用量（コンピュート、プロキシ、ストレージ）によって費用が読みづらい
• 非構造データが厄介： 乱れたページや動的ページの扱いに追加作業が発生しやすい

Apifyを開いてダッシュボードを眺めながら「いや、これスプレッドシートに入れたいだけなんだけど…」って思ったことがあるなら、同じ気持ちの人はかなり多いはずです。

Apify代替ツールのタイプ別：それぞれの強み

朗報です。ウェブスクレイピングの世界は代替が豊富で、得意分野もバラバラです。私はだいたい次のように整理しています。

1. ノーコード系スクレイパー

視覚的なUIとドラッグ＆ドロップのフローを重視したツールです。コードを書かずにデータを取りたいビジネスユーザー向けで、いわば「ウェブスクレイピング版Squarespace」みたいな立ち位置です。

強み：

• 初心者でも始めやすい
• セットアップが速い
• 取得項目を画面上で選べる

弱み：

• 複雑な要件だと柔軟性が足りないことがある
• 動的サイトや強くカスタムされたサイトで苦戦しやすい

例：

• ParseHub
• Octoparse
• WebHarvy

2. AI搭載スクレイパー

Thunderbitのように、AIがページを読み取り、理解し、必要なデータを抽出する新しいタイプです。テンプレやセレクタを細かく作らず、「何が欲しいか」を伝えるとAIが取り方を判断します。

強み：

• 非構造データや動的データに強い
• サイト側のレイアウト変更に追従しやすい
• セットアップが最小限で、非技術者に向く

弱み：

• クラウドクレジット等の使用量課金がある場合がある
• 高度な機能は発展途上のこともある

例：

• Browse AI
• Bardeen

3. テンプレート型ソリューション

Amazon、Zillow、LinkedInなど人気サイト向けのテンプレが用意されていて、ワンクリックで抽出できるタイプです。基本的に設定不要で、いきなり結果が出ます。

強み：

• 対応サイトなら即結果が出る
• 学習コストがほぼない

弱み：

• 対応テンプレの範囲に依存する
• カスタマイズが難しい場合がある

例：

• Thunderbit（Amazon、Zillow、Shopifyなど）
• Apify Actors（主要サイト向け）
• Web Scraper Chrome Extension

4. 開発者向けプラットフォーム

コードが好きならこのカテゴリ。APIやスクリプトで自由度を最大化できますが、技術力と運用の手間は前提になります。

強み：

• カスタマイズの自由度が非常に高い
• 大規模案件にもスケールしやすい

弱み：

• 初心者向けではない
• 実装・保守が必要

例：

• Apify
• Scrapy
• Puppeteer

Apifyがビジネスユーザーにとって弱いポイント：主な制約

公平に言うと、Apifyは技術チームにとってめちゃくちゃ強力です。ただ、Apify レビューや現場の声をビジネスユーザー目線で見ていくと、不満はだいたい次のポイントに集約されます。

1. 立ち上げの難しさ（学習コスト）

Actorsが22,000以上あっても、Apifyを使い始めるにはDocker、コンピュートユニット、プロキシ、リソース配分などの理解が必要になりがちです（）。非エンジニアには負担が大きく、Capterraでも「学習曲線が急」「料金が分かりにくい」といった声が繰り返し見られます（）。

2. テンプレの網羅性とカスタマイズの壁

Actorマーケットは巨大ですが、ニッチな用途まで完全に揃っているわけではありません。対象サイトが未対応ならActorを作る／改造する必要があり、結局コーディングが発生することが多いです。「新しいサイトをすぐ取りたい」チームにとっては、ここがボトルネックになりやすいです。

3. 料金体系が読みづらい

Apifyの料金は月額プラン＋従量課金の組み合わせです：

• Starter： $29/月（＋使用量）
• Free： $0/月（$5/月のプリペイド使用量を含む）
• Scale： $199/月
• Business： $999/月
• Enterprise： 個別見積

ただし実際のコストは、コンピュートユニット（CU）、プロキシ、ストレージなどで増えます（）。大きなスクレイピングを回すとクレジットが一気に消費されることもあり、特にレジデンシャルプロキシ（Starterで$8/GB）や高い並列実行が必要な場合は注意が必要です（）。初心者には予算管理が難しく感じられます。

4. 非技術チームにとっての使い勝手

Apifyのダッシュボードは「分かりやすさ」より「柔軟性」を優先した設計です。ExcelやGoogle Sheetsに入れるのが目的の営業・マーケ・オペレーションチームには、手順が重く感じられることがあります。

ユーザー評価の目安（2026年3月時点）：

• G2：4.7/5（407件）
• Capterra：4.8/5（387件）
• Trustpilot：4.8/5（395件）
  （）

結論としては「強力だけど、初心者には取っつきにくい」に落ち着きやすいです。

Thunderbit：初心者にやさしいApify代替

ここで登場するのがです。私たちは「技術的すぎる」か「機能が足りない」かの二択で困っているビジネスユーザーをたくさん見てきました。目標はシンプルで、コピー＆ペースト並みに簡単なスクレイピング体験を作ること。ノーコードで、テンプレに縛られず、結果に一直線でたどり着けることを大事にしています。

Thunderbitは、非技術者向けに設計されたです。使い方はこんな感じです。

• 2クリックでスクレイピング： 拡張機能を開いて、「AI Suggest Fields」を押すだけ。ページを読み取って最適な列を提案し、スクレイパー設定まで自動で整えます。
• 即エクスポート： Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接出力。CSVをいちいち整形する作業は不要です。
• サブページ取得： 商品詳細やLinkedInプロフィールなど、各リンク先を自動巡回してテーブルを拡充できます。
• ページネーション対応： 複数ページ、無限スクロール、複雑な遷移でも横断して取得できます。
• データの無料エクスポート： 取得した自分のデータを出すのに追加課金の壁を作りません。
• スケジュールスクレイパー： 自然言語で定期実行を設定し、常に最新データを保てます。
• セットアップ不要： Dockerもプロキシもコードも不要。欲しい内容を伝えれば、あとはAIが進めます。

Thunderbitは（2026年3月時点で）に利用され、Chrome Web Storeで4.3の評価を獲得しています。私たちは「何でもできる万能ツール」を目指すというより、ビジネスユーザーがストレスなくデータ抽出できることにフォーカスしています。

Apifyと比べたThunderbitの注目ポイント

違いをパッと分かるようにまとめます。

Thunderbitが特に向いているケース：

• リードや連絡先情報を集めたい営業チーム
• 価格、SKU、レビューを追いたいECチーム
• 物件リストを集めたい不動産関係者
• とにかくスプレッドシートに素早く入れたい人

Apify代替を選ぶときのチェックポイント

Apifyの代替（最適な代替）を検討するなら、私は次の観点で見ます。

1. 使いやすさ

• 非技術者が数分で始められるか
• 直感的か、それとも学習が必要か

2. サブスクの柔軟性

• 無料トライアルや十分な無料枠があるか
• 料金が予測しやすいか（プロキシやコンピュートなどの隠れコストがないか）

3. AIによる強化

• AIでサイトやレイアウトの違いに適応できるか
• 非構造／動的データを扱えるか

4. タスク適合性

• 自分の用途（リード獲得、価格追跡など）に合うか
• 人気サイト向けのテンプレや即時スクレイパーがあるか

5. エクスポートと連携

• Excel、Sheets、Notion、Airtableなど、使いたい先へ直接出せるか
• エクスポートが速く、追加料金なしでできるか

6. スケール対応

• ニーズ拡大に合わせて使い続けられるか
• 定期実行や大量リスト処理に対応できるか

プロのコツ： まずは小さな検証案件から始めてください。「このデータが欲しい」→「スプレッドシートに入った」まで30分で到達できないなら、そのツールはあなたの用途に合っていない可能性が高いです。

サブスクモデルと柔軟性の比較

• Thunderbit： 行数ベースで予測しやすい料金。Starterは$15/月で500行、最大$249/月で20,000行（）。無料枠は6ページ（トライアルで10）。
• Apify： Starterは$29/月（＋従量）。コンピュート、プロキシ、ストレージで追加費用（）。無料プランは$5/月分の使用量込み。
• その他： OctoparseやParseHubなどのノーコード系は無料枠がある一方、エクスポート制限や高度機能の有料化があることも。

結論： 予算と利用パターンに合うツールを選ぶこと。特に将来的に利用が増える見込みがあるなら、料金の読みやすさはかなり重要です。

これからを見据える：データ収集でスケールと柔軟性が重要な理由

よくあるのが「今の課題は解決したけど、半年後に限界が来る」パターンです。必要なデータが増え、対象ページが増え、要件が複雑になり、連携も増える。そうなったときに追従できるツールが必要になります。

• AI搭載ツール（Thunderbitなど）は、新しいサイトやレイアウト変更に適応しやすく、スクレイパーの作り直し頻度を減らせます。
• 定期スクレイピングや一括取り込みがあると、毎週の繰り返し作業を自動化でき、時間を大きく節約できます。
• 柔軟なエクスポートがあれば、データを必要な場所へそのまま流せて、手作業の整形が減ります。

さらに、AIエージェントが業務に浸透するほど、そうしたエコシステムに接続できるスクレイピングツール（ApifyのMCP連携やThunderbitのAPIなど）の重要性は増していきます（）。

最新のスクレイピング運用の背景は、こちらも参考にしてください：

横並び比較：Apify vs. Thunderbit（＋主要代替）

Apify、Thunderbit、そして代表的な代替2つをざっくり比較します。

どれを選ぶべき？

• Thunderbit： とにかく最短でスプレッドシートに入れたい（営業・EC・不動産など）
• Apify： 最大限の自由度、独自ワークフロー、大規模なAIエージェント連携が必要
• Octoparse/ParseHub： 視覚的なノーコード操作が好きで、多少の手作業は許容できる

まとめ：自社に合うApify代替を選ぶ

ウェブスクレイピングと自動化は、もう開発者だけのものではありません。ビジネスユーザーがより多くのデータを、より速く、より簡単に求めるほど、ツール側も進化が求められます。Apifyは技術チームやエンタープライズ規模の案件にとって素晴らしいプラットフォームですが、初心者や非技術者にとっては「できることが多すぎる」こと自体が負担になる場合があります。

Thunderbitは、面倒なセットアップをすっ飛ばして、すぐにデータにたどり着きたい人のために作られました。AIによる項目提案、2クリックのスクレイピング、即エクスポート。2026年時点で、ビジネスユーザーにとって最も取っつきやすいApify代替の一つだと考えています。

実際に試してみますか？ して、「このデータが欲しい」から「完了」までの速さを体感してください。さらに学びたい方は、ガイドや実例が揃ったもぜひご覧ください。

よくある質問（FAQs）

1. Thunderbitが初心者にとってApifyの良い代替になる理由は？
Thunderbitは非技術者向けに設計されていて、AIによる項目提案と2クリックのセットアップでスタートできます。コードや複雑なワークフローは不要で、欲しい内容を伝えればThunderbitが自動で進めます。

2. Thunderbitの料金はApifyと比べてどう違う？
Thunderbitは行数ベースのクレジットで、$15/月で500行から始められ、小規模向けの無料枠もあります。Apifyは$29/月からですが従量課金があり、コンピュート、プロキシ、ストレージで費用が増えやすい点に注意が必要です。

3. Thunderbitはサブページ取得やページネーションにも対応できる？
はい。ThunderbitのAIがサブページ（商品詳細やLinkedInプロフィールなど）へのリンクを自動で辿り、無限スクロールを含むページネーションにも対応します。

4. Thunderbitのエクスポート先は？
Excel、Google Sheets、Notion、Airtable、CSV、JSONに直接エクスポートできます。手作業の整形は基本的に不要です。

5. Apifyのような開発者向けツールと、Thunderbitのような初心者向けツールのどちらが必要か判断するには？
高度にカスタムした大規模ワークフローを組みたい、独自のActorsを作りたい、AIエージェント連携を大規模に回したいならApifyが向きます。技術的な準備なしに、素早く簡単にデータを取りたいならThunderbitが適しています。両方を小さく試して、作業の流れと負担感が合う方を選ぶのが確実です。

ウェブスクレイピングや自動化のヒントをもっと知りたい方は、を読むか、チュートリアルや解説動画があるもぜひチェックしてください。

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