営業、マーケティング、オペレーションの現場では、ウェブ上の情報を必要な形にそろえるだけで多くの時間が消えていきます。コピーしてスプレッドシートに貼り付ける方式は、件数が増えれば増えるほど入力ミスや更新漏れが目立つようになります。毎月何十時間も「データ集め」に追われ、ミスや古いリストに悩まされているチームは少なくありません。スクリーンスクレイピングツールを使えば、製品や対象サイトによって対応範囲は違うものの、エンジニアでなくてもウェブデータの収集・整理を短時間で終えられることがあります。
こうした需要の高まりは数字にも表れています。世界のウェブスクレイピング市場は2023年の約50億ドルから2032年に1,400億ドル超へ成長すると予測され、年平均成長率は43%とされています。データ作業の時間を30〜40%短縮し、取得コストを最大40%削減できるという推計もあります（scrapingapi.ai）。もっとも実際の効果は対象サイト、データ量、運用方法次第で変わります。
この記事では、2026年に効率的なデータ収集を進めるうえで候補になるスクリーンスクレイピングツールを6つ紹介します。ブラウザ拡張型、ビジュアル型、開発者向けフレームワーク、API型と種類が異なるため、総合順位ではなく、使いやすさ・対象サイト・処理規模・出力先・料金体系を軸に見比べてください。
ビジネスユーザーにスクリーンスクレイピングが刺さる理由
AIであらゆるウェブサイトからデータを抽出 Get Started Free
営業リードリストの更新や競合価格の調査を手作業で続けると、担当者の時間を奪ううえに入力ミスや更新漏れも起きやすくなります。営業、マーケティング、不動産、オペレーションの現場にとって、スクリーンスクレイピングツールは繰り返しのコピー作業を減らし、集めた情報を業務で使える形に変える手段です。利用できる機能や自動化の幅は製品・プラン・対象サイトの仕様で変わります。
現場でよく見る使い方は次の4パターンです。
- リード獲得： ディレクトリやSNSから見込み顧客の情報を条件つきでまとめて集め、営業リストの作成を効率化する
- 競合モニタリング： 競合サイトの価格や新商品を定点観測する。John Lewisは価格スクレイピングで売上を4%押し上げたと紹介されている
- 不動産データ収集： Zillowなど不動産サイトから物件情報を拾い、在庫や顧客リストの更新に活用する
- 業務自動化： 取得データをExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへ流し込み、後続作業やソフト連携につなげる
IT部門に依頼する前の小規模な情報収集や、担当部門で完結させたい定型更新作業には特に向いています。ただし取得結果の正確性や利用可否まで自動判定してくれるわけではないため、用途に応じて担当者が内容を照合する運用が必要です。
候補の絞り込み方
比較を始める前に、まず主な利用目的を決めます。ブラウザ上で表を一時的に取得したいのか、ノーコードで定期運用したいのか、開発チームが独自クローラーを組みたいのか、APIで大規模な構造化データを扱いたいのか——目的によって比較すべき製品群がまるで変わります。異なる種類のツールを使いやすさだけで横並びに評価しないことが大切です。
候補を絞る際のチェックリストは次の8項目です。
- 使いやすさ： 操作はノーコードで済ませたいか、スクリプトで細部まで詰めたいか
- 対象サイトとの相性： ログインやJavaScript・無限スクロールなど、必要なページ構造を扱えるか
- 対応データタイプ： テキストだけでなく画像やPDFも要るか
- 処理規模： 単発の数ページ処理か、毎日数千ページの継続運用か
- エクスポート先： Excel・Google Sheets・CRM・APIなど、後続業務に合う出力形式があるか
- 料金体系： 無料枠やクレジット・ページ数・同時実行数が想定利用量に見合うか
- 運用・保守： 管理サービスが必要か、スクリプトを自社保守できるか
- 言語・サポート： 日本語UIやサポートが要るか
スクレイピングを実施する前には、対象サイトの利用規約、著作権、個人情報の扱い、アクセス頻度とサーバー負荷も検討してください。比較表の機能数だけで決めず、実際に使うページと出力形式で試し、チームが無理なく運用し続けられる候補に絞り込むのが近道です。
1. Thunderbit
Thunderbitは、営業リスト作成、ECの商品情報取得、競合価格の整理など、非エンジニアがウェブページの情報を表形式にしたい場面での候補です。共同創業者兼CEOとして開発に踏み切った動機も、ビジネスユーザーが複雑な開発者向けツールに手を焼く状況を変えたかったからでした。
機能面で押さえておきたいのは次の点です（利用可否や上限は対象サイト、設定、プランにより異なります）。
- 列の自動提案： 「AIでフィールド提案」を押すとページ内容を読み取り、名前・価格・メールなどの列候補とデータ型を出してくれる。採用前に候補と結果例を見比べられる
- クリック2回で完了： 対応ページなら「スクレイプ」ボタン一つで抽出が走り、セレクタを自分で指定する手間がない
- サブページも辿れる： サイト構造や設定次第で、商品詳細ページやLinkedInプロフィールへのリンク先、ページネーション、無限スクロールまでカバー
- 既製テンプレート： Amazon、Zillow、Instagramなど用意があるサイトなら、検索条件を入れるだけですぐ動かせる
- 書き出しは無料枠あり： Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへの出力に無料範囲があり、上限は加入プラン次第
- 一歩進んだ機能： プランと対象次第でPDF・画像からの抽出、AIオートフィルによる入力、自然言語での定期実行スケジュールも扱える
- 料金： 記事作成時点では6ページまで無料（トライアルは10ページ）。有料は月15ドル（年払いは9ドル）から500行まで使えるクレジット制
Thunderbitは世界中で20万人超のユーザーに使われていると案内されており、営業・マーケティング・不動産・ECなどの用途が紹介されています。まず実際に扱いたいページを1つ選び、Chrome拡張機能をダウンロードして、抽出項目・精度・出力形式が業務に合うか試すのが判断の近道です。大規模な独自クローラーや特殊なAPI連携が必要なら、開発者向けツールも比較対象になります。
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2. Octoparse
Octoparseは、ノーコードで抽出フローを組むビジュアル型スクレイピングツールです。ログイン、AJAX、無限スクロール、複数段階のナビゲーションを含むページの候補になりますが、対応状況は対象サイトと設定次第です。コードなしで抽出手順を画面上から細かく調整したいユーザーに向いています。
主な特徴は次のとおりです。
- ビジュアルワークフローデザイナー： サンプルページ上で要素をクリックしていくだけで、類似要素を自動検出し抽出フローを組み立てられる
- 動的コンテンツ対応： JavaScriptや無限スクロール、ログインが必要なページも、サイト構造次第では対応可能
- クラウドスクレイピング： 対応プランに入ればクラウド上で24時間動かせ、自分のPCを起動しっぱなしにする必要もない（処理量や同時実行数は契約次第）
- テンプレートライブラリ： Amazon、LinkedIn、Twitterなど100種類超のテンプレートが用意されている（対象や条件は変わりえる）
- エクスポート形式： 出力先はCSV・Excel・JSON、対応プランならDB連携も選べる
- 料金： 記事作成時点で無料プラン（機能制限あり）と月約69ドル〜の有料プランがあり、同時実行数や高度な機能はプランによって差がある
分析担当者やリサーチャーなど、ビジュアルUIで中規模の抽出フローを設計・運用したい層に向いています。複雑なワークフローは設定の習得と保守が要るため、実際の対象ページでフロー作成と出力結果を検証してから選ぶと安心です。
3. ParseHub
ParseHubは、デスクトップアプリ上で抽出手順を設定するビジュアル型ツールです。JavaScriptを多用するサイトや、操作を伴うページからのデータ取得が候補になりますが、実際の対応範囲は対象サイトの構造と設定によって変わります。
主な特徴は次のとおりです。
- デスクトップ型ビジュアルスクレイパー： 内蔵ブラウザでサイトを実際に操作しながら、取得したいデータをクリックで選んでいける
- JavaScript・AJAX対応： ページ構造や設定に応じて、読み込み待ちやボタン操作、フォーム入力まで抽出フローに組み込める
- API連携： 対応プランと設定次第で、プロジェクトの実行やデータ取得をプログラムから操作できる
- クラウドスケジューリング： 上位プランではクラウド実行のスケジューリングも可能
- エクスポート形式： CSV・Excel・JSON（対応範囲内）
- 料金： 記事作成時点で無料プランが1回200ページまで、有料はStandardが月189ドル、Professionalが599ドルから
データジャーナリスト、リサーチャー、中小企業などが動的サイト向けの抽出フローを画面で組みたい場合の候補です。ガイドは充実していますが、処理規模が大きいなら料金だけでなく実行時間、保守工数、プラン上限も合わせて比較してください。
4. Scrapy
Scrapyは開発者・技術チーム向けのPython製オープンソースフレームワークです。独自のクローラーやデータ処理パイプラインを組み、大規模または複雑な収集要件を細部まで制御したいチームに向いています。
主な特徴は次のとおりです。
- 高い柔軟性： Pythonでスパイダー、クロールルール、データパイプラインを自由に設計でき、並列処理やリトライ、エクスポートも実装次第で自動化できる
- 処理性能： インフラと対象サイト、設定が整えば数千〜数百万ページ規模のクロール基盤も組める
- 拡張性： プロキシ、DB、API、独自ミドルウェアとの連携も要件通りに実装できる
- オープンソース： フレームワーク自体は無料。インフラやクラウドサービス（ZyteのScrapy Cloudなど）の費用は構成次第でかかる
- コミュニティ： ドキュメントやチュートリアル、関連ライブラリといった資産も豊富
Python開発スキルと継続的なコード保守が前提です。開発リソースがあり、大規模なデータパイプラインや独自ロジックを重視するチームには有力ですが、短期間でノーコード運用を始めたいなら別の候補を検討してください。
5. Diffbot
Diffbotは、AIと機械学習でウェブページから構造化データを取り出すAPI型サービスです。対応ページ種別であれば、個別のスクレイパーを一から組まずにURLをAPIへ送り、JSON形式の結果を受け取れます。
Diffbotの主な特徴は次のとおりです。
- AIによる自動抽出： 記事、商品、ディスカッションといった対応ページ種別ごとに専用APIが主要項目を自動判定・抽出（結果は対象ページとAPI設定次第）
- Crawlbot： 契約範囲と設定に応じて、サイト全体やサイトマップをクロールできる
- ナレッジグラフ： 記事作成時点で12億以上のウェブサイトと2億4,600万件の組織データベースを活用できる
- 大規模対応： 処理量・精度要件・契約条件がそろえばエンタープライズ規模のデータ収集にも対応可能
- 料金： 記事作成時点で無料枠（1万クレジット/月）があり、有料は月299ドル（25万クレジット）から
APIを扱える開発・データチームが、大量の構造化ウェブデータやナレッジグラフを扱いたい場合の候補です。ページごとに抽出項目を細かく設計したいなら制約になりうるため、必要なデータ項目、API出力、料金体系を実データで比較してから判断してください。
6. DataMiner
DataMinerは、ChromeやEdgeで使うブラウザ拡張型のスクレイピングツールです。ブラウザ上のページから一時的にデータを抽出し、リサーチやリスト作成に使いたい場合の候補です。
主な特徴は次のとおりです。
- 画面上での設定： 対応ページでは要素をクリックして「レシピ」を作成できる。記事作成時点で1万5,000以上のサイト向けに6万件超の公開レシピが用意されている
- レシピを使った抽出： 既存のレシピを適用すればCSVやExcelへの出力まで一気に進む
- ページネーション・一括処理： 対象サイト・レシピ・プラン次第で、複数ページやURLリストを一括処理できる
- フォーム入力： 対応ページではCSVデータを使ったフォーム入力の自動化もできる
- 無料枠： 記事作成時点で月500ページまで無料、有料は月19.99ドル（Solo・500ページ）からで、上位プランほどページ上限が段階的に広がる
ブラウザ上で完結するアドホックな調査や中小規模のリスト作成に向いています。大規模な継続処理を予定しているなら、ページ上限、レシピの保守、クラウド実行やAPIの必要性も含めて他の候補と比較してください。
比較表で一気に見る
各ツールの主な用途を同じ項目で整理した比較表です。使いやすさは必要な設定やチームのスキルによって変わるため、料金だけでなく対象サイト、処理規模、保守方法も合わせて見てください。
| ツール名 | 使いやすさ | 主な特徴 | おすすめユーザー | 料金体系 | 独自の強み |
|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ノーコードで始めやすい | AIフィールド提案、サブページ・ページネーション、テンプレート、無料範囲のあるエクスポート | 非エンジニアのビジネスユーザー（営業、業務、不動産） | 記事作成時点：無料/9〜15ドル〜（プラン条件あり） | 短時間での初期検証、AIによる列候補、表形式での抽出 |
| Octoparse | ノーコード（設定習得が必要） | ビジュアルワークフロー、プランに応じたクラウド実行、動的サイト、テンプレート | 技術に強い分析担当・リサーチャー | 記事作成時点：無料/69ドル〜（プラン条件あり） | ビジュアル構築、クラウドスケジューリング、抽出ロジックの調整 |
| ParseHub | ノーコード（複雑な設定では習得が必要） | デスクトップアプリ、設定に応じたJS/AJAX対応、API、クラウド実行 | 動的サイトの抽出フローを画面で設計したい担当者 | 記事作成時点：無料/189ドル〜（プラン条件あり） | 動的ページ向けの設定、デスクトップ操作 |
| Scrapy | Pythonコードが必要 | オープンソース、構成に応じた大規模処理、詳細制御、パイプライン | 開発者・エンジニアチーム | フレームワークは無料（自前運用費用あり） | 高い柔軟性、大規模なカスタムスクレイピング |
| Diffbot | API開発の知識が必要 | 対応ページ向けAI抽出、API、ナレッジグラフ、Crawlbot | エンタープライズ、データサイエンティスト | 記事作成時点：無料/299ドル〜（クレジット条件あり） | API中心の自動抽出、大規模データ、知識グラフ |
| DataMiner | ブラウザ上で始めやすい | ブラウザ拡張、記事作成時点で6万+レシピ、レシピによる抽出、フォーム入力 | アドホック作業、ジャーナリスト、グロースハッカー | 記事作成時点：無料/19.99ドル〜（ページ上限あり） | ブラウザ上での短時間導入、公開テンプレート |
用途別のおすすめ
私が実際に使っている6つのウェブスクレイピングツール：正直な比較（2026年版） Get Started Free
- ノーコードで短時間に試したい場合： ページでのAI列提案やサブページ取得が使えるThunderbit、ブラウザ内のレシピで単発の抽出を済ませたいならDataMinerが候補です
- ビジュアルワークフローやクラウド実行が必要な場合： 複雑な抽出手順やクラウドでの定期実行までやりたいならOctoparseを検討できます
- 動的・JavaScript多用サイトを扱いたい場合： 画面操作で攻略したいならParseHubが候補になります（サイト構造次第で設定の手間は変わります）
- 開発者がいて細かくカスタマイズしたい場合： 大規模処理や独自ロジックを組みたいならScrapyが有力ですが、Python開発と継続保守が前提になります
- APIで大規模な構造化データを扱いたい場合： 必要なページ種別・出力項目・ナレッジグラフ・契約条件が要件に合うかDiffbotを検証してください
まず必須条件で候補を2〜3製品に絞り、試用環境や無料枠があれば同じ対象ページと出力項目で比較すると判断しやすくなります。抽出精度だけでなく設定時間、保守工数、出力形式、料金上限まで記録し、チームの業務フローに合う製品を選んでください。
まとめ：自社に合う一本を選ぶ
スクリーンスクレイピングツールは、営業リスト作成、価格調査、不動産情報の整理など、ウェブ上の定型的なデータ収集を効率化する選択肢です。必要な機能は業種だけでなく、対象サイト、データ量、更新頻度、チームの技術スキルで変わります。日常的に使い続けられるか、取得結果を業務で扱える形式にできるかを軸に選んでください。
まず対象ページを1つ選び、無料トライアルや無料枠があれば、必要な項目を正しく取得できるか、出力形式が後続業務に合うかを試してみましょう。ノーコードで表形式の抽出を試したいならThunderbitをダウンロードでき、開発や大規模処理を重視するなら本記事で紹介した他のツールも比較対象になります。より詳しいノウハウはThunderbitブログでも確認できます。
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よくある質問（FAQ）
1. スクリーンスクレイピングツールとは何ですか。どう動くのですか？
ひとことで言えば、ウェブページの情報を抜き出してExcelやCSVのような扱いやすいデータに変換する仕組みです。何を抜き出すかの指定方法は製品によって様々で、AIに任せる、画面上でクリックして教える、コードで書く、といった選択肢があり、必要な技術力もそれぞれ違います。
2. どんな人がスクリーンスクレイピングツールを使うべきですか？
営業、マーケティング、不動産、リサーチ、オペレーションなど、ウェブ情報の収集・更新を日常的に繰り返す立場の人に向いています。リードリストづくりや競合調査、情報の一元化にかかる手作業の時間と入力ミスを減らしたいときに効果を発揮します。
3. ノーコードとコードベースのスクレイピングツールの違いは？
Thunderbit、Octoparse、ParseHub、DataMinerといったノーコード系は画面操作だけで設定を終えたい人向けです。一方Scrapyのようなコードベースの選択肢はプログラミングと保守の負担を伴いますが、独自ロジックや大規模処理を思いどおりに組みたい場合に強みを発揮します。どこまで対応できるかは製品・プラン・対象サイトごとに変わります。
4. スクリーンスクレイピングツールの利用は合法ですか？
一律に「合法」「違法」と言い切れるものではなく、何のデータをどんな目的で取るか、対象サイトの規約や著作権、個人情報保護法制がどうなっているかで判断が変わります。公開されている情報であっても利用規約や権利関係の確認は必要で、個人情報を不適切に集めたり、サーバーに過度な負荷をかけたりする行為は避けるべきです。迷う場面では社内の法務やコンプライアンス担当、専門家への相談をおすすめします。
5. 自分に合ったスクリーンスクレイピングツールの選び方は？
自チームの技術力、扱うデータ量、対象サイトの複雑さ、必要なエクスポート先、予算、保守にかけられる手間を棚卸しして、譲れない条件を満たす候補まで絞り込みましょう。試用環境や無料枠がある製品なら、同じページで抽出精度・設定にかかる時間・出力形式を横並びで比べると判断が早まります。
最後は、実際の業務に近い1ページで取得結果と運用の手間を確かめるのが一番確実です。想定どおりの結果が出た候補だけを、定期運用や対象拡大の検討に進めれば、導入後のつまずきを減らせます。
