いま、営業、マーケティング、オペレーションなどの現場では、エンジニアに依頼せずにウェブ上の情報を表形式で取得する「手軽なWeb抽出」への関心が高まっています。商品名や価格、連絡先などをスプレッドシートへまとめる作業を、何日もかけず短時間で進められるようになってきました。
実際、手軽なウェブスクレイピングへの需要は拡大しています。McKinseyのState of AI 2025によると、いまや71%の組織が少なくとも一つの業務で生成AIを活用しており、2024年初頭の65%から増えました。ウェブデータの抽出も、こうしたAI活用と関係の深い領域です。市場は2026年に15.6億ドルへ達し、2031年には34.9億ドルまで伸びる見通しです。なかでも、技術の専門知識を持たないビジネスユーザーが、必要なデータを扱いやすい形で取得できるツールを求めています。本記事では、「手軽なWeb抽出」の意味と、業務での使い方を順に解説します。
非エンジニア向けの手軽なWeb抽出：ノーコードで手間いらず
**「手軽なWeb抽出」**とは、ウェブページ上の情報を、コードを書かずに表形式のデータへ整理する方法を指します。技術職ではないビジネスユーザーでも、IT部門への依頼やPythonスクリプトの作成を前提とせず、必要なデータを取得できます。
この方法が注目される背景には、ウェブサイトの複雑化があります。無限スクロール、ポップアップ、JavaScriptで表示されるコンテンツが増え、従来型のスクレイパーでは設定や保守に手間がかかる場合があります。一方、ビジネスチームには、必要な情報を短時間で収集し、判断につなげることが求められています。小売・eコマースでは、98%の組織が公開ウェブデータを業務に重要、または非常に重要だと回答しており、半数以上が毎日活用しています。
ただし、すべてのチームに必要な技術やツールがそろっているわけではありません。最近の調査では、35%の組織がウェブデータ抽出に必要なスキルを持たず、33%が適切なツールを持っていないことが分かりました。ノーコードツールは、こうした不足を補い、リードリスト作成、競合監視、価格モニタリングなどの作業を進めやすくする選択肢です。
ノーコード／ローコードの流れ：なぜ重要なのか
ノーコード・ローコードツールの普及により、専門職以外でも業務用のテクノロジーを扱える場面が増えています。ウェブスクレイピングでは、主に次のような利点があります。
- コーディング不要: エンジニアでなくても、画面上の操作でデータを取得できます。
- スピード: 対象サイトや抽出条件によっては、短時間で結果を得られます。
- 柔軟性: 新しいサイトやデータ要件にも、設定を調整して対応できます。
- ミスの削減: 自動化により、コピー＆ペースト時の取り違えを減らせます。
専門的な開発経験がなくても導入を検討できる点が、ノーコード型の大きな特徴です。
従来のウェブスクレイピングツールが、ここまで面倒な理由
従来のウェブスクレイピングツールには、CSSセレクター、XPath、正規表現などの知識を前提とするものがあります。そのため、技術職ではないチームが導入する場合、初期設定や保守が障壁になりがちです。
よくつまずくのは、次のような点です。
- コーディングが必要: 多くの旧来ツールでは、スクリプトを書いたり、込み入ったテンプレートを設定したりしなければなりません。
- セットアップが重い: 各フィールドを定義し、ログインの流れを処理し、ブロック回避のためにプロキシまで設定する必要があります。
- 壊れやすいロジック: サイトのレイアウトが変わると、スクレイパーが突然動かなくなります。すると、本来の業務ではなくコードのデバッグに時間を奪われます。
- 保守の負担: サイトが更新されるたびに、設定の見直しが必要になる場合があります。
Bright Dataの2024年調査では、35%の組織が必要なスキルを持たず、33%が適切なツールを持っていないと報告されています。さらに、技術力のあるチームでも、IPブロック、動的コンテンツ、CAPTCHAへの対応が必要になることがあります。
ビジネスユーザーにとって重要なのは、必要なデータをスプレッドシートやCRMへ、できるだけ少ない設定で安定して取り込めることです。手軽なWeb抽出とシンプルなウェブスクレイピングは、そのための選択肢となります。
Thunderbitが手軽なWeb抽出をかなえる仕組み
AIであらゆるWebサイトからデータを抽出 Get Started Free
Thunderbit は、技術的な背景を問わず、ウェブ上の情報を構造化データとして取得しやすくすることを目的としたツールです。
Thunderbit は、AI Web Scraper Chrome Extension を通じて、基本的なWeb抽出を2クリックで進められる設計です。手順は次のとおりです。
- 欲しい内容を伝える: 必要なデータを自然な言葉で伝えます。「このページの商品名と価格をすべて抽出して」といった具合です。
- 「AI Suggest Fields」をクリック: AIがページを読み取り、「名前」「価格」「メールアドレス」「画像」など、抽出に向いた列を提案します。
- 「Scrape」をクリック: 提案された列を確認して実行します。ページネーションやサブページに対応し、条件によってはログイン後に表示されるコンテンツも処理できます。
コードやテンプレートの作成を省きやすいため、営業、マーケティング、eコマース、不動産など、データ取得を業務に使いたいチームに適しています。ただし、抽出精度や対応範囲はサイトの構造、アクセス条件、表示内容によって異なるため、まず少量のデータで結果を確認するのが安全です。
ThunderbitのAI駆動ワークフロー：抽出から整形までを支援
Thunderbit はページの内容を解析し、抽出候補となる項目を提案したうえで、データを整形します。必要に応じて各フィールドに「この列を分類して」「英語に翻訳して」といった指示を追加できます。
このAI駆動のワークフローには、次のような利点があります。
- レイアウト差への対応: AIがページ構造を解析するため、固定テンプレートだけに依存せず抽出できます。ただし、サイトの大幅な変更後は結果の確認が必要です。
- セットアップが速い: テンプレートの作成やスクリプトの記述を省けます。
- すぐ使えるデータ: 抽出時に、ラベル付け、分類、データの拡張を指示できます。処理結果は用途に合わせて確認してください。
もっと知りたい方は、Thunderbitのドキュメントや自動データスクレイピングに関するブログ記事をご覧ください。Thunderbit Blogでは、AIであらゆるWebサイトをスクレイピングする方法やデータスクレイピングとは何か、2025年にどう実践するかなど、さらに多くのガイドを公開しています。
シンプルなウェブスクレイピングを支えるThunderbitの主な機能
Thunderbit は、AIによる項目提案に加え、実務でのデータ収集を支える一連の機能を備えています。主な機能は次のとおりです。
- 自動ページネーション: 複数ページのサイトや無限スクロールを検出し、追加設定を抑えて処理します。サイトの仕様によっては確認や調整が必要です。
- サブページ抽出: 各サブページ（商品詳細ページやLinkedInプロフィールなど）を開き、一覧ページのデータに詳細情報を追加します。
- 複数のエクスポート先: Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接送ることも、CSV/JSONでダウンロードすることもできます。
- ログインが必要なページへの対応: ブラウザ上でログイン後に表示されている内容を対象に抽出できます。対象サイトの利用規約や権限を確認して使用してください。
- AIによるラベル付けと分類: 抽出と同時に、分類・タグ付け・翻訳の指示を追加できます。
- スケジュールスクレイピング: 定期実行を設定し、価格監視やリード追跡用のデータを更新できます。
これらの機能を備えたThunderbitは、世界中で10万人を超えるユーザーに利用されています。実際の対応範囲や結果は対象サイトによって異なるため、運用前に少量のデータで確認してください。
自動ページネーションとサブページ抽出
ページ分割された一覧や、一覧からリンクされた詳細ページへの対応は、ウェブスクレイピングで設定に手間がかかりやすい部分です。Thunderbit は、「次へ」ボタンや無限スクロールなどのページネーションを検出し、リンク先のサブページを開いて情報を取得できます。対象サイトの構造や取得条件が合えば、手作業でページを移動せずに多数のレコードをまとめて処理できます。
たとえばAmazonの商品一覧では、複数ページの商品情報を取得し、各商品ページからレビュー、評価、出品者情報などを追加する使い方が考えられます。ただし、実際に取得できる項目や件数は、ページ構造、表示状態、サイト側の制限によって異なります。
複数形式へのエクスポートとCRM連携
抽出したデータは、後続の業務で使える形式に整える必要があります。Thunderbit では、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへの出力と、CSV/JSON形式でのダウンロードに対応しています。CRMやワークフローツールとの連携方法を用意すれば、営業やオペレーションのチームが抽出結果を既存の業務へ組み込めます。
直接出力を利用すると、ファイル変換や転記の手間を減らせます。ただし、列構成、データ型、重複、欠損値などは、利用先へ取り込む前に確認してください。
手軽なWeb抽出が活きる実践ユースケース
手軽なWeb抽出は、営業、eコマース、市場調査、不動産など、公開情報を表形式で整理する業務に活用できます。以下では、Thunderbitで想定される代表的な活用例を紹介します。
営業のためのリード抽出
営業活動では、対象企業や連絡先のリストを継続的に整備する必要があります。Thunderbit を使えば、LinkedIn、Google Maps、業種別ディレクトリなど、閲覧権限のあるページから、名前、メールアドレス、電話番号、会社情報を表形式で整理できます。ページを開いて「AI Suggest Fields」を実行し、提案された項目と抽出結果を確認してから利用します。
これまで手作業でコピー＆ペーストしていた情報を抽出対象にすれば、リスト作成にかかる時間を減らし、アプローチなどの営業活動に時間を配分できます。個人情報や連絡先を扱う際は、対象サイトの利用規約、適用法令、利用目的を確認してください。
eコマースと市場の監視
eコマースでは、Amazon、Shopifyなどの商品ページから、競合SKU、価格、レビューなどを定期的に収集する使い方があります。スケジュールスクレイプを設定すれば、指定した頻度でデータを取得し、Google Sheetへ出力できます。価格変動や新商品の確認に使う場合は、実行時刻、更新頻度、欠損や重複の扱いもあらかじめ決めておくと運用しやすくなります。
この用途では、サブページ抽出を使って、商品詳細、画像、顧客レビューなどを一覧データに追加できます。取得できる項目はサイトの構造やアクセス条件によって異なるため、運用前に確認してください。
不動産データの収集
不動産分野では、ZillowやRealtor.comなどのページから、物件情報、価格、担当エージェント情報を整理する用途が考えられます。ページネーションとサブページ抽出を使えば、一覧と詳細ページの情報を一つのデータセットにまとめ、分析や顧客向けレポートの材料として利用できます。市場全体を網羅しているとは限らないため、対象範囲、取得日時、欠損項目を明示して扱うことが重要です。
手作業で各ページを確認していた業務では、抽出を自動化することで作業時間を短縮できる可能性があります。実際の所要時間や取得結果は、対象サイトの構造、件数、アクセス条件によって異なります。
従来のウェブスクレイピングと、手軽な手法の比較
主な違いを比較表にまとめます。
| 機能 | 従来のスクレイパー | 簡単なWeb抽出（Thunderbit） |
|---|---|---|
| コーディングが必要 | はい（スクリプト、セレクター） | いいえ（AI + 自然言語） |
| セットアップ時間 | 長い（テンプレート、設定） | 短い（2クリック） |
| 保守 | 頻繁（サイト変更で壊れやすい） | 最小限（AIが適応） |
| ページネーション対応 | 手動設定 | 自動 |
| サブページ抽出 | 複雑なロジック | 1クリック |
| エクスポート形式 | 制限されがち | Excel、Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON |
| ログイン必須ページで動作 | 場合による（設定次第） | はい（ブラウザベース） |
| データのラベル付け／分類 | 手動の後処理 | AI搭載で内蔵 |
| スケジューリング／監視 | 場合による（上級者向け） | はい（簡単設定） |
比較表は一般的な導入方法を簡略化したものです。従来型ツールにもノーコード機能を備えた製品があり、Thunderbitの設定量や対応範囲も対象サイトによって異なります。技術スキルがない担当者でも利用を始めやすい点はThunderbitの特徴ですが、採用前に対象ページで精度、保守性、出力形式を確認してください。
手軽なWeb抽出とシンプルなウェブスクレイピングの、これから
AI機能の高度化とノーコードツールの普及により、ウェブ抽出で自動化できる作業範囲は広がっています。McKinseyのState of AI 2025によると、いまや88%の組織が少なくとも一つの機能でAIを日常的に活用しており、前年の78%から増えました。さらに、複数の工程からなるウェブ業務を扱うエージェント型システムも登場しています。
今後、ビジネスユーザー向けのウェブ抽出では、次のような変化が見込まれます。
- より賢いフィールド検出: AIが、より複雑なデータや関係性を扱えるようになります。
- より良い連携: より多くのビジネスツールやプラットフォームとの接続が進みます。
- 信頼性の向上: 動的なサイトへの対応や、サイト変更時の保守性の改善が期待されます。ただし、保護されたサイトでは権限や利用規約の確認が引き続き必要です。
- 利用者の広がり: 技術職以外でも、業務要件に応じてウェブ抽出を利用する機会が増えます。
Thunderbit も、こうした方向に沿って機能を提供しています。将来の機能や対応範囲については、公開されている製品情報を確認してください。
まとめと重要ポイント
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手軽なWeb抽出とシンプルなウェブスクレイピングにより、技術職以外でもウェブ上の情報を表形式に整理しやすくなっています。重要なポイントは次のとおりです。
- ノーコードで導入しやすい: Thunderbit のようなツールを使うと、コードを書かずにウェブデータを収集し、業務で利用できます。
- AIが設定と整形を支援する: フィールド選択、ページネーション、サブページ抽出、データのラベル付けを支援することで、手作業や設定の負担を減らせます。
- 複数の業務に応用できる: 営業、eコマース、不動産などで、リスト作成、価格監視、物件情報の整理に利用できます。
- 結果の確認が必要: 抽出精度や対応範囲はサイトごとに異なります。利用規約、権限、データの完全性を確認したうえで運用してください。
Thunderbitを試す場合は、まずThunderbitで対象ページを一つ選び、必要な列を指定して少量のデータを抽出してください。Chrome拡張機能をダウンロードした後、元ページと照合して精度を確認し、利用目的に合う出力形式を選んでから対象範囲を広げると安全です。
もっと深く学びたい方は、Thunderbit Blogで、さらなるガイドやヒント、実例をご覧ください。
よくある質問
1. 「手軽なWeb抽出」とは何ですか。どんな人に向いていますか。
ノーコードのAI搭載ウェブスクレイピングを指します。とくに、技術職ではない担当者が、サイト上の情報を表形式に整理したい場合に向いています。営業、マーケティング、eコマース、オペレーションなどで、必要な項目を短時間で収集したいチームが利用を検討できます。
2. Thunderbitは従来のウェブスクレイピングツールと、どう違いますか。
ThunderbitはAIで、フィールド選択、ページネーション、サブページ抽出を支援します。コーディングや複雑なテンプレートを前提とするツールに比べ、必要な内容を自然な言葉で指定し、基本的な操作を2クリックで進められる設計です。対象サイトによっては追加の確認や調整が必要です。
3. Thunderbitは動的サイトや複数ページのサイトに対応できますか。
ページネーション（無限スクロールを含む）の検出と処理、サブページのリンクをたどる抽出に対応しています。ただし、サイトの構造やアクセス条件によって結果は異なるため、運用前に対象ページで確認してください。
4. Thunderbitはどんなエクスポート形式に対応していますか。
データをExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへ出力し、CSV、JSON形式でダウンロードできます。CRMやその他のワークフローツールで使う場合は、連携方法、列構成、データ型を確認してください。
5. Thunderbitのような手軽なWeb抽出ツールを使うのは、安全で倫理的ですか。
ツールを使うだけで、すべての取得が自動的に安全・適法になるわけではありません。対象サイトの利用規約、アクセス権限、適用法令を確認し、同意や正当な根拠なく個人データを取得・利用しないでください。また、適切な実行頻度を設定し、サイトへ過度な負荷をかけないことも重要です。望ましい進め方はThunderbitのウェブスクレイピングガイドをご覧ください。
Thunderbitを試す場合は、まず一つのページで必要な項目を指定し、少量のデータを抽出して元ページと照合してください。精度と出力形式を確認してから、対象範囲を広げると安全です。
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