営業、マーケティング、オペレーションの現場で、エンジニアの手を借りずにウェブ上の情報を表にまとめたいというニーズが強まっています。商品名、価格、連絡先をスプレッドシートに集める作業を、何日もかけずに終わらせたいという要望です。
需要の広がりは数字にも表れています。McKinseyのState of AI 2025によれば、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%から伸びました。ウェブデータの抽出もこの流れと無関係ではなく、市場は2026年に11.7億ドル、2031年には22.3億ドルへ拡大する見通しです。とりわけ技術の専門知識を持たないビジネスユーザーが、扱いやすい形でデータを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」が何を意味し、業務でどう使えるかを見ていきます。
ノーコードで完結する「手軽なWeb抽出」とは
**「手軽なWeb抽出」**という言葉が指すのは、一行もコードを書かずにウェブページの情報を表データへ変える手法そのものです。IT部門を通す必要も、Pythonスクリプトを自分で書く必要もなく、技術職ではない人が直接データにアクセスできるようになります。
なぜ今これが求められているかというと、単純にサイト側が複雑になったからです。無限スクロール、ポップアップ、JavaScriptで後から描画されるコンテンツが当たり前になり、昔ながらのスクレイパーは設定と保守にどんどん手がかかるようになりました。一方でビジネス側の要求は変わりません。欲しい情報を短時間で手に入れ、すぐ判断に使いたいというシンプルな要求です。小売・eコマース業界を見ると、公開ウェブデータを「重要」または「非常に重要」と答えた組織は**98%**に達し、半数以上が日常的に使っています。
とはいえ、全てのチームに必要な技術やツールが揃っているわけではありません。ある調査では、35%の組織がウェブデータ抽出のスキルを持たず、33%が適切なツールを持っていないことが分かっています。ノーコードツールはこの穴を埋め、リードリスト作成、競合監視、価格モニタリングを進めやすくする選択肢です。
ノーコード・ローコードが重要な理由
専門職以外でも業務用テクノロジーを扱える場面が増えたのは、ノーコード・ローコードツールの普及によるところが大きいです。ウェブスクレイピングで言えば、次のような利点があります。
- コーディング不要: 画面操作だけでデータを取得できます。
- スピード: 対象サイトや条件次第では、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調整で対応できます。
- ミスの削減: コピー&ペーストの取り違えを自動化で防げます。
開発経験がなくても検討の土台に乗れる点が、ノーコード型の大きな強みです。
従来型スクレイピングツールが面倒な理由
昔ながらのスクレイピングツールは、CSSセレクターやXPath、正規表現がわかる前提で作られているものがほとんどです。技術職ではないチームがこれを導入しようとすると、最初の設定と日々の保守がそのまま高い壁になります。
具体的につまずくのは、こんな場面です。スクリプトを書いたり込み入ったテンプレートを組んだりしなければならない、フィールド定義からログイン処理、ブロック回避用のプロキシ設定まで一通りこなす必要がある、サイトのレイアウトが少し変わっただけでスクレイパーが止まり、本来の仕事そっちのけでデバッグに追われる、更新のたびに設定を見直さなければならない——といった具合です。ひとつずつは些細な作業に見えても、対象サイトの数が増えるほど積み重なり、専任の担当者を置かないと回らなくなっていきます。
Bright Dataの2024年調査でも、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たないと報告されています。技術力のあるチームであっても、IPブロック、動的コンテンツ、CAPTCHAへの対応は避けて通れません。
ビジネスユーザーが本当に求めているのは、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むことです。手軽なWeb抽出はその答えの一つです。
Thunderbitが実現する仕組み
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ためのツールです。
AI Web Scraper Chrome Extensionを使えば、基本的な抽出は2クリックで済みます。
- 欲しい内容を伝える: 「このページの商品名と価格をすべて抽出して」のように自然な言葉で指定します。
- 「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」といった列を提案します。
- 「Scrape」をクリック: 提案内容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、条件次第ではログイン後の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ほぼ省けるため、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向いています。抽出精度や対応範囲はサイトの構造やアクセス条件によって変わるため、まず少量で結果を確認するのが安全です。
抽出から整形までをAIが支援する流れ
ページ内容を読み取って候補列を出すところで終わらず、そのままデータの整形まで一気にやってしまうのがThunderbitのAIワークフローです。各フィールドには「この列を分類して」「英語に翻訳して」といった追加指示も渡せます。
固定テンプレートに縛られずAIがページ構造そのものを読み取るため、サイトが違ってもゼロから作り直す必要がありません（大きな改修が入った後は一応結果を確かめてください）。テンプレート作成やスクリプトを書く手間がほぼなくなるぶん立ち上がりが早く、抽出と同時にラベル付けや分類、拡張の指示まで済ませられるので、出てきたデータをすぐ次の作業に回せます。
さらに詳しく知りたい方は、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、AIであらゆるWebサイトをスクレイピングする方法、データスクレイピングとは何か、2025年にどう実践するかをThunderbit Blogで参照してください。
シンプルなスクレイピングを支える主な機能
項目提案だけがThunderbitの機能ではありません。
- 自動ページネーション: 複数ページや無限スクロールを検出し、追加設定をほぼ不要にします。
- サブページ抽出: 商品詳細ページやLinkedInプロフィールのようなサブページを開き、一覧データに情報を足します。
- 複数のエクスポート先: Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへの直接出力、またはCSV/JSONダウンロードに対応します。
- ログイン必須ページへの対応: ブラウザでログイン済みの状態を使って表示内容を取得できます。利用規約と権限は事前に確認してください。
- AIラベリング: 抽出と同時に分類・タグ付け・翻訳まで済ませられます。
- スケジュールスクレイピング: 価格監視やリード追跡向けに定期実行を組めます。
一つひとつは地味に見えても、組み合わせることで手作業の工程をかなり圧縮できます。
こうした機能を備えた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。実際の対応範囲は対象サイトによって異なるため、運用前に少量で確認しましょう。
ページネーションとサブページ抽出
一覧ページの分割や、リンク先の詳細ページへの対応は、スクレイピングで最も設定に手間がかかる部分です。Thunderbitは「次へ」ボタンや無限スクロールを検出し、リンク先のサブページも開いて情報を取得できるため、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の商品一覧なら、複数ページの商品情報を取得しつつ、各商品ページからレビューや評価、出品者情報を追加する使い方が考えられます。取得できる項目や件数は、ページ構造や表示状態、サイト側の制限に左右されます。
エクスポートとCRM連携
抽出したデータは、後続業務で使える形に整える必要があります。Thunderbitは Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへの出力とCSV/JSONダウンロードに対応しており、CRMやワークフローツールとの連携を組めば、営業やオペレーションチームが結果をそのまま既存業務に取り込めます。ファイル変換や転記の手間は減らせますが、列構成、データ型、重複・欠損は取り込み前に確認してください。
現場での活用シーン
手軽なWeb抽出は、営業、eコマース、市場調査、不動産など、公開情報を表にまとめる業務全般で活用できます。
営業のリード抽出: 対象企業や連絡先のリストを継続的に整備する場面で、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・会社情報を表にまとめられます。ページを開いて「AI Suggest Fields」を実行し、提案内容と結果を確認してから使います。手作業のコピー&ペーストを置き換えれば、リスト作成にかかる時間を減らし、アプローチそのものに時間を回せます。個人情報を扱う際は利用規約や適用法令、利用目的を確認してください。
eコマースと市場の監視: Amazon、Shopifyなどの商品ページから競合SKU、価格、レビューを定期的に集める用途です。スケジュールスクレイプを設定すれば、決めた頻度でデータを取得しGoogle Sheetへ出力できます。サブページ抽出を組み合わせれば、商品詳細や画像、レビューを一覧データに追加できますが、取得項目はサイト構造やアクセス条件次第です。
不動産データの収集: ZillowやRealtor.comなどから物件情報、価格、担当エージェント情報を整理する用途です。ページネーションとサブページ抽出で一覧と詳細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にできます。市場全体を網羅するとは限らないため、対象範囲や取得日時、欠損項目は明示して扱いましょう。
従来型スクレイピングとの比較
| 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） |
この比較は一般的な導入パターン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はあり、Thunderbitの設定量や対応範囲も対象サイトによって変わります。技術スキルがなくても始めやすい点は強みですが、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抽出はこれからどこへ向かうか
AI機能の高度化とノーコードツールの普及で、自動化できる作業範囲は広がり続けています。McKinseyのState of AI 2025では、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%から伸びました。複数工程のウェブ業務をこなすエージェント型システムも登場しています。
今後見込まれる変化は次のとおりです。
- 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つながります。
- 信頼性の向上: 動的サイトへの対応やサイト変更時の保守性が改善していきます。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: 技術職以外の担当者が業務要件に応じてウェブ抽出を使う機会が増えます。
Thunderbitもこの方向性に沿って機能を提供しています。ツール選びの軸も、単に「抽出できるか」から「どこまで後工程を任せられるか」へ徐々に移っていくと見られます。最新の対応範囲は公開されている製品情報で確認してください。
まとめ
Thunderbitのプランとクレジットを見る Get Started Free
手軽なWeb抽出により、技術職以外でもウェブ上の情報を表に整理しやすくなっています。
- ノーコードで導入しやすい: コードを書かずにウェブデータを収集し、業務に使えます。
- 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、ラベル付けを支援し、手作業の負担を減らします。
- 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、物件情報の整理に使えます。
- 結果の確認は欠かせません: 精度や対応範囲はサイトごとに異なるため、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。
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抽出してみましょう。いきなり本番運用に組み込むのではなく、小さく試して精度を見極めるほうが結果的に手戻りが少なく済みます。Chrome拡張機能をダウンロードし、元ページと照合して精度を確認してから対象範囲を広げると安全です。さらに学びたい方はThunderbit Blogのガイドや事例もご覧ください。
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。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とくに向いています。営業、マーケティング、eコマース、オペレーションなど、必要な項目を短時間で集めたいチームが検討できます。
2. Thunderbitは従来のツールと何が違いますか。 AIがフィールド選択、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、基本操作を2クリックで進められます。対象サイトによっては追加確認が必要です。
3. 動的サイトや複数ページのサイトに対応できますか。 無限スクロールを含むページネーションの検出・処理と、サブページのリンクをたどる抽出に対応しています。結果はサイト構造やアクセス条件によって変わるため、運用前に対象ページで確認してください。
4. どんなエクスポート形式に対応していますか。 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など他ツールと連携する場合は、連携方法、列構成、データ型を確認してください。
5. こうした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。実行頻度を適切に設定し、サイトへ過度な負荷をかけないことも重要です。詳しくはThunderbitのウェブスクレイピングガイドをご覧ください。
まず一つのページで必要な項目を指定し、少量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範囲を広げると安全です。
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