2025年版：AIでAmazon商品とレビューをスクレイピングする方法

Amazonウェブスクレイパーとは？

Amazonウェブスクレイパーは、から商品情報や価格、レビュー、在庫状況などを自動で集められる、とても便利なツールです。主な使い道は、市場調査や価格比較、競合分析などで大量のデータを効率よく集めること。さらに、ユーザーレビューを集めてキーワード分析を行い、商品の強みや弱みを見つけることもできます。

Amazonウェブスクレイパーの主な特徴

• 自動データ抽出：面倒なコピペ作業は一切不要。ウェブスクレイパーが必要な情報を自動で集めてくれます。
• カスタマイズ可能な抽出：欲しいデータ項目を自由に設定できるので、目的に合わせた分析ができます。
• データのエクスポート：集めたデータはExcelやCSV、JSONなど好きな形式で出力でき、いろんな分析ツールで活用可能。
• 定期的なデータ更新：スクレイピングの間隔を設定して、Amazonの商品データを常に最新の状態に保てます。
• レビュー抽出：レビュー欄から商品のメリット・デメリットを抽出し、競合分析にも役立ちます。

Amazonウェブスクレイパーを使う理由

Amazonは世界最大級のECサイトとして、豊富な商品数や競争力のある価格、快適なショッピング体験で有名です。企業にとってはグローバルな顧客にリーチできる場であり、消費者にとっても安心して買い物できる場所。さらに、Amazonの物流ネットワークを活用すれば、スピーディーで効率的な配送が実現し、顧客満足度もアップします。スポンサー広告やブランドプロモーションなど、売上アップに役立つマーケティングツールも充実しています。

EC事業者にとって、Amazon上の販売データ分析は欠かせません。Amazonウェブスクレイパーを使えば、市場の動きや消費者の傾向をしっかり把握でき、商品戦略や在庫管理の最適化につなげられます。これによって、Amazonでの売上アップやブランド認知度の向上、持続的な成長が目指せます。具体的な活用例を見てみましょう。

市場調査

• SKU選定

  ECで成功するには、どのSKU（在庫管理単位）を扱うかがとても重要。商品構成やサプライチェーン、在庫管理に大きく影響します。Amazonウェブスクレイパーを使えば、数百万点の商品データから売れ筋や顧客の好みを分析可能。たとえば、商品詳細ページをスクレイピングすることで、価格やレビュー数、セラー評価などの情報を簡単に取得でき、SKUごとの市場性や人気商品が一目で分かります。同じカテゴリ内で商品を比較し、売れ筋SKUの在庫を増やしたり、動きの鈍い商品の在庫を減らすなど、在庫回転率の改善にも役立ちます。

• 顧客トレンドの把握

  大量のレビューや評価、フィードバックを集めて分析することで、消費者ニーズの変化を素早くキャッチできます。たとえば、レビュー内容から「価格の手頃さ」や「耐久性」など、ユーザーが重視するポイントを抽出可能。これは商品開発や価格設定、マーケティング戦略の立案に欠かせません。また、購入頻度や売上推移を時系列で分析すれば、季節ごとの需要変動を予測し、在庫や販促計画を事前に立てることもできます。

競合分析

• 価格モニタリング

  EC業界では、競合他社の価格動向を常にチェックすることが大切です。Amazonウェブスクレイパーを使えば、リアルタイムで競合商品の価格変動を追跡でき、自社の価格戦略を柔軟に調整できます。特に、動的価格設定（ダイナミックプライシング）を導入する際に便利。同じカテゴリの商品価格を集め、市場需要や在庫状況、競合価格に応じて自動で価格を調整することで、利益最大化を狙えます。

• レビュー抽出

  は売上に直結するだけでなく、市場ニーズの変化も反映します。Amazonウェブスクレイパーで大量のレビューを集め、AIによる要約や感情分析を行えば、自社や競合商品の評価傾向を把握し、商品設計やマーケティング施策の改善に素早くつなげることができます。

コスト比較

Amazonウェブスクレイパーを使えば、類似商品の価格や送料、プロモーション情報をまとめて取得し、コスト構造の最適化に役立てられます。これにより、無駄なコストを削減し、利益率をアップさせることが可能です。Amazonで仕入先を探す場合も、各ベンダーの送料や販売価格を比較できるため、コストダウンや競争力のある価格設定が実現し、粗利率の改善につながります。

AIでウェブスクレイピングを体験しよう

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。

Amazon商品データのスクレイピングにAIを使うメリット

AI技術の進化で、AI搭載のAmazonウェブスクレイパーは従来のスクレイピングを大きく変えています。AIを活用することで、データ収集がより効率的かつ正確になり、技術的なハードルもグッと下がりました。これにより、EC事業者は革新的なデータ活用が可能になります。

非エンジニアでも使いやすい

プログラミング経験がなくても、AI対応のAmazonウェブスクレイパーなら簡単に使えます。従来のツールのようにコードを書いたりAPIを設定したりする必要はなく、抽出したい項目を指定するだけでAIが最適なスクレイピングプランを自動で作成。複雑な設定やプログラミングの手間が省けるので、専門知識がなくてもチーム全体でデータ活用が進みます。

高速かつ効率的

はデータ抽出作業を自動化し、従来よりも圧倒的に速く・正確にデータを取得できます。複雑なサイト構造や動的コンテンツにも対応し、ターゲットデータを的確にキャッチ。手作業の手間を減らし、全体の精度も向上します。さらに、なら運用コストも抑えられ、業務フローの最適化にも貢献。高品質なデータを低コストで入手でき、意思決定の精度が高まります。

インテリジェントな分析・提案

従来型のウェブスクレイパーと比べ、はワークフローの自動化やデータの自動分類・要約・インサイト抽出が得意です。たとえば、AIで商品を自動的にカテゴリ分けしたり、大量のレビューからキーワードや感情傾向を抽出したりできます。これにより、消費者の声を深く理解し、商品やサービスの改善に役立てられます。さらに、取得データをもとにカスタマイズされたレポートや市場分析も自動生成でき、人気商品や新たな市場機会の発見がスピーディーに行えます。

スマートな出力・エクスポート機能

AIベースのAmazonウェブスクレイパーなら、データ出力も柔軟です。従来のコードではCSV出力が主流ですが、AIツールならCSVだけでなく、Google SheetsやNotionなどのコラボレーションツールにも自動エクスポート可能。たとえば、Google Sheetsに直接データを取り込んでリアルタイム分析したり、チームの情報共有ツールと連携したりと、部門間の情報連携もスムーズ。こうしたスマートなデータ出力により、意思決定のスピードと柔軟性が大幅に向上します。

でのスクレイピング：AIウェブスクレイパーの活用

は、AIを活用した最新のです。Amazonの商品情報や価格動向、レビューなどを簡単に集めて、ビジネスに役立つインサイトへと変換できます。ThunderbitがEC事業者の競争力強化にどう役立つか、具体的な使い方を紹介します。

まず、にアクセスし、ThunderbitのをChromeに追加します。Googleアカウントやメールアドレスでログインしてください。

次に、Thunderbitのプリセットウェブスクレイパーやを使って、できます。手順は以下の通りです。

方法1：Thunderbitのプリセットウェブスクレイパーを使う

では、ユーザーのニーズに合わせて最適化されたプリセットのウェブスクレイパーツールが用意されています。Amazon専用のスクレイパーモジュールもあり、複雑なデータ構造に対応したテンプレートがあらかじめ設定されているため、スクレイピングロジックを自分で設計する必要がなく、スピーディーにデータ収集が可能です。

Amazonの任意のページを開き、Thunderbit拡張機能のウェブスクレイパーを起動すると、豊富なカラム名が用意された2種類のプリセットスクレイパーが表示されます。抽出したいカラム名にチェックを入れるだけで、あとはThunderbitが自動でデータを取得します。

• Amazon SKUレビュー収集

  商品名、商品URL、総合評価、評価の内訳、評価数、レビュータイトル、著者名、レビュー内容、レビュー国、キーワードなど、レビュー分析に必要なカラム名がプリセットされています。必要な項目にチェックを入れて「スクレイピング」をクリックすれば、SKUごとのレビュー分析データをすぐに取得できます。

• Amazon SKU詳細データ収集

  商品名、商品URL、ブランド、メーカー、初期価格、最終価格、商品説明、評価、カテゴリ、配送オプション、セラーURLなど、SKU詳細分析に役立つカラム名がプリセット。ベンダーやメーカー、配送オプションの比較、市場調査、価格競争力の把握、最新の販売動向分析など、幅広い用途に活用できます。

方法2：ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使う

ステップ1：を開き、サイドバーから「」をクリック

Chromeでを開き、データを抽出したいページを検索または表示します。画面右上のThunderbitアイコンをクリックして拡張機能を起動し、「」を選択します。

ステップ2：抽出したいデータ項目をカスタマイズ

どのデータタグを抽出すべきか迷った場合は、「AIカラム提案」をクリックすればThunderbitのAIが最適なカラム名を自動生成します。抽出したいデータ項目を自然言語で入力することも可能。アイコンを選択して画像・URL・テキスト・数値などデータ型を指定し、目的に合ったデータを抽出できます。

初期カラム名を入力した後、「AIカラム最適化」を選べばAIがさらに内容をブラッシュアップ。カラムごとに詳細な指示も追加でき、たとえば「商品タイプ」カラムを「メンズ・レディース・キッズ・その他」に分類するよう指定すれば、Thunderbitが自動で各データを4つのカテゴリに振り分けます。また、価格カラムの通貨を指定した通貨に自動変換することも可能。為替レートを反映した価格データを簡単に取得でき、通貨の違いを気にせず分析できます。

さらに、抽出したいデータ量も自由に設定可能。Amazon商品ページでは「ページネーションをクリック」して取得ページ数を指定すれば、Thunderbitが自動でページ送りし、全データをまとめて抽出します。

ステップ3：抽出データのダウンロード・テーブル出力

Thunderbitウェブスクレイパー拡張機能では、できます。テーブル形式で出力してCSVファイルをローカル保存したり、・Notion・Airtableに直接保存することも可能。アカウント連携すれば、オンラインのファイル管理・コラボレーションツールにワンクリックでエクスポートできます。

従来型ウェブスクレイパーでのスクレイピング

最新のAIツール以外にも、軽量なコードやAPIを使った従来型のウェブスクレイパーでAmazon商品データを取得する方法もあります。

：APIでAmazon商品データをJSON形式で取得

ScraperAPIは、Amazonの商品情報・レビュー・検索結果・価格情報を効率よく取得し、構造化されたJSON形式で返してくれるAPIサービスです。使い方は以下の通り。

ステップ1：Python環境の準備

Python3.8以降をインストールし、Pandasなどの分析ライブラリや_requests_・_BeautifulSoup_などのスクレイピング用ライブラリを導入します。

ステップ2：ScraperAPIアカウント作成

で無料アカウントを作成し、APIキーを取得します。このキーを使ってコードからScraperAPIにアクセスします。

ステップ3：コードの準備

ローカルに専用ディレクトリを作成し、Pythonスクリプトを作成します。基本的な流れは以下の通りです。

1. Amazon検索URLの取得：Amazonで目的の商品を検索し、検索結果ページのURLをコピー。
2. リクエストの構築：ScraperAPIが検索結果の最初の5ページを自動でループ。各ページのURLは、ベースURLに_&page=_とページ番号を追加して作成。
3. リクエスト送信とデータ解析：_get()_メソッドでScraperAPIにリクエストを送り、成功（ステータス200）ならページ内容を解析してASIN（Amazon商品識別番号）を抽出。
4. 詳細データの取得：構造化データエンドポイントを呼び出して、各ASINの詳細商品情報を取得し、さらなる分析に活用。

ステップ4：詳細チュートリアル参照

より詳しい使い方はを参考にしてください。

：ブロック回避＆大規模スクレイピング

Amazonデータのスクレイピングでは、IPブロックやCAPTCHA、動的コンテンツなどの対策が課題となります。ScrapFlyは、これらのアンチスクレイピング対策を回避できる強力なAPIを提供し、スムーズなデータ取得を実現します。

ScrapFlyの主な機能は以下の通り：

• ：IPアドレスを自動で切り替え、ブロックを回避。
• ：動的コンテンツやJavaScriptで生成されるページも取得可能。
• ：ブラウザ操作（スクロール・入力・クリック）も自動化。
• ：HTML・JSON・テキスト・Markdown形式でデータ取得。

数行のコードでAmazonデータを取得できるシンプルな例：

import scrapfly_sdk

# クライアント作成
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# リクエスト送信
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# データ取得
print(response.json())

ScrapFlyを使えば、Amazonのさまざまなアンチスクレイピング対策をクリアし、データ取得の成功率が大幅にアップします。シンプルな商品情報から複雑なレビュー分析まで幅広く対応。詳しい使い方はをチェックしてください。

Pythonでのスクレイピング：従来のコーディング手法

プログラミングに慣れている方は、PythonでAmazon商品データを自作コードで取得することも可能です。以下は基本的なサンプルです。

ステップ1：事前準備

まず、プロジェクト用のフォルダを作成します。

mkdir amazonscraper

次に、必要なライブラリをインストール。

pip install beautifulsoup4
pip install requests

任意のファイル名でPythonファイルを作成（例：amazon.py）。

ステップ2：ターゲットページへのGETリクエスト

_requests_ライブラリを使ってターゲットページにアクセスします。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

ステップ3：Amazon商品データの抽出

からどの情報を抽出するか決めます。

# リクエストが成功したか確認
if response.status_code == 200:
    # ページ内容を解析
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # 商品リストを取得
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # 各商品から詳細を抽出
    for product in products:
        # 商品タイトル
        title = product.h2.text.strip()

        # 商品価格
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "価格情報なし"

        # 商品評価
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "評価情報なし"

        # 商品情報を表示
        print(f"タイトル: {title}")
        print(f"価格: {price}")
        print(f"評価: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"ページ取得に失敗しました。ステータスコード: {response.status_code}")

よくある質問（FAQ）

1. のデータをスクレイピングするのは合法ですか？

はい、Amazonの公開データのスクレイピングは合法です！Amazonをはじめ多くのウェブサイトは、商品リストや公開情報を誰でも閲覧できるようにしています。公開されているデータを集めるだけなら、Amazonの利用規約に違反しません。

2. Thunderbitは無料で使えますか？

はい、Thunderbitは無料でページ抽出やデータ抽出が可能です。一部の高度な機能は有料ですが、基本的なデータ抽出は。

3. Amazonからどんなデータを抽出できますか？

商品タイトル、価格、説明、レビュー、評価、セラー情報など、さまざまなデータを取得できます。これらは市場調査や価格モニタリング、競合分析に役立ちます。

4. Amazonデータの抽出頻度はどれくらいが適切ですか？

取得したいデータの種類によります。価格や競合動向を監視する場合は毎日または毎週、商品詳細など変化の少ない情報なら月1回程度でも十分です。

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