フードデリバリーサイトのデータを効率的にスクレイピングする方法

初めて3つのフードデリバリーアプリでレストランの価格を比べようとしたときのこと、今でも鮮明に覚えています。スプレッドシート片手にコーヒーを飲みながら「すぐ終わるだろう」と気楽に始めたのに、4時間後にはメニューや価格、レビューをひたすら手作業でコピペするだけで精一杯。手首はパンパン、コーヒーはすっかり冷めて、「ちょっと調べるだけ」のつもりが、終わりの見えない単純作業にハマっていました。

こんな経験、みんなも一度はあるんじゃないでしょうか？実際、同じ悩みを抱えている人はかなり多いです。フードデリバリー業界はを記録し、する見込み。データの需要も爆増中で、レストランや市場アナリスト、営業チームなど、みんなが情報を欲しがっています。でも手作業で集めるのは、まるで玉ねぎの皮を何層もむくような果てしなさ。そこで頼りになるのがウェブスクレイピングツール。今回は、僕たちが開発したAIウェブスクレイパーを使って、Uber Eatsのデータを効率よくゲットする方法を詳しく紹介します。

もう冷めたコーヒーはいりません。それじゃ、さっそく始めましょう！

フードデリバリーデータって？なぜスクレイピングが必要？

「フードデリバリーデータ」とは、Uber EatsやDoorDash、Grubhubなどのサービスに載っている、構造化・非構造化のいろんな情報のこと。主な内容はこんな感じです：

• レストラン情報：店名、住所、電話番号、ジャンル、評価、レビュー数、価格帯、営業時間など
• メニュー情報：料理名、説明、価格、写真、栄養情報やタグ（例：「ヴィーガン」「辛い」など）
• 配達情報：配達予定時間、配達手数料、距離
• プロモーション：割引やクーポン、キャンペーン
• 顧客レビュー：レストランやメニューごとの評価・口コミ

これらのデータを集める理由は？競争が激しいこの業界で、データに基づいて意思決定するための「お宝」だからです。フードデリバリーサイトをスクレイピングすれば、たとえば：

• どの料理やジャンルが特定の都市で人気か
• 競合の価格やプロモーションの傾向
• レビューから見えるお客さんの本音や不満
• 地域ごとの配達手数料や所要時間の違い

など、ビジネスに直結するヒントが手に入ります。手作業で集めるのは現実的じゃないけど、ツールを使えば、ウェブ上のバラバラな情報を一気にスプレッドシート化。これが、ビジネスを加速させるデータです。

スクレイピングで手に入れたフードデリバリーデータは、すぐに使える「武器」。意思決定のスピードも精度もグッと上がり、ライバルに差をつけられます。

主な活用例：フードデリバリーデータがビジネスにもたらす効果

実際どんな場面で役立つのか？各チームがフードデリバリーデータを活用して成果を出している例をまとめました：

つまり、スクレイピングで手に入れたフードデリバリーデータは即戦力。意思決定のスピードも精度もアップして、競争で一歩リードできます。

フードデリバリーデータ向けウェブスクレイピングツールの比較

正直、はどれも同じじゃありません。特にUber Eatsみたいな動的サイトだと違いがハッキリ出ます。Thunderbitと従来型ツールを比べてみましょう：

OctoparseやParseHubみたいな従来型ツールも使えるけど、設定やメンテが面倒になりがち。Thunderbitなら、まるで出前を頼むみたいな手軽さでスクレイピングできます。

Thunderbitがフードデリバリーサイトのスクレイピングで選ばれる理由

自社開発なのでちょっと贔屓目かもしれませんが、Thunderbitがとしてフードデリバリーデータに最適な理由を紹介します：

• AIフィールド提案：ThunderbitのAIがページを解析して、抽出すべき項目を自動で提案。手作業で一つずつ選ぶ必要なし。
• サブページスクレイピング：各レストランの詳細ページ（メニューやレビュー）も自動で巡回・取得OK。
• 即時エクスポート：ExcelやGoogle Sheets、Airtable、Notionへワンクリックで無料エクスポート。
• 低コスト運用：無料枠＋従量課金制だから、必要な分だけ支払えばOK。高額な月額契約は不要。
• 高い適応力：Uber Eatsのレイアウトが変わっても「AIフィールド提案」を再実行するだけで対応可能。

「このデータが欲しい」と思ってから「手元にデータが揃う」までのスピードが圧倒的。それがThunderbitの一番の魅力です。

実践ガイド：ThunderbitでUber Eatsのデータをスクレイピングする手順

ここからは実際の操作方法を紹介します。Thunderbitを使えば、レストランリストやメニュー、価格、レビューなどをプログラミング不要・複雑な設定不要で取得できます。

ステップ1：ThunderbitのセットアップとUber Eatsへのアクセス

まずは。軽くて無料、インストール後はブラウザのツールバーにThunderbitのアイコンが出てきます。

次に、ブラウザでにアクセス。地域（例：「東京都」）を入力するか、アカウントでログイン。スクレイピングしたいレストラン一覧ページを表示し、無限スクロールの場合は必要な分だけ下までスクロールしておきましょう。

Thunderbitは「今表示しているページ」のデータを取得します。画面に見えているものがそのままデータ化されます。

ステップ2：AIフィールド提案でデータ項目を自動抽出

Thunderbitアイコンをクリックしてインターフェースを開き、「現在のページ」をデータソースに選択。その後、AIフィールド提案ボタンを押します。

ThunderbitのAIがUber Eatsのページを解析し、「レストラン名」「ジャンル」「評価」「レビュー数」「配達時間」「配達手数料」などの項目を自動でテーブル化。数件分のプレビューも表示されるので、欲しいデータが正しく抽出されているか確認できます。

項目名の変更や不要な列の削除、カスタム項目の追加もこの画面でOK。各フィールドのデータ型（テキスト、数値、URLなど）も指定できて、後の分析がしやすくなります。

ステップ3：カスタマイズとサブページスクレイピングの設定

各レストランの詳細ページ（メニューやレビュー）も取得したい場合は、Thunderbitのサブページスクレイピングを有効化。レストランリンクのフィールドを自動検出し、確認を求められます。

サブページから抽出したい項目（例：最初の3つのメニュー名と価格、正確な住所など）もThunderbitのAIが提案してくれるし、手動で選択も可能。

レストラン数が多く、Uber Eatsが無限スクロールの場合は、必要な分だけ事前に読み込んでおきましょう。Thunderbitのクラウドモードなら自動スクロールやページ送りも対応できます。

ステップ4：スクレイピング開始＆データエクスポート

準備ができたらスクレイピング開始をクリック。Thunderbitがページ（およびサブページ）からリアルタイムでデータを抽出し、テーブルにまとめてくれます。

完了後はThunderbit上でデータを確認し、問題なければ好きな形式でエクスポート：

• Excel/CSV：ExcelやGoogle Sheets用のファイルをダウンロード
• Google Sheets：新規Googleスプレッドシートに直接送信（共有やリアルタイム分析に便利）
• Airtable/Notion：データベースにもエクスポート可能。メニュー写真も自動アップロード
• JSON/クリップボード：開発者やカスタムワークフロー向け

Thunderbitならエクスポートはいつでも無料・無制限です。

効率的かつ正確にフードデリバリーデータを取得するコツ

フードデリバリーサイトのスクレイピングは、ちょっとしたコツを押さえるだけでグッと効率化できます：

• 取得範囲を明確に：必要なデータと量を事前に決めておく。NY全レストランの全メニューは膨大なので、目的に合った範囲に絞るのがコツ。
• スケジューリング活用：定期的な更新が必要ならThunderbitので自動化。
• クラウドスクレイピングで大規模対応：大量データはクラウドモードでPCの負荷を抑えて高速取得。
• 重複防止：レストラン名＋住所などをキーにして重複データを排除。
• 抜け漏れチェック：結果をスポットチェックし、抜けやエラーがないか確認。項目が抜けていたらAIフィールド提案を再実行。
• レート制限に注意：過度なアクセスは避けましょう。Thunderbitは人間の操作速度を模倣しますが、数千件取得時は分割実行が安全。
• AIプロンプト活用：ThunderbitのAIプロンプトで「30〜40分」から数字だけ抽出など、データを自動で整形可能。
• サイト変更に注意：Uber Eatsのレイアウトが変わったらAIフィールド提案を再実行。
• 複数サイトのデータ統合：Uber EatsやDoorDashなど複数プラットフォームを組み合わせて分析精度アップ。

さらに詳しいノウハウはもチェックしてみてください。

フードデリバリーサイトをスクレイピングする際の法的・倫理的注意点

スクレイピングを始める前に、法律やマナーもちゃんと押さえておきましょう：

• 利用規約の確認：Uber Eatsのでは無断スクレイピングを禁止している場合があります。社内分析用途ならOKなことが多いですが、データの再配布や販売はNGです。
• robots.txtの尊重：このファイルはボットのアクセス可否を示します。Thunderbitは拡張機能なので通常のユーザーと同じ動作ですが、念のため確認を。
• サーバー負荷に配慮：過度なアクセスは避けて、適切なペースで取得しましょう。
• 個人情報は取得しない：公開情報だけを対象にし、アカウントや個人データには絶対にアクセスしないこと。
• データの使い方に注意：社内分析はOKですが、公開や販売はトラブルの元です。
• 法令遵守：米国では公開データの取得は原則合法ですが、セキュリティ回避や個人情報の取得は厳禁。
• データの取り扱い：ビジネス情報でも慎重に管理しましょう。

「責任と倫理を持ってスクレイピング」が鉄則。ブロックやCAPTCHAが出たら、ペースを落とすか中断しましょう。

トラブルシューティング：フードデリバリーデータ取得時のよくある課題

Thunderbitでも、たまにトラブルが起きることがあります。主な対処法をまとめました：

• サイトレイアウト変更：Uber Eatsのデザインが変わったらAIフィールド提案を再実行。ThunderbitのAIがすぐに対応します。
• ログイン・地域設定：ブラウザスクレイピングモードでログインし、住所を手動設定してから取得。
• ページ送り・無限スクロール：全レストランを事前に読み込むか、クラウドモードで自動スクロールを活用。
• ボット対策：CAPTCHAが出たら手動で解決。ブロックされた場合は取得ペースを落とすかIPを変更。
• 部分的な取得・エラー：大規模な取得は分割実行し、Thunderbitの最新版を利用。
• データ整形の問題：ThunderbitのAIプロンプトで取得時に整形、またはエクスポート後にExcel等で修正。
• データの鮮度維持：定期的なスケジューリングや再取得で最新データを確保。

困ったときは、まず手動でブラウザ操作して状況を確認し、にも気軽に相談してください。

まとめ：フードデリバリーデータの力をビジネスに活かそう

フードデリバリー業界は急成長中で、競争もどんどん激しくなっています。メニューや価格、レビューなどのデータをスクレイピングするのは、今やビジネスの必須スキル。

手作業でのデータ収集は非効率。でもを使えば、面倒な作業が一気に自動化。AIの力で、開発スキルがなくてもUber Eatsなどから構造化データをサクッと取得できます。

まだThunderbitを使ったことがない人は、してぜひ試してみてください。無料枠もあるので、「このデータが欲しい」から「もう手元にある」までのスピード感を体感できます。レストラン経営者、アナリスト、好奇心旺盛なグルメの人まで、きっと新しい発見があるはず。

データドリブンな意思決定で、冷めたコーヒーとはお別れ。次の食事をもっと楽しむために、スクレイピングで一歩先へ。

よくある質問（FAQ）

1. なぜフードデリバリーデータをスクレイピングするの？

レストランのメニューや価格、レビュー、配達情報、プロモーションなどを取得することで、競合分析やメニュー最適化、リード獲得、地域分析、顧客体験の向上など、リアルタイムなデータに基づく意思決定ができるからです。

2. 主な活用例は？

競合価格分析、人気メニューの特定、レビュー集約による感情分析、B2Bリスト作成、出店戦略、価格・需要予測モデルへの活用などが代表的です。

3. Thunderbitは他のツールと比べて何が簡単？

ThunderbitはAIでデータ項目を自動検出し、サイトのレイアウト変更にも柔軟に対応。レストランの詳細ページ（サブページ）も簡単に取得でき、ExcelやGoogle Sheets、Notionなどへのエクスポートもワンクリック。初期設定も少なく、従量課金でコストも抑えられます。

4. 倫理的・法的に注意すべき点は？

利用規約の確認、個人情報の取得回避、レート制限の遵守、データの適切な利用が大切です。公開情報の社内分析は一般的に問題ありませんが、再配布や販売は規約違反になる場合があります。

5. 成功するためのコツは？

取得範囲の明確化、サブページ取得の活用、重複排除、抜け漏れチェック、レート制限の遵守、定期的な更新、ThunderbitのAIプロンプトやクラウドモードの活用がポイントです。

さらに詳しく知りたい方へ：

参考文献：