飲食店の価格を、3つのフードデリバリーアプリで比べてみようとした最初の体験は、今でもはっきり覚えています。サイドプロジェクトのために、スプレッドシートとコーヒーを片手に、どれくらい時間がかかるかをかなり楽観的に見積もっていました。ところが4時間後、ようやく全体のほんの一部に手をつけただけ。メニュー、価格、レビューをひたすら手作業でコピー＆ペーストしていたのです。手首は痛くなるし、コーヒーは冷めるし、「ちょっと調べるだけ」のつもりが、ひたすら退屈な作業を続けるマラソンになっていました。
こんな経験、ありませんか？ 実は、ぜんぜん珍しい話ではありません。Statistaの市場予測によると、世界のオンラインフードデリバリー売上は2026年に1.51兆ドルに達すると予測されています。データへのニーズは、今後さらに高まっていきます。レストラン、マーケットアナリスト、営業チーム、みんながこの市場のチャンスをつかみたいと思っていますが、この情報を手作業で集めるのは、100個の玉ねぎの皮をむくようなもの。そこで役立つのがWebスクレイピングツールです。この記事では、私たちThunderbitチームが開発したAI搭載のウェブスクレイパーThunderbitを使って、Uber Eatsを例にフードデリバリーデータを段階的にスクレイピングする方法を、できるだけわかりやすく、負担なく紹介します。
さあ、冷めたコーヒーはもういりません。さっそく見ていきましょう。
フードデリバリーデータとは？なぜスクレイピングするのか？
「フードデリバリーデータ」とは、Uber Eats、DoorDash、Grubhubのようなプラットフォームに載っている、豊富で構造化された、時には非構造化の情報を指します。たとえば、こんなものがあります。
- レストラン情報: 店名、住所、電話番号、料理ジャンル、評価、レビュー数、価格帯、営業時間。
- メニュー情報: 料理名、説明、価格、写真、場合によっては栄養情報や「vegan」「spicy」のようなタグ。
- 配達情報: おおよその配達時間、配達料金、距離。
- キャンペーン: 特別オファー、クーポン、割引。
- 顧客の声: レストラン全体や個別メニューに対する評価、レビュー。
では、なぜここまでのデータを集めるのでしょうか？ それは、競争の激しい市場でデータに基づいた判断をしたい人にとって、まさに宝の山だからです。フードデリバリーサイトをスクレイピングすると、次のような洞察が得られます。
- ある都市で、どの料理ジャンルやメニューが人気なのか
- 競合がメニューをどう値付けし、どんなプロモーションを打っているのか
- レビューで顧客が何を評価し、何に不満を持っているのか
- 配達料金や配達時間がエリアごとにどう違うのか
これらを手作業で集めるのは、面倒なだけではありません。規模が大きくなると、ほぼ不可能です。現代のdata scrapingツールなら、この作業を自動化して、非構造化のWebページを構造化データに変換できます。たとえば、あなたの街にある全レストラン、全メニュー、全価格が入ったスプレッドシートを作れるイメージです。こうしたデータこそ、実際のビジネス成果につながります。
データスクレイピングとは？2025年版のやり方も解説 Get Started Free
スクレイピングしたフードデリバリーデータは、そのまま使える実践的なデータです。意思決定を早め、より賢く動き、競争で一歩先を行く助けになります。
主な活用例：フードデリバリーデータがビジネス成果をどう生むか
では、このデータを実際に何に使うのでしょうか？ ここでは、チームごとの活用方法とROIへのつながりを簡単に見てみましょう。
| ユースケース | 内容とメリット（ROI） |
|---|---|
| 競合メニュー・価格分析 | ライバル店の料理価格やキャンペーンをリアルタイムで把握し、市場に合わせた価格調整が可能に。英国のある小売企業は、スクレイピングデータを活用して価格を最適化し、売上を4%向上させました。 |
| メニュー最適化とトレンド分析 | 人気の料理ジャンルや高評価メニューを見つけ、自店メニューの改善に活用。たとえば植物由来メニューの需要増加など、顧客の好みを把握し、売上アップにつなげられます。 |
| 顧客体験・レビュー分析 | レビューを集約して感情分析に活用。消費者の73%は顧客体験が意思決定に影響すると回答しており、レビュー分析は課題の発見とサービス改善に役立ちます。 |
| リード獲得・営業開拓 | レストラン一覧をスクレイピングして、連絡先や料理ジャンルを含むB2Bリストを作成。ある営業チームは、リード情報の抽出を自動化し、1人あたり週5時間以上を節約しました。 |
| 地域市場分析・出店戦略 | エリア別データをスクレイピングして、地域ごとの競争状況や出店余地を把握。たとえば、特定の料理ジャンルが不足している地域を見つけられます。 |
| 動的価格設定・需要予測 | 最新のメニュー情報やキャンペーン情報を使って、価格最適化モデルや需要予測を強化。AIベースの予測は、リアルタイムデータを活用することで誤差を20〜50%削減できるとされています。 |
要するに、スクレイピングしたフードデリバリーデータは、行動につながるデータです。より速く動き、より良い判断を下し、競争に遅れずついていく助けになります。
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
正直に言うと、すべてのwebsite scraping toolsが同じではありません。特にUber Eatsのような動的サイトを扱うときは、なおさらです。Thunderbitと、従来型の代表的なツールを比べるとこんな感じです。
| 機能 | Thunderbit（AI搭載） | Octoparse（従来型） | ParseHub（従来型） |
|---|---|---|---|
| 使いやすさ | AIが項目を自動検出、2クリックで設定完了。手動タグ付けは不要 | 直感的な画面はあるが、手動選択が必要になることが多い | 画面操作は可能だが、手動設定に時間がかかるという声が多い |
| AI機能 | AI Suggest Fields、AIフィールドプロンプト、サイト変更への自動対応 | AIなし。CSS/XPathセレクタに依存 | AIなし。CSS/XPathセレクタに依存 |
| サブページスクレイピング | 標準搭載。サブページ（メニュー詳細など）も簡単に切り替え可能 | 手動設定が必要 | 手動設定が必要 |
| 出力形式 | Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、JSONへ無料で出力可能 | CSV/HTML出力、連携は限定的 | CSV/Excel/JSON出力、連携は限定的 |
| 料金 | 無料プランあり。従量課金制（5,000行で月額**$9**から） | 無料プランあり。有料プランは月額$69（Standard、年払い）から | 無料プランあり。有料プランは月額$189から |
| 保守の手間 | 低い。レイアウト変更にAIが自動追従 | 高い。サイト変更時に再設定が必要 | 高い。サイト変更時に再設定が必要 |
OctoparseやParseHubのような従来型ツールにも役割はありますが、初期設定や運用保守に手間がかかることが多いです。一方Thunderbitは、まるでテイクアウトを注文するくらい簡単にスクレイピングできるように設計されています。
フードデリバリーサイトのスクレイピングでThunderbitが選ばれる理由
少しひいき目はあるかもしれませんが、フードデリバリーデータの取得にThunderbitが最適なwebsite scraping toolだと思う理由は次の通りです。
- AI Suggest Fields: ページを読み取り、抽出すべき項目をAIが提案します。メニュー項目を1つずつクリックする必要はありません。
- Subpage Scraping: 各レストランのページからメニュー詳細やレビューまで必要ですか？ 1回の切り替えでサブページを自動巡回してデータを抽出できます。
- すぐに出力: Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ無料でエクスポート可能。面倒な手続きは不要です。
- 低い導入コスト: 無料プランがあり、従量課金なので、スクレイピングした分だけ支払えばOK。短期でデータだけ欲しいのに、高額な月額契約を結ぶ必要はありません。
- 柔軟性: ThunderbitのAIはサイト変更に追従します。Uber Eatsのレイアウトが変わっても、「AI Suggest Fields」をもう一度押せばすぐ復旧できます。
個人的にいちばん大きいのは、「このデータが欲しい」から「もう手元にある」までの速さです。それこそがThunderbitの価値です。
ステップバイステップ：ThunderbitでUber Eatsのフードデリバリーデータをスクレイピングする方法
ここからは実践編です。Thunderbitを使ってUber Eatsのデータ（レストラン一覧、メニュー、価格、レビューなど）をどう取得するかを紹介します。コードは不要で、複雑な設定に何時間も悩まされる必要もありません。
ステップ1：ThunderbitをセットアップしてUber Eatsにアクセスする
まずはThunderbitのChrome拡張機能をインストールします。軽量で、無料で始められます。準備ができると、ブラウザのツールバーにThunderbitのアイコンが表示されます。
次に、ブラウザでUber Eatsを開きます。場所（例: 「Los Angeles, CA」）を入力するか、アカウントがあればログインしてください。スクレイピングしたいレストラン一覧が表示されているページにいることを確認しましょう。Uber Eatsが無限スクロールなら、必要なレストランがすべて読み込まれるまで下にスクロールしてください。
Thunderbitは、今開いているページを対象に動作します。つまり、見えているものがそのまま取得対象です。
ステップ2：AI Suggest Fieldsで取得項目を特定する
Thunderbitアイコンをクリックして画面を開きます。データソースとして「Current Page」を選び、AI Suggest Fieldsボタンを押します。
ThunderbitのAIがUber Eatsのページを解析し、「Restaurant Name」「Category」「Rating」「Number of Reviews」「Delivery Time」「Delivery Fee」などの項目を自動で提案します。いくつかのレストランについてデータのプレビューも表示されるので、狙った情報が取れているか確認できます。
必要に応じて、ここで項目名の変更、不要な列の削除、カスタム項目の追加も可能です。さらにThunderbitでは、各項目のデータ型（テキスト、数値、URLなど）も設定できるので、あとで分析しやすくなります。
ステップ3：項目を調整し、サブページスクレイピングを設定する
各レストランのページからメニュー項目やレビューなど、もっと詳しい情報が欲しいですか？ その場合はThunderbitのSubpage Scrapingを有効にします。どの項目にレストランへのリンクが入っているかを自動検出し、確認を求めてくれます。
そのうえで、サブページから何を抽出するかを指定できます。たとえば、最初の3品のメニューと価格、あるいはレストランの正確な住所などです。ThunderbitのAIに提案させることも、手動で選ぶこともできます。
レストラン数が多く、Uber Eatsが無限スクロールを使っている場合は、スクレイピングを始める前に、必要なレストランがすべて読み込まれていることを確認してください。Thunderbitのクラウドモードなら、自動スクロールやページ送りにも対応できます。
ステップ4：スクレイピングを開始してデータを書き出す
いよいよ本番です。Scrapeをクリックすると、Thunderbitがページ（サブページが有効ならそちらも）からデータを抽出し、テーブルにリアルタイムで反映します。
完了したら、Thunderbit上でデータを確認し、問題がないかチェックしてください。その後、好きな形式で出力できます。
- Excel/CSV: ExcelやGoogle Sheetsで使えるファイルとしてダウンロード。
- Google Sheets: 直接新しいGoogleスプレッドシートに送信。共有やリアルタイム分析に便利です。
- Airtable/Notion: 使い慣れたデータベースへ出力。メニュー画像を取得していれば、画像もアップロードできます。
- JSON/Clipboard: 開発者向け、または独自ワークフロー向け。
Thunderbitなら、出力はいつでも無料・無制限です。
Thunderbitでフードデリバリーデータをスクレイピングする
効率よく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少しややこしいこともありますが、次のベストプラクティスを押さえるだけでかなり楽になります。
- 対象範囲を先に決める: 何のデータがどれだけ必要かを明確にしましょう。たとえばニューヨーク市内の全レストランの全メニューを取るなら、かなりのデータ量になります。実際に使うデータに絞るのが大事です。
- 定期実行を活用する: 定期的な更新が必要なら、ThunderbitのScheduled Scraperで週次や日次の自動実行を設定しましょう。
- 大規模処理にはクラウドスクレイピング: 大きなデータセットなら、Thunderbitのクラウドモードのほうが速く、PCも占有しません。
- 重複を避ける: 特に重複エリアをスクレイピングする場合は、店名＋住所のような一意キーで重複排除しましょう。
- 欠損をチェックする: 結果をサンプル確認して、抜けやエラーがないか見ておきましょう。項目が欠けている場合は、AI Suggest Fieldsを再実行してみてください。
- アクセス頻度に配慮する: 一気に大量取得しすぎないようにしましょう。Thunderbitは人間の閲覧速度に近い動きをしますが、何千件も扱うならバッチ分割が安全です。
- AIプロンプトを活用する: Thunderbitでは、取得しながらデータを整形・加工するAIプロンプトを追加できます（例: 「30〜40 min」から数値だけを抽出）。
- サイト変更に目を配る: Uber Eatsのレイアウトが変わったら、AI Suggest Fieldsを再実行するだけでOKです。
- 複数ソースを組み合わせる: Uber Eats、DoorDashなど複数プラットフォームを組み合わせると、より深い分析ができます。
ベストプラクティスの詳細はThunderbitのブログをご覧ください。
AIを使ってWebサイトのデータをExcelに取り込む方法 Get Started Free
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・倫理的な注意点
スクレイピングを始める前に、法律とネット上のマナーの両方に気を配ることが大切です。
- 利用規約を確認する: Uber Eatsの利用規約では、通常、許可なくスクレイピングすることが禁止されています。社内分析目的なら問題ないことが多いですが、データの再配布や再販売は避けましょう。
- robots.txtを尊重する: このファイルは、ボットに許可されている範囲を示します。Thunderbitはブラウザ拡張機能として一般ユーザーのように動作しますが、確認しておくと安心です。
- サーバーに負荷をかけない: 常識的な速度で取得し、サイトに負荷をかけすぎないようにしましょう。
- 非公開データは対象にしない: 公開されている情報だけを取得し、ユーザーアカウントや個人情報にアクセスしようとしてはいけません。
- データの使い方に責任を持つ: 社内分析なら問題ありませんが、公開用途（データセットの公開など）は注意が必要です。
- 法的枠組みの範囲内で行う: 米国では公開データのスクレイピングは一般的に合法とされていますが、セキュリティを回避したり、個人データを取得したりするのは避けるべきです。
- プライバシー保護: 取得したデータは、たとえ主にビジネス情報であっても、丁寧に扱いましょう。
黄金ルールはただ一つ。責任を持って、倫理的にスクレイピングすること。ブロックされたりCAPTCHAが表示されたりしたら、速度を落とすか中止のサインです。
トラブルシューティング：フードデリバリーデータ取得でよくある問題
Thunderbitを使っていても、つまずくことはあります。よくあるケースへの対処法は次の通りです。
- サイトのレイアウト変更: Uber Eatsのデザインが変わったら、AI Suggest Fieldsを再実行してください。ThunderbitのAIはすぐに追従します。
- ログインや位置情報の必要: Browser Scrapingモードを使い、ログインしてから住所を手動設定してスクレイピングしましょう。
- ページ送り／無限スクロール: スクレイピング前に必要なレストランをすべて読み込むか、クラウドモードで自動スクロールを使いましょう。
- ボット対策: CAPTCHAが出たら手動で解決します。ブロックされた場合は、取得速度を落とすかIPを切り替えてください。
- 途中で失敗／エラーが出る: 大きな作業は小さく分け、Thunderbitが最新バージョンか確認しましょう。
- データ形式の乱れ: AIプロンプトで取得時に整形するか、出力後にExcelで整えましょう。
- 最新データを保つ: 定期更新にはスケジュール機能を使うか、必要に応じて再取得しましょう。
困ったときは、ブラウザで手動操作して何が起きているか確認し、それでも解決しなければThunderbitサポートに遠慮なく相談してください。
まとめと重要ポイント：フードデリバリーデータの価値を引き出す
フードデリバリー業界は急成長しており、競争もますます激しくなっています。メニュー、価格、レビューなどのフードデリバリーデータをスクレイピングすることは、より賢く、より速い意思決定を行いたい人にとって、必須のスキルになりつつあります。
手作業でのデータ収集は本当に大変です。しかしThunderbitを使えば、その面倒な作業を、短時間で繰り返せるワークフローに変えられます。ThunderbitのAI主導のアプローチなら、開発者でなくても、あるいは苦行好きでなくても、Uber Eatsをはじめとするサイトから構造化された実用データを簡単に取得できます。
まだThunderbitを試していないなら、Chrome拡張機能をダウンロードして、ぜひ使ってみてください。無料プランがあるので、「このデータが欲しい」から「もう手元にある」まで、どれほど簡単か実感できるはずです。レストランオーナーでも、アナリストでも、ただの食通でも、得られる洞察は大きな武器になります。
データに基づく判断、冷めたコーヒーの減少、そして次の食事をゆっくり楽しむ時間の増加に乾杯。楽しくスクレイピングして、データでもボナペティ。
フードデリバリーデータ向けAIウェブスクレイパーを試す Get Started Free
よくある質問
1. なぜフードデリバリーデータをスクレイピングしたい人がいるのですか？
フードデリバリーデータをスクレイピングすると、レストランの提供内容、メニュー価格、顧客レビュー、配達情報、キャンペーンなどを把握できます。これにより、競合分析、自店メニューの最適化、リード獲得、地域市場の分析、顧客体験の改善を、リアルタイムデータに基づいて行えます。
2. フードデリバリーデータスクレイピングの主な活用例は何ですか？
主な用途は、競合価格分析、トレンドメニューの把握、感情分析のためのレビュー集約、B2Bリスト作成、出店余地のある市場分析、価格や需要予測モデルへのリアルタイムデータの投入などです。
3. Thunderbitは他のツールと比べて、どのようにスクレイピングを簡単にしますか？
ThunderbitはAIで項目を自動検出し、Webサイトのレイアウト変更にも対応し、個別レストランのメニューのようなサブページもスクレイピングできます。さらに、Excel、Google Sheets、Notionなどへの出力も簡単で、設定は最小限、低コストの従量課金モデルです。
4. 倫理的・法的にスクレイピングする際、ユーザーは何に注意すべきですか？
スクレイピング前にサイトの利用規約を確認し、非公開データや個人データを取得しないようにし、アクセス頻度を守り、データの使い方に責任を持つ必要があります。公開情報を社内分析に使うことは一般的に問題ありませんが、再配布や再販売はポリシー違反になる可能性があります。
5. フードデリバリーデータスクレイピングを成功させるためのベストプラクティスは？
取得範囲を慎重に決め、より深い洞察にはサブページスクレイピングを使い、重複を避け、欠損データを確認し、サイトのアクセス頻度制限を守り、定期的に更新しましょう。ThunderbitのAIプロンプトやクラウドスクレイピングモードを活用すると、効率と精度がさらに上がります。
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