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求人情報を手作業でチェックしたことがある人なら、そのしんどさは身にしみてるはず。何十ものタブを開いて、求人タイトルをひたすらコピペ…手首が痛くなるし、肝心な求人を見逃す不安もつきまといます。2025年には求人情報がさらに増える中、こんな作業を続けるのは正直ムダが多すぎます。
僕は長年、業務自動化やAIツールの開発に関わってきましたが、HRや採用チームがこの変化に必死で食らいついている現場を何度も見てきました。でも、もう求人サイトの情報集めで孤軍奮闘する必要はありません。AI搭載の求人スクレイピングソフトが登場し、HRやオペレーション、採用担当者のデータ収集・分析・活用のやり方をガラッと変えています。この記事では、2025年におすすめのAI求人スクレイピングツール8選を徹底比較し、なぜThunderbit（僕たちのチームが開発したツール）が多くのHR担当者の業務を劇的に効率化しているのかを解説します。
求人スクレイピングソフトとは？スマートな採用活動の必需品
ざっくり言うと、求人スクレイピングソフトは、ネット上の求人サイトや企業の採用ページ、求人アグリゲーターから求人情報を自動で集めて、整理されたスプレッドシートやデータベースにまとめてくれる“デジタルアシスタント”みたいな存在。手作業のコピペや見落とし、同じサイトを何度も確認する手間から解放されます。
なぜHRや採用担当にとって重要なのか？求人情報の数は爆発的に増えています。され、。、をしています。これを手作業で追うのは現実的じゃありません。
求人スクレイピングソフトでできること：
- データ収集の自動化（コピペ作業から解放）
- 構造化データの出力（Excel、Googleスプレッドシート、データベースなど）
- 複数の求人サイトや企業ページを一括カバー
しかも、主要なツールの多くはノーコード設計なので、プログラミング知識がなくてもすぐに使い始められます。
2025年に求人スクレイピングツールを使うべき理由とメリット
2025年、HRチームにはこれまで以上にスピードとデータドリブンな意思決定が求められます。AI求人スクレイピングツールがもたらす主なメリットは以下の通り：
- 圧倒的な時短効果： 手作業で1日100件が限界だった求人収集も、AIスクレイパーならを自動取得。
- データ精度の向上： 一貫したフォーマットで情報を収集し、抜け漏れやミスを防止。
- リアルタイムな市場動向把握： 毎日・毎時の自動実行で、最新の求人動向をキャッチ。
- 先回りの人材獲得： 収集データから採用ニーズのある企業や給与相場を分析し、営業やリクルーティングのリード獲得にも活用。
- 非エンジニアでも使える： ノーコード・ローコード設計で、IT部門の手を借りずにHRが自走可能。
ROI重視の活用例をまとめると：
| 活用例 | メリット | ROI/インパクト例 |
|---|---|---|
| 給与ベンチマーク | 競争力あるオファーで人材獲得 | 最新の給与データで他社に人材を奪われるリスクを回避 |
| 競合の採用動向分析 | ライバル企業の動きを把握 | 競合の拡大や新規事業の早期察知 |
| 社内求人データベース構築 | HRの意思決定を一元化 | 手作業100件→自動1万件/日で大幅効率化 |
| スキルギャップ分析 | 市場ニーズに合った育成・採用 | 求人データから必要スキルを特定し、戦略的な人材育成 |
2025年版おすすめAI求人スクレイピングソフト8選
多くのHR担当者へのヒアリングや実際の検証を経て、2025年におすすめできるAI求人スクレイピングツールを厳選しました。選定基準は：
- ノーコード・ローコードで誰でも使える
- 高精度かつ高速
- 柔軟なデータ出力
- 複数の求人サイト・企業ページ対応
- スケジューリングや後処理、連携機能が充実
それでは、順番に紹介していきます。
1. Thunderbit：誰でも使えるノーコードAI求人スクレイパー
は、僕自身が「こんなツールが欲しかった！」と感じて開発した、イチオシのAIウェブスクレイパーです。
Thunderbitが選ばれる理由
ノーコード＆2クリックで完結：
Thunderbitはエンジニア向けではなく、HR担当者のために設計されています。求人ページを開いて「AIで項目を提案」をクリックすると、AIがページを解析し、抽出すべきデータ項目（職種、企業名、勤務地、給与、仕事内容など）を自動で提案。内容を調整して「スクレイピング開始」を押すだけ。セレクタやスクリプト、テンプレート作成は一切不要。未経験の方でも1分以内で使いこなせます。
あらゆる求人サイトに対応するAI：
求人サイトや採用ページは千差万別ですが、ThunderbitのAIは人間のようにページを“読解”するため、ATS系のや独自設計のでも問題なく対応。
- Netflixの求人ページでは「職種」「勤務地」「チーム」などを自動抽出し、要件や業務内容も分割して取得。
- OpenAIのように「You might thrive in this role if you…」といった独自見出しも、AIが“要件”として認識し、他サイトと統合。
後処理もAIで自動化：
Thunderbitはデータを取得するだけでなく、クリーニング・ラベリング・翻訳・要約まで自動で実施。例えば1万件の求人を一括取得し、ChatGPTのように1文で要約することも可能です。
- 給与の正規化：「$4,000/月」や「£50,000/年」など異なる表記も、年収USDに統一。
- 項目の統合：「What we are looking for」や「You might thrive in this role」など、表現が違っても“要件”として1列にまとめます。
- 翻訳： 多言語の求人も自動翻訳。
- 要約： 仕事内容を1文で要約し、一覧性を向上。
多彩なエクスポート・連携：
Excel、Googleスプレッドシート、Airtable、Notionへワンクリックで出力。画像もNotionやAirtableに自動アップロード可能。
サブページ一括取得：
企業の全求人を取得したい場合は「サブページをスクレイピング」機能で、各求人詳細ページも自動巡回して情報を取得。
実際の活用例：
HR担当者がNetflix、OpenAI、Google、Microsoft、Amazonの「Machine Learning Engineer」求人を一括収集したい場合、各サイトを開いてAIに項目提案させ、スクレイピングするだけで、統一フォーマットのデータが数分で完成。AIが各社ごとの項目名の違いも自動で統合します。
詳しくはもチェックしてみてください。
2. Octoparse：ノーコードで直感的な求人スクレイピング
Octoparseは、ドラッグ＆ドロップで操作できるビジュアル型ウェブスクレイパー。細かく設定したい人に人気です。
- ビジュアルワークフローエディタ： 求人要素をクリックで選択、ページネーションや無限スクロールも対応。
- クラウド自動化： Octoparseのサーバー上で定期実行でき、PCを起動し続ける必要なし。
- テンプレート： LinkedInやIndeedなど主要求人サイト用のテンプレートを用意。
- データ出力： CSV、Excel、JSON、API連携も可能。
強み：
柔軟な設定ができ、動的なサイトにも強い。HRアナリスト向き。
注意点：
高度な設定にはやや学習コストあり。月額$99〜。
3. Apify：開発者・チーム向けの柔軟な求人スクレイピング
Apifyは、既成の「アクター」（スクレイパー）とカスタム開発の両方に対応したハイブリッド型プラットフォームです。
- 既成アクター： LinkedIn、Indeed、Glassdoorなど主要サイト用のスクレイパーを用意。
- カスタマイズ性： 開発者は独自スクリプトでニッチなサイトにも対応可能。
- スケーラブルなクラウド基盤： 複数のスクレイパーを並列実行、プロキシ管理や定期実行も。
- API連携： JSON、CSV、Webhookでデータ取得。
おすすめ：
開発者がいる中〜大規模チームや、多数のサイトを一括で収集したい場合に最適。月額$49〜。
4. PhantomBuster：LinkedIn・SNS求人の自動化に特化
PhantomBusterは、特にLinkedInなどSNS上の自動化に強みを持つツールです。
- LinkedIn求人スクレイパー： LinkedInセッションを使って求人情報を抽出。
- クラウドスケジューリング： 定期実行やアクションの連携（例：求人情報→求人担当者情報の取得）も可能。
- ノーコード設定： フォーム入力のみで利用可能。
強み：
LinkedInやSNS経由のリクルーティングに最適。GoogleスプレッドシートやZapier連携も。
注意点：
対応範囲は主にLinkedInなどPhantomが用意しているプラットフォームに限定。月額$60〜。
5. Bright Data：エンタープライズ向けAPI型求人スクレイピング
Bright Dataは大規模データ収集に特化したエンタープライズ向けサービスです。
- 巨大なプロキシネットワーク： ブロックや制限を回避し、ほぼ全てのサイトに対応。
- Web Scraper API： LinkedIn、Indeed、Glassdoorなど主要サイト用APIを提供。
- 大量・リアルタイムデータ： 数千URLを一括処理し、迅速にデータ納品。
- 高度なフィルタリング： 必要な項目だけを指定可能。
おすすめ：
大規模なデータ収集が必要な企業やデータチーム向け。従量課金制（例：1レコード$0.001〜）なので大量取得時はコスト注意。
6. DataMiner：手軽に使えるブラウザ拡張型求人スクレイパー
DataMinerは、ブラウザ上で直接データを抽出できる軽量なChrome拡張機能です。
- ワンクリック抽出： 「レシピ」を適用してページ上のデータを即取得。
- 公開レシピライブラリ： 人気サイト用のレシピが多数。
- エクスポート： CSVやExcelに即ダウンロード。
強み：
非エンジニアでも手軽に一時的なデータ取得が可能。無料プランあり、有料は月額$20〜。
注意点：
大規模・自動化には非対応。手動操作のみ。
7. ParseHub：複雑なサイトも対応のポイント＆クリック型求人スクレイパー
ParseHubは、デスクトップアプリ型のウェブスクレイパーです。
- ビジュアルプロジェクト作成： 要素選択、条件分岐、ページネーションも直感的に設定。
- 動的コンテンツ対応： JavaScriptや無限スクロールにも強い。
- デスクトップ＋クラウド： ローカル・クラウド両方で実行可能。
強み：
中規模・カスタム用途に最適。デスクトップで細かく設計したい方におすすめ。
注意点：
AIによる項目自動検出はなし。何を抽出するかは自分で指定。月額$50〜。
8. Diffbot：AIで大規模求人データ抽出を自動化
Diffbotは、AIであらゆるURLから構造化データを抽出するAPI型プラットフォームです。
- 自動構造化： URLを渡すだけで、AIが職種・企業・勤務地・要件・給与などを抽出。
- 大量クロール： 数千URLを一括処理し、求人ページを自動判別して抽出。
- API連携： 開発者やデータチーム向け設計。
おすすめ：
大規模なサイト監視や分析が必要なエンタープライズ・分析チーム向け。月額$299〜。
主要求人スクレイピングツールの比較表
どのツールが自社に合うか、比較表でチェックしてみましょう：
| ツール | ノーコードの使いやすさ | AI機能 | 対応サイト | エクスポート/連携 | 価格 | おすすめ用途 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | 非常に簡単（2クリック） | あり（AI項目検出・統合・翻訳・ラベリング） | すべてのサイト | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV/JSON | フリーミアム | HR・採用担当 |
| Octoparse | 良好（ビジュアル設計） | 一部（パターン検出） | 複数サイト、主要求人テンプレ | CSV, Excel, JSON, API | $99〜/月 | アナリスト、HRオペレーション |
| Apify | 普通（既成アクター） | なし（項目は自分で指定） | ほぼ全サイト | JSON/CSV, API, Webhook | $49〜/月 | 開発チーム、大規模用途 |
| PhantomBuster | 非常に簡単（LinkedIn特化） | 一部（ワークフロー自動化） | LinkedIn, SNS | CSV/Excel, Google Sheets, Zapier | $60〜/月 | リクルーター、グロース担当 |
| Bright Data | 難しい（API・技術者向け） | あり（アンチブロック・テンプレ） | すべてのサイト、大規模 | JSON, リアルタイム | 従量課金 | エンタープライズ |
| DataMiner | 非常に簡単（ブラウザUI） | なし | ブラウザ上の全サイト | CSV/XLS | $20〜/月 | 小規模・単発用途 |
| ParseHub | 良好（ポイント＆クリック） | なし | 複数・動的サイト | CSV/Excel/JSON | $50〜/月 | HRリサーチャー |
| Diffbot | 難しい（API・開発者向け） | あり（AI抽出） | すべてのサイト | JSON, API | $299〜/月 | データ・分析チーム |
詳細はもご参照ください。
Thunderbitで求人スクレイピングが劇的にラクになる実例
NetflixやOpenAIの採用ページを例に、Thunderbitの使い方を見てみましょう。
例1：Netflixの採用ページをスクレイピング
Netflixの求人は「職種」「勤務地」「チーム」「仕事内容」など、比較的標準的な構成です。Thunderbitなら：
- 「AIで項目を提案」をクリック。 ページを解析し、必要な項目を自動提案。
- 「スクレイピング開始」をクリック。 すぐに「職種＝Machine Learning Engineer」「勤務地＝USA, Remote」「チーム＝Data & Insights」など、構造化データが取得できます。
- 後処理： 「$4,000/月」などの給与も年収USDに自動変換。仕事内容も1文で要約可能。
例2：OpenAIの採用ページをスクレイピング
OpenAIの求人は「You might thrive in this role if you…」など独自の見出しを使っていますが、ThunderbitのAIはこれを“要件”として認識し、他サイトと統合します。
- 「AIで項目を提案」をクリック。 「職種」「勤務地/チーム」「要件」などを自動提案。
- 「スクレイピング開始」をクリック。 OpenAI独自の表現も「要件」列に統一。
- エクスポート： Excel、Googleスプレッドシート、Notionへワンクリックで出力。
統一出力例：
| 職種 | 企業 | 勤務地 | チーム/部門 | 要件 | 仕事内容（要約） |
|---|---|---|---|---|---|
| Machine Learning Engineer | Netflix | USA (Remote) | Machine Learning Platform | - 情報工学系修士/博士 - ML経験5年以上 - Python | Netflixのパーソナライズアルゴリズム開発・改善 |
| Machine Learning Engineer, Integrity | OpenAI | San Francisco, CA | Applied AI Engineering (Integrity) | - 攻撃耐性の設計 - AIセキュリティ経験 | OpenAIモデルの安全性・悪用防止 |
Thunderbitは「You might thrive in this role if you…」や「What we are looking for」など異なる表現も“要件”として統一。手作業での整理は不要です。
サブページ一括取得：
NetflixやOpenAIの全求人を取得したい場合、一覧ページから各求人詳細ページも自動巡回して情報を取得。
エクスポート：
Excel、Googleスプレッドシート、Airtable、Notionに出力し、チーム共有やATSへのインポートも簡単。
まとめ：
Thunderbitなら、バラバラな求人情報も一瞬で整理されたスプレッドシートに変換。技術知識は一切不要です。
最適な求人スクレイピングソフトの選び方
- 技術スキル： コーディング不要ならThunderbit、DataMiner、ParseHub。開発者がいればApify、Bright Data、Diffbotも選択肢。
- 対応サイト数： 少数ならThunderbitやOctoparse、大規模ならDiffbotやBright Data。
- データ要件： スキル抽出・翻訳・給与正規化など後処理が必要ならThunderbitやDiffbotが最適。
- 頻度： 単発ならどのツールでもOK。定期自動化ならThunderbit、Octoparse、Apify。
- 規模： 小規模ならどのツールでも。大規模ならBright Data、Diffbot、Apify。
- 出力形式： ExcelやGoogleスプレッドシートならThunderbit、DataMiner、PhantomBuster。JSONならDiffbot、Apify、Bright Data。
- 予算： まずは無料・低コストツールで試し、必要に応じて拡張。
- サポート： Thunderbitや大手ツールはサポートあり。オープンソースや小規模ツールはコミュニティ頼み。
- コンプライアンス： 各サイトの利用規約やプライバシー規定を必ず守ろう。
多くのチームは、Thunderbitで大半のサイトを、LinkedInはPhantomBuster、単発はDataMiner…と使い分けています。
まとめ：最適な求人スクレイピングツールで採用を加速
2025年の採用は、データ活用が勝負の分かれ目。毎日膨大な求人が公開され、HRチームはスピードと精度が求められます。AI求人スクレイピングソフトは、もはや“あれば便利”じゃなく“必須”の存在。手作業の何時間分もの作業を数分で終わらせ、給与ベンチマークやトレンド把握、タレントパイプライン構築を競合より早く実現できます。
要点をまとめると：
- Thunderbitは、HR・オペレーション向けで最も簡単かつ高機能なノーコードAI求人スクレイパー。データの統合・クリーニング・付加価値化も自動。
- Octoparse・ParseHubは、細かく設定したい人におすすめ。
- Apify・Bright Data・Diffbotは、大規模・技術者向け・エンタープライズ用途に最適。
- PhantomBusterはLinkedIn自動化に特化。
- DataMinerは単発・小規模用途に便利。
自社のワークフローや目的に合ったツールを選びましょう。コピペ作業から解放され、よりスマートでスピーディーな採用活動を始めたい人は、か、気になる他のツールもぜひ体験してみてください。きっと、時間もストレスも大幅に減らせるはずです。
みんなの採用活動が、より良い出会いにつながりますように。
HR向けのウェブスクレイピング・自動化・AI活用ノウハウはで随時発信中です。
よくある質問
1. 求人スクレイピングソフトとは？2025年のHRにとってなぜ重要？
求人スクレイピングソフトは、LinkedInやIndeed、企業採用ページなどから求人情報を自動で抽出し、バラバラな情報を整理されたデータに変換します。2025年は毎日数百万件の求人が公開されるため、HRチームはこれらのツールで時短・精度向上・迅速な意思決定を実現しています。
2. Thunderbitは他のツールと比べて何が簡単？
ThunderbitはAIで求人ページ上の項目を自動検出。コーディングや複雑な設定は不要で、「AIで項目を提案」→「スクレイピング開始」の2クリックで完了。翻訳・要約・給与フォーマット統一など後処理も自動なので、非エンジニアのHRでもすぐ使えます。
3. 複数の求人サイトやフォーマットに対応できる？
はい。Thunderbit、Apify、Bright Dataなどは複数の求人サイトや独自採用ページにも対応。ThunderbitのAIは異なる表現（例：「What we’re looking for」「You might thrive if...」）も自動で統合します。
4. 求人スクレイピングの主なビジネス活用例は？
給与ベンチマーク、競合の採用動向分析、社内求人データベース構築、スキルギャップ分析などが代表例。数千件の求人を一括取得することで、HRリーダーはトレンド職種や必要スキルを把握し、戦略的な人材計画に活用できます。
5. 自社に合う求人スクレイピングツールの選び方は？
技術スキル・規模・目的に応じて選びましょう：
- Thunderbit：ノーコード・高速・AI後処理重視なら最適。
- Octoparse / ParseHub：細かく設定したい人に。
- Apify / Bright Data / Diffbot：開発者や大規模運用向け。
- PhantomBuster / DataMiner：LinkedInや単発用途に。 まずは自社のワークフローに合うツールから始め、必要に応じて拡張しましょう。