Webサイトから競合の価格一覧、商品カタログ、営業リードなど、業務に必要なデータだけを継続的に取得するには、汎用的なスクレイピングでは対応しにくい場合があります。取得項目、ページ遷移、更新頻度、出力形式まで要件に合わせるカスタム抽出は、こうした実務上の差分を埋める方法です。世界のWebスクレイピング市場規模は2024年の7億5,400万ドルから、2034年には28億7,000万ドルへ伸びると予測されています。ただし、市場予測は調査元や前提によって異なるため、導入判断では自社の対象サイトと用途で取得精度を検証することが重要です。
私はこれまで、スタートアップから大企業まで、手作業のコピー＆ペーストや、サイト変更のたびに止まる汎用ツールの見直しを支援してきました。そこで重要になるのが、必要なデータと運用条件を明確にしたうえでカスタムデータ抽出を設計することです。この記事では、カスタム抽出の概要と必要性、Thunderbit（私のチームが開発したAI Webスクレイパー）を使う手順、自社に合うサービスを見極める基準を整理します。
カスタム抽出とは？ 目的に合わせたデータ抽出サービスの力を引き出す
カスタム抽出とは、自社にとって意味のあるWebサイトから、必要なデータを指定した形式で取り出せるよう、取得条件を用途に合わせて設計することです。あらかじめ決められた項目を取得する標準ツールとは異なり、複雑なページ遷移、動的なコンテンツ、定期的なレイアウト変更などを考慮して、精度と保守性を確保します。ただし、対応範囲や安定性は対象サイトの構造、アクセス条件、ツールの仕様によって異なります。
テンプレートの「標準項目」に限定されず、たとえば次のような要件に対応できます。
- 商品仕様、レビュー、連絡先など、指定した情報だけを取得する
- ページネーション、サブページ、ログインといった複数ステップの遷移をたどる
- 無限スクロールやJavaScript読み込みなど、動的コンテンツに対応する
- 抽出と同時に、整形・クレンジング・変換を行う
実務では、商品一覧を取得した後に各リンク先から仕様やレビューを集める、何十ページにもわたる競合価格から特定SKUだけを追跡するといった要件があります。標準ツールでは、サイト構造や設定によって取得漏れや保守負担が生じる場合があります。カスタム抽出サービスは、このような要件に合わせて処理を設計するもので、AIや自然言語処理を利用するサービスもあります。
カスタムと標準の違いをもっと掘りたい方は、クリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するもどうぞ。
カスタムデータ抽出サービスがビジネス成長に不可欠な理由
カスタムデータ抽出は、単に取得技術を置き換えるものではありません。手作業の削減、情報更新の迅速化、意思決定に使うデータの網羅性向上など、業務プロセスの改善につながります。主な利用例と期待される成果を整理すると、次のとおりです。
| ビジネスニーズ | カスタムデータスクレイピングの解決策 | 典型的な成果 |
|---|---|---|
| リード獲得 | ディレクトリ、LinkedIn、レビューサイトから最新の連絡先を抽出 | 手作業のリサーチを大幅削減。より多く、より質の高いリードリストを作成 |
| 競合価格の監視 | 動的なレイアウトでも、競合サイトの価格と在庫を追跡 | 競合の動きへの反応が速くなり、動的価格設定を活用した場合は利益率も向上 |
| 市場インテリジェンス・調査 | ニュース、レビュー、規制関連提出書類を大規模に集約 | 部門をまたいでデータの網羅性が向上し、より速く、より確かな意思決定が可能に |
| 商品カタログの更新 | 複数ソースから商品情報を取得し、サブページやバリエーションにも対応 | 常に最新のカタログを維持。ミスと手作業更新を削減 |
| 業務自動化 | レポート、コンプライアンス、在庫向けに定期スクレイピングをスケジュール実行 | 開発負荷の高い方法と比べて、新しいデータソースの市場投入までの時間が85％短縮、収集コストが73％削減 |
(ScrapeGraphAI: Economics of Web Scraping, Apr 2026)
表に示した効果は、対象サイト、データ量、既存の作業工程、運用体制によって変わります。とくに85％、73％という数値は引用元が示す事例・集計条件を確認し、自社では小規模な検証で工数、取得精度、総コストを測ってから評価する必要があります。
Thunderbitのアプローチ：カスタムデータ抽出をシンプルに
AIであらゆるウェブサイトからデータを抽出 Get Started Free
Thunderbitは、サイト変更のたびに停止しやすいスクレイパーや、コードを前提とする設定の負担を減らす目的で開発しました。AI搭載のWebスクレイパーChrome拡張機能として、非エンジニアの業務担当者でも、画面上で取得項目を確認しながらカスタムデータ抽出を設定できます。
主な機能は次のとおりです。
- AIによる項目提案: 「AIで項目を提案」を押すと、ページを解析し、「商品名」「価格」「画像URL」「メール」など、抽出候補の列を提示します。提案内容は実行前に確認・修正できます。
- 自然言語での指示: 日付の抽出、説明文の翻訳、項目の分類などを言葉で指定し、抽出時の処理ルールとして設定できます。
- 2クリックのスクレイピング: 対象サイトでThunderbitを起動し、「スクレイプ」を押すのが基本操作です。対象サイトによっては、項目調整やページ遷移の設定が必要です。
- 複雑なページにも対応: ページネーション、無限スクロール、サブページ、JavaScriptで読み込まれる動的コンテンツを処理できます。サイト構造の変更後は、取得結果の確認が必要です。
- サブページスクレイピング: 商品詳細ページなどのリンク先を巡回し、一覧表に追加情報を取り込めます。
- スケジュールスクレイピング: 「毎週月曜の9時」のように言葉で実行時刻を指定し、定期実行を設定できます。
- すぐ使えるテンプレート: Amazon、Zillow、LinkedInといった定番サイト向けのテンプレートを用意しています。利用時は対象ページとの適合を確認してください。
- 無料のデータエクスポート: 取得データはExcel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONへ書き出せます。エクスポート機能自体の料金や回数制限については、利用時点のプラン条件を確認してください。
Thunderbitは、業務担当者が必要なデータ項目を定義し、AIの提案を確認・調整しながら抽出を進めるためのツールです。ログインが必要なページ、取得制限のあるサイト、大規模な定期処理などでは、事前に対象サイトの規約、取得精度、実行条件を確認してください。
ステップごとに解説：Thunderbitでカスタムデータをスクレイピングする
実際のワークフローを、商品カタログを例に追ってみましょう。リード収集でもレビュー収集でも、手順はほぼ同じです。
ステップ1：Thunderbitをインストールする
ThunderbitのChrome拡張機能ページからブラウザに追加します。無料プランはクレジットカードなしで登録できます。利用条件は登録時の表示も確認してください。
ステップ2：対象サイトを開く
スクレイピングしたいページを開きます。たとえば商品一覧が並ぶカテゴリページです。
ステップ3：Thunderbitを起動し、AIで項目を提案する
アイコンをクリックして「AIで項目を提案」を押すと、AIがページを解析し、「商品名」「価格」「画像URL」などの列を提案します。項目名は変更でき、必要に応じて項目を追加・削除できます。提案された列と抽出結果は、実行前後に確認してください。
ステップ4：項目ごとのAIプロンプトでカスタマイズする
特定の取り出し方を指定する場合は、各項目に指示を追加できます。「日付をYYYY-MM-DD形式で」「説明文をスペイン語に翻訳」など、希望する出力ルールを記述します。AIが抽出時にそのルールを適用するため、形式変換や翻訳を含む結果はサンプルを確認してください。
ステップ5：必要に応じてページネーションやサブページスクレイピングを有効にする
データが複数ページに分かれているならページネーションをオンに。商品詳細ページなどから情報を引きたいならサブページスクレイピングを使います。各リンクをたどり、追加情報を表に取り込みます。
ステップ6：「スクレイプ」をクリックして、データが流れ込む様子を見る
Thunderbitがページ遷移やデータ整形を行いながら抽出します。動作中はプレビュー表で進捗と取得内容を確認できます。
ステップ7：データをエクスポートする
結果を確認したら、Google Sheets、Excel、Airtable、Notionへそのまま書き出せます。CSVやJSONでのダウンロードも可能です。
AIを使ってウェブサイトのデータをExcelに抽出する方法 Get Started Free
以上が基本的な手順です。対象サイトによっては、項目やページ遷移の調整が必要になる場合があります。詳しくはThunderbitのドキュメントをご覧ください。
Thunderbitと他のデータ抽出サービスを比較する
Thunderbit、Azure AI Document Intelligence、従来型スクレイパーでは、対象データと運用に必要なスキルが異なります。ここでは、Webページのデータ抽出を検討する際の主な違いを整理します。
| 機能 / 評価項目 | Thunderbit | Azure AI Document Intelligence | 従来型スクレイパー（例：Octoparse、Scrapy） |
|---|---|---|---|
| 使いやすさ | ノーコード、AI駆動、2クリックで設定 | 開発者向け、APIベース | 学習コストが高く、コードが必要なことが多い |
| カスタム抽出 | 自然言語プロンプト、AIによる項目設定 | ドキュメント向けのカスタムMLモデル | 手動設定、セレクター、スクリプト |
| ウェブページ対応 | 対応（HTML、動的ページ、サブページ） | 非対応（ドキュメント／PDFに特化） | 対応。ただし動的サイトは苦手 |
| ドキュメント／PDF対応 | 対応（ブラウザ／PDFモード経由） | 対応（OCR、ML） | 場合によるが、制限あり |
| 適応性 | AIがレイアウト変更に適応 | MLが新しい文書に適応 | サイト変更で壊れやすく、更新が必要 |
| スケジューリング | 標準搭載、自然言語で設定 | API経由、統合作業が必要 | 場合によるが、複雑 |
| エクスポート先 | Sheets、Excel、Airtable、Notion、CSV、JSON | API/JSON、開発者統合が必要 | CSV、Excel、DBなど、さまざま |
| サポート | 最新のSaaS、迅速な対応 | エンタープライズ向け、正式サポート | コミュニティまたはベンダー対応、さまざま |
| 価格 | 無料枠、従量課金のクレジット制 | 従量課金、エンタープライズ重視 | 無料（オープンソース）または月額プラン |
Thunderbitは、コードを書かずにWebページからデータを取得し、業務で使う表へ出力したいユーザーに適しています。Azure AI Document Intelligenceは文書やPDFのOCR・構造化が主な用途で、Webサイトの巡回とは対象が異なります。従来型スクレイパーは細かな制御がしやすい一方、ツールによっては技術スキルと継続的な保守が必要です。比較表の機能、価格、サポート内容は変更される可能性があるため、候補を絞る際は各サービスの公式情報と自社サイトでの検証結果を確認してください。
さらに踏み込んだ比較は、クリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するをどうぞ。
自社に合ったカスタムデータ抽出サービスの選び方
サービスは、機能数だけでなく、自社の対象サイト、必要なデータ品質、運用体制に合うかで判断します。候補を比較する際は、次の項目を確認してください。
- データ品質と信頼性: 正確で、クリーンで、欠けのないデータが返るか。自社の対象サイトで試せるか。
- 柔軟性とカスタマイズ性: 自社のサイト、動的コンテンツ、ログイン、サブページに対応できるか。独自の項目や変換を定義できるか。
- コンプライアンスと倫理: 法的・倫理的なガイドラインに沿っているか。プライバシー法やサイト規約を尊重しているか。
- 拡張性とパフォーマンス: データ量や実行頻度に耐えるか。クラウドスクレイピングや並列処理に対応しているか。
- 連携とワークフロー: Sheets、Excel、CRMなど、自分のツールへ書き出せるか。スケジュール実行や自動化に対応しているか。
- サポートとドキュメント: 反応の早いサポートと、わかりやすいドキュメントがあるか。チュートリアルやナレッジベースは整っているか。
- セキュリティ: データを安全に扱えるか。ログイン情報は暗号化されるか。コンプライアンス認証はあるか。
- コスト: 料金体系が透明で、ニーズに見合うか。隠れた費用や課金の壁はないか。
候補を絞ったら、まず実際の1ページで必要な項目を取得し、欠損や誤抽出、出力形式を確認します。その後、ページネーションやサブページを含む小規模なテストに広げ、自社のワークフローに収まるか、運用コストが許容範囲かを比較してください。選び方のコツは、適切なウェブスクレイピングサービスの選び方も参考になります。
カスタムデータスクレイピングを業務ワークフローに組み込む
データ抽出の効果を継続させるには、更新、確認、共有まで含めて業務フローを設計します。主な組み込み方は次のとおりです。
- 繰り返し作業を自動化する: スケジュールスクレイピングでデータを定期更新します。毎日の価格チェックや毎週のリード更新など、必要な鮮度に合わせて頻度を設定します。
- データを各種ツールへ流し込む: Google Sheets、Airtable、Notion、Excelへ直接書き出します。Zapier、Make、n8nを利用する場合は、新しいリードをCRMへ送るなど、後続処理との連携も設計できます。
- アラートを設定する: Slackやメールと連携し、競合の値下げや新商品の発売など、確認が必要な変化を通知します。
- クラウドで共同作業する: AirtableやNotionの共有データベースを使い、抽出データをチームで参照・更新できる状態にします。
- エンドツーエンドで自動化する: TableauやPower BIと組み合わせたダッシュボード作成や、抽出データを起点とする価格変更などに接続できます。自動実行する場合は、誤抽出時の影響を抑える承認手順や停止条件も設定してください。
実例のヒントは、n8nでのウェブスクレイピング：強力なワークフローテンプレート8選をどうぞ。まずは1つの対象ページで取得精度と出力形式を確認してから、定期実行や外部ツール連携へ広げると安全です。
カスタムデータ抽出サービスを安定運用するためのベストプラクティス
カスタム抽出は、取得後の確認と継続的な見直しまで含めて運用する必要があります。実務で押さえておきたい点をまとめます。
- 目的を先に決める: 必要なデータと利用目的を明確にします。取得できる情報を広く集めるのではなく、業務上必要な項目に絞ります。
- 小さく始めて、こまめに試す: 小規模で実行し、データを確認してから対象範囲を広げます。
- データ品質を監視する: 定期的に抜き取り検査を行い、異常を検知する検証ルールやアラートを設定します。
- 頻度を最適化する: 必要な更新頻度に合わせ、過剰なアクセスを避けます。実行頻度が高すぎると、アクセス制限の対象になったり、対象サイトへ負荷をかけたりする可能性があります。
- 倫理とコンプライアンスを守る: サイト規約、適用されるプライバシー法、社内ルールを確認します。機微情報やアクセスが制限されたデータは、取得権限と利用目的を確認できない場合は扱わないでください。
- 項目ごとのプロンプトを活用する: AIプロンプトで、抽出時のクレンジング、整形、拡張を指定します。変換後の値はサンプルで検証します。
- データを守る: 認証情報や抽出データを適切に管理し、必要に応じて暗号化やアクセス制御を設定します。
- 手順を残す: 取得対象、取得元、実行頻度、担当者、検証方法を記録します。
- 継続的に見直す: サイト構造や業務要件の変化に合わせて、設定と検証ルールを更新します。
ベストプラクティスをさらに深掘りしたい方は、クリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するをどうぞ。
結論と重要ポイント：カスタム抽出をデータ戦略に組み込む
カスタムデータ抽出やデータスクレイピングサービスは、営業、運用、市場調査などで必要なWebデータを継続的に取得するための選択肢です。手作業のコピー＆ペーストや保守負担の大きいスクリプトを見直したい場合、ThunderbitのようなAI搭載ツールを使えば、コードを書かずに取得項目を設定できます。ただし、対象サイトの構造や利用条件によっては、項目調整、結果確認、技術担当者による支援が必要です。
押さえておきたいポイントは次のとおりです。
- カスタム抽出は、目的に合ったデータ取得の設計です。データ量を増やすのではなく、必要な項目、形式、更新頻度を定めます。
- 効果は自社の工程で測定します。営業、運用、市場調査など、用途ごとに削減工数、取得精度、総コストを確認します。
- 使いやすさと検証を両立します。Thunderbitのようなツールでは非エンジニアも設定できますが、AIの提案と取得結果は確認が必要です。
- 業務フローまで設計します。抽出を単発で終わらせず、更新、品質確認、共有、後続処理まで決めます。
- 実データで比較します。自社の対象ページで候補ツールを試し、精度、保守性、費用を比較します。
- 品質とコンプライアンスを継続管理します。目的、検証方法、アクセス条件、データの取り扱いルールを定期的に見直します。
導入を検討する場合は、まずThunderbitをダウンロードし、実際の対象ページを1つ選んで、必要な項目の取得精度と出力形式を確認してください。関連する手順や活用例は、Thunderbit Blogで確認できます。
小規模な検証で要件を満たせることを確認してから、対象ページや実行頻度を広げるのが実務的です。
AIウェブスクレイパーでカスタムデータ抽出を試す Get Started Free
FAQ
1. カスタムデータ抽出とは何ですか？標準的なスクレイピングとどう違いますか？
必要なデータ、出力形式、ページ遷移、更新頻度などを、業務目的に合わせて設定するスクレイピングです。標準ツールがあらかじめ決められた項目やページ構造を前提とするのに対し、カスタム抽出では動的ページやサブページなど、対象サイト固有の要件を考慮できます。対応範囲はツールとサイト構造によって異なります。
2. カスタムデータ抽出サービスの恩恵を最も受けるのは誰ですか？
営業のリード獲得、マーケティングの競合追跡、運用業務の自動化、商品カタログの更新、市場調査など、標準ツールでは取得要件を満たしにくい業務で役立ちます。効果は、削減工数、取得精度、更新速度など、自社の指標で確認します。
3. Thunderbitはどのようにカスタム抽出を簡単にしますか？
AIによる項目提案、自然言語での処理指示、ページネーションやサブページの設定、各種ツールへのエクスポートに対応しています。コードを書かずに設定できますが、対象サイトによっては項目やページ遷移の調整が必要です。AIの提案と取得結果も確認してください。
4. データ抽出サービスを選ぶとき、何を重視すべきですか？
データ品質、柔軟性、コンプライアンス、拡張性、連携の選択肢、サポート、セキュリティ、コストです。導入前に実際の対象ページで各サービスを試し、必要な項目の取得精度と出力形式を比較してください。
5. カスタムデータスクレイピングを業務ワークフローにどう組み込めますか？
繰り返し作業を自動化し、データをSheets/Excel/Notionへ書き出し、アラートを設定し、Zapierやn8nのようなツールで後続処理と連携できます。最初に小規模なテストで取得精度を確認し、品質確認や停止条件を決めてから定期運用へ広げます。
カスタム抽出が自社の要件に合うか確認する場合は、Thunderbitを無料で試すを利用し、まず1つの対象ページで必要な項目と出力形式を確認してください。
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