誰かがウェブサイトから何時間もかけて手作業でデータをスプレッドシートにコピペしているのを初めて見たときの衝撃、今でも鮮明に覚えています。まるでスプーンでプールの水をすくい出そうとしているようなものですよね。でも今は、プロセス自動化の世界がものすごいスピードで進化していて、特にウェブスクレイピングの分野は加速度的に発展しています。最近は「従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を使うべきか、それともAIエージェントやAIウェブスクレイパーに切り替えるべきか？」という声をよく耳にします。
営業やEC、オペレーションに関わっている人なら、この悩みはきっと共感できるはず。実際、していて、さらに19%が近々導入予定。一方で、AIエージェントやAIウェブスクレイパーは、複雑で変化の激しいウェブサイトでも数クリックでデータを取れると注目されています。じゃあ、どっちを選ぶのが正解？プロセス自動化の本質やRPAとAIエージェントの違い、そしてウェブスクレイピングの未来がのAI主導型アプローチに近づいている理由を、わかりやすく解説します。
プロセス自動化って何？本当の意味をざっくり解説
まずは基本から。プロセス自動化は、ざっくり言うと「面倒な作業をソフトに任せる」こと。ビジネスの現場では、手間のかかる繰り返し作業を機械に任せて、人はもっと頭を使う仕事やクリエイティブなことに集中できるようにする仕組みです。
プロセス自動化の目的は、日々の業務を効率化してミスを減らし、チームの時間を有効活用すること。ウェブスクレイピングなら、商品価格や連絡先、レビューなどのデータを、手作業でページを巡回しなくても自動で集められます。つまり、メールの自動返信みたいに、ネット全体を対象にした自動化です。
メリットは超シンプル。。SaaSや自動化ツールの開発に長く関わってきた自分からすると、一度ウェブスクレイピングを自動化したら、もう手作業には戻れません。
RPAって何？ロボティック・プロセス・オートメーションの基本
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、プロセス自動化の元祖的存在。RPAは、ソフトウェアの「ロボット」が人間の操作を真似して、ボタンをクリックしたり、ウェブサイトを操作したり、アプリ間でデータをコピペしたりします。こうしたボットは決められたルール通りに動くので、繰り返しの多い定型作業が得意です。
ウェブスクレイピングでのRPA活用例
- ウェブサイトにログインして、特定の項目からデータを抽出
- ウェブフォームのデータを社内データベースに転記
- 定期的にウェブポータルからレポートをダウンロード
RPAは金融やEC、オペレーションなど幅広い業界で活躍中。たとえば小売業者が毎晩競合の価格を取得したり、経理部門が最新の株価をスプレッドシートに反映したりするのに使われています。
RPAの強み
- 信頼性: ボットは疲れ知らずで、タイプミスもなし。24時間稼働できて、人間ので作業します。
- コンプライアンス: すべての操作が記録されるので、監査もラクラク。
- 導入の速さ: シンプルな定型作業ならすぐセットアップ可能。複雑なシステム連携も不要。
RPAの弱点
ただし、RPAは「ルール厳守型」。ウェブサイトのレイアウトや構造が変わると、ボットが動かなくなります。まるで道順を丸暗記して運転している人が、道が変わると迷子になる感じ。RPAが苦手なのは：
- 動的コンテンツ: 無限スクロールやポップアップ、頻繁なレイアウト変更には追加のロジックや保守が必要
- 非構造化データ: データの位置が毎回違うと混乱
- 保守コスト:
つまり、RPAはルーチンで明確な作業には最適だけど、柔軟性はイマイチ。
新時代の主役：AIエージェントとは？
ここで登場するのがAIエージェント。自律的に判断し、柔軟に対応できる新しい自動化のカタチです。ウェブスクレイピングの文脈では、AIエージェントは「このサイトから商品名と価格を全部取ってきて」とゴールを伝えるだけで、自分で最適な方法を考えて実行してくれます。
RPAとAIエージェントの違い
- 学習と適応: AIエージェントは機械学習や自然言語処理を活用し、状況を理解して自分で判断・行動。非構造化データも扱え、新しいパターンにも柔軟に対応。
- 文脈理解: 固定ルールじゃなく、ページ内容を読み取り、パターンや文脈、画像や自由記述も解析可能。
- 自然言語で指示: 多くの場合、英語など自然な言葉で「これが欲しい」と伝えるだけでOK。
RPAが「指示通りに動く事務員」なら、AIエージェントは「状況に応じて臨機応変に動くアシスタント」みたいなイメージです。
AIウェブスクレイパー：次世代の自動化
AIウェブスクレイパーはさらに進化。高度なAIモデルが自動でデータ項目を検出し、ページネーションや無限スクロール、サブページのデータ取得まで最小限の設定で実現。代表的なツールがで、開発者じゃなくても誰でも使える自動化を実現しています。
ウェブスクレイピング自動化の重要性
そもそも、なぜウェブスクレイピングを自動化する必要があるのか？手作業でのデータ収集は遅いし、ミスも多いし、規模拡大も難しい。自動化すれば：
- 時間短縮: 数百ページを数分で取得。従来は数日～数週間かかっていた作業が一瞬で完了。
- コスト削減:
- 精度向上: 一貫性のあるミスのないデータ取得が可能
- スケーラビリティ: 数千～数百万件のデータも自動で処理
- 競争優位性: より新鮮なデータで迅速な意思決定が可能
よくあるウェブスクレイピングの用途と自動化のメリットをまとめました：
| ウェブスクレイピングの用途 | 収集データと目的 | 自動化のメリット |
|---|---|---|
| 競合価格モニタリング | 商品価格、在庫 | リアルタイムで価格情報を取得、手作業の大幅削減 |
| リード獲得 | 氏名、メール、電話番号 | 24時間営業で営業リストを自動生成、営業担当者の負担軽減 |
| 市場調査 | レビュー、評価 | 意見を素早く集約、トレンド把握が容易 |
| 商品カタログ集約 | 商品詳細 | データベースを常に最新化、商品投入までの時間短縮 |
| 不動産リスティング | 価格、所在地 | 日次で市場動向を把握、レポート作成も簡単 |
| 金融データ抽出 | 株価、レポート | リアルタイム更新、膨大なデータも自動処理 |
| コンプライアンス監視 | ブランド利用状況、ポリシー | 一貫した監視、即時アラート、監査証跡も確保 |
結論：。
RPAとAIエージェント：ウェブスクレイピング自動化の比較
実際にRPAとAIエージェントはどうやってウェブスクレイピングを進めるのか？違いを表でまとめました：
| ステップ | RPAのアプローチ | AIエージェントのアプローチ |
|---|---|---|
| 初期設定 | すべての操作を記録し、項目を手動で指定 | URLと欲しいデータを伝えるだけで、AIが自動で項目を特定 |
| 柔軟性 | サイト変更に弱い | レイアウト変更や新パターンにも自動対応 |
| 構造化データ | 得意 | 得意 |
| 非構造化データ | 苦手 | 得意—テキストや画像、文脈も解析可能 |
| ページネーション/スクロール | 明示的なスクリプトが必要 | AIが自動で検出・対応 |
| 保守性 | 頻繁な更新が必要 | 軽微な変更ならAIが自動適応 |
| 技術スキル | 中程度—セットアップが必要 | 低—コーディング不要、自然言語で指示可能 |
| 拡張性 | ボットライセンス数に依存 | クラウドベースで簡単に拡張 |
それぞれが得意なシーン
- RPAが得意: 安定した構造化サイトや社内システムなど、変化の少ない環境
- AIエージェントが得意: 動的で複雑、頻繁に変化するサイトや、非エンジニアのチーム
RPAによるウェブスクレイピング：従来型のやり方
実例を見てみましょう。RPA（UiPathやAutomation Anywhereなど）を使う場合：
- 自分でブラウザ操作を記録（ログイン、ページ遷移、データコピーなど）
- ボットがその操作を再現し、ページを巡回しながらデータをスプレッドシートやDBに転記
よくある課題：
- サイト変更: バナーやボタン名が変わるとボットが停止
- ページネーション: 無限スクロールや「もっと見る」ボタンは追加スクリプトが必要
- 動的コンテンツ: コンテンツの読み込み待ちを明示的に設定する必要
- アンチボット対策: CAPTCHAやIPブロックで停止することも
- 拡張性: 複数ボットの並列稼働はコストや管理が複雑化
RPAは社内の安定したサイトには最適ですが、外部の変化が激しいウェブでは保守が大変です。
AIウェブスクレイパー：次世代の自動化
AIウェブスクレイパーなら：
- サイトを開いて「AIで項目を提案」をクリック、AIがページを解析
- AIが抽出可能なデータ（商品名、価格、評価など）を自動でテーブル化
- 必要に応じて調整し、「スクレイピング開始」をクリック
- AIエージェントが自動でページネーションやサブページも巡回し、ExcelやGoogle Sheets、Airtable、Notionにエクスポート
主なメリット：
- 設定が簡単: コーディングや手動タグ付け不要。欲しい内容を伝えるだけ
- サブページやページネーションも自動対応: AIがリンクを自動でたどる
- 賢いデータ解析: AIがデータを整理・整形・分類まで自動化
- エクスポートもワンクリック: お好みのツールにすぐ出力
非エンジニアはもちろん、技術者にとっても大幅な時短になります。まさに「ガラケーからスマホ」への進化です。
Thunderbitの特徴：AIエージェントとしてのAIウェブスクレイパー
自分が情熱を注いできたについても紹介します。ThunderbitはAIウェブスクレイパーのChrome拡張で、今やウェブ自動化のAIエージェントへと進化中。目指すのは「誰でも簡単にウェブスクレイピングができる世界」です。
Thunderbitの強み
- AIで項目自動提案: ワンクリックでAIがページを解析し、最適なカラムを提案
- サブページスクレイピング: 商品詳細ページなども自動巡回し、データを充実化
- ページネーション自動検出: 「次へ」ボタンや無限スクロールもAIが自動対応
- 即時データエクスポート: Excel、Google Sheets、Airtable、Notionにワンクリックで出力。追加料金なし
- コーディング不要: ビジネスユーザー向け設計で、開発者でなくても使える
- クラウド/ブラウザ両対応: クラウドで高速並列処理、またはログインサイトにはブラウザ内で実行
- 無料AIユーティリティ: メールアドレスや電話番号、画像もワンクリックで抽出
- スケジュールスクレイパー: 「毎朝9時に」など自然言語で定期実行も可能
Thunderbitは、ブラウザ上の「AIウェブデータアシスタント」を目指しています。単なるデータ抽出だけでなく、抽出からエクスポートまで一気通貫で自動化。今後はウェブの読み取りだけでなく、アクションまで自律的に行うAIエージェントへと進化していきます。
気になる人はしてみてください。
最適なツールの選び方：RPA、AIエージェント、または両方？
RPAとAIエージェント（Thunderbitなど）、どちらを選ぶか迷ったら、以下のチェックリストを参考にどうぞ：
| 判断基準 | RPA | AIエージェント / AIウェブスクレイパー |
|---|---|---|
| データが構造化され、サイトが安定している | ✅ | |
| データが複雑・非構造化、サイトの変化が多い | ✅ | |
| 動的コンテンツ（無限スクロール、ポップアップ等）対応が必要 | ✅ | |
| チームにIT/コーディングスキルがある | ✅ | ✅ |
| 非エンジニアのチーム | ✅ | |
| 厳格な手順・監査証跡が必要 | ✅ | |
| 大量・多サイトのスケールが必要 | ✅ | |
| 単発・アドホックなスクレイピング | ✅ | |
| 定期的な繰り返し処理 | ✅ | ✅ |
| 両方の強みを活かしたい | ハイブリッド可 | ハイブリッド可 |
ワンポイント: 最近はRPAとAIエージェントを組み合わせて、社内の定型業務はRPA、外部の動的データはAIエージェントで自動化する「ハイブリッド型」が主流になりつつあります。
ウェブスクレイピング自動化のよくある課題と対策
1. サイト変更・保守
- RPA: サイト変更時は都度修正が必要。スクリプトをモジュール化し、監視体制を整えましょう。
- AIエージェント: 軽微な変更ならAIが自動適応。ただし、定期的な出力確認は推奨。
2. データ整形・品質
- RPA: データクレンジングや整形は追加処理やExcel連携が必要
- AIエージェント: AIが自動で整形・分類も可能。項目ごとにプロンプトを工夫すると精度アップ
3. 拡張性・パフォーマンス
- RPA: ボット数を増やして拡張。ただしレート制限やインフラコストに注意
- AIエージェント: Thunderbitのようなクラウド型なら自動でスケール対応
4. アンチスクレイピング対策・コンプライアンス
- RPA: CAPTCHAやIPブロックに弱い。許可されたサイトでの利用を推奨
- AIエージェント: 一部AIは人間らしい挙動で回避可能だが、利用規約やデータプライバシー法は必ず遵守
5. 信頼性の確保
- ベストプラクティス: 抽出データの検証、ログ記録、異常時のアラート設定を徹底。重要業務は定期的に手動チェックも行いましょう。
プロセス自動化の未来：AIエージェントが主役に
ここからが本番。自動化の世界は「自律化」へと進化しています。AIエージェントは単なる指示実行だけでなく、状況に応じて判断し、データに基づくアクション提案まで行うようになっています。
- 2028年までに
- ノーコード・ローコードの普及で、AIエージェント開発はIT部門以外にも広がっています
Thunderbitもこの未来を見据えて開発を進めています。誰でも直感的にウェブスクレイピングやデータ収集、ワークフロー自動化ができる世界を目指し、クリックと自然言語プロンプトだけで自動化できるAIエージェントを提供しています。単なるデータ抽出にとどまらず、次世代のビジネス自動化を支えるAIエージェントを構築中です。
未来の姿をもっと知りたい人はや、、もぜひチェックしてみてください。
まとめ
プロセス自動化は、単なる手作業の置き換えじゃなく、チームの生産性を一気に引き上げるための武器です。RPAもAIエージェントもそれぞれ得意分野があるけど、これからはThunderbitのようなAIウェブスクレイパーが、もっと賢く、柔軟で、誰でも使える自動化を実現していくはず。
もし今も手作業でコピペしているなら、そろそろ「スプーン」を置いて、ロボットに任せてみませんか？AIエージェントがあなたのビジネスにどんな変化をもたらすか、。きっと未来の自分やチームが感謝するはずです。
よくある質問
1. プロセス自動化におけるRPAとAIエージェントの違いは？
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、決められたルールに従って繰り返し作業を自動化するのが得意。一方、AIエージェントは機械学習や自然言語処理を活用し、文脈を理解して変化に適応し、非構造化データも扱えるので、動的で複雑なウェブスクレイピングに最適です。
2. なぜウェブスクレイピングにプロセス自動化が重要なの？
手作業のウェブスクレイピングは遅いし、ミスも多いし、拡張性もない。自動化すれば、時間短縮・コスト削減・精度向上・リアルタイムな意思決定ができて、常に最新データを手間なく取得できます。
3. ThunderbitのようなAIウェブスクレイパーじゃなくRPAを使うべきケースは？
RPAは、構造化された安定したサイトや、厳格な手順・監査証跡が必要な場合に最適。チームに技術力があって、対象サイトの変更が少ないならRPAが有効です。
4. Thunderbitは従来のスクレイピングツールと何が違うの？
ThunderbitはAIで項目自動検出、ページネーションやサブページも自動対応、ワンクリックでデータ出力が可能。コーディング不要でビジネスユーザー向けに設計され、ブラウザ・クラウド両対応で非開発者でも使いやすいのが特長です。
5. RPAとAIエージェントは併用できる？
はい。多くの企業が、社内の安定業務はRPA、外部の動的データはThunderbitのようなAIエージェントで自動化するハイブリッド型を採用しています。両方の強みを活かすことで、より幅広く柔軟な自動化が実現できます。
参考記事：