想像してみてください。月曜の朝、まだ湯気の立つコーヒーを片手に、HRチームが何十もの求人サイトから求人情報をスプレッドシートにひたすらコピペしている光景。LinkedInやIndeed、企業の採用ページ、専門職向けの求人ボードなど、どれもレイアウトや仕様がバラバラ。必要な求人情報を集め終わる頃にはコーヒーはすっかり冷め、目もショボショボ。「もっと効率よくできないの？」と誰もが思うはずです（実は、できるんです）。
私はSaaSや自動化の分野で長年仕事をしてきましたが、デジタル採用市場の急成長を肌で感じてきました。今やされており、が存在します。この膨大な情報量に、HRチームは日々追われています。しかし、多くのHR担当者はエンジニアではなく、従来のスクレイピングツールやAPIは彼ら向けに作られていません。そこで登場するのがのようなAI搭載ツール。求人情報の収集が「面倒な作業」から「楽しい体験」へと変わります（本当に）。
なぜ求人情報のスクレイピングが重要なのか、HRチームがこれまでどんな苦労をしてきたのか、そしてAIがどう状況を変えているのか——特に「コピペ地獄」から抜け出したい方に向けて、詳しく解説します。
求人情報のスクレイピングとは？
ざっくり言うと、求人情報のスクレイピングとは、ソフトウェアを使ってウェブサイト上の求人データ（職種名、企業名、勤務地、給与、仕事内容、応募条件など）を自動で集めること。手作業で一つずつ情報をコピーする代わりに、ウェブスクレイパーがページを読み取り、分析やHRシステムに取り込める形でデータを抽出してくれます。
情報源はさまざまです：
- LinkedIn（最大手）
- 企業の採用ページ（NetflixやOpenAIなど）
- 大手求人ボード（Indeed、Monsterなど）
- 専門職向けボード（IT、医療、教育など業界特化型）
この仕組みの一番の魅力は、自社独自の求人データベースを作れること。給与調査や競合分析、業界動向の把握など、いろんな場面で活用できます。
なぜ求人情報をスクレイピングするのか？主な活用例とメリット
そもそも、なぜ求人情報のスクレイピングが必要なのでしょう？HRや採用チームにとっては、生の求人データを意思決定に役立つインサイトへ変換することが最大の目的です。代表的な活用例を紹介します：
| 活用例 | メリット | ROI / インパクト例 |
|---|---|---|
| 給与ベンチマーク | 競争力のある給与提示で優秀な人材を確保 | 市場相場を把握し、オファー辞退を防止。最新の給与データで他社に人材を奪われるリスクを低減。 |
| 競合動向の把握 | 他社の採用戦略を分析 | 競合が大量採用を始めたら、いち早く市場変化を察知し、自社の採用・定着戦略を調整できる。求人データから新たな職種やスキル需要も見えてくる。 |
| 社内求人データベース | HR向けの市場情報を一元管理 | 手作業では1日100件程度が限界だが、自動化すれば1日1万件以上も収集可能。HRスタッフの負担を大幅に軽減し、リアルタイム分析も実現。 |
| スキルギャップ分析 | 市場ニーズに合わせた人材育成・採用 | 例えば「業界の求人の7割がPythonスキル必須」と分かれば、社員のスキルアップや新規採用の方針に活かせる。 |
このように、求人情報のスクレイピングは、HRチームが勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた戦略的な意思決定を行うための強力な武器です。しており、この流れは今後ますます加速していくでしょう。
従来の求人スクレイピング手法とその課題
ここで、HRチームがこれまでどんな方法で求人情報を集めてきたのか、そしてなぜ苦労してきたのかを振り返ります。
APIを使う方法
エンジニアがいないHRチームでも比較的取り組みやすいのが公式APIの利用です。理論上は、求人ボードのAPIに接続して構造化データを取得できるはずですが、現実はそう簡単ではありません。
APIベースの求人スクレイピングの主な課題：
- アクセス制限が厳しい： 多くの大手サイト（LinkedInなど）は。
- 取得件数に上限： APIがあっても、1日に取得できるデータ量に厳しい制限があることが多いです。
- 必要な情報が取れない： APIで取得できる項目が限られており、詳細な仕事内容や給与情報が抜けていることも。
- 技術的ハードル： API連携にはエンジニアの工数が必要で、JSONやXMLの扱い、メンテナンスも発生します。
- 仕様変更リスク： APIの仕様が突然変わったり廃止されたりすると、業務が一晩で止まることも。
多くのHR担当者にとっては「宇宙船の操縦席を渡されたようなもの」。使いこなすには専門知識と根気が必要です。
独自のスクレイピングスクリプトを作成
エンジニアがいるチームでは、BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリで自作スクリプトを組むこともあります。自由度は高いですが、手間がかかり壊れやすいのが難点。サイトのレイアウトが変わるたびに修正が必要で、ログイン処理や無限スクロール、ボット対策なども大きな壁です。
まさに「説明書なしでIKEA家具を組み立てるようなもの」。できなくはないですが、ストレスと時間がかかります（）。
ノーコード型スクレイピングツール（AIなし）
最近はノーコードツールも増えています。画面上で抽出したい項目をクリックして指定できますが、各サイトごとにパターンを手動で設定する必要があり、直感的な技術力や試行錯誤が求められます。サイト構造が変わると再設定が必要で、ポップアップや無限スクロールなど複雑なページでは混乱しがちです（）。
手作業でのコピペ
そして、昔ながらの方法が「求人情報をExcelにコピペ」。これは遅くてミスも多く、正直“心が折れる”作業です（）。1日100件が限界ですが、ネット上には何百万件もの求人があるため、到底追いつきません。
Thunderbit登場：AIで求人情報をノーコードでスクレイピング
ここでの出番です。私自身が共同創業者兼CEOとして開発した理由は、従来のツールで苦労するHRチームを何度も見てきたから。ThunderbitはAI搭載・ノーコードの求人情報ウェブスクレイパーで、エンジニアに頼らず、HRや採用担当者が自分で素早く使えるよう設計されています。
Thunderbitが変えるポイント：
- ノーコード・2クリックで完了： 「AIで項目を提案」をクリックし、AIがページを解析。あとは「スクレイピング」ボタンを押すだけ。セレクタやスクリプトは不要。
- IT部門の手を借りずに完結： HR担当者自身で求人情報を収集でき、業務スピードが格段にアップ。
- どんな求人サイトにも対応： ThunderbitのAIはページ構造を自動で理解するため、サイトごとにテンプレートを作る必要なし。
- データのパーソナライズ・高度化： 単なる抽出だけでなく、ラベル付け・翻訳・要約・フォーマット変換などもAIが自動で実施。
実際の使い方を見てみましょう。
Thunderbit実践例：あらゆるサイトから求人情報を抽出
求人情報のスクレイピングで一番大変なのは、情報源ごとにレイアウトや項目名がバラバラなこと。LinkedIn、Netflixの採用ページ、OpenAIの求人ボード——どれも見た目も構造も違います。
Thunderbitなら、そんな心配は無用。AIが人間のようにページを読み取り、重要な項目を自動で特定・抽出します。サイトごとの違いを気にする必要はありません。
例：NetflixとOpenAIの採用ページをスクレイピング
2つの実例を見てみましょう：
1.
Netflixの求人ページはATS（採用管理システム）上に構築されており、以下のようなセクションがあります：
- 職種名：「Machine Learning Engineer」
- 勤務地：「USA, Remote」
- チーム：「Machine Learning Platform」
- 仕事内容： 要件・業務内容・福利厚生などがまとまった長文セクション
ThunderbitのAIはこのページを解析し、「職種名」「勤務地」「チーム」「仕事内容」などの項目を自動で提案。要件や福利厚生も分割して抽出できます。
2.
OpenAIの採用ページは全く異なる構成で、「About the Role」「You might thrive in this role if you」「Benefits」などのセクションがあります。
Thunderbitは「You might thrive in this role if you」を「応募条件」として認識し、Netflixの「What we are looking for」と同じ意味の項目として統一。どの企業でも、出力されるテーブルの「応募条件」列に一元化されます。
まとめ： Thunderbitなら、NetflixもOpenAIも、他のどんな求人サイトも同じ手順でスクレイピング可能。カスタム設定は不要です。
データのパーソナライズ・高度化：ThunderbitのAI後処理機能
スクレイピングはあくまで第一歩。本当に価値が出るのは、データのクレンジング・標準化・高度化です。これができないと、分析しにくいバラバラな表が残るだけ。
Thunderbitでは、各項目ごとにAIプロンプトを追加でき、以下のような処理が可能です：
- 給与単位の統一：「$4,000/月」や「£50k per annum」を年収USDに自動変換
- 応募条件の統合：「What we are looking for」「You might thrive in this role if you」「Qualifications」などを1つの「応募条件」列にまとめる
- 説明文の翻訳・要約： 求人説明を即座に翻訳したり、1文で要約したりできる
- スキルや職種のタグ付け： 必要スキルの抽出や、部門ごとの分類もAIが自動で実施
例：給与情報の標準化
例えば、2つの求人情報をスクレイピングした場合：
- Netflix：「$4,000/月」
- OpenAI：「£50,000 per annum」
Thunderbitで「年収USDに変換」というプロンプトを設定すれば、AIが自動で：
- Netflix：「$48,000」
- OpenAI：「$62,000」
このように、手作業での変換や比較が不要になります（）。
例：異なるラベルの応募条件を統一
Netflixは「What we are looking for」、OpenAIは「You might thrive in this role if you」と表現が異なりますが、ThunderbitのAIはどちらも「応募条件」として認識し、出力表の同じ列にまとめます。これで、項目探しに悩むことなく、すぐに分析に移れます。
ThunderbitでLinkedIn求人情報をスクレイピングする方法
LinkedInは求人データの宝庫ですが、スクレイピングが非常に難しいサイトでもあります。公開APIはなく、無限スクロールや動的読み込みも多用されています。手作業での収集は現実的ではありません。
ThunderbitはLinkedIn特有の仕様にも対応：
- 自動スクロール＆クリック： AIエージェントが人間のように求人リストをスクロールし、各求人をクリックして詳細を読み込みます。
- ページネーションやサブページも自動処理：「サブページをスクレイピング」ボタンで、各求人の詳細ページも巡回し、説明文や企業情報などを抽出。
- 連絡先情報も自動抽出（あれば）： 求人説明にメールアドレスや電話番号があれば自動で取得。
ワンポイント： LinkedInの公開求人（ログイン不要）で、少しスクロールして求人を読み込んでからThunderbitを使うと、職種・企業・勤務地・説明文などが整ったテーブルで数分以内に取得できます。
Thunderbitと従来型求人スクレイパーの比較
Thunderbitと従来の方法を比較してみましょう：
| 比較項目 | Thunderbit（AIスクレイパー） | 従来型スクレイパー（API/手動/ノーコード） |
|---|---|---|
| 使いやすさ | ノーコード・2クリック。非エンジニアでも簡単。 | コーディングやAPI連携、手動での項目指定が必要。習得に時間がかかる。 |
| 初期設定時間 | 数秒—AIが自動で項目を検出 | 各サイトごとに手動設定で数時間 |
| 柔軟性 | レイアウトが変わっても自動対応 | HTMLが変わるとすぐ壊れる |
| データ精度 | 高い—AIが文脈やラベルを理解 | 設定ミスで抜け漏れや誤抽出が発生しやすい |
| スピード・規模 | 開発・実行ともに高速。数百ページも効率的に収集 | 初期設定が遅く、大規模化には高額プランや複雑な設定が必要 |
| 技術スキル | 最小限—非技術者向け設計 | 中〜上級—IT部門のサポートが必要なことも |
| コスト | フリーミアムモデル。無料枠あり | 規模によっては高額になることも |
HRチームにとってThunderbitは、どんな複雑なサイトでも迷わずデータを集めてくれる頼れるアシスタントのような存在です。
実践ガイド：Thunderbitで求人情報をスクレイピングする手順
実際に始めてみたい方のために、Thunderbitを使った求人情報スクレイピングの流れを紹介します。
ステップ1：Thunderbit Chrome拡張機能をインストール
からブラウザに追加。軽量でインストールもすぐ完了、無料で試せます。
ステップ2：スクレイピングしたい求人ページを開く
LinkedIn、Netflix、OpenAIなど、対象となる求人ボードや企業の採用ページを開きます。
ステップ3：「AIで項目を提案」をクリック
Thunderbitアイコンをクリックし、「AIで項目を提案」を選択。AIがページを解析し、職種名・企業名・勤務地・給与・応募条件など抽出すべき項目を自動で提案します。
ステップ4：「スクレイピング」ボタンでデータ収集
抽出項目を確認したら「スクレイピング」をクリック。Thunderbitが自動でデータをテーブル化し、ページネーションやサブページもまとめて処理します。
ステップ5：データのエクスポートや高度化
ワンクリックでExcel、Google Sheets、Notion、Airtableなどにエクスポート可能。データのクレンジングや給与の標準化、スキルタグ付けもAIプロンプトで自動化できます。
さらに詳しく知りたい方は、やもご覧ください。
まとめ・ポイント
- 求人情報のスクレイピングは、HRチームが競争力を維持し、給与調査や競合分析、タレントデータベース構築に不可欠
- 従来の方法は遅く、技術的で壊れやすい—特に非エンジニアのHRには大きな負担
- ThunderbitのAIノーコードアプローチなら、誰でも2クリックで求人情報を収集可能
- どんな求人サイトにも対応し、データのクレンジングや高度化、各種ツールへのエクスポートも簡単
- HRチームはスピード・精度・自立性を獲得—IT部門待ちや手作業コピペ、煩雑な表から解放されます
「もっとスマートに求人情報を集めたい」と思ったら、して、ウェブ上の求人データを戦略的な武器に変えてみてください。
HR向けのウェブスクレイピングや自動化、AI活用の最新情報はで随時発信中です。
快適なスクレイピングで、コーヒーは熱いまま、スプレッドシートはいつも整理された状態をキープしましょう。
FAQ:
1. HRチームが求人情報をスクレイピングする理由は？
求人情報のスクレイピングにより、LinkedInやIndeed、企業の採用ページなど複数の情報源から構造化データを一括収集できます。これにより、給与ベンチマークや競合分析、スキルギャップ分析、社内データベース構築が効率化します。
2. 従来の求人スクレイピング手法の主な課題は？
API利用や独自コード、ノーコードツールなど従来手法は技術的ハードルが高く、サイト構造の変化で簡単に壊れ、必要なデータが抜けることも。手作業コピペは遅くミスも多いため、大規模データには不向きです。
3. Thunderbitは非技術者でも簡単に使えますか？
ThunderbitはAIが自動で求人項目を検出・抽出するため、ユーザーは「AIで項目を提案」「スクレイピング」をクリックするだけ。LinkedInや企業採用ページ、求人ボードなど幅広く対応し、コーディングや複雑な設定は不要です。
4. ThunderbitはLinkedInやNetflixのような複雑なサイトにも対応できますか？
はい。Thunderbitは求人リストの自動スクロールやサブページ巡回、職種名・勤務地・給与などの抽出も自動で行います。レイアウトが異なっても人間のように柔軟に対応します。
5. Thunderbitが他のノーコード型スクレイピングツールと違う点は？
ThunderbitはAIで文脈を理解し、レイアウト変更にも自動対応。データの高度化（給与の標準化やスキルタグ付け）も可能で、Google SheetsやAirtableなど各種ツールへのエクスポートも簡単。設定も最小限です。