ウェブサイトのデータをGoogleスプレッドシートに簡単に取り込む方法

これらの関数は静的ページや公開データに向いています。一方、JavaScriptで生成されるページ、ログインが必要なサイト、ページネーションのある画面では、標準関数だけでは取得できない場合があります。また、XPathやページ構造が変わると式の修正が必要です。Google側の利用制限やクォータの影響もあるため、定期運用ではエラーの記録と取得結果の点検が欠かせません。

標準関数は対象が明確な小規模の取得には有効ですが、動的ページや複数ページを継続的に扱う場合は、保守工数を含めて別の方法と比較する必要があります。

ThunderbitでウェブデータをGoogleスプレッドシートに取り込む方法

Thunderbitは、ウェブページ上の情報を抽出して表形式に整理するAI搭載のChrome拡張機能です。コードや関数、ブラウザの「要素の検証」を使わずに設定できるため、営業、マーケティング、オペレーションなど、非エンジニアが小規模なデータ取得を始めたい場面に向いています。

Thunderbitの主な特長は次のとおりです。

• AIによるフィールド提案： ページを解析し、「商品名」「価格」「メールアドレス」など、抽出候補となるカラムを提案します。対象ページによって提案内容は異なるため、必要な列を選んでから実行します。
• 自然言語プロンプト： 欲しい情報を日本語や30以上の言語で指定し、抽出設定を作成できます。生成された設定は、プレビュー結果を見ながら調整できます。
• ノーコードで設定可能： ChromeとGoogleスプレッドシートを使う担当者が、セレクタやスクリプトを記述せずに操作できます。
• 複雑なサイトへの対応： 対象ページの構成、アクセス権限、利用モードに応じて、ログイン後のページ、動的コンテンツ、ページネーション、サブページも処理できます。
• Googleスプレッドシートへのエクスポート： Googleアカウントとの連携と必要な権限を設定すると、対応する新規・既存のシートへデータを送れます。CSVを介さずに出力したい場合に利用できます。

営業リスト作成、商品情報の整理、競合価格の定期比較など、抽出項目と出力先が明確な業務で使いやすい設計です。一方、対象サイトの利用規約、著作権、個人情報、アクセス頻度を事前に検討し、抽出結果を担当者が検証する運用が必要です。

ウェブサイトのデータを即Googleスプレッドシートへ

実践ガイド：ThunderbitでウェブサイトのデータをGoogleスプレッドシートに取り込む手順

ここからは、取得対象を開き、抽出項目を設定し、結果をGoogleスプレッドシートへ出力するまでの手順を説明します。小規模なページであれば5分以内を目安に試せますが、所要時間はページ構成、取得項目数、ログインの有無によって異なります。

1. Thunderbit Chrome拡張機能をインストール

Thunderbit Chrome拡張ダウンロードページにアクセスし、ブラウザに追加します。無料アカウントでは、現行の無料枠として6ページまでスクレイピングできます。まず対象ページと取得項目を限定し、出力結果を試す用途に利用できます。利用上限はプラン改定によって変わる場合があります。

2. 取得したいウェブサイトにアクセス

商品一覧、企業ディレクトリ、リードデータベースなど、取得したいページを開きます。ログインが必要な場合は、利用権限のあるアカウントでログインします。Thunderbitの「ブラウザモード」では、対象サイトの構成、権限、利用規約で許可される範囲に応じて、ログイン後のページも抽出できます。

3. Thunderbitを起動し、AIフィールド提案を利用

ブラウザのThunderbitアイコンをクリックして「AIフィールド提案」を選びます。Thunderbitがページを解析し、抽出候補となるカラムを提案します。たとえば求人サイトでは、「職種」「会社名」「勤務地」「応募リンク」などが候補になります。提案内容はページ構造によって異なるため、目的に合わせてカラム名を変更し、不要な列の削除や必要な列の追加を行います。

4. 自然言語プロンプトでカスタマイズ（任意）

特定の情報だけを取得したい場合は、「各求人の会社名、職種、メールアドレスを抽出」のように指定します。ThunderbitのAIが指示をもとに抽出設定の候補を作成します。実行前後のプレビューで、必要な項目が取得できているか、メールアドレスなどの個人情報を業務目的に沿って扱えるかを点検します。

5. 「スクレイピング開始」をクリックして抽出

「スクレイピング開始」をクリックすると、設定したフィールドに沿ってデータが抽出されます。ページ構成と利用設定に応じて、ページネーションやサブページも処理できます。プレビューで欠損、重複、列ずれを確かめ、必要に応じてカラムの調整や「フィールド改善」を行います。

6. Googleスプレッドシートに直接エクスポート

「Googleスプレッドシートにエクスポート」をクリックします。初回はGoogleアカウントとの連携と権限設定が必要です。連携後は、対応する新規・既存のシートへデータを送信できます。カラム名と各行の対応を見直し、ウェブサイト上の1件がシート上の1レコードとして正しく出力されているかを確かめます。

トラブルシューティングのコツ

• ログインが必要なページ： 利用権限のあるアカウントでログインし、対象サイトの構成と規約に応じて「ブラウザモード」を使います。
• 動的コンテンツ： 必要な項目が表示されるまでスクロールするか、「もっと見る」を操作してから抽出します。ブラウザモードを使う場合も、プレビューで取得範囲を確かめます。
• データ整形： フィールドAIプロンプトで「価格を数値のみで出力」などの形式を指定できます。変換後の値は、元ページの表示と照合します。

詳しくはThunderbitドキュメントもご覧ください。

自然言語プロンプトで抽出項目を設定する

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

Thunderbitの自然言語プロンプト機能では、専門的なセレクタを記述せずに、取得したい項目を文章で指定できます。たとえば「このページの商品名と価格を抽出」と入力すると、AIが指示をもとに抽出設定を作成します。

営業チームでは「このディレクトリから会社名とメールアドレスを取得」、マーケティングでは「競合の価格と評価をまとめて取得」など、業務で必要な列を指定できます。これにより、XPathを使わずに抽出条件を作成できます。ただし、連絡先データの利用目的や対象サイトの規約は、取得前に整理しておく必要があります。

Thunderbitは30以上の言語による指示に対応しています。プロンプトの解釈や抽出精度はページと指示内容によって異なるため、期待した列が得られない場合は、指示を具体化するか「フィールド改善」で設定を調整し、元ページと結果を照合します。

データの自動更新：ウェブサイトからGoogleスプレッドシートへの定期スクレイピング

Googleスプレッドシートのデータを毎日または毎週更新したい場合は、Thunderbitのスケジュールスクレイパー機能を利用できます。設定した実行条件に基づいて、対象ページの取得と出力を定期化する機能です。

設定手順は次のとおりです。

1. スケジュールを自然言語で指定： 「毎日8時」「月曜と木曜の18時」など、必要な更新周期を指定します。
2. 抽出したいURLをリスト化： 監視したいウェブページを1つ、または複数貼り付けます。
3. フィールド設定： AIフィールド提案やプロンプトで抽出項目を指定します。
4. クラウドモードで処理： 現行の処理条件では、最大50ページをクラウド上で並列にスクレイピングできます。利用できる上限はプランや設定によって異なる場合があります。
5. Googleスプレッドシートに自動エクスポート： 対応するスケジュールとシートを連携し、実行結果が指定先に反映されるよう設定します。

価格監視、リードリストの更新、ニュースの定期追跡などに利用できます。実行頻度は、業務上必要な更新間隔だけでなく、対象サイトの利用規約とサーバー負荷も踏まえて決めます。初回実行後は、更新日時、件数、欠損の有無を記録しておくと、次回以降の異常を見つけやすくなります。

AIプロンプトでGoogleスプレッドシート向けのデータを整理・加工する

Thunderbitの「フィールドAIプロンプト」機能では、データの抽出時に、出力形式や分類条件を列ごとに指定できます。後処理を減らしたい場合に利用できますが、AIによる変換結果は元データと照合する必要があります。

各カラムには、次のような指示を設定できます。

• データの整形・クリーニング： 例「$記号を除いて価格を数値で出力」
• カテゴリ分け・タグ付け： 例「従業員数で企業を大手/中小に分類」
• 新たな情報の付加： 例「商品説明を1文で要約」「英語に翻訳」
• 条件分岐ロジック： 例「評価が4以上なら『高評価』、それ以外は『低評価』」

この設定により、生データをそのまま出力するだけでなく、分析に使う形式へ整えてGoogleスプレッドシートに取り込めます。たとえばソフトウェアディレクトリを取得する場合、業種、規模、口コミの傾向などのタグを追加できます。分類基準は事前に定義し、同じ条件で再現できるかを検証します。

整形やタグ付けが期待どおりに機能すれば、シート上の後処理を減らし、分析や意思決定に使う時間を確保しやすくなります。誤分類や欠損が業務判断に影響する項目は、担当者が元データを参照できる状態にしておくことが重要です。

Thunderbitと従来手法の比較：用途に応じた選び方

導入方法を比較する際は、設定時間だけでなく、対象ページ、必要なカスタマイズ、保守担当者、更新頻度も含めて判断します。

静的なテーブルを1つ取得するだけなら、IMPORTHTMLが適しています。動的ページ、複数ページ、定期更新をノーコードで試したい場合は、Thunderbitが候補になります。一方、高度な処理条件、独自システムとの連携、大規模な運用が必要な場合は、スクリプトやAPIを含めて比較する必要があります。

まとめ：ウェブデータ収集から業務判断までの流れを整える

ウェブサイトのデータをGoogleスプレッドシートへ取り込む方法は、標準関数、スクリプト、ノーコードツールなど複数あります。Thunderbitは、抽出項目を画面上で設定し、取得結果を共同編集できるシートへ出力したい担当者に向いています。導入効果は対象ページ、データ量、更新頻度、社内の確認体制によって異なります。

要点は次のとおりです。

• Googleスプレッドシートは共有・可視化の基盤として使える——ウェブデータを取り込むと、同じ情報を参照しながら分析や対応判断を進められます。
• 従来手法には適した対象と制約がある——静的ページでは標準関数が使いやすく、動的で複雑なサイトでは別の方法が必要になる場合があります。
• Thunderbitはノーコードで抽出を試したい場合の候補になる——AIフィールド提案、自然言語プロンプト、定期スクレイピング、シートへの直接エクスポートを組み合わせられます。
• AIプロンプトでデータの整形や分類を補助できる——変換結果を元ページと照合し、業務に使える形式かを検証します。
• 定期スクレイピングで更新作業を減らせる——実行履歴と更新日時を記録し、取得漏れや重複を見直せる運用にします。

対象サイトの利用規約、著作権、個人情報、アクセス頻度を整理したうえで、まずは用途が明確な1ページを使って抽出精度と出力形式を試すのが現実的です。利用できると判断した場合は、Thunderbitをダウンロードし、対象ページや更新範囲を段階的に広げられます。

ウェブスクレイピング、データ自動化、業務効率化の具体例は、Thunderbitブログでも紹介しています。自社の用途に近い手順を選び、必要な取得項目と判断基準を整理する際に活用できます。

GoogleスプレッドシートでThunderbitを試す

よくある質問（FAQ）

1. Thunderbitでは、どのようなウェブサイトのデータをGoogleスプレッドシートに取り込めますか？
Thunderbitは多くのウェブサイトに対応しています。ただし、対応可否は対象ページの構造、アクセス権限、利用モード、サイト側の規約によって異なります。ログイン後のページではブラウザモード、公開ページではクラウドモードを利用できる場合があります。

2. コードや数式の知識は必要ですか？
基本的な抽出設定では、コードや数式を記述せず、AIフィールド提案や自然言語の指示を使えます。複雑な抽出条件や外部システム連携が必要な場合は、追加設定や技術的な検討が必要になることがあります。

3. データの自動更新や定期スクレイピングはできますか？
対応するプランと設定では、スケジュールスクレイパー機能を使い、毎日・毎週などの周期でデータを取得してGoogleスプレッドシートへ出力できます。初回設定、権限変更、取得エラーへの対応は担当者が行います。

4. データの整形やタグ付け、翻訳なども自動化できますか？
フィールドAIプロンプトを使うと、抽出時にデータの整形、分類、翻訳を指定できます。AIの出力には誤変換や誤分類が含まれる可能性があるため、重要な項目は元ページと照合してから分析に利用します。

5. Thunderbitの料金体系はどうなっていますか？無料で使えますか？
記事執筆時点では、Thunderbitに6ページまで抽出できる無料枠があり、有料プランは月15ドルからとされています。Googleスプレッドシートへのエクスポートは無料とされていますが、利用上限と対象機能は現在のプラン条件によって異なる場合があります。

対象サイトの規約と取得するデータの用途を整理したうえで、まず1ページの抽出精度と出力形式を試す場合は、今すぐThunderbitをお試しください。結果が業務要件を満たすことを確かめてから、定期実行や対象範囲の拡大を検討できます。

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