Thunderbit と Apify のどちらを選ぶかは、まるでパワードリルと本格的な機械工場のどちらを買うかを決めるようなものです。どちらも壁に穴は開けられますが、使い勝手も、請求額も、まったく違います。Thunderbit はエージェント型のウェブスクレイパーです。
Thunderbit は エージェント型ウェブスクレイパー です。対応している許可済みページで One Click Extract を押すと、エージェントがページを検出・読み取り・解析し、何を抽出すべきかを判断します。Run Now を押せばすぐに開始されますが、何もしなければ自動的にタスクが始まります。つまり、基本的な使い方は「意図的な 1 回のクリック」だけで、コードもセレクタもスキーマ設定も不要です。
私は何年もウェブスクレイピングツールの構築と評価に携わってきました（Thunderbit のチームとしてもツールを作っているので、少し意見があります）。その中で、営業オペレーション担当、マーケティングアナリスト、創業者から何度も聞かれるのが同じ質問です。「実際には、どっちを使うべき？」 です。ネット上の比較記事は、機能をきれいな表に並べるものばかりで、同じ仕事を両方のツールでやったときに、実際どんな感覚なのかまでは見せてくれません。そこにある実用上のギャップを埋めたかったのです。ここでは、実際のワークフロー、価格の考え方、開発者向け機能、そして何より「どんなときにどちらが向いているか」を正直にお伝えします。誇張も、見せかけもありません。あるのは事実、いくつかの表、そして少しばかりの寒いジョークだけです。
Thunderbit と Apify とは何か？ そして、誰向けに作られているのか？
Thunderbit は、Chrome と Edge の拡張機能（さらに Web アプリもあり）として提供される AI ウェブスクレイパーで、コード不要でウェブページから構造化データを素早く取り出したいビジネスユーザー向けに作られています。ページを開いて「One Click Extract」を押し、エージェントにページ解析を任せます。"Run Now" なら即実行、何もしなければ自動的に抽出が始まり、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion にそのまま出力できます。CSS セレクタを学んだり、クラウドコンテナを立ち上げたりしたくない営業チーム、オペレーション担当、リサーチャーにまさに向いています。Chrome Web Store では 100,000 人以上のユーザー がいます。
Apify は、ウェブスクレイピング、ブラウザ自動化、データ抽出のためのクラウドプラットフォームですが、実際にはかなり大きなアプリケーション基盤です。中心にあるのは Actor Store で、Amazon の商品スクレイパーから SNS 抽出ツールまで、何万もの既製ツール（"Actors" と呼ばれます）が並ぶマーケットプレイスです。Store の Actor は、コードを書かずにグラフィカルなコンソールフォームから実行できますし、Apify SDK と Crawlee（オープンソースのクローリングライブラリで、GitHub 星は約 25,000）の JavaScript 版または Python 版を使って、自分専用の Actor を作ることもできます。Apify の対象ユーザーは、既製 Actor を動かす非技術系ユーザーから、複雑で定期実行されるデータパイプラインを構築するエンジニアチームまで幅広いです。公式には 74,000 社の顧客 を抱え、毎月 1PB 超のデータを処理しています。
本質的な違いはシンプルです。Thunderbit は、今見ているページからエージェント型で 1 回クリック抽出することに最適化されています。Apify は、用途に合う Actor を選ぶ（または作る）ところから始まり、その後、スケジュール、Webhook、ストレージ、プロキシと組み合わせて運用する、より広いプラットフォームです。
今回のタスク：何をスクレイピングしたのか、そして Thunderbit vs Apify でなぜ重要なのか
判断を具体的にするため、営業やオペレーション担当が実際にやるようなタスクを選びました。公開されている EC のカテゴリページから商品一覧を抽出する、というものです。商品名、価格、評価、商品 URL といった、競合分析、リードリスト作成、商品調査に使いたい構造化データです。
これは意図的にシンプルで、しかも代表的な仕事です。「今見ているページ」から「きれいなスプレッドシートがある」状態へ、数時間ではなく数分で移りたい、そういうタスクです。以下のセクションでは、セットアップから項目設定、スクレイピング実行、Google Sheets への取り込みまで、各ツールがどう処理するかを順番に見ていきます。
ひとつ正直に言っておくと、私は凍結されたバージョン、完全に同一のリトライ設定、正解データセットを使った、厳密な研究室レベルのベンチマークは行っていません。（それをやるなら、研究チームと 1 か月が必要です。）実際にやったのは、両方のツールで本物のワークフローをたどり、手順を記録し、体験を比較することです。1 ページあたりのコストや精度のように、直接比較できないものについては、その旨をはっきり書きます。
同じスクレイピング作業で Thunderbit と Apify を手順ごとに比較
ここが、他の比較記事ではあまり見られない部分です。実際のワークフローを、両方のツールでステップごとに見ていきます。
セットアップ：インストールとアカウント作成
Thunderbit: Thunderbit の Chrome 拡張機能 を Chrome Web Store からインストールします。コードもサーバーも Docker コンテナも不要です。サインアップしたらすぐ使えます。オンボーディングの難しさは、広告ブロッカーを入れるのと同じくらいです。
Apify: apify.com でサインアップすると、Console へのアクセスが得られます。ここは Actor、実行、ストレージ、スケジュール、連携を管理する Web ダッシュボードです。そこから Actor Store を見て、対象サイトに合う既製スクレイパーを探します。自分で作りたい場合は、Web IDE、CLI、またはローカル開発環境を使います。
Thunderbit のセットアップはブラウザ拡張機能の導入です。Apify のセットアップは Web アプリへの登録と、適切な Actor を探す（または作る）ことです。どちらも無料で始められます。
フィールド設定：One Click Extract と Apify Actor の選択
Thunderbit: スクレイピングしたいページを開いたら、「One Click Extract」をクリックします。AI がページを読み取り、たとえば Product Name、Price、Rating、URL といった列を提案します。設定を待たなくても、そのまま抽出を始められます。特定の出力が必要なら、「通貨記号を含めず、数値だけを抽出する」といったフィールド単位の指示も追加できます。DOM の確認も、CSS セレクタも、コードも不要です。
Apify: Actor Store で、対象に合うスクレイパー（一般的な Web スクレイパーや特定サイト向け Actor など）を探します。各 Actor には独自の入力スキーマがあります。URL を貼って Start を押すだけの簡単なものもあれば、セレクタ、ページネーション、プロキシ設定、出力項目を細かく設定する必要があるものもあります。既製 Actor が合わなければ、JavaScript か Python で新規作成、またはカスタマイズが必要です。
Thunderbit は AI がフィールド検出を代行します。Apify の既製 Actor も、対応サイトなら自動でうまく処理できますが、カスタム Actor や汎用 Actor では手動設定が必要なことが多いです。
スクレイピング実行とページネーション処理
Thunderbit: 「Run Now」を押せばすぐ開始できます。何もしなくても拡張機能が自動で動き、ページを処理します。ページネーションや無限スクロールがある場合は、対応ページなら Thunderbit の組み込みワークフローが処理します。ブラウザ上で行が埋まっていく様子を確認できます。
Apify: Console から Actor を実行するか、API/CLI から開始します。ページネーションの扱いは Actor 次第です。自動対応するものもあれば、入力で設定が必要なものもあります。実行はクラウドで行われ、進捗、ログ、結果は Console で監視できます。
Thunderbit はブラウザ内（Browser Mode）でもクラウド（Cloud Mode）でも動きます。Apify は常にクラウド実行です。Thunderbit のページネーションは標準搭載、Apify は Actor 依存です。
結果のエクスポート：Google Sheets、Excel、Airtable へデータを送る
Thunderbit: スクレイピングが終わると、拡張機能または Web App から Excel、CSV、JSON、Google Sheets、Airtable、Notion に直接エクスポートできます。ほとんどの出力先では 1 クリックで完了します。
Apify: 結果は Console 内の Dataset に保存され、JSON、CSV、XML、Excel、HTML としてダウンロードできます。Google Sheets へは、Apify の integration を使うか、Webhook / Zapier / Make / n8n のワークフローを組む必要があります。柔軟ではありますが、非技術系ユーザーには手順が増えます。
Thunderbit のエクスポートは直接的で組み込み式です。Apify のエクスポートは強力でプログラム可能ですが、ビジネス向けツールへ送るには追加設定が必要なことがあります。
並べて見る比較表
| ステップ | Thunderbit（ブラウザ拡張機能） | Apify |
|---|---|---|
| セットアップ / アカウント | Chrome 拡張機能を入れるだけ、コード不要 | サインアップして Actor Store を探すか SDK を使う |
| フィールド設定 | One Click Extract → エージェント解析 | 既製 Actor を選ぶか入力スキーマを設定 |
| スクレイピング実行 | ブラウザで「Scrape」をクリック | Console か API から Actor を開始 |
| ページネーション処理 | 組み込みワークフロー（対応ページ） | Actor ごとに設定（テンプレートによって異なる） |
| エクスポート | Excel、Google Sheets、Airtable、Notion へ出力 | CSV/JSON のダウンロード、API/Webhook、連携 |
| コードは必要？ | いいえ（拡張機能/Web App なら不要） | 既製 Actor なら不要、カスタム Actor では必要 |
エージェント型ページ解析 vs 手動セレクタ：どちらが勝つのか、どこで壊れるのか
Thunderbit と Apify の大きな実務上の違いのひとつは、どのように「何を抽出するか」を指定するかです。Thunderbit はエージェント型のページ解析を使い、Apify は（Actor によりますが）あらかじめ設定されたセレクタ、高レベルの入力項目、またはカスタムコードを使います。どちらか一方が常に優れているわけではなく、それぞれに強みと失敗パターンがあります。
エージェント型ページ解析が強い場面（Thunderbit）
- 初めて触るサイト、単発の抽出: これまで一度もスクレイピングしたことのないページに来たとき。Thunderbit の AI がレイアウトを読み取り、列を提案します。DOM を確認したり、セレクタを書いたりする必要はありません。
- 非技術者でもすぐ使える: CSS セレクタが何か分からなくても、One Click Extract は本当に助かります。
- サイトレイアウトの変化: AI が毎回ページを読み直すため、対応ページであれば小さなレイアウト変更にも適応しやすいです。（ただし、Thunderbit 自身の利用規約でも、AI の出力は不正確な場合があり、独自に検証すべきとされています。結果は必ず確認してください。）
手動セレクタや Actor 固有の設定が強い場面（Apify）
- 構造が明確で安定した HTML: サイトの HTML がきちんと整理され、あまり変わらないなら、精密なセレクタを持つよく作られた Actor は、信頼性の高い決定的な出力を出せます。
- 複雑なネスト構造や動的コンテンツ: カスタム Actor なら完全に制御できます。ログイン処理、多段階の遷移、API 呼び出し、厄介な JavaScript レンダリングにも対応できます。
- ニッチまたはサイト特化の Actor: Actor Store には、Amazon、Google Maps、LinkedIn など、特定の対象に最適化されたツールがあり、そのサイト構造に合わせた入力欄が用意されています。
正直な失敗パターン
- エージェント型ページ解析（Thunderbit）: 曖昧なレイアウトを誤解したり、項目を意図せずまとめたり、特殊な構造のページでデータを取りこぼすことがあります。重要な結果は抽出後に必ず検証してください。
- 手動セレクタ（Apify）: サイトが HTML をリデザインすると壊れます。コミュニティ製 Actor はすぐに更新されないことがあります。カスタム Actor には継続的な保守が必要です。
ざっくり比較：AI 検出 vs 手動セレクタ
| シナリオ | エージェント型ページ解析（Thunderbit） | 手動セレクタ / Actor 設定（Apify） |
|---|---|---|
| 初見のサイト、単発抽出 | ✅ 素早く設定でき、DOM 確認も不要 | ⚠️ ページ構造の確認や適切な Actor 探しが必要な場合あり |
| 構造が明確で安定した HTML のサイト | ✅ うまく動くが、手動確認は推奨 | ✅ セレクタ/Actor がしっかり作られていれば精密で信頼性が高い |
| 複雑なネスト構造や動的コンテンツ | ⚠️ フィールド単位の指示や手動修正が必要な場合あり | ✅ カスタム Actor コードで完全制御可能 |
| サイトの再設計が起きた場合 | ✅ 次回実行時に AI が再解析（結果の確認は必要） | ⚠️ セレクタが壊れ、Actor の更新が必要になることがある |
どちらも「設定したら放置」で終わるものではありません。どちらにも監視と確認が必要です。違いは、どこに手間が乗るかです。
Thunderbit vs Apify：価格モデルを理解する（単純な 1 ページ単価表が通用しない理由）
価格はこの比較でいちばん分かりにくい部分です。はっきり言いますが、プラン価格をページ数で割れば意味のある数値が出る、という話ではありません。 2 つのツールは根本的に異なる課金単位を使っています。
Thunderbit の価格モデル
Thunderbit のノーコードプランは クレジット 制です。標準の出力行 1 行 = 1 クレジット、サブページ出力行 1 行 = 2 クレジットで、データ強化や高度な機能はより多くのクレジットを使います。Thunderbit の料金ページ にある一部の情報を載せます（実際に使う前に、必ず最新情報を確認してください）。
| プラン | 月額 | 年額 | クレジット |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | $0 | 6 ページ/月（現在の上限は live のプラン表を確認） |
| Starter | $15/月 | $108/年 | 500/月 または 5,000/年 |
| Pro 1 | $38/月 | $288/年 | 3,000/月 または 30,000/年 |
| Pro 2 | $75/月 | $576/年 | 6,000/月 または 60,000/年 |
| Pro 3 | $125/月 | $1,152/年 | 10,000/月 または 120,000/年 |
| Pro 4 | $249/月 | $2,304/年 | 20,000/月 または 240,000/年 |
重要: Free プランの「pages」と、クレジットルールの「output rows」は同じ意味ではありません。1 つの商品一覧ページから、複数行が取れることがあります。
Thunderbit には開発者向けの API 料金モデル もあります（Distill = 1 unit/page、Extract = 20 units/page、年間分のユニットは前払い付与）。
Apify の価格モデル
Apify は コンピュートユニット（CU） で課金します。1 CU は「1 GB の RAM を 1 時間割り当てた」ものに相当し、さらにプロキシ通信、ストレージ、データ転送、Actor 固有のイベント課金が発生することもあります。Apify の料金ページ の一部を載せます（こちらも最新情報を確認してください）。
| プラン | 月額 / 年額 | 含まれるプラットフォーム利用 | CU レート |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | $5/月 | $0.20/CU |
| Starter | $29 / $26 | $29/月 | $0.20/CU |
| Scale | $199 / $179 | $199/月 | $0.16/CU |
| Business | $999 / $899 | $999/月 | $0.13/CU |
重要: 実際の CU 消費量は、ページ数や行数ではなく、Actor に割り当てられた RAM と実行時間で決まります。Store の Actor は、イベント単位（PPE）や使用量単位（PPU）で課金されることもあり、作成者定義のイベント価格 が設定される場合もあります。プロキシ、ストレージ、転送コストは、特に大規模運用では積み上がります。
なぜ 1 ページ単価表を出さないのか
アウトラインでは 100 / 1,000 / 10,000 ページのコスト比較表が必要でした。ですが、私はそれを作りません。理由は次の通りです。
- Thunderbit のクレジット ≠ Apify の CU ≠ ページ数 ≠ 行数。
- Apify の実コストは、Actor、RAM、実行時間、プロキシ/ストレージ、イベント課金や使用量課金の有無で変わります。
- Thunderbit の実コストは、出力行数、サブページの強化有無、拡張機能か API かで変わります。
- 両ツールでまったく同じサイト、まったく同じ作業を実行し、すべての変数を測らない限り、「1 ページあたり」の数字は誤解を招きます。
私の考え: 少量の単発スクレイピングなら、どちらも無料枠で足りることがあります。量が増えると、Thunderbit のクレジットモデルは単純な抽出では予測しやすく、Apify の CU モデルは大量・長時間・複雑なパイプラインではコスト効率が良くなることがあります。ただし、それは Actor のリソース消費を理解して最適化できる場合に限ります。必ず最新の料金ページを確認し、可能なら本番規模に近い小さなテストを先に実施してください。
開発者向け：Thunderbit の API、MCP、CLI と Apify Actor SDK
あなたが開発者、または「チームが大きくなっても使い続けられるか」を見ている準技術者なら、このセクションが役立ちます。
Thunderbit の開発者向け機能
Thunderbit には、管理された Web ページ抽出を中心にした開発者向けの入口が 3 つあります。
- Open API: Distill（LLM 向け Markdown を返す）と Extract（スキーマに沿った構造化 JSON を返す）の HTTP/JSON エンドポイントに加え、Webhook/ポーリング対応の非同期 Batch ワークフロー を備えています。レンダーモードは
none、basic、fullがあり、プロキシローテーション、地域ルーティング、リトライ、bot 対策処理 も管理機能として含まれます（制限はあり、どの対象も保証されるわけではありません）。 - MCP Server:
@thunderbit/mcp-serverパッケージは、Claude、Cursor、Windsurf など互換 AI ホストに対して、Distill、Extract、Suggest Fields、バッチ機能を公開します。 - CLI:
@thunderbit/thunderbit-cliパッケージは、ターミナルやコーディングエージェントでのワークフローに対応し、JSON / Markdown / テーブル出力をサポートします。
Thunderbit の開発者機能が「しないこと」: 一般的な Actor / コンテナの実行環境ではありません。任意のアプリを作ってデプロイしたり、マーケットプレイスにツールを公開したり、永続キューやストレージを使った多段ワークフローをオーケストレーションしたりはできません。抽象化の中心は管理された抽出です。URL を送れば、構造化データが返ってきます。
Apify の開発者向け機能
Apify の開発者エコシステムは、より広く、より深いです。
- REST API v2: Actor、実行、ビルド、タスク、スケジュール、Webhook、ストレージを完全に制御できます。公式の JavaScript / Python クライアントはリトライや制限対応を担います。
- Actor SDK: Apify SDK や Crawlee（オープンソース、Apache-2.0、GitHub 星約 25,000）を使い、JavaScript または Python でカスタム Actor を構築できます。Crawlee は HTTP / Cheerio / JSDOM / Playwright / Puppeteer と複数ブラウザをサポートします。
- CLI:
apify-cliで Actor の検索・実行、プロジェクト作成・公開・取得、MCP 設定ができます。 - Actor Store: 何万ものコミュニティ製および Apify 管理の Actor があり、自分のツールを公開することもできます。
- Scheduling: タイムゾーン/DST 対応の cron 形式スケジューリングを標準搭載しています（1 スケジュールあたり最大 10 Actor と 10 Task）。
- Webhooks: Actor / ビルドのライフサイクルイベント、リトライ、指数バックオフに対応します。
- Storage: Dataset、key-value store、request queue を提供します。
- Proxy: データセンター、住宅回線、Google SERP 向けのプロキシ製品があり、ローテーション、セッション、地域指定が可能です。
- MCP: AI エージェント連携向けのホスト型およびローカル MCP エンドポイントがあります（権限や Actor モデルの制限あり）。
- Integrations: Make、n8n、Zapier、GitHub、Google Sheets、AI フレームワーク（LangChain、LlamaIndex）などと連携できます。
開発者向け機能の比較表
| 機能 | Thunderbit | Apify |
|---|---|---|
| API アクセス | Open API（Distill、Extract、非同期 Batch） | REST API v2 + Actor SDK |
| 対応言語 | HTTP/JSON（言語非依存） | JavaScript / Python SDK |
| AI エージェント連携 | MCP Server、Claude Code プラグイン | MCP、コミュニティの LLM 連携 |
| CLI / ターミナル | @thunderbit/thunderbit-cli | apify-cli |
| カスタムスクレイパーのマーケットプレイス | なし | Actor Store（何万もの Actor） |
| スケジューリング | プラン依存 | 標準搭載、cron 形式 |
| ストレージ | アカウント単位（エクスポート中心） | Dataset、key-value store、request queue |
| プロキシ管理 | 管理型（API）、ユーザー設定不可 | データセンター、住宅回線、SERP、設定可能 |
| デプロイ | SaaS（ユーザー側のデプロイ不要） | Web IDE、CLI push、Git、Docker、Standby |
必要なのが「URL から構造化データを取ること」なら、Thunderbit の API は直接的で管理も簡単です。自分でスクレイピング/自動化アプリを大規模に構築・デプロイ・オーケストレーションしたいなら、Apify のプラットフォームははるかに多くの部品を提供してくれます。ただし、学習曲線はその分急で、扱う要素も増えます。
Thunderbit を選ぶべき場面（率直なおすすめ）
ここは少しバイアスがあります。私は Thunderbit の共同創業者だからです。でも、できるだけ「自分ならこう言ってほしい」というレベルで正直に書きます。
Thunderbit がより良いスタートになるのは、こんなときです:
- 非技術系ユーザー（営業、オペレーション、マーケティング、リサーチ）で、今見ている Web ページからすぐに構造化データを取り出したい。コードやセレクタ設定はしたくない。
- ページを読み取って列を提案してくれるエージェント型解析を使いたい。
- 競合価格チェック、リード抽出、商品調査、スプレッドシートや Airtable 用のクイックデータ取得など、単発で臨機応変なワークフローが中心。
- Webhook や連携設定なしで、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion に直接エクスポートしたい。
- 深いカスタマイズよりも、最初の結果が早く出ることを重視する。（私の経験では、多くのビジネスユーザーは 47 個の設定項目より、5 分で整ったデータが手に入ることを気にします。）
- 認証が必要なページで、ブラウザにログイン済みのセッションを使って抽出したい（Browser Mode）。
Thunderbit が最適ではないかもしれない場面:
- 大規模で定期的なパイプライン、かつ複雑なオーケストレーションが必要。
- 多段階ナビゲーション、独自のログインフロー、高度な bot 対策処理が、管理型システムの範囲を超える。
- 自社でカスタムのスクレイピングツールやアプリを作って配布したい。
Chrome Web Store のレビューでは、使いやすさと AI による項目設定が特に高く評価されています。
Apify を選ぶべき場面（率直なおすすめ）
この章は譲歩ではありません。友人にそのまま伝えるアドバイスです。Apify は本当に強力なプラットフォームで、用途によっては正解になります。
Apify がより良いスタートになるのは、こんなときです:
- SDK を使って、複雑で多段階のクローリング、ブラウザ自動化、データ処理を行うカスタム Actor を作る必要がある。
- チームが大容量・定期実行のパイプラインを、Webhook 連携、永続ストレージ、request queue とともに運用している。
- ニッチサイト向けの、コミュニティ保守のスクレイパー群を使えるマーケットプレイスが欲しい（Actor Store には何万もの選択肢があります）。
- 高度なプロキシ管理と、大規模なヘッドレスブラウザのオーケストレーションが必要。データセンター、住宅回線、SERP プロキシをローテーションやセッション制御付きで使いたい。
- スクレイピング以外にも、フォーム入力、SNS 自動化、API バックエンド、AI エージェント用ツールなどに広げたい。
- 自分のツールを Store 経由で他ユーザーに公開・配布したい。
Apify が最適ではないかもしれない場面:
- 今見ているページから、さっとコード不要でデータを取りたい非技術系ユーザー。（既製 Actor は役立ちますが、見つけ方や設定が壁になることはあります。）
- 入力スキーマやセレクタを設定せず、すぐにエージェント型のページ解析をしたいチーム。
- 連携設定なしで、Airtable や Notion にワンクリックで直接出力したいユーザー。
Apify は第三者レビューサイトで高評価を得ています。G2 で約 4.7/5、Capterra で 4.8/5 ほどで、Actor の幅広さ、管理されたインフラ、スケジューリング/連携エコシステムが評価されています。一方で、よくある不満としては、Actor の品質差（コミュニティ製 Actor は常に保守されているとは限らない）、発見のしにくさ、カスタム開発の学習コスト、デバッグの複雑さ、コスト予測の難しさが挙げられます。
Actor の品質について一言: Store 内のすべての Actor が同じように保守・審査されているわけではありません。Community Actors は作成者の責任で管理され、品質には差があります。機密データや業務上重要なワークフローで使う前に、保守者、権限、バージョン、実行履歴、サンプル出力を必ず確認してください。
Thunderbit vs Apify：完全な機能比較表
以下の表に、これまでの主要な観点をまとめます。
| 項目 | Thunderbit | Apify |
|---|---|---|
| 主な対象 | 非技術系のビジネスユーザー、営業/オペレーション/リサーチ | 開発者、データチーム、技術オペレーター（既製 Actor 向けのノーコード経路あり） |
| コア製品 | AI ウェブスクレイパー（Chrome/Edge 拡張機能 + Web App） | Actor 中心のクラウドプラットフォーム（スクレイピング、自動化、アプリケーション） |
| エージェント型ページ解析 | One Click Extract（エージェントが解析、Run Now または自動開始） | Actor 依存（AI を使う Actor もあるが、多くは設定済みセレクタ/入力を使用） |
| ノーコード経路 | あり（拡張機能/Web App） | あり（Console フォーム経由の既製 Actor、Apify AI beta、MCP、Tasks） |
| カスタムコード | 拡張機能では不要、API/MCP/CLI は開発者向け | JavaScript/Python SDK、Crawlee、カスタム Actor |
| マーケットプレイス | なし | Actor Store（何万もの Actor） |
| ページネーション | 組み込み（対応ページ） | Actor 依存 |
| エクスポート | Excel、CSV、JSON、Google Sheets、Airtable、Notion | CSV、JSON、XML、Excel、HTML、RSS、JSONL + 連携（Make、n8n、Zapier、Sheets など） |
| スケジューリング | プラン依存 | 標準搭載、cron 形式 |
| プロキシ管理 | 管理型（API）、ユーザー設定不可 | データセンター、住宅回線、SERP、設定可能 |
| ストレージ | アカウント単位（エクスポート中心） | Dataset、key-value store、request queue |
| 開発者向け API | Open API（Distill、Extract、Batch） | REST API v2 + Actor SDK |
| AI エージェント連携 | MCP Server、CLI、Claude Code プラグイン | MCP、LangChain、LlamaIndex、コミュニティ連携 |
| 価格モデル | クレジット（出力行ごと） | コンピュートユニット（GB 時間あたり）+ プロキシ/ストレージ/転送 + Actor 固有のイベント課金 |
| 無料枠 | あり（pricing を参照） | あり（プラットフォーム利用 $5/月、pricing を参照） |
| Browser Mode | あり（ログイン済みセッションを使用） | クラウドのみ（Actor は Apify のコンテナ上で実行） |
| オープンソース要素 | なし | Crawlee（Apache-2.0、GitHub 星約 25,000） |
最終結論：どちらがあなたのワークフローに合うのか？
ここに「絶対の勝者」はありません。そう断言する人がいたら、私はその根拠を疑います。
ビジネスユーザーなら、「今見ているページ」から「きれいなスプレッドシートがある」状態までを数分で進めたいはずです。その場合、Thunderbit の方が一直線です。エージェント型ページ解析、組み込みエクスポート、ブラウザネイティブのワークフローが、まさにそのために作られています。新しいプラットフォームを覚えたり、マーケットプレイスを探したり、入力スキーマを設定したりする必要はありません。スクレイピングして、出力するだけです。
開発者や技術チームなら、カスタムクローラー、定期実行パイプライン、高度なプロキシ/anti-bot オーケストレーション、大量の既製ツール群が必要になることが多いでしょう。そうした場合は、Apify がより広い部品群を提供します。学習曲線は急ですが、特に複雑・反復的・大規模な処理では、上限が高いです。
その中間にいるなら、たとえば単発スクレイピングから始めて、いずれはプログラム化したワークフローに広げたい準技術者のアナリストなら、どちらにも開発者向けの入口があります。Thunderbit なら API / MCP / CLI、Apify なら SDK / CLI / API です。大事なのは、あなたの主目的が管理された抽出なのか（Thunderbit）、それともデータアプリを構築・運用するためのフルプラットフォームなのか（Apify）です。
私からのおすすめは、実際のユースケースで両方の無料枠を試すことです。最良の比較は、あなた自身のデータで、あなた自身のチームと一緒に試した比較です。そして、構造化データを最速で取りたいなら、Thunderbit を試してみてください — 予想以上に早く結果が出るはずです。
FAQ
Thunderbit は本当にノーコードですか？ それとも技術スキルが必要ですか？
Thunderbit のブラウザ拡張機能の流れは、One Click Extract → エージェント解析 → Run Now もしくは自動開始 → エクスポート、というもので、まったくコーディング不要です。CSS セレクタを触ったことがないビジネスユーザー向けに設計されています。ただし、Thunderbit は技術ユーザーがアプリやエージェントのワークフローに抽出を組み込めるよう、Open API、MCP Server、CLI も提供しています。
Apify はコードなしで使えますか？
はい、prebuilt Actors なら使えます。Console が Actor の入力スキーマからフォームを生成するので、多くの Actor をコードなしで設定・実行できます。Apify には Apify AI（beta）、MCP、Tasks、Make / n8n / Zapier などの連携もあり、ノーコード/ローコードの入口がそろっています。ただし、カスタム Actor を作る場合や高度な設定を扱う場合は、JavaScript か Python が必要です。
少量のスクレイピングでは、どちらが安いですか？
どちらも無料枠があり、小規模な単発スクレイピングならそれで足りることがあります。Thunderbit の無料プランには月ごとの上限ページ数があり、Apify の無料プランには月 $5 分のプラットフォーム利用が含まれます。低ボリュームなら、コストは大きな問題になりにくいです。スケールすると課金モデルは大きく分かれます。Thunderbit は出力行ごとのクレジット課金、Apify はコンピュートユニット（GB 時間）に加え、プロキシ、ストレージ、Actor 固有のイベント料金がかかる場合があります。最新の数値は、必ず Thunderbit pricing と Apify pricing を確認してください。
Thunderbit は大規模スクレイピングに対応していますか？ それとも小規模向けですか？
Thunderbit の拡張機能と Web App は、エージェント型のワンクリック抽出に最適化されています。より大きな、またはプログラム的な処理には、Thunderbit の Open API が非同期の Batch ワークフロー をサポートしており、MCP Server と CLI でエージェントやターミナルベースの抽出も可能です。これらは抽出に特化した機能で、Apify のようなプラットフォームが持つ永続キュー、ストレージ、カスタムコンテナといったオーケストレーション機能の幅はありません。Apify は、複雑で大量のパイプラインを長く支えてきた歴史があります。
Thunderbit と Apify は、サイト変更や bot 対策にどう対応しますか？
Thunderbit は、スクレイピングのたびに AI がページを読み直すため、対応ページであればレイアウト変更への適応に役立ちます。ただし、AI 出力は必ず確認し、どの対象も保証されるわけではありません。API には管理されたレンダリング、プロキシローテーション、anti-bot handling が含まれますが、制限があります。Apify は設定可能な proxy management（データセンター、住宅回線、SERP）、ヘッドレスブラウザのオーケストレーション、セッション/ローテーション制御を提供します。ただし、特にコミュニティ保守の Actor は、対象サイトの HTML が変わると壊れることがあり、更新は Actor の保守者次第です。どちらのツールも、あらゆるサイトへの普遍的なアクセスや、すべての bot 対策の回避を保証するものではありません。また、サイトの利用規約、プライバシー、適用法を尊重して使う必要があります。
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