エンジニアチームのSlackを見てきた経験から言うと、この手の話はだいたいこんなふうに始まります。誰かが「おすすめのWebスクレイパー」系の記事を貼ると、すぐに3人くらいのエンジニアが「でもCollyが入ってない」と返してくる。これは偶然じゃありません。いま「Thunderbit vs Colly」で上位に出てくる4本の記事を見てみましたが、どれもThunderbitを他のノーコード系ツール、つまり Crawl4AI、Browse AI、rtrvr.ai、Chat4Data との比較に使っているだけで、Colly は一度も出てきません。
でも、それってかなり不思議なんです。というのも、Colly は r/golang や、速くてコードを自分でちゃんと持てるクローラーを必要とする Go 開発チームのあいだで、しっかり支持を集めているからです。だからこそこの記事では、Colly の名前を無理やり足した「AIツール比較」ではなく、本当に知りたい答えをストレートにお伝えします。
まず結論
会議のすきま時間にサクッと確認したい人向けに、先に要点だけ。Thunderbit は、クリックしてすぐ使える管理型のエージェント型Webスクレイパーです。セレクタもコードも不要で、ブラウザ実行にもクラウド実行にも対応しています。さらに、開発者向けには Web App、Open API、MCP Server、CLI もそろっています。一方 Colly はオープンソースの Go フレームワークで、クローラーのロジックは自分で書き、制御し、並列処理も自分で調整します。
つまり、この2つは典型的な意味では競合ではありません。片方は製品、もう片方はライブラリです。真正面から比べる意味があるのは、自分の状況にどちらが合うかで迷っているときだけ。この記事では、まさにその判断を助けます。
一目でわかる比較
| 項目 | Thunderbit | Colly |
|---|---|---|
| 主な利用者 | ビジネスユーザー、運用チーム、スピード重視の開発者 | Go 開発者 |
| セットアップ | ページで One Click Extract を押すだけ | go get github.com/gocolly/colly + Go コードを書く |
| 初回結果までの時間 | 数秒〜数分、エージェントが自動で実行 | コールバックを書く速さ次第 |
| 必要な言語 | ブラウザ利用では不要 | Go |
| クロール方式 | エージェントがページを解析し、ページネーションやサブページにも対応 | Collector と OnHTML / OnResponse を手動で設定 |
| レンダリング | 管理されたブラウザ / クラウド実行 | 基本は HTTP / HTML、JS が多いサイトは追加ツールが必要 |
| 抽出ルール | エージェントが項目を提案、ユーザーが調整可能 | 開発者が CSS セレクタを手で記述 |
| 並列処理 | プラットフォーム側で管理 | goroutine で完全に手動制御 |
| 保存 / エクスポート | スプレッドシート、各種対応先へ出力 | ファイル、DB、Redis などを自作で連携 |
| デプロイ | ブラウザ拡張、Web App、API、MCP、CLI | 自前ホストの Go バイナリ / スクリプト |
| 保守 | 抽出ロジックは管理型。ただしサイト互換性に依存 | サイト変更時に開発者がセレクタを修正 |
| ライセンス / コスト | クレジット制プラン（最新の階層は料金ページで確認） | Apache-2.0 で無料。ただしインフラや開発工数は別 |
Thunderbit とは？
Thunderbit の基本的な使い方は、本当にワンクリックです。アクセス権のあるページを開いて One Click Extract を押すだけで、エージェントがページを読み取り、何を抽出すべきかを判断して、項目を提案してくれます。Run Now ボタンもありますが、実際には「念のため置いてある」くらいで、何もしなければ自動で抽出が始まります。対応ページなら、セレクタを書く必要も、スキーマを設計する必要もありません。
そのあと、エージェントの提案が足りなければ項目を調整できますし、対応サイトならページネーションをたどったり、サブページを開いて情報を補強したりもできます。たとえば商品一覧から各商品ページの詳細を追加で集める、といった使い方です。データが取れたら、Excel、Google Sheets、その他いくつかの対応先へ出力できます。
ただし、ブラウザ拡張は入口にすぎません。開発者なら、手元のコードから抽出を呼び出せる Open API、Claude、Cursor、Windsurf などで呼び出せるツールとして組み込める MCP Server、そしてターミナルやコーディングエージェント向けの CLI があります。ここであえて触れているのは、「ノーコード vs コード」という見方だと Thunderbit をビジネスユーザー向けの玩具みたいに見がちですが、いまはもうそれだけではないからです。
Colly とは？
Colly は Go のライブラリです。それ以上でもそれ以下でもありません。ダッシュボードも、ホスティングされたサービスも、何をスクレイピングすべきかを AI が判断する層もありません。Go でコードを書き、Collector を作成し、OnHTML や OnResponse のようなコールバックを登録して、ページにアクセスしたときに何をするかを細かく指示します。
イメージとしてはこんな感じです。
c := colly.NewCollector()
c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
link := e.Attr("href")
c.Visit(e.Request.AbsoluteURL(link))
})
c.OnResponse(func(r *colly.Response) {
fmt.Println("Visited", r.Request.URL)
})
c.Visit("https://example.com")
考え方はかなりシンプルです。何を探すかを決め、見つけたら何をするかを定義し、あとはコレクターに巡回させるだけ。内部的には、同期・非同期・並列クロール、ドメインごとのレート制限、自動クッキー / セッション管理、リクエストキャッシュ、robots.txt の尊重、プロキシローテーション、Redis などを含む差し替え可能なストレージバックエンドが使えます。
ひとつはっきり言っておきたいのは、Colly は基本的に HTTP / HTML 向けのフレームワークだということです。Playwright のようにフルブラウザを動かすわけではありません。対象サイトが JavaScript レンダリングにかなり依存しているなら、裏で叩いている JSON API を探すか、別のブラウザ自動化ツールと組み合わせる必要があります。これは Colly の弱点というより、フルエージェント型でブラウザを理解する製品とは設計思想が違う、という話です。
本質的な違い：管理型エージェント抽出 vs Go コードのフレームワーク
初回テーブル取得までの速さ
ここがいちばん差が出るポイントです。Thunderbit なら、初回結果までの時間は「ボタンを押して、エージェントがページを読み終えるまで」の時間です。ページの複雑さにもよりますが、数秒から数分で終わります。Colly の場合は、コレクターを書く時間、適切なセレクタを探す時間（たいていは開発者ツールで試行錯誤します）、ページネーション処理を自分で組む時間、そして実行する時間まで含まれます。単発作業でも、Go に慣れた開発者にとってはそれなりの工数です。
性能と制御
生の制御力で勝つのは Colly です。これは間違いありません。ロジックを自分で書くので、同時実行数をいくつにするか、レート制限をどれだけ厳しくするか、何をキャッシュするか、エラーをどう再試行するかを全部自分で決められます。公式ドキュメントでは、向いている静的サイトなら 単一コアで毎秒 1,000 リクエスト超 といったベンチマークも紹介されています。これは Colly 側の主張であって、Thunderbit との厳密な比較ではありません。その点はごまかしません。ただ、HTTP に向いた対象なら、手で最適化した Go の並列処理はかなり強い、というのは確かです。
Thunderbit は、その細かな制御を引き換えに、管理された実行環境を提供します。goroutine のプールを調整するのではなく、プラットフォーム側のブラウザ / クラウド実行に任せる形です。プランに応じてスケジュール抽出も使えます。インフラを自分で持ちたくないなら理にかなった選択ですが、クローラーのスループットを極限まで詰めたい仕事には向きません。
デプロイと保守の責任範囲
あまり語られないけれど大事なポイントがあります。Colly は Apache-2.0 ライセンス なので、ライブラリ自体は無料です。でも、書く人、ホストする人、監視する人、そして何より対象サイトの HTML が変わったときに直す人は必要です。セレクタは静かに壊れます。「このサイトが商品ページをリニューアルしました」と知らせるアラートは飛びません。パイプラインが止まったり、変なデータを返し始めたりして、初めて誰かが気づくのです。そしてそこで修正するのは開発者です。
Thunderbit では、抽出ロジックはプラットフォーム側で管理されており、エージェント型のページ解析は、対応済みかつ権限のあるページであれば、レイアウトの違いに合わせて適応するよう設計されています。ただし、ここは誤解しないでください。これは万能保証ではありません。強い bot 対策が入っているページ、権限のないログイン必須コンテンツ、あるいは単純にエージェントとの相性が悪いサイトには、当然ながら限界があります。正直に言うと、Colly は壊れたら全部自分で直す必要があり、Thunderbit はその負担が小さいものの、ゼロではありません。結局は対象ページが Thunderbit にどれだけうまく対応しているか次第です。
実際の利用シーン
単発のディレクトリ / 商品抽出
たとえば、競合のカタログページから 200 件の商品テーブルを今日中に作りたい。でも自分は開発者ではない（あるいは開発者だけど、もっと優先すべき仕事がある）。そんなときは Thunderbit の得意分野です。クリックして、エージェントに項目を提案させ、必要なら調整し、Sheets に出力するだけ。単発の抽出のために Colly のスクリプトを書くことも技術的には可能ですが、盆栽を切るのにチェーンソーを使うようなものです。
高スループットのカスタム Go クローラー
逆に、毎日何千もの URL を叩く監視パイプラインを作っていて、すでに Go のスタックがあり、再試行ロジック、Redis を使った分散ストレージ、ブロック回避のために調整したドメイン別レート制限まで細かく制御したい。これは完全に Colly の領域です。サブスクリプションも不要で、ロジックのすべてを自分のものにでき、管理型製品では出しづらいレベルでトラフィック特性に最適化できます。
JavaScript が重い対象
対象ページがほぼすべてクライアントサイドで描画されるような、JS 依存の強いサイトなら、Colly 単体はおそらく最適解ではありません。裏で呼んでいる JSON API を探すか、ブラウザ自動化レイヤーを足すことになります。Thunderbit は、こうしたページを想定した管理型ブラウザ / クラウド実行を備えていますが、それでも自分の対象サイトで事前に互換性を確認するのが安全です。
API や AI エージェントとの統合
Claude や Cursor のような AI エージェントが、より大きなワークフローの一部として構造化データを取得する必要がある社内ツールを作る場合。そんなときに本当に役立つのが Thunderbit の MCP Server です。抽出処理をエージェントのワークフロー内で呼び出せるツールとして公開できるからです。Colly は単体のライブラリなので、AI エージェントが最初からツールとして自然に呼び出す用途には、そもそも向いていません。
信頼性、スケール、保守性
ここでは、よく混同される2つを分けて考えたいです。生のスループットと、実際の Web サイトでの総合的な成功率です。Colly は静的で HTTP に向いたページでは高速です。それが設計思想そのものだからです。でも、対象サイトがリニューアルしたときに「3か月後もまだ動いているか」という話になると、高速であることは必ずしも関係ありません。自分で書いたセレクタは古くなっているかもしれないし、パイプラインが静かに null を返し始めるまで誰も気づかないこともあります。
Thunderbit のエージェント型アプローチでは、セレクタを自分で保守する必要がありません。ただし、Thunderbit 自身のマーケティングも含めて、あらゆるサイトで無条件に高い信頼性がある、という言い方には私は賛成しません。特に、強力な bot 対策があるサイトや、アクセス権のない認証ページ内コンテンツではなおさらです。どちらのツールを検討するにしても、本当に聞くべきなのは「壊れたとき誰が直すのか、その修正にどれだけ時間がかかるのか」です。初日にどれだけ速いかだけではありません。
料金、ライセンス、総コスト
Colly は Apache 2.0 のオープンソースです。ライブラリ自体は無料。ただし、総保有コストには、クローラーの実装とデバッグにかかる開発時間、動かすための計算資源、IP ローテーションが必要ならプロキシ費用、そして対象サイトが変わってセレクタが壊れるたびの保守時間が含まれます。Go に慣れたチームなら、大規模運用でも本当に安く済むことがあります。一方、社内にそのスキルがないなら、「無料」はすぐに「見えにくいコストが高い」に変わります。
Thunderbit はクレジット制のプランで提供されています。料金ページで最新情報を確認してください。こうした階層やクレジット枠は変わりやすいので、読んだ時点で古い数字を断言するより、元の情報を見てもらうほうが確実です。トレードオフとしては、対応ページでの手間を減らすための対価を払う形であって、どこでも完全に保守ゼロになるわけではありません。
正直な判断基準としては、自分の状況でざっくり表を作るのが一番です。セットアップ時間、インフラ / プロキシ費用、継続的な修正工数、サブスクリプション費用。チームのスキルと業務量を踏まえて、その表でどちらが勝つか。それが答えです。「オープンソースは安い」という一般論ではありません。
Thunderbit を選ぶべき人
ビジネスユーザー、運用担当、あるいは今すぐ構造化データが必要で、コードを触りたくない成長チームの人なら、Thunderbit のブラウザ拡張がいちばん自然な選択です。API、CLI、または MCP 経由で AI エージェントのワークフローに組み込みたい開発者にとっても、Thunderbit は十分に向いています。ただし、クリック中心とは違う入口から使うことになります。
Colly を選ぶべき人
Go 開発者、または Go ファーストのチームで、リクエスト、再試行、プロキシローテーションまで全部自分で制御したいカスタム高スループットクローラーが必要なら、Colly はまさにそのためのツールです。サブスクリプションに依存せず、自分でコードを所有したい、しかも保守するだけの開発リソースがあるなら、Colly が正解です。
両方を使うチームはあり？
率直に言って、あります。しかもそれは逃げの答えではありません。エンジニアリングチームが、重要なデータパイプライン用に Colly の堅牢な大規模クローラーを運用しつつ、営業、運用、マーケティングの各チームは、スクリプトを作って保守するほどではない場面で Thunderbit を使う、というのはかなり普通です。ここで両者をつなぐ「公式連携」があると作り話をするつもりはありません。私が知る限りありません。ただ、組織内で別々の課題を解くために両方を併用することを、技術的に妨げるものはありません。
結論
誰が作業するのか、そして何を最適化したいのかで選んでください。Go のスキルがあり、独自ロジックが必要で、完全な制御と引き換えに保守も自分で持ち、サブスク費用をゼロにしたいなら Colly が向いています。すぐにデータが欲しくて、コードを書いたり保守したりしたくなく、低レベルの制御をある程度手放してでも管理された体験が欲しいなら、API や AI エージェントへの接続も含めて Thunderbit のほうが合っています。どちらかが抽象的に「優れている」わけではありません。違う人が、違う課題を解くために作られているだけです。
FAQ
Colly は無料ですか？
はい。Colly は Apache 2.0 ライセンスのオープンソースなので、ライブラリ自体は無料です。実際のコストは、開発時間、ホスティング、必要ならプロキシ費用、そして対象サイトが変わったときの保守にかかります。
Colly は JavaScript をレンダリングできますか？
ネイティブにはできません。Colly は主に HTTP / HTML 向けのフレームワークなので、JavaScript が多いサイトでは、ページが呼び出している裏側の JSON API を見つけるか、別のブラウザ自動化ツールと組み合わせる必要があります。
Thunderbit は開発者向けに API と MCP アクセスを提供していますか？
はい。Thunderbit には、プログラムから抽出を実行できる Open API と、Claude、Cursor、Windsurf などの対応 AI エージェントワークフロー内で抽出を呼び出せる MCP Server があります。
すぐ使い始めやすいのはどちらですか？
設計上は Thunderbit です。ブラウザ拡張の One Click Extract を使えば、コードなしで数秒〜数分で結果を得られます。Colly は、最初の結果が出る前に Go コードを書いてテストする必要があります。
クロール自体の低レベル制御がしやすいのはどちらですか？
間違いなく Colly です。goroutine による並列制御、リクエストのレート制限、キャッシュ、プロキシローテーション、保存先のバックエンドまで、すべてコードで直接制御できます。Thunderbit のような管理型製品は、そもそもそのレベルの調整を公開しない設計です。
