データなしで飲食ビジネスを回すのは、生地なしでピザを作るようなものです。世界のオンラインフードデリバリー市場は2026年に1.51兆ドルへ達する見込みで、メニュー、価格、レビューは毎日のように変化しています。
勝ち残っているレストランは？ 競合データをリアルタイムでスクレイピングしています。
ここでは、私がレビューしたフードデータスクレイピングサービス10選と、Thunderbit を使ってUber Eatsのデータをワンクリックで取得する方法をご紹介します。
なぜフードデータスクレイピングサービスが現代の飲食ビジネスに重要なのか
AIでフードデリバリーデータをスクレイピング Get Started Free
フードデータスクレイピングサービスとは、フードデリバリープラットフォーム、飲食店のWebサイト、オンラインメニューなどから情報を自動で集めて、分析しやすい構造化データとして出力する専用ツールです。2026年の今、こうしたサービスは「あると便利」どころか、変化の激しい業界についていくために欠かせない存在になっています。
理由は次のとおりです。
- 競合価格の追跡: 顧客の囲い込み競争はどんどん激しくなっています。ライバルが看板バーガーの価格を下げたら、すぐに把握しないといけません。フードデータのスクレイピングを使えば、Uber Eats、DoorDash、Deliveroo などで競合価格をリアルタイムに監視できます（Medium）。
- メニュー監視: メニューは常に動いています。スクレイピングサービスがあれば、競合が出している全商品を一覧化でき、新メニューの追加も見つけやすく、トレンド料理も先回りしてつかめます（Medium）。
- 顧客の声の把握: レビューや評価をスクレイピングすると、顧客が何を気に入っているのか、あるいは何に不満を持っているのかが見えてきます。自社商品の改善やマーケティングに効く、かなり価値の高い情報です。
- 運営ROIの改善: Medium に載っているクラウドキッチンの事例では、スクレイピングした競合価格データをもとに打ち手を変えた結果、平均注文額が22%上がり、注文数も15%増えたと報告されています。これは業界全体の平均ではなく、あくまで一つの事例ですが、競合価格データが実際の売上判断に使われていることを示す強い材料です。
- 時間の節約: 何十ものアプリを手作業でチェックするのは、ほぼ専任業務みたいなものです。スクレイピングなら面倒な作業を自動化できるので、チームは戦略に集中できます。
要するに、フードデータスクレイピングを使っていないなら、売上、効率、競合インテリジェンスの大きなチャンスを取りこぼしている可能性が高いです。
主要サービス10選の早見比較表
詳しく見ていく前に、2026年版のフードデータスクレイピングサービス上位10社をざっくり比較してみましょう。対応プラットフォーム、AI機能、使いやすさ、出力形式、料金体系、そして独自の強みで比較しています。
| サービス | 対応プラットフォーム | AI・自動化 | 使いやすさ | 出力形式 | 料金モデル | 独自機能 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | あらゆるWebサイト（Uber Eats など） | AIが項目を提案、サブページ・ページ送りも自動化 | 非常に高い（ノーコードのChrome拡張、ワンクリックでスクレイピング） | Google Sheets、Excel/CSV、Airtable、Notion（エクスポート無料） | フリーミアム（無料枠、利用量に応じてクレジット） | ワンクリックスクレイピング、テンプレート、サブページ抽出 |
| FoodDataScrape.com | 主要デリバリーアプリ（Uber Eats、DoorDash など） | AI/MLによるデータクレンジング、保守代行 | 中（マネージドサービス） | API、カスタムダッシュボード、CSV/JSON | カスタムのエンタープライズ価格 | 独自データセット、大規模処理 |
| Foodspark | 世界のフード・食料品アプリ | AI搭載スクレイピング、リアルタイムAPI、スケジューリング | 中（マネージドサービス、24時間365日サポート） | CSV、Excel、XML、API、定期レポート | カスタム料金 | 競合価格監視、メニュー・レビュー抽出 |
| Xwiz | Uber Eats、DoorDash、Zomato など | 高度な自動化、分析ダッシュボード | 中（マネージドサービス） | レポート、ダッシュボード、CSV/Excel | カスタム料金 | 市場インサイト、トレンド分析 |
| RealdataAPI | Uber Eats、Zomato、Swiggy など | API中心、リアルタイムデータ、柔軟な項目設定 | 開発者向け（API連携） | API経由のJSON、CSV/Excel | 従量課金またはサブスク | 栄養情報・アレルゲンなど豊富な項目、多国対応 |
| Actowiz | 世界のデリバリーアプリ | スケジューリング、AIベースのデータインテリジェンス | 中（サービス＋ダッシュボード） | API、ダッシュボード、CSV/JSON | カスタム | 価格インテリジェンス、動的価格監視 |
| Websitescraper | Zomato、Swiggy、Uber Eats など | Food Scraping API、スケジューリング | 高（マネージドサービス） | API、ダウンロード可能なデータセット | カスタム | 使いやすいAPI、飲食店・食料品・酒類データ |
| iWeb Data | 世界のプラットフォーム（Uber Eats、Grubhub など） | マネージドクロール、スケジューリング、複数形式配信 | 高い（直接サポート、保守対応） | メール、API、Webhook、FTP、DB取り込み | カスタム | グローバル対応、ローカライズ、迅速なサポート |
| Botster | あらゆるWebサイト（人気サイト向けテンプレートあり） | ノーコードのボットビルダー、スケジューリング | 非常に高い（100以上の事前構築ボット、簡単UI） | Excel/CSV、メール、Slack、Google Drive | フリーミアム（基本ボット無料、利用量に応じて課金） | ノーコード自動化、豊富な連携 |
| WebData Crawler | フード／クイックコマースアプリ（Instacart、Gopuff など） | リアルタイムスクレイピング、拡張性の高いクラウド抽出 | 中（サービス提供型） | API、ダッシュボード、カスタムフィード | カスタム（エンタープライズ向け） | 高速・大規模・リアルタイム更新 |
フードデータスクレイピングサービスで何が取れるのか？
フードデータのスクレイピングは、価格やメニュー名を集めるだけではありません。優れたサービスなら、次のような幅広い情報を抽出できます。
- 飲食店情報: 店名、所在地、営業時間、連絡先など。競合マップの作成や自社ディレクトリ構築に便利です（Actowiz）。
- メニュー項目と説明: 完全なメニュー、カテゴリ、商品説明。メニュー設計やトレンド把握に最適です（Medium）。
- 価格と手数料: 商品価格、セット、配送料、サービス料、税金など。ダイナミックプライシングに欠かせません（Medium）。
- プロモーション: クーポン、割引、特別オファー。マーケティングチームがかなり欲しがる情報です（Foodspark）。
- 顧客評価とレビュー: 星評価やレビュー本文を使った感情分析・ベンチマークに活用できます（Xwiz）。
- 配達時間の推定値: 実際の配達時間と見込み時間を比べて、運営指標にできます（Xwiz）。
- 注文数と人気度: 料理がどれくらい注文されているか、どの店が特に混んでいるかまで追えるサービスもあります（Xwiz）。
- 画像: メニュー写真、店舗画像、ロゴなど。ビジュアル分析や自社リストの充実に役立ちます（Websitescraper）。
- 栄養情報と原材料: 健康志向のビジネスやコンプライアンス対応に有効です（RealdataAPI）。
- メタデータ: 配達エリア、支払い方法、最低注文金額など（Actowiz）。
こうしたデータを組み合わせれば、価格設定の精度が上がり、市場調査ももっと鋭くなり、運営判断も改善されます。私は、スクレイピングした価格データとレビューの感情分析を組み合わせて、新メニューを当てたチームを何度も見てきました。文字どおりの意味でも、比喩的な意味でもです。
自社に合うフードデータスクレイピングサービスの選び方
適切なフードデータスクレイピングサービスを選ぶのは、レストラン選びに少し似ています。好み、予算、そして何を求めるかで決まります。見るべきポイントは以下です。
- 対応プラットフォーム: Uber Eats、DoorDash、Zomato、Grubhub、あるいは地域特化のローカルプラットフォームまで、必要なデリバリーアプリやWebサイトに対応しているか確認しましょう（RealdataAPI）。
- 使いやすさ: 非エンジニアなら、Thunderbit や Botster のようなノーコードツールがおすすめです。開発者がいるなら、RealdataAPI のようなAPIファーストのサービスが向いています。
- AI機能: AIがあると、スクレイピングはもっと賢く、もっと速くなります。Thunderbit は項目提案だけでなく、データの整形までその場でやってくれます（Thunderbit）。
- データ精度と鮮度: 品質を重視して、頻繁な更新やスケジューリングに対応できるサービスを選びましょう（FoodDataScrape.com）。
- 出力と連携: Excel、Google Sheets、Airtable、API のどれでデータを使いたいのかを明確にして、ワークフローに合うか確認しましょう（Thunderbit）。
- コンプライアンス: 公開データだけを集め、各プラットフォームのルールをちゃんと尊重する事業者を選びましょう（Medium）。
- サポート体制: サポートの質はかなり重要です。スクレイパーが壊れたときに24時間365日サポートや直接対応があるサービスもあります（Foodspark）。
- 拡張性とコスト: 必要なデータ量を見積もりましょう。Thunderbit や Botster は小規模用途に手頃で、FoodDataScrape.com や Actowiz のような企業向けサービスは大規模運用に向いています。
プロのコツ: まずは無料トライアルや小さな試験導入から始めましょう。サンプルデータをスクレイピングして、実際の要件に合うか確認してから本格導入するのが安心です。
Thunderbit: Uber Eatsのフードデータを1クリックでスクレイピング
Thunderbit Chrome拡張機能を試す Uber Eats、DoorDash などを1クリックでスクレイピング。AIが列を自動で選びます。 Get Started Free
ここからは実践編です。Thunderbit は、エンジニアチームではなく、飲食ビジネスを運営する人のために作られたAIウェブスクレイパーのChrome拡張機能です。2026年5月時点で、拡張機能はバージョン4.4.1、アクティブユーザーは約10万人、Chrome ウェブストア評価は4.2星です。つまり、継続的にメンテナンスされていて、放置されたツールに頼る心配はありません。
なぜThunderbitなのか？
- AIでとにかく簡単: Thunderbit がページを読み取り、「レストラン名」「価格」「評価」など適切な項目を提案し、データを自動で整理します。
- サブページ抽出: さらに詳しい情報が必要なら、Thunderbit が各店舗ページにアクセスして、メニュー全体や価格などを自動で取得します。
- ページ送り対応: 結果をスクロールしながら追加読み込みするので、1件も取りこぼしません。
- 即エクスポート: Google Sheets、Excel、Airtable、Notion にそのまま送信できます。エクスポートはすべて無料です。
- 定期スクレイピング: 一度設定すればあとはおまかせ。Thunderbit はスケジュール実行できます（例:「毎週月曜の午前9時」）。
- 無料枠: 月に最大6ページまで無料でスクレイピング可能で、1ページあたり最大30クレジットです。その後はクレジット制になり、通常のスクレイプでは出力1行につき1クレジット、サブページ抽出では2クレジットかかります。
私は、あまりテクノロジーに詳しくない営業担当者でも、Thunderbit でデータ活用の達人みたいになっていくのを見てきました。それくらい簡単です。
AIでUber Eatsのデータを1クリックでスクレイピング メニュー、価格、評価、配達料金をスプレッドシートへ。項目設定もセレクタ調整も不要です。 Get Started Free
手順: ThunderbitでUber Eatsのデータをスクレイピングする方法
Thunderbit を使って Uber Eats（または他のフードデリバリーサイト）を1クリックでスクレイピングする手順は次のとおりです。
- Uber Eatsを開く: Uber Eats のWebサイトにアクセスし、近くのレストランを検索します。
- Thunderbitを起動: Thunderbit の Chrome 拡張機能をクリックして AI Web Scraper を開きます。
- スクレイピング実行: 「Scrape」をクリックします。これが“ワンクリック”です。Thunderbit のAIがページを読み取り、自動で列を判断し（レストラン名、料理ジャンル、評価、配達料など）、結果をスクロールしながら表にまとめます。必要なら後から列を調整できますが、事前設定は不要です。
- サブページも抽出（任意）: フルメニューが欲しい場合は「Scrape Subpages」をクリックすると、Thunderbit が各店舗ページを巡回し、メニュー項目や価格などを取得します。
- エクスポート: Google Sheets、Excel、Airtable、Notion、CSV、JSON から出力先を選ぶだけ。これで完了です。
詳しい仕組みは Thunderbit Docs でも確認できます。
なぜこれが大きな意味を持つのか？ これまで何時間もコピー＆ペーストしたり、コードを調整したりしていた作業が、今ではワンクリックで終わるからです。私は、チームが「このデータがあったらいいのに」から「え、もうあるの？」へと数分で変わるのを何度も見てきました。
FoodDataScrape.com: 企業向けのカスタムフードデータ抽出
FoodDataScrape.com は、大規模処理とカスタマイズに強みがあります。大手レストランチェーン、集約型プラットフォーム、市場調査会社なら、Uber Eats、DoorDash、Zomato などから大量かつクリーンなデータセットを取得できます。
- カスタムデータセット: 特定のプラットフォーム、地域、さらには過去データまで対応。
- AI/MLデータクレンジング: データの精度を自動で整え、検証します。
- APIアクセスとダッシュボード: データを直接連携するか、視覚的なレポートを取得可能。
- エンタープライズ向け: 1日あたり数百万ページを処理し、サイト変更にも対応し、実際の担当者によるサポートを提供します。
最適な対象: 手間をかけずに、高ボリュームかつ高いカスタマイズ性が必要な企業。
Foodspark: メニューとデリバリーデータの自動スクレイピング
Foodspark は、メニュー、価格、配達分析に特化したマネージドサービスです。社内でスクレイパーを作らずに、フードデータインテリジェンスを活用したいレストランやデリバリービジネスに向いています。
- グローバル対応: Uber Eats、DoorDash、Deliveroo、Instacart などをサポート。
- AI搭載・リアルタイムAPI: スクレイピングデータに即アクセスでき、定期更新も設定できます。
- 競合監視: 各プラットフォームで価格、キャンペーン、レビューを追跡。
- 24時間365日サポート: 実作業はチームがすべて対応するため、あなたは戦略に集中できます。
最適な対象: 中規模チェーン、CPGブランド、継続的な競合分析が必要な企業。
Xwiz: 市場インサイトを得るためのAIフードデータスクレイピング
Xwiz は、スクレイピングと分析を組み合わせ、市場インサイトと競合インテリジェンスに重点を置いています。
- 包括的なデータ: 飲食店情報、メニュー、価格、レビュー、注文数、配達指標。
- 分析ダッシュボード: 生データだけでなく、レポートやトレンド分析も取得可能。
- カスタム案件: 独自要件や複雑な要望にも柔軟に対応。
最適な対象: スプレッドシートだけでなく、すぐに使える示唆や市場分析を求める企業。
RealdataAPI: APIファーストのフードデータスクレイピングサービス
RealdataAPI は、開発者やプロダクトチーム向けに、フードデータへリアルタイムでプログラム的にアクセスできるよう設計されています。
- 幅広い対応範囲: Uber Eats、Zomato、Swiggy、Postmates など、複数国に対応。
- 細かい項目: メニュー、価格、栄養、アレルゲン、レビューなど。
- API駆動: 必要なときに取得することも、定期更新を設定することも可能。
- 柔軟なカスタマイズ: 必要な項目を細かく指定できます。
最適な対象: 開発リソースがあり、フードデータをアプリや分析基盤に直接組み込みたいチーム。
Actowiz: 価格監視のためのフードデリバリーデータスクレイピング
Actowiz は、価格インテリジェンスと競合追跡に特化しています。
- 包括的なデータ: メニュー、価格、レビュー、配達指標など。
- 動的価格とアラート: 競合が価格を変えたり、キャンペーンを始めたりすると通知を受け取れます。
- スケジューリングとダッシュボード: 定期スクレイピングを設定し、専用ダッシュボードで可視化できます。
最適な対象: 価格競争で一歩先を行きたいチェーンやプラットフォーム。
Websitescraper: メニューと店舗データの抽出
Websitescraper（旧称 Scraping Intelligence）は、カスタムスクレイピングサービスと Food Delivery Scraping API の両方を提供しています。
- 主要プラットフォームに対応: Zomato、Swiggy、Uber Eats、Grubhub、DoorDash など。
- 導入しやすい: API またはダウンロード可能なデータセットで利用できます。
- 使いやすい: 信頼性とカスタマイズを重視したマネージドサービスです。
最適な対象: 技術的な負担をかけずに、すぐ使えるデータ抽出を求める企業。
iWeb Data: グローバルデリバリープラットフォーム向けフードデータスクレイピング
iWeb Data の強みは、世界規模の対応力と柔軟な納品方法です。
- 世界中をカバー: Uber Eats、Grubhub、Deliveroo、FoodPanda など、15か国以上に対応。
- 柔軟な納品: メール、API、Webhook、FTP、直接DB取り込みなど、希望の形式で受け取れます。
- 迅速なサポート: サイト変更時の対応やメンテナンスもスピーディーです。
最適な対象: 複数地域で展開する企業や、特定形式でデータが必要な企業。
Botster: ノーコードで作るフードデータスクレイピングボット
Botster は、ノーコードのボットビルダーでスクレイピングを身近なものにします。
- クリック操作で作成: コードを書かずに自分専用のスクレイピングボットを構築できます。
- テンプレートとスケジューリング: 100以上の既成ボットがあり、定期実行も可能です。
- 柔軟な出力: Excel、CSV、メール、Slack、Google Drive などに対応。
最適な対象: 非技術者や、小規模チームで自力運用したい人。
WebData Crawler: クイックコマースとeフードのデータ抽出
WebData Crawler は、フードやクイックコマース領域向けのリアルタイムかつ拡張性の高いスクレイピングを得意としています。
- 速度とスケール: Instacart、Gopuff、Blinkit のような大規模・高速なデータ抽出向け。
- リアルタイムインサイト: 在庫、価格、トレンドを今起きているまま把握できます。
- エンタープライズ向け: ダッシュボードやAPIとの連携も可能です。
最適な対象: クイックコマース企業、CPGブランド、または大規模に最新データを必要とする企業。
要点まとめ: 自社に最適なフードデータスクレイピングサービスを選ぶには
では、どのフードデータスクレイピングサービスを選べばよいのでしょうか。私の早見表はこちらです。
- すぐに使えるノーコードスクレイピング: Thunderbit または Botster。
- 企業規模のカスタムデータセット: FoodDataScrape.com、Foodspark、Actowiz。
- 分析とインサイト重視: Xwiz または Actowiz。
- 開発者連携: RealdataAPI。
- グローバル対応: iWeb Data または Foodspark。
- クイックコマース向け: WebData Crawler。
大切なのは、自分のワークフロー、技術レベル、予算に合うツールを選ぶことです。私のおすすめは、まず無料トライアルや小規模な試験導入から始めることです。Thunderbit の無料枠なら、ワンクリックで何ができるかを確かめるのにぴったりです（Thunderbit Chrome Extension）。必要に応じて、後からマネージドサービスやAPIへ拡張できます。
記事・PDF・SNSなど、他のデータをどうスクレイピングするかに興味があれば、Thunderbit Blog の他のガイドもぜひ見てください。特定のプラットフォーム（Uber Eats、DoorDash、Instacart、地域アプリなど）について質問があれば、気軽に相談してください。今のワークフローに合う最適なツールをご案内します。
フードデータスクレイピングに Thunderbit を試す あらゆるフードデリバリーサイトからメニュー、価格、評価、配達時間を取得。1クリックでSheetsへエクスポートできます。 Get Started Free
FAQ
1. フードデータスクレイピングとは何ですか？ 2026年に重要な理由は？
フードデータスクレイピングとは、フードデリバリーアプリや飲食店のWebサイトから、メニュー、価格、レビュー、配達時間などの構造化データを抽出することです。2026年は1.5兆ドル超の急成長市場で競争力を保つために欠かせず、価格戦略、メニュー計画、顧客理解、業務効率の改善に役立ちます。
2. フードデリバリープラットフォームからどのようなデータを取得できますか？
上位のフードスクレイピングサービスは、店名、メニュー、価格、キャンペーン、顧客評価、配達料金、予想配達時間、栄養情報、画像まで幅広く収集できます。これにより、価格設定、市場調査、感情分析、トレンド追跡に役立ちます。
3. 自社に合うフードデータスクレイピングサービスはどう選べばよいですか？
対応プラットフォーム（Uber Eats、DoorDash など）、使いやすさ（ノーコードか開発者向けか）、AI機能、データ精度、出力形式、コンプライアンス、拡張性を比べましょう。Thunderbit のようなツールはノーコードユーザーに最適で、RealdataAPI のようなAPIは開発チーム向けです。
4. フードスクレイピングツールの中でThunderbitが際立つ理由は何ですか？
Thunderbit は、AIによる項目提案、サブページ抽出、ページ送り対応、Google Sheets や Excel へのワンクリック出力を備えたChrome拡張機能です。コード不要で、スピーディーかつ使いやすいのが特長。定期実行や無料枠もあり、気軽に始められます。
5. これらのサービスは大規模・企業レベルのスクレイピングにも対応できますか？
はい。FoodDataScrape.com、Actowiz、Foodspark などは、カスタムデータセット、スケジューリング、AIによるデータクレンジング、APIアクセスを備えた企業向けスクレイピングを専門としています。大手チェーン、集約型プラットフォーム、市場インテリジェンスチームに適した、信頼性と拡張性の高いソリューションです。
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