2025年注目のフードデータスクレイピングサービス10選

正直に言うと、2025年にデータなしで飲食ビジネスをやるのは、ピザの生地なしでピザを作るようなものだよね。フードデリバリー業界は今や世界で8,400億ドルを超える巨大市場に成長していて、年々データの重要性が増してるんだ（）。レストランやデリバリーサービス、食品ブランドは、日々変わるメニューや価格、口コミ対応に追われてるのが現実。昨日まで一番人気だったバーガー屋さんが、翌日には配達料を1ドル下げたライバルにお客さんを取られる――そんな熾烈なバトルが繰り広げられてるよ。

そんな中で、フードデータの웹 스크래퍼サービスは、競争力を保つための“隠し味”みたいな存在。営業やオペレーション担当はもちろん、「なんでビーガンラップがいつも売り切れなの？」って気になる人まで、今やフードデリバリーデータの収集は欠かせない。この記事では、2025年におすすめのフードデータ웹 스크래퍼サービス10選を比較しつつ、選び方のコツも紹介するよ。さらに、（自信作！）を使ってUber Eatsのデータを2クリックで取る方法も解説。軽食片手に、ぜひ最後まで読んでみて！

なんで今、フードデータ웹 스크래퍼サービスが必要なの？

フードデータ웹 스크래퍼サービスは、フードデリバリーアプリやレストラン公式サイト、オンラインメニューから情報を自動で集めて、分析しやすい形で提供してくれる専門ツール。2025年の今、これらのサービスは「あると便利」じゃなくて「絶対必要」な存在になってる。

理由はこんな感じ：

• 競合価格の追跡：お客さんの心をつかむには、ライバルの動きをすぐキャッチするのが大事。例えば、ライバル店が看板バーガーの値段を下げたら、すぐに気づかないとダメ。フードデータ웹 스크래퍼を使えば、Uber EatsやDoorDash、Deliverooの価格をリアルタイムで監視できる（）。
• メニューの変化をキャッチ：メニューは毎日変わる。웹 스크래퍼サービスを使えば、ライバルが出してる全商品や新メニュー、トレンド料理もすぐにチェックできる（）。
• 口コミ分析：口コミや評価を集めて分析すれば、お客さんが何を好きで何に不満を持ってるかが分かる。自社サービスの改善やマーケ戦略にも役立つ。
• 業務効率＆売上アップ：実際、웹 스크래퍼データを使ったプロモーションで平均注文額が22%アップ、注文数が15%増えた事例もある（）。
• 時間の節約：複数アプリを手作業でチェックするのは大変だけど、웹 스크래퍼なら自動化できて、本来やるべき仕事に集中できる。

つまり、フードデータ웹 스크래퍼を使わないのは、売上も効率も競争力も自分から手放してるのと同じだよ。

2025年版 フードデータ웹 스크래퍼サービス10選 比較表

本題に入る前に、2025年おすすめのフードデータ웹 스크래퍼サービス10社を、対応プラットフォームやAI機能、使いやすさ、エクスポート方法、料金体系、特徴ごとに比較してみたよ。

フードデータ웹 스크래퍼で取れる主な情報

フードデータ웹 스크래퍼は、単に価格やメニュー名を集めるだけじゃない。優秀なサービスなら、こんな多彩なデータも取れるよ：

• レストラン情報：店名、住所、営業時間、連絡先など。競合マッピングや自社ディレクトリ作成に便利（）。
• メニュー・商品説明：全メニュー、カテゴリ、商品説明。メニュー開発やトレンド把握に役立つ（）。
• 価格・手数料：商品価格、セット、配達料、サービス料、税金など。動的価格設定に必須（）。
• プロモーション情報：クーポンや特別オファー。マーケ施策に活用できる（）。
• 口コミ・評価：星評価やレビュー本文。顧客満足度や競合比較に（）。
• 配達時間の目安：推定・実際の配達時間。業務改善やベンチマークに（）。
• 注文数・人気度：注文頻度や繁盛店の把握もOK（）。
• 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（）。
• 栄養情報・原材料：健康志向や法令対応に（）。
• メタデータ：配達エリア、決済方法、最低注文額など（）。

こうしたデータを活用すれば、価格戦略や市場調査、業務改善が一気に進む。実際、価格データと口コミ分析を組み合わせて新メニュー開発に成功した例もあるよ。

フードデータ웹 스크래퍼サービスの選び方

最適なフードデータ웹 스크래퍼サービス選びは、レストラン選びと同じで「目的・予算・好み」で変わる。ポイントはこれ！

• 対応プラットフォーム：自社が注目するデリバリーアプリやサイト（Uber Eats、DoorDash、Zomato、Grubhub、地域特化型など）に対応してるかチェック（）。
• 使いやすさ：ノーコード派ならThunderbitやBotster、開発者がいるならAPI型のRealdataAPIもおすすめ。
• AI機能：AI搭載なら、項目自動提案やデータ整形がスムーズ。ThunderbitはAIで項目を自動抽出・整形してくれる（）。
• データの鮮度・正確性：頻繁な更新やスケジューリングに対応し、品質重視のサービスを選ぼう（）。
• エクスポート・連携：ExcelやGoogle Sheets、Airtable、API連携など、自社のワークフローに合う形式で出力できるか確認（）。
• 法令順守：公開データのみを取得し、プラットフォームの規約を守るサービスを選ぼう（）。
• サポート体制：24時間サポートや웹 스크래퍼修正対応など、サポートがしっかりしてるかも大事（）。
• スケーラビリティ・コスト：データ量に応じてコストを見積もろう。ThunderbitやBotsterは小規模向け、FoodDataScrape.comやActowizは大規模向け。

ワンポイントアドバイス：まずは無料トライアルやパイロットで試して、サンプルデータを取ってから本格導入を考えよう。

Thunderbit：Uber Eatsのフードデータを2クリックでゲット

実際に使ってみよう。ThunderbitはのChrome拡張で、フードデリバリーデータの取得が驚くほど簡単。ノーコードで誰でも使えるのが最大の魅力！

Thunderbitの特長

• AIで簡単操作：Thunderbitがページを読み取って「レストラン名」「価格」「評価」など最適な項目を自動提案＆整理。
• サブページ対応：各レストランの詳細ページにも自動でアクセスして、メニューや価格など詳細情報も取得OK。
• ページネーション自動化：自動でスクロールして、すべての店舗データを漏れなくゲット。
• 即時エクスポート：Google Sheets、Excel、Airtable、Notionにワンクリックで出力。全部無料！
• 定期웹 스크래퍼：スケジュール設定で自動実行も可能（例：「毎週月曜9時に取得」）。
• 無料枠あり：6ページまで無料、トライアルで10ページまで。以降はクレジット制（1クレジット＝1行出力）。

ITが苦手な営業さんでも、Thunderbitならすぐにデータ活用が始められるよ。

ThunderbitでUber Eatsデータを取る手順

Thunderbitを使ってUber Eats（他のフードデリバリーサイトも同じ）のデータを取る流れはこんな感じ：

1. Uber Eatsを開く：Uber Eatsのサイトで、エリアを指定してレストラン一覧を表示。
2. Thunderbitを起動：Chrome拡張のThunderbitをクリックして、AI 웹 스크래퍼を開く。
3. AIで項目提案：「AIで列を提案」ボタンを押すと、Thunderbitがページを解析して「レストラン名」「ジャンル」「評価」「配達料」などの項目を自動提案。必要に応じて編集もOK。
4. 웹 스크래퍼開始：「웹 스크래퍼」ボタンを押すと、Thunderbitが自動でスクロールしてデータをテーブルに抽出。
5. サブページ取得（任意）：詳細メニューも欲しい場合は「サブページを取得」をクリック。各店舗ページにアクセスしてメニューや価格も取得。
6. エクスポート：Google Sheets、Excel、Airtable、Notion、CSV、JSONなど好きな形式で出力して完了！

詳しい使い方はでもチェックできるよ。

なぜこれが革命的？ これまで何時間もかかってたコピペやプログラミングが、たった2クリックで終わる。「こんなに簡単にデータが手に入るなんて！」と驚くチームも多いよ。

FoodDataScrape.com：エンタープライズ向けカスタムデータ抽出

FoodDataScrape.comは、大規模チェーンやアグリゲーター、市場調査会社向けのフルカスタム・大規模データ取得サービス。

• カスタムデータセット：特定プラットフォームや地域、過去データも含めて取得OK。
• AI/MLによるデータクレンジング：自動でデータを整形・検証。
• API・ダッシュボード：データ連携や可視化も柔軟。
• エンタープライズ特化：1日数百万ページ対応、サイト変更にも即応、有人サポート。

おすすめ： 大規模・高精度・カスタマイズ重視の企業向け。

Foodspark：自動メニュー・デリバリーデータ取得

Foodsparkは、メニューや価格、デリバリー分析に特化したマネージドサービス。自分で웹 스크래퍼を作らずに、フードデータを活用したい飲食店やデリバリー事業者にぴったり。

• グローバル対応：Uber Eats、DoorDash、Deliveroo、Instacartなど幅広く対応。
• AI搭載・リアルタイムAPI：即時データ取得や定期更新もOK。
• 競合監視：価格・プロモ・レビューを横断的に追跡。
• 24時間サポート：運用は全部お任せ。

おすすめ： 中規模チェーンやCPGブランド、継続的な競合分析が必要な人。

Xwiz：AIで市場分析・競合インサイト

Xwizは、웹 스크래퍼と分析を組み合わせて、市場インサイトや競合情報に強いサービス。

• 多彩なデータ：店舗情報、メニュー、価格、レビュー、注文数、配達指標など。
• 分析ダッシュボード：レポートやトレンド分析も提供。
• カスタム対応：独自要件にも柔軟に対応。

おすすめ： データだけじゃなく、分析・インサイトも重視したい企業。

RealdataAPI：API特化型フードデータ取得

RealdataAPIは、開発者やプロダクトチーム向けのリアルタイムAPI型サービス。

• 幅広い対応：Uber Eats、Zomato、Swiggy、Postmatesなど多国対応。
• 詳細な項目：メニュー、価格、栄養、アレルゲン、レビューなど。
• API駆動：オンデマンド取得や定期更新もOK。
• カスタマイズ性：必要な項目だけ指定して取得。

おすすめ： アプリや分析基盤に直接データ連携したい開発チーム。

Actowiz：価格監視・競合追跡に特化

Actowizは、価格インテリジェンスや競合監視に強いサービス。

• 豊富なデータ：メニュー、価格、レビュー、配達指標など。
• 動的価格・アラート：競合の価格変更やプロモを即通知。
• スケジューリング・ダッシュボード：定期取得や可視化も充実。

おすすめ： 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・店舗データ抽出

Websitescraper（Scraping Intelligence）は、カスタム웹 스크래퍼とフードデリバリーAPIを提供。

• 主要プラットフォーム網羅：Zomato、Swiggy、Uber Eats、Grubhub、DoorDashなど。
• 簡単連携：APIまたはダウンロードデータセット。
• 使いやすさ重視：信頼性・カスタマイズ性に優れたマネージドサービス。

おすすめ： 技術的負担なくデータ抽出したい企業。

iWeb Data：グローバル対応のフードデータ取得

iWeb Dataは、世界15カ国以上での対応力と柔軟な納品方法が特長。

• グローバルカバレッジ：Uber Eats、Grubhub、Deliveroo、FoodPandaなど。
• 多様な納品方法：メール、API、Webhook、FTP、DBインポートなど。
• 迅速サポート：サイト変更時も素早く対応。

おすすめ： 複数地域で展開、または特定形式でデータが必要な企業。

Botster：ノーコードで作れるフードデータ取得ボット

Botsterは、ノーコードで誰でも웹 스크래퍼ボットを作れるサービス。

• 直感的操作：コード不要でカスタムボット作成。
• テンプレート・スケジューリング：100以上のテンプレと定期実行機能。
• 多彩なエクスポート：Excel、CSV、メール、Slack、Google Driveなど。

おすすめ： ITに詳しくない人や小規模チームのDIYデータ取得に。

WebData Crawler：クイックコマース・eフード特化

WebData Crawlerは、フード・クイックコマース分野のリアルタイム・大規模웹 스크래퍼に特化。

• 高速・大規模対応：Instacart、Gopuff、Blinkitなどの大量データを迅速取得。
• リアルタイムインサイト：在庫や価格、トレンドを即時把握。
• エンタープライズ特化：ダッシュボードやAPI連携もOK。

おすすめ： クイックコマース企業やCPGブランド、大量・即時データが必要な人。

まとめ：自社に最適なフードデータ웹 스크래퍼サービスの選び方

どのサービスを選ぶか迷ったら、こんな感じで選んでみて：

• 即時・ノーコード取得：Thunderbit、Botster
• 大規模・カスタムデータ：、Foodspark、Actowiz
• 分析・インサイト重視：Xwiz、Actowiz
• 開発者向け連携：RealdataAPI
• グローバル展開：iWeb Data、Foodspark
• クイックコマース：WebData Crawler

最適なツールは、ワークフローや技術力、予算に合ったものを選ぼう。まずは無料トライアルやパイロットで試して、Thunderbitの無料枠で2クリックの便利さを体感してみて（）。必要に応じて、マネージドサービスやAPI型に拡張するのもアリ。

記事やPDF、SNSなど他ジャンルのデータ取得方法もで紹介してるよ。質問があれば気軽にどうぞ。フード、データ、そしてピザにパイナップルを乗せるかどうかの永遠の論争まで、何でも話そう！

よくある質問

1. フードデータ웹 스크래퍼とは？2025年に重要な理由は？

フードデータ웹 스크래퍼は、フードデリバリーアプリやレストランサイトから、メニュー・価格・レビュー・配達時間などの構造化データを自動で抽出する技術。2025年、8,400億ドル超の急成長市場で競争力を保つため、価格戦略やメニュー開発、顧客理解、業務効率化に欠かせない存在になってる。

2. フードデリバリープラットフォームから取れるデータの種類は？

主要な웹 스크래퍼サービスでは、店舗名、メニュー、価格、プロモーション、評価、配達料、配達時間、栄養情報、画像など幅広いデータを収集できる。価格戦略や市場調査、口コミ分析、トレンド把握に役立つよ。

3. 自社に合ったフードデータ웹 스크래퍼サービスの選び方は？

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、エクスポート形式、法令順守、スケーラビリティなどを比較しよう。Thunderbitはノーコード派、RealdataAPIは開発者向けに最適。

4. Thunderbitが他のフード웹 스크래퍼ツールと違う点は？

Thunderbitは、AIによる項目提案、サブページ取得、ページネーション対応、Google SheetsやExcelへのワンクリック出力など、ノーコードで直感的に使えるChrome拡張。定期実行や無料枠もあって、誰でもすぐ始められる。

5. 大規模・エンタープライズ向けの웹 스크래퍼も可能？

もちろん。、Actowiz、Foodsparkなどは、カスタムデータセットやスケジューリング、AIによるデータクレンジング、API連携など、エンタープライズ向けの大規模・高信頼なサービスを提供。大手チェーンや市場調査チームにぴったり。

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