競合の価格一覧、商品カタログ、営業リード——業務に必要なデータだけを継続的に取りたいとき、汎用のスクレイピングツールでは要件に届かないことがあります。取得項目、ページ遷移、更新頻度、出力形式まで用途に合わせ込む「カスタム抽出」は、その差分を埋めるアプローチです。世界のWebスクレイピング市場は2024年の7億5,400万ドルから2034年には28億7,000万ドルまで拡大するとの予測もありますが、調査元や前提で数値は揺れるため、導入判断では自社の対象サイトと用途で取得精度を検証することが欠かせません。
手作業のコピー＆ペーストや、サイトが変わるたびに止まる汎用ツールを見直したいという相談は珍しくありません。そこで軸になるのが、必要なデータと運用条件を先に定めたうえでカスタム抽出を設計する考え方です。本記事では、カスタム抽出の中身と必要性、Thunderbitを使った実際の手順、自社に合うサービスの見極め方を整理します。
カスタム抽出とは何か
カスタム抽出とは、対象のWebサイトから必要なデータだけを指定した形式で取り出せるよう、取得条件そのものを用途に合わせて設計することです。あらかじめ決まった項目しか取れない標準ツールと違い、複雑なページ遷移や動的コンテンツ、頻繁なレイアウト変更を踏まえて精度と保守性を確保します。対応範囲や安定性は対象サイトの構造やアクセス条件、ツール仕様によって変わります。
テンプレートの「標準項目」に縛られず、たとえば次のような要件に対応できます。
- 商品仕様、レビュー、連絡先など、必要な情報だけを絞って取得する
- ページネーション、サブページ、ログインといった複数ステップをたどる
- 無限スクロールやJavaScript読み込みなど動的コンテンツに対応する
- 抽出と同時に整形・クレンジング・変換まで行う
商品一覧を取ったあと各リンク先から仕様やレビューを集める、何十ページもの競合価格から特定SKUだけ追跡する——こうした要件では、標準ツールだと取得漏れや保守負担が生じがちです。カスタム抽出サービスはこの種の処理を前提に設計されており、AIや自然言語処理を使うものも増えています。
標準抽出との違いをさらに掘りたい方は、クリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するもあわせてどうぞ。
なぜビジネス成長にカスタム抽出が効くのか
カスタムデータ抽出は取得技術の置き換えにとどまらず、手作業の削減、情報更新の迅速化、意思決定に使うデータの網羅性向上といった業務プロセス全体の改善につながります。主な利用例と期待できる成果は次のとおりです。
| ビジネスニーズ | カスタムデータスクレイピングの解決策 | 典型的な成果 |
|---|---|---|
| リード獲得 | ディレクトリ、LinkedIn、レビューサイトから最新の連絡先を抽出 | 手作業のリサーチを大幅削減。より多く、より質の高いリードリストを作成 |
| 競合価格の監視 | 動的なレイアウトでも、競合サイトの価格と在庫を追跡 | 競合の動きへの反応が速くなり、動的価格設定を活用した場合は利益率も向上 |
| 市場インテリジェンス・調査 | ニュース、レビュー、規制関連提出書類を大規模に集約 | 部門をまたいでデータの網羅性が向上し、より速く、より確かな意思決定が可能に |
| 商品カタログの更新 | 複数ソースから商品情報を取得し、サブページやバリエーションにも対応 | 常に最新のカタログを維持。ミスと手作業更新を削減 |
| 業務自動化 | レポート、コンプライアンス、在庫向けに定期スクレイピングをスケジュール実行 | 開発負荷の高い方法と比べて、新しいデータソースの市場投入までの時間が85％短縮、収集コストが73％削減 |
(ScrapeGraphAI: Economics of Web Scraping, Apr 2026)
数値は対象サイト、データ量、既存の作業工程、運用体制で変わります。特に85%・73%という数値は引用元の事例・集計条件を確認したうえで、自社では小規模な検証で工数、取得精度、総コストを測ってから評価してください。
Thunderbitのアプローチ：カスタム抽出を難しくしない
AIであらゆるウェブサイトからデータを抽出 Get Started Free
Thunderbitが目指したのは、サイト変更のたびに止まるスクレイパーや、コード前提の面倒な設定を減らすことです。AI搭載のWebスクレイパーChrome拡張機能として、非エンジニアの担当者でも画面上で取得項目を確認しながらカスタム抽出を設定できます。
主な機能は次のとおりです。
- AIによる項目提案: 「AIで項目を提案」を押すと、ページを読み取って「商品名」「価格」「画像URL」「メール」といった候補列を自動で並べてくれます。実行前に取捨選択と修正ができます。
- 自然言語での指示: 日付の書式や説明文の翻訳、項目の分類などは各列にプロンプトとして言葉で書き添えれば、抽出時のルールとして反映されます。
- 2クリックのスクレイピング: 対象ページでアイコンを押し「スクレイプ」を実行するだけが基本操作です。
- 複雑なページにも対応: ページネーションや無限スクロール、サブページ、JavaScript読み込みのコンテンツにも対応します。
- サブページスクレイピング: 商品詳細ページなど個別リンク先の情報を一覧表へ足し込めます。
- スケジュールスクレイピング: 「毎週月曜の9時」のように言葉で指定するだけで定期実行を設定できます。
- すぐ使えるテンプレート: Amazon・Zillow・LinkedInなど定番サイト向けテンプレートを用意しています。
- 無料のデータエクスポート: 取得後はExcel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSONへ無料で書き出せます（料金や回数制限は利用時点のプラン条件で確認してください）。
担当者が必要な項目を定義し、AIの提案を確認・調整しながら進めるのがThunderbitの基本的な使い方です。サイト構造が変わった直後や、ログイン必須・取得制限のあるサイト、大規模な定期処理では、事前に規約と実行条件、取得結果を確認してください。
手順で見る：Thunderbitでカスタムデータを取得する
商品カタログを例に、実際のワークフローを追います。リード収集でもレビュー収集でも手順の骨格は変わりません。
1. Thunderbitをインストールする
ThunderbitのChrome拡張機能ページからブラウザに追加します。無料プランはクレジットカード不要で登録でき、条件は登録時の表示で確認できます。
2. 対象サイトを開く
スクレイピングしたいページ、たとえば商品一覧が並ぶカテゴリページを開きます。
3. Thunderbitを起動し、AIに項目を提案させる
アイコンをクリックし「AIで項目を提案」を押すと、AIがページを解析して「商品名」「価格」「画像URL」などの列を提案します。項目名の変更や追加・削除も自由です。提案列と抽出結果は実行前後で確認しましょう。
4. 項目ごとにAIプロンプトでカスタマイズする
特定の取り出し方が要る場合は、各項目に指示を追加できます。「日付をYYYY-MM-DD形式で」「説明文をスペイン語に翻訳」のように出力ルールを書けば、AIが抽出時に適用します。形式変換や翻訳が絡む結果はサンプルで検証してください。
5. 必要ならページネーション・サブページスクレイピングを有効にする
データが複数ページに分かれるならページネーションを、商品詳細ページなどから情報を引きたいならサブページスクレイピングをオンにします。各リンクをたどり追加情報を表に取り込みます。
6. 「スクレイプ」をクリックし、データが集まる様子を見る
Thunderbitがページ遷移とデータ整形を行いながら抽出します。プレビュー表で進捗と取得内容をその場で確認できます。
7. データをエクスポートする
結果を確認したらGoogle Sheets、Excel、Airtable、Notionへそのまま書き出せます。CSVやJSONでのダウンロードも可能です。
AIを使ってウェブサイトのデータをExcelに抽出する方法 Get Started Free
これが基本の流れです。サイトによっては項目やページ遷移の調整が必要になるため、詳細はThunderbitのドキュメントを参照してください。
Thunderbitと他の抽出サービスの違い
Thunderbit、Azure AI Document Intelligence、従来型スクレイパーでは、扱えるデータと必要なスキルがそれぞれ異なります。Webページのデータ抽出を検討する際の主な違いを整理しました。
| 機能 / 評価項目 | Thunderbit | Azure AI Document Intelligence | 従来型スクレイパー（例：Octoparse、Scrapy） |
|---|---|---|---|
| 使いやすさ | ノーコード、AI駆動、2クリックで設定 | 開発者向け、APIベース | 学習コストが高く、コードが必要なことが多い |
| カスタム抽出 | 自然言語プロンプト、AIによる項目設定 | ドキュメント向けのカスタムMLモデル | 手動設定、セレクター、スクリプト |
| ウェブページ対応 | 対応（HTML、動的ページ、サブページ） | 非対応（ドキュメント／PDFに特化） | 対応。ただし動的サイトは苦手 |
| ドキュメント／PDF対応 | 対応（ブラウザ／PDFモード経由） | 対応（OCR、ML） | 場合によるが、制限あり |
| 適応性 | AIがレイアウト変更に適応 | MLが新しい文書に適応 | サイト変更で壊れやすく、更新が必要 |
| スケジューリング | 標準搭載、自然言語で設定 | API経由、統合作業が必要 | 場合によるが、複雑 |
| エクスポート先 | Sheets、Excel、Airtable、Notion、CSV、JSON | API/JSON、開発者統合が必要 | CSV、Excel、DBなど、さまざま |
| サポート | 最新のSaaS、迅速な対応 | エンタープライズ向け、正式サポート | コミュニティまたはベンダー対応、さまざま |
| 価格 | 無料枠、従量課金のクレジット制 | 従量課金、エンタープライズ重視 | 無料（オープンソース）または月額プラン |
Thunderbitは、コードを書かずにWebページからデータを取り、業務で使う表へ出力したい場合に向いています。Azure AI Document Intelligenceは文書やPDFのOCR・構造化が主戦場で、Webサイト巡回とは対象がそもそも違います。従来型スクレイパーは細かい制御がしやすい反面、技術スキルと継続的な保守を要するツールもあります。表の機能・価格・サポート内容は変わりうるため、候補を絞る際は各社の公式情報と自社サイトでの検証結果を確認してください。
さらに詳しい比較はクリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するもどうぞ。
自社に合うカスタム抽出サービスの選び方
機能数だけでなく、自社の対象サイト、必要なデータ品質、運用体制に合うかで判断します。候補比較では次を確認してください。
- 返ってくるデータは正確でクリーンで欠けがないか、自社サイトで試せるか（品質）
- 動的コンテンツやログイン、サブページに対応し、独自の項目・変換を定義できるか（柔軟性）
- 法令やサイト規約、プライバシーへの配慮を欠いていないか（コンプライアンス）
- データ量や実行頻度の増加、クラウドや並列処理の要求に耐えられるか（拡張性）
- Sheets、Excel、CRMなど既存ツールへ書き出せ、スケジュール実行に対応するか（連携）
- サポートの反応速度、ドキュメントやチュートリアルの充実度はどうか
- ログイン情報の暗号化やコンプライアンス認証など、セキュリティ体制は十分か
- 料金体系が透明で、隠れた費用や課金の壁がないか
候補を絞ったら、まず実際の1ページで必要な項目を取得し、欠損や誤抽出、出力形式を確認します。そのあとページネーションやサブページを含む小規模テストへ広げ、自社ワークフローに収まるか、運用コストが許容範囲かを比較してください。適切なウェブスクレイピングサービスの選び方も参考になります。
業務ワークフローに組み込む
抽出の効果を継続させるには、更新・確認・共有までを業務フローとして設計する必要があります。主な組み込み方は次のとおりです。
- 繰り返し作業を自動化する: 毎日の価格チェック、毎週のリード更新のように必要な鮮度が決まっているなら、スケジュールスクレイピングでその頻度に合わせて自動更新できます。
- データを各種ツールへ流し込む: Google Sheets、Airtable、Notion、Excelへ直接流し込め、Zapier・Make・n8nと組めば新規リードをCRMへ送るような後続処理まで組み立てられます。
- アラートを設定する: 競合の値下げや新商品発売といった変化を、Slackやメールへの通知として拾えます。
- クラウドで共同作業する: AirtableやNotionの共有データベースに置けば、チームでの参照・更新も自然に回ります。
- エンドツーエンドで自動化する: TableauやPower BIのダッシュボード、抽出データを起点にした価格変更まで接続できます。自動実行する場合は、誤抽出が起きたときの影響を抑える承認手順や停止条件も忘れずに設定してください。
実例のヒントはn8nでのウェブスクレイピング：強力なワークフローテンプレート8選にもあります。まず1つの対象ページで取得精度と出力形式を確認してから、定期実行や外部ツール連携へ広げるのが安全です。
安定運用のためのベストプラクティス
カスタム抽出は、取得後の確認と継続的な見直しまで含めて運用するものです。実務で押さえておきたい点をまとめます。
主な項目は次のとおりです。
- 目的を先に決める: 広く集めるより先に、何のために何を取るかを決めてから項目を絞り込みます。
- 小さく始めて、こまめに試す: いきなり本番規模で動かさず、小さく実行してデータを見てから範囲を広げます。
- データ品質を監視する: 抜き取り検査や異常検知の仕組みを持ち、データ品質を定点観測します。
- 頻度を最適化する: 更新頻度は必要以上に上げず、過剰アクセスがアクセス制限やサイト負荷を招かないよう調整します。
- 倫理とコンプライアンスを守る: サイト規約や適用されるプライバシー法、社内ルールを確認し、取得権限や利用目的が不明な機微情報には触れません。
- 項目ごとのプロンプトを活用する: AIプロンプトでクレンジングや整形、拡張を指定した場合は、変換後の値をサンプルで検証します。
- データを守る: 認証情報や抽出データは暗号化やアクセス制御で守ります。
- 手順を残す: 取得対象、取得元、実行頻度、担当者、検証方法を記録に残します。
- 継続的に見直す: サイト構造や業務要件の変化に合わせて、定期的に見直します。
運用が長くなるほど、こうした地道な点検を省いたチームから順にデータの信頼性を落としていきます。
さらに深掘りしたい方はクリックから列へ：カスタムデータ抽出を理解するもどうぞ。
まとめ：カスタム抽出をデータ戦略に組み込む
カスタムデータ抽出は、営業・運用・市場調査などで必要なWebデータを継続的に取るための選択肢のひとつです。手作業のコピー＆ペーストや保守負担の重いスクリプトを見直したいなら、ThunderbitのようなAI搭載ツールでコードなしに取得項目を設定できます。ただし対象サイトの構造や利用条件によっては、項目調整、結果確認、技術担当者の支援が必要になる場合があります。
押さえておきたいポイントは次のとおりです。
- カスタム抽出は、目的に合ったデータ取得の設計です。量を増やすことではなく、必要な項目・形式・更新頻度を定めます。
- 効果は自社の工程で測定します。営業・運用・市場調査など用途ごとに、削減工数・取得精度・総コストという自社の指標で測ります。
- 使いやすさと検証を両立します。非エンジニアでも設定できる使いやすさと、AIの提案・取得結果を必ず人が確認する検証プロセスを両立させます。
- 業務フローまで設計します。抽出を単発で終わらせず、更新・品質確認・共有・後続処理まで業務フローとして組みます。
- 実データで比較します。自社の対象ページで候補ツールを実データ比較します。
- 品質とコンプライアンスを継続管理します。目的・検証方法・アクセス条件・データの取り扱いルールは定期的に見直します。
導入を検討する場合は、まずThunderbitをダウンロードし、実際の対象ページを1つ選んで必要項目の取得精度と出力形式を確認してください。関連する手順や活用例はThunderbit Blogで公開しています。小規模な検証で要件を満たせると分かってから、対象ページや実行頻度を広げるのが実務的です。
AIウェブスクレイパーでカスタムデータ抽出を試す Get Started Free
FAQ
1. カスタムデータ抽出とは何ですか？標準的なスクレイピングとどう違いますか？
必要なデータ、出力形式、ページ遷移、更新頻度を業務目的に合わせて設定するスクレイピングです。標準ツールが決まった項目・ページ構造を前提にするのに対し、カスタム抽出では動的ページやサブページなど対象サイト固有の要件を考慮できます。対応範囲はツールとサイト構造で変わります。
2. どんな場面で恩恵を受けやすいですか？
営業のリード獲得、マーケティングの競合追跡、運用業務の自動化、商品カタログの更新、市場調査など、標準ツールでは要件を満たしにくい業務で役立ちます。効果は削減工数、取得精度、更新速度といった自社の指標で確認します。
3. Thunderbitはどこがカスタム抽出を簡単にしていますか？
AIによる項目提案、自然言語での処理指示、ページネーション・サブページの設定、各種ツールへのエクスポートに対応します。コードなしで設定できますが、サイトによっては項目やページ遷移の調整、AI提案と取得結果の確認が必要です。
4. データ抽出サービスを選ぶとき何を重視すべきですか？
データ品質、柔軟性、コンプライアンス、拡張性、連携の選択肢、サポート、セキュリティ、コストです。導入前に実際の対象ページで各サービスを試し、必要項目の取得精度と出力形式を比較してください。
5. カスタムデータスクレイピングを業務ワークフローにどう組み込めますか？
繰り返し作業を自動化し、データをSheets/Excel/Notionへ書き出し、アラートを設定し、Zapierやn8nで後続処理と連携できます。まず小規模テストで取得精度を確認し、品質確認や停止条件を決めてから定期運用へ広げます。
自社の要件に合うか確認したい方は、Thunderbitを無料で試すを使い、まず1つの対象ページで必要項目と出力形式を確かめてください。
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