インターネットには、商品リストや連絡先、競合の価格、レビューなど、ビジネスに役立つデータが山ほど転がっています。でも、正直なところ、誰だって何時間もかけて手作業でデータをスプレッドシートにコピペしたくはないですよね。実際、今、効率よく情報を引き出すスキルはエンジニアだけじゃなく、営業やマーケ、オペレーションの現場でも必須になっています。
とはいえ、昔ながらのウェブスクレイパースクリプトは、プログラミング未経験の人にはハードルが高く感じるもの。PythonやJavaScriptのコードを見て「自分には無理だ」と諦めてしまう人も多いはず。でも今は、のようなノーコード＆AI搭載ツールが登場したおかげで、誰でも簡単にウェブスクレイピングができる時代になりました。リード獲得の自動化や価格監視、面倒な手作業からの解放まで、この記事では従来のコーディングによる方法と、AI・ノーコードでの最新手法の両方をわかりやすく紹介します。
ウェブスクレイパースクリプトって何？ざっくり解説
ウェブスクレイパースクリプトは、ウェブサイトから必要なデータを自動で集めて整理してくれるツールです。コードで書く方法もあれば、ノーコードでワークフローを組む方法もあります。イメージとしては、ロボットのアシスタントが指定したウェブページを巡回して、価格やメールアドレス、商品名などを見つけて、きれいにスプレッドシートやデータベースにまとめてくれる感じです。
基本の流れはこんな感じ：
- ウェブページにリクエストを送る（ブラウザで開くのと同じイメージ）
- ページのHTMLを取得（ページを作っているコード）
- HTMLを解析して、欲しいデータを見つける（ルールやセレクターを使う）
- データを抽出・整理して、CSVやExcel、Googleスプレッドシートなどに保存
まるで疲れ知らずのインターンが、ミスなく作業してくれるようなもの。しかもコーヒー代もいりません。
ウェブスクレイパースクリプトは、PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語で書くことも、ノーコードツールでビジュアル的に作ることもできます。
もっと詳しく知りたい人は、もおすすめです。
ビジネスユーザーにとってウェブスクレイパースクリプトが大事な理由
ウェブスクレイパースクリプトはエンジニアだけのものじゃありません。データを活用して素早く意思決定したいすべてのビジネスパーソンにとって、めちゃくちゃ強力な武器になります。その理由はこんな感じ：
- リード獲得の自動化：ディレクトリやウェブサイトからメールアドレスや電話番号、企業名を自動で集められる
- 競合調査：価格や新商品の動向、レビューを手間なくモニタリングできる
- 価格追跡：市場の変化をリアルタイムでキャッチして、価格戦略を最適化
- データ入力の自動化：繰り返しのコピペ作業がなくなり、ミスも減る
実際の活用例はこちら：
| ユースケース | 主な利用者 | 得られる成果 |
|---|---|---|
| リード獲得 | 営業チーム | ターゲットリストの作成、成約率アップ |
| 価格モニタリング | EC運用担当 | 柔軟な価格設定、在庫最適化 |
| 市場調査 | マーケティング分析 | トレンド把握、キャンペーン企画 |
| 商品カタログ作成 | 小売オペレーション | 最新の商品データベースの統合 |
| レビュー集約 | カスタマーサクセス | 顧客の声への迅速な対応 |
の調査によると、オフィスワーカーは週に約4時間もデータ入力などの繰り返し作業に時間を使っています。ウェブスクレイパースクリプトでこれらを自動化すれば、年間で数百時間の業務効率化も夢じゃありません。
ウェブスクレイパースクリプト作成前に知っておきたい基礎知識
スクリプトを書いたりノーコードツールを使ったりする前に、最低限知っておくと役立つポイントがあります。初心者でも、これらを押さえておくと効率的にデータ抽出ができるようになります。
- HTTPリクエスト：ブラウザやスクリプトがウェブサイトに「ページを見せて」とリクエストする仕組み
- HTMLとDOM構造：ウェブページはHTMLでできていて、見出しや表、リストなどの要素で整理されています。DOM（ドキュメントオブジェクトモデル）はその構造の地図みたいなもの。
- セレクター：CSSセレクターなど、欲しいデータをピンポイントで指定するためのルール
- データ抽出ロジック：どの情報をどう整理するか、スクリプトに指示する考え方
コーディングが苦手でも、ウェブページの「検証」機能でデータの位置を確認できると、ノーコードツールでも作業がスムーズです。
ウェブサイト構造の見方
ちょっとしたコツですが、ウェブページ上で右クリックして「検証」や「要素を検証」を選ぶと、開発者ツールでHTMLコードが見られます。商品名や価格、メールアドレスなど、どの要素がどこにあるかを確認できます。
詳しく知りたい人は、もおすすめです。
ウェブスクレイパースクリプトに最適なツール・言語の選び方
どの方法がベストかは、技術力やプロジェクトの規模、メンテナンスにかけられる時間によって変わります。主な選択肢をまとめました：
| アプローチ | 導入の手間 | 習得難易度 | 柔軟性 | メンテナンス | おすすめ対象 |
|---|---|---|---|---|---|
| Python（Beautiful Soup） | 中 | 普通 | 高 | 高 | 開発者・データ分析担当 |
| JavaScript（Cheerio） | 中 | 普通 | 高 | 高 | Web開発者・Node.jsユーザー |
| ノーコード（Thunderbit） | 低 | 非常に低い | 中〜高 | 非常に低い | ビジネスユーザー・チーム |
- Python（Beautiful Soup）：構造化されたサイトに強く、チュートリアルも豊富。ただしコーディングが必要。
- JavaScript（Cheerio）：JavaScriptで作られたサイトのスクレイピングに向いていて、やっぱりコーディングスキルが必要。
- ノーコードツール（Thunderbit）：最速で導入できて、コーディング不要。AIがほとんど自動でやってくれます。
もっと詳しい比較はも参考にどうぞ。
PythonやJavaScriptでウェブスクレイパースクリプトを作る（従来型）
まずは、PythonやJavaScriptでスクリプトを書く昔ながらの方法を見てみましょう。
Python例（requests + Beautiful Soup）
- ライブラリのインストール：
1pip install requests beautifulsoup4 - スクリプトを書く：
1import requests 2from bs4 import BeautifulSoup 3url = "https://example.com/products" 4response = requests.get(url) 5soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 6# 商品名をすべて取得 7products = soup.find_all('div', class_='product-name') 8for product in products: 9 print(product.text) - データのエクスポート： 結果をCSVファイルに書き出せば、ExcelやGoogleスプレッドシートで使えます。
JavaScript例（Node.js + Cheerio）
- ライブラリのインストール：
1npm install axios cheerio - スクリプトを書く：
1const axios = require('axios'); 2const cheerio = require('cheerio'); 3axios.get('https://example.com/products') 4 .then(response => { 5 const $ = cheerio.load(response.data); 6 $('.product-name').each((i, elem) => { 7 console.log($(elem).text()); 8 }); 9 });
これらのスクリプトは強力ですが、ある程度の技術知識が必要です。また、ウェブサイトの構造が変わると、コードの修正が必要になります。
よくあるトラブルと対策
- サイト構造の変更：HTMLが変わるとスクリプトが動かなくなるので、定期的なセレクターの見直しが必要
- ボット対策：一部のサイトはスクレイパーをブロックするため、ヘッダー追加や遅延、プロキシ利用が必要な場合も
- ログインが必要なページ：認証処理が必要ですが、適切なライブラリを使えば対応可能
こういった課題については、も参考になります。
Thunderbitでノーコードのウェブスクレイパースクリプトを作成
ここからは、コードを書かずにウェブスクレイパースクリプトを作る方法を紹介します。は、ビジネスユーザー向けに作られたAI搭載のChrome拡張です。コーディングもテンプレートも不要、すぐに使えます。
使い方はとてもシンプル：
- 自然言語で指示：「このページから商品名と価格を抽出して」と伝えるだけで、AIが自動で処理方法を考えてくれます。
- AIによるフィールド提案：「AIフィールド提案」をクリックすると、Thunderbitがページを解析して最適なカラムを提案。
- 2クリックで完了：抽出したい項目を確認したら「スクレイピング」をクリック。データがテーブルに整理され、ExcelやGoogleスプレッドシート、Airtable、Notionにすぐエクスポートできます。
Thunderbitは非エンジニアにも最適ですが、データの専門家にも大幅な時短効果が好評です。コードのデバッグやスクリプトの修正はもう不要。直感的に使えます。
Thunderbitの2ステップデータ抽出：「AIフィールド提案」と「スクレイピング」
Thunderbitのワークフローはとても簡単です：
- AIフィールド提案：対象ページで拡張機能を開き「AIフィールド提案」をクリック。ThunderbitのAIがページを読み取り、「商品名」「価格」「画像URL」「連絡先メール」などのカラムを提案します。
- スクレイピング：提案された項目を確認・調整し、「スクレイピング」をクリック。Thunderbitがデータを抽出し、ページネーションや画像、ドキュメント、フォームなど複雑な要素も自動で処理します。
例えば、不動産リストを抽出したい場合：
- Chromeでリストページを開く
- Thunderbitアイコンをクリックし「AIフィールド提案」
- 「住所」「価格」「部屋数」「担当者連絡先」などのカラムが提案される
- 「スクレイピング」をクリックすれば、数秒で構造化データが完成
Thunderbitはテキスト、数値、日付、画像、メール、電話番号、PDFなど多様なデータ型に対応しています。
さらに詳しい使い方はもチェックしてみてください。
ThunderbitのAI機能でウェブスクレイパースクリプト作成がもっとラクに
Thunderbitは「簡単」なだけじゃなく「賢い」のがポイント。AI機能がスクレイピングをさらに効率化します：
- AIフィールド提案：AIがページを解析し、最適な抽出項目を自動で提案
- AIフィールド改善：抽出項目を自分で決めたい場合も、AIがカラム名やデータ型、抽出ロジックを最適化
- AIオートフィル：フォーム入力やワークフローもAIが自動で対応
- サブページスクレイピング：詳細情報が必要な場合、商品詳細や著者情報などのサブページも自動で巡回し、テーブルを充実
- 柔軟な対応力：ウェブサイトのレイアウトが変わっても、AIが毎回ページを読み直すので、スクリプトの修正は不要
これらの機能で、複雑なサイトや頻繁に変わるページでも、セットアップ時間を大幅に短縮し、精度もアップします。
コードとノーコードのウェブスクレイパースクリプト比較
違いをまとめるとこんな感じ：
| 機能 | Python/JSスクリプト | Thunderbit（ノーコード） |
|---|---|---|
| セットアップ時間 | 30〜60分 | 2〜5分 |
| 必要なスキル | コーディング、HTML、CSS | なし（ブラウザのみ） |
| 柔軟性 | 非常に高い | 高い（AIが複雑さを処理） |
| メンテナンス | 頻繁（サイト変更時） | 最小限（AIが自動対応） |
| 拡張性 | 努力次第で高い | 高い（バルク・定期実行対応） |
| データ出力 | 手動（CSV、JSON） | 1クリック（Excel、Sheets等） |
| おすすめ対象 | 開発者・データ専門家 | ビジネスユーザー・チーム |
カスタムロジックが必要な場合や開発者にはスクリプトが最適ですが、多くのビジネスユーザーにはThunderbitのノーコード・AI型が圧倒的に速くて簡単、しかも信頼性も高いです。特にニッチなサイトや、すぐにデータが欲しいときにピッタリ。
Thunderbitでウェブスクレイパースクリプトを作る手順
実際に試してみたい人のために、Thunderbitでのスクリプト作成手順をまとめました：
- Thunderbit Chrome拡張をインストール：して、無料アカウントを作成
- 抽出したいウェブサイトを開く：Chromeで対象ページを表示
- Thunderbitを開き「AIフィールド提案」をクリック：AIがページを解析し、抽出カラムを提案
- 項目を確認・調整：必要に応じてカラムの追加・削除・名称変更
- 「スクレイピング」をクリック：データがテーブルに表示される
- データをエクスポート：CSVやExcel、Google Sheets、Airtable、Notionに出力可能
- （オプション）サブページも抽出：「サブページ抽出」機能で、リンク先の詳細情報も自動で取得
- トラブル時のコツ：データが抜けている場合は、カラム名の見直しや「AIフィールド改善」機能を活用。難しいサイトはブラウザ・クラウドモードを切り替えてみましょう。
ビジュアルで確認したい人はもどうぞ。
効率的なウェブスクレイパースクリプト開発のポイントまとめ
- 基礎を理解する：HTMLやDOM、セレクターの仕組みを知ると、ノーコードツールでも精度が上がります
- 最適なツールを選ぶ：カスタムロジックが必要ならPythonやJavaScript、スピード重視ならThunderbitなどAIノーコード型が最適
- AIを活用する：ThunderbitのAI機能（フィールド提案、オートフィル、サブページ抽出）でセットアップや保守の手間を大幅削減
- ビジネス価値に集中：データを抽出するだけでなく、営業・マーケ・オペレーションの意思決定に活かすことが大事
ウェブスクレイピングの未来は、誰でも使える自動化とアクセシビリティにあります。Thunderbitのようなツールを使えば、コーディング不要でウェブデータの力を引き出せます。
もっと知りたい人はをチェック、またはで自分だけのウェブスクレイパースクリプトを作ってみてください。
よくある質問
1. ウェブスクレイパースクリプトって何？なぜ必要？
ウェブスクレイパースクリプトは、ウェブサイトからデータを自動で抽出・整理するツール（コード・ノーコード両方あり）です。手間やミスを減らし、営業・マーケ・リサーチなど幅広い業務で情報収集を効率化します。
2. スクリプト作成にプログラミング知識は必要？
いいえ！従来はPythonやJavaScriptが主流でしたが、Thunderbitのような最新ツールならコーディング不要。直感的な操作だけで強力なスクリプトが作れます。
3. スクリプト作成時によくある課題は？
サイト構造の変更（スクリプトが動かなくなる）、ボット対策、ログインや動的コンテンツの処理などが主な課題です。ThunderbitのAIは多くの課題に自動対応します。
4. ThunderbitのAIはどんなふうに役立つ？
AIが最適な抽出項目を提案し、カラム設定を改善、フォーム入力も自動化。サイト構造が変わってもAIが柔軟に対応し、スクレイピングを高速・高精度にします。
5. Thunderbitで抽出したデータは他のツールに出力できる？
もちろん可能です。Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV/JSONファイルなど、必要な形式で直接エクスポートできます。
データ抽出を自動化したい人は、して、数分で自分だけのウェブスクレイパースクリプトを作ってみてください。さらに詳しいノウハウやチュートリアルはでチェックできます。
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