2026年の今、営業やマーケティングでは、自社サイト以外の公開情報をリード獲得、価格調査、競合把握に活用する機会が増えています。私は、必要なデータを適切なタイミングで取得できるかどうかが、受注機会を左右する場面を何度も見てきました。一方、複数のサイトからリード情報や価格を繰り返し転記する方法では、工数がかかり、入力ミスも起こりやすくなります。こうしたデータ収集と後続処理をつなぐ方法として、“Zapier web scraping” が注目されています。
記事執筆時点の公表情報では、Zapier は何百万ものユーザーに利用されるノーコード自動化ツールです。ただし、Zapier の標準機能だけで対応できるウェブスクレイピングの範囲には制約があります。Thunderbit のような AI 搭載ツールを組み合わせると、Webページからのデータ抽出と、CRMやスプレッドシートへの受け渡しを分担できます。対象ページの構造、アクセス権限、利用するプランによって取得範囲は異なるため、実運用前の検証が必要です。このガイドでは、2026年に Zapier でウェブスクレイピングを行う方法、標準機能の限界、Thunderbit と組み合わせる手順を、営業・マーケティング業務の例に沿って解説します。まずは対象ページを1つ選び、抽出項目と出力形式が用途に合うかを試すところから始められます。
Zapier Web Scraping とは？2026年に重要な理由
まず、基本的な仕組みを整理します。Zapier web scraping とは、ノーコード自動化プラットフォームの Zapier を使い、ウェブ上で取得したデータを業務ツールへ渡す処理を自動化することを指します。記事執筆時点の案内では、Zapier は 9,000以上のアプリ（Google Sheets、HubSpot、Slack、Salesforce など）と連携し、「何かが起きたら次の処理をする」という“Zap”を作成できます。たとえば、スプレッドシートに新しい行が追加されたらメールを送り、CRMを更新するといった流れです。
ただし、Zapier 自体がウェブデータを直接スクレイピングするわけではありません。第三者ツールや API で取得したデータを、必要な業務ツールへ受け渡す役割を担います。たとえば、Chrome 拡張機能や AI スクレイパーでディレクトリからリードを取得し、Google Sheets に出力した後、Zapier で CRM に追加する構成です。
では、なぜ2026年にこれが重要なのでしょうか。背景には、データ収集を自動化する需要の拡大があります。世界のウェブスクレイピング市場は 2026年に11.7億ドル に達すると予測され、AI 主導のスクレイピング市場だけでも 102億ドル 規模に成長すると見込まれています。営業・マーケティング部門では、少人数で継続的にデータを収集する必要があり、手作業による入力が生産性を下げる要因になります。調査例では、企業は従業員1人あたり年間最大 28,500ドル を失い、週 9時間以上 を繰り返し作業に費やしているとも報告されています。
Zapier web scraping は、データ取得と後続処理を分けて設計できるため、技術担当者以外でも営業やマーケティングの定型処理を自動化しやすくなります。実際、営業チームが手作業を自動化すると、1人あたり週平均6時間を削減できる とされ、マーケティング自動化は 3年間で544%のROI を生むとも報告されています。ただし、効果は対象業務、データ品質、運用規模によって異なります。
Zapier Web Scraping で自動化を実現する仕組み：ステップごとの流れ
AI でウェブデータを2クリックで抽出 Get Started Free
Zapier web scraping の基本ワークフローは、データ取得、保存、トリガー、後続処理の4段階に分けられます。
- ウェブからデータを取得する：Thunderbit のような Chrome 拡張機能、Apify や Browse AI のような API、または第三者ツールを使って、対象サイトから必要なデータを抽出します。
- “中継”アプリに出力する：抽出したデータを Google Sheets、Airtable、Notion に送ります。これらを、Zapier が更新を検知する中継先として利用します。
- Zapier のトリガーを設定する：新しい行やレコードが追加されたときに動く Zap を作成します。
- 下流のアクションを自動化する：記事執筆時点で案内されている9,000以上の連携先から、利用中のプランで接続できる CRM、メール、Slack などを選び、データを送るステップを追加します。
営業・マーケティングチームでよくある自動化フローを表にまとめると、次のようになります。
| ユースケース | スクレイピングツール | 中継アプリ | Zapier のトリガー | アクション |
|---|---|---|---|---|
| リード獲得 | Thunderbit | Google Sheets | 新しいスプレッドシート行 | HubSpot CRM に追加 |
| 価格監視 | Apify | Airtable | 新しいレコード | Slack にアラート送信 |
| コンテンツ集約 | Browse AI | Notion | 新しいデータベース項目 | メールダイジェスト送信 |
| 競合調査 | ScrapingBee | Google Sheets | 新しい行 | Salesforce を更新 |
この「スクレイピング → 出力 → 自動化」が、ノーコードでWebデータを業務フローへ渡す基本構成です。設計時には、取得する列、更新頻度、重複判定、エラー時の担当者を先に決めます。また、第三者サイトを対象にする場合は、利用規約、著作権、個人情報、アクセス頻度を用途ごとに照合する必要があります。
2026年における Zapier Web Scraping の主な制限
Zapier をスクレイピング用途で構成する前に、標準機能の範囲と運用上の制約を整理しておく必要があります。Zapier の標準機能だけでできるウェブスクレイピングには限界があります。主なポイントは以下です。
- ビジュアルスクレイパーがない：記事執筆時点の標準「Web Parser」は、ブログ記事のような静的ページの主要コンテンツを扱う機能です。構造化データ、表、商品一覧では、期待する形式で取得できない場合があります。
- 動的コンテンツに弱い：JavaScript でデータを読み込むサイト（無限スクロール、ポップアップ、インタラクティブ表など）では、標準パーサーで内容を取得できない場合があります。
- コードステップの制限：記事執筆時点では Python や JavaScript を実行できますが、外部ライブラリは読み込めず、スクリプト実行時間は 30秒、メモリは 512MB までとされています。Puppeteer や Playwright のようなヘッドレスブラウザも利用できないとされています。実際の上限はコードステップの種類や契約条件に左右されます。
- サブページやページネーションに非対応：標準機能では、リンクをたどって複数ページを処理したり、ページ送りしながら取得したりする構成は難しく、専用ツールとの連携が必要です。
- 従量課金：Zap 内のアクションが “task” として数えられる料金体系では、大量処理ほど task 消費と費用が増えます。カウント方法と上限は利用プランにより異なります。
- 直線的なワークフロー：Zap は直列処理を基本とします。Make や n8n と比べた分岐・条件処理の適性は、構成するワークフローによって異なります。
このため、Zapier はデータ取得後の自動化に向く一方、ウェブスクレイピングそのものを単独で担う設計ではありません。静的な記事抽出を超える場合は、対象ページの構造と処理量に合う専用スクレイパーを組み合わせる構成が現実的です。
ThunderbitとZapierを組み合わせる役割分担
Thunderbit は、ビジネスユーザー向けの AI 搭載ウェブスクレイパー Chrome 拡張機能です。コードやテンプレートを用意せず、2クリックでWebページから構造化データを抽出する操作を始められます。営業リスト作成、商品情報の整理、価格監視など、必要な列を表形式で取得したい場面に向いています。取得結果はページ構造、ログイン状態、アクセス権限によって異なります。
Zapier の前段で利用できる主な機能は次のとおりです。
- AI による抽出：「AI Suggest Fields」でページ内容を読み取り、Name、Email、Price などの候補列を提案します。提案内容は、実際のページと照合して必要な列へ調整してから抽出します。
- 動的ページや複雑なページに対応：JavaScript が使われるページ、ページネーション、サブページ巡回にも対応する設計ですが、取得可否は対象サイトの構造、権限、設定によって異なります。
- コーディング不要：基本操作はブラウザ上のクリックで進められます。複雑な認証、特殊なAPI連携、大規模処理では、技術担当者による設計が必要になる場合があります。
- 出力先：抽出したデータを Google Sheets、Airtable、Notion、Excel、CSV に送る機能を利用できます。利用できる出力先や上限は製品・プラン・連携設定によって異なります。
- 定期スクレイピング：毎時、毎日、毎週といった繰り返し取得を自然な言葉で設定できます。実行頻度、処理量、クレジット消費は契約プランと設定条件に依存します。
この構成では、Thunderbit がWebページから必要なデータを取得し、Zapier が保存先の更新を起点に後続処理を実行します。まず抽出精度、列の形式、重複の扱いを検証し、その後に定期実行やCRM連携へ広げると、役割分担を設計しやすくなります。
ステップ別ガイド：Zapier と Thunderbit でウェブデータ収集を自動化する
以下では、ウェブデータの取得から Zapier による後続処理までを、実際の操作順に沿って説明します。
1. Thunderbit でデータを取得する
最初に、取得目的と必要な列を決め、対象ページを1つ選びます。
- Thunderbit Chrome 拡張機能 をインストールします（記事執筆時点では無料で始められます）。
- 対象サイト（たとえば見込み顧客のディレクトリ）へ移動します。
- Thunderbit のアイコンをクリックし、「AI Suggest Fields」を選んで、ページ内容から候補列を作成します。
- 提案された列名とサンプル値を元ページと照合し、必要に応じて列を調整してから「Scrape」を押します。Thunderbit がデータを抽出し、表形式で表示します。
- さらに詳しい情報が必要な場合は、対象ページの構造とアクセス権限に応じて「Scrape Subpages」を使い、各リンク先から会社ページのメールアドレスなどを取得します。
連絡先や個人に関する情報を扱う場合は、対象サイトの利用規約、取得目的、社内での利用範囲を事前に定めます。抽出後は欠損、列ずれ、重複を検証し、問題がなければ出力工程へ進みます。
2. Google Sheets に出力する
- 利用中の Thunderbit の連携画面で Google Sheets への出力が選択できる場合は、「Export」をクリックし、Google Sheets を選びます。
- Google アカウントでログインし、連携権限を確認して保存先のスプレッドシートを指定します。
- Thunderbit が抽出データをシートに書き込んだら、ヘッダー、日付形式、空欄、重複を見直し、Zapier が新しい行を判定できる状態にします。
3. Zapier で Zap を作成する
- Zapier にログインします。
- 利用中の Zapier の画面で選択できる場合は、トリガーを「New Spreadsheet Row in Google Sheets」にした新しい Zap を作成します。
- Google アカウントを接続し、Thunderbit が更新しているシートを選択します。テスト用の行を1件用意し、各列がZapier側で正しく認識されるかを確かめます。
4. ワークフローを自動化するアクションを追加する
- 利用中のプランで接続できる CRM（HubSpot、Salesforce など）、メール、Slack、その他必要な場所へデータを送るステップを追加します。
- Zapier の Formatter や Filter が利用できる場合は、下流に渡す前にデータ形式を整え、必須項目や対象条件を検証します。
- テストデータを使い、重複登録、空欄、エラー時の動作まで含めて Zap をテストします。結果に問題がなければ本番データへ切り替えます。
5. 定期実行と監視を行う
- 定期的に新しいデータが必要な場合は、Thunderbit で利用できる実行頻度とクレジット条件を踏まえてスケジュールスクレイピングを設定します（例：「毎日午前9時」）。
- Zapier は新しい行を検知して処理します。手作業を減らせますが、失敗した処理や重複行を担当者が追跡できるようにします。
運用上のポイント:
- Zapier の task 上限を超えないように、1回の取得件数と更新頻度を決め、task 消費を記録します。
- 問題を早めに把握できるよう、利用中の構成で設定できる Slack やメールのエラー通知を有効にします。
- 大量データを扱う場合は、Zapier のプラン変更または更新のバッチ処理を比較し、処理件数と費用に合う方法を選びます。
実例：Zapier Web Scraping で営業リード追跡を最適化する
たとえば、SaaS 企業の営業チームが、API を提供していないニッチな業界ディレクトリから新規リードを追跡するケースを考えます。
従来のやり方：チームが毎週何時間もかけて、名前、メール、会社情報をスプレッドシートに手入力し、その後 CRM を手作業で更新する。
Thunderbit + Zapier を使った新しいやり方：
- Thunderbit がディレクトリをスクレイピングし、対象ページの構造とアクセス権限で取得できる範囲において、メールアドレスや LinkedIn プロフィールのあるサブページまで取得します。
- データは Google Sheets に出力され、列の形式と重複を整えたうえで更新データとして保存されます。
- Zapier が新しい行を監視し、新しいリードごとにワークフローが起動します。
- リードは自動的に HubSpot CRM に追加され、設定した条件に沿って担当者へ割り当てられ、Slack でチームに通知されます。
- 週次サマリーメールが管理者に送られ、事前に定めた条件に合う高価値リードにはフォローアップ用のフラグが付きます。
紹介されている事例では、チームが 1人あたり週6時間以上 を削減し、高品質リードを40%多く獲得し、コンバージョン率を 15〜25% 向上させたと報告されています。ある金融サービス企業では、リードパイプラインの自動化後、70% の ROI と 40% のリード転換率向上 を達成した事例も紹介されています (browsercat.com)。これらは個別事例の数値であり、同じ成果を保証するものではありません。運用では、重複率、担当者への引き渡し時間、商談化率などを基準に、導入前後を比較します。
自動化の観点で Zapier、Thunderbit、その他のスクレイピングソリューションを比較する
2026年のビジネス自動化で各ツールを比較する際は、操作性だけでなく、対象ページ、処理量、必要な連携先、保守体制を基準にします。以下の星評価は本記事内の比較基準によるものです。
| ツール | 使いやすさ | スクレイピング性能 | 動的ページ対応 | サブページ取得 | ノーコード | Zapier 連携 | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ⭐⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（基本操作） | Sheets/Airtable 経由（連携設定による） | 無料（6ページ）、$15/月〜（記事執筆時点） |
| Zapier（標準機能） | ⭐⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐（記事内評価） | 非対応（標準機能） | 非対応（標準機能） | 対応（標準機能） | — | 無料（100 tasks）、$19.99/月〜（記事執筆時点） |
| Apify | ⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | 対応（製品・設定による） | 対応（製品・設定による） | 一部対応（利用機能による） | 標準対応（連携設定による） | $29/月〜（記事執筆時点） |
| Browse AI | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | 対応（対象ページ・設定による） | 制限あり（製品・プランによる） | 対応（基本操作） | 標準対応（連携設定による） | 無料（50 credits）、$15/月〜（記事執筆時点） |
| Octoparse | ⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（基本操作） | 制限あり（製品・プランによる） | 無料、$89/月〜（記事執筆時点） |
| Make.com | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐（記事内評価） | 非対応（標準機能） | 非対応（標準機能） | 対応（標準機能） | 標準対応（連携設定による） | $10.59/月〜（記事執筆時点） |
| Bardeen | ⭐⭐⭐⭐（記事内評価） | ⭐⭐⭐（記事内評価） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（対象ページ・設定による） | 対応（基本操作） | Sheets 経由（連携設定による） | 無料、$10/月〜（記事執筆時点） |
用途別の選び方:
- 技術知識を前提とせず、Webページから表形式で取得したデータを比較的単純なZapへ渡したい場合は、Thunderbit + Zapier が候補になります。対象ページで抽出精度と更新時の安定性を検証してから運用範囲を広げます。
- 開発者中心のチームや、複雑で大量のスクレイピングが必要な場合は、Apify や Octoparse の方が向いている場合があります。ただし、初期設定と継続保守に必要な工数も比較対象にします。
- ブラウザベースのスクレイピングと自動化を重視する場合は Bardeen も候補です。Zapierを含む下流連携の要否は、利用する製品・プラン・設定に応じて判断します。
Zapier Web Scraping の今後：2026年のノーコード、AI、自動化の動向
今後の自動化では、AI エージェント と ノーコードのオーケストレーション が主要な検討領域になります。2026年末までに、企業向けアプリの40%がタスク特化型AIエージェントを搭載する と予測されており、2025年の5%未満から大きく伸びる見込みです。Zapier では、記事執筆時点で AI Actions、Copilot、autonomous Agents が案内されており、自然言語で説明した内容からワークフローを構成する方向へ機能が拡張されています。利用できる範囲は製品、プラン、設定によって異なります。
Thunderbit のような AI スクレイパーでは、AIによる抽出項目の提案を使い、CSS セレクターを手作業で設定・修正する工程を減らせる場合があります。ただし、ページ構造や表示方法によっては、列の調整や取得結果の検証が必要です。自己修復型スクレイパー、画像認識ベースの抽出、スケジュール自動化についても、各製品で採用が進んでいますが、対応範囲は一律ではありません。
ビジネスユーザーにとっての実務上の意味
- 2026年までに、テクノロジー製品の80%は非開発者が構築する と見込まれています (Gartner)。
- データドリブンなチームは顧客獲得率が23倍高く、利益率も19倍高い とされています。
- AI スクレイピングとノーコード自動化の組み合わせは、動的価格設定、リアルタイムのリード獲得、大規模な市場調査などに活用できる可能性があります。導入時は、取得データの精度、処理費用、人が判断する工程を業務ごとに設計します。
重要なのは、自動化そのものを目的にせず、削減したい作業、必要なデータ、判断責任者を定め、導入前後の結果を比較することです。
まとめと重要ポイント
Zapier web scraping は、2026年の営業・マーケティングで、Webデータの取得後に行う転記、通知、CRM登録などを効率化する方法の一つです。Zapier は後続処理の自動化に向いていますが、ウェブスクレイピングそのものを単独で担う設計ではありません。Thunderbit のような専用スクレイパーを組み合わせると、非エンジニアがWebページ上のデータを表形式にし、Zapierへ渡す構成を作りやすくなります。適用可否は対象ページ、取得量、利用プラン、必要な保守体制によって判断します。
重要ポイント:
- 記事執筆時点の公表値では、Zapier は3.4百万以上の企業を支える自動化の基盤 とされていますが、ウェブスクレイピングは基本的なパースまたは第三者連携が中心です。
- Thunderbit はその不足を埋める存在 で、AI ベースの2クリック抽出により、動的ページ、サブページ、定期実行にもコードなしで対応する設計です。実際の取得範囲と実行条件は、対象ページ、設定、プランによって異なります。
- 基本的な流れ：Thunderbit でスクレイピング → Google Sheets / Airtable に出力 → Zapier で自動化。
- 期待する成果：時間短縮、リード品質向上、測定可能な ROI。紹介事例には最大 70% の ROI もありますが、個別事例の数値であり、同じ成果を保証するものではありません。
- AI + ノーコードの動向：2026年までに、ビジネス自動化の大半は非開発者が構築し、インテリジェントなエージェントと堅牢な AI スクレイパーがその中心になると予測されています。
導入時は、まず対象ページを1つ選び、Thunderbit をダウンロード して、必要な列を抽出します。元ページとの一致、空欄、重複、出力形式を検証した後、最初の Zap を設定して下流処理をテストします。取得対象が第三者サイトの場合は、利用規約、個人情報、アクセス頻度も運用条件に含めます。さらに詳しいヒントは、Thunderbit Blog でもご覧いただけます。
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よくある質問
1. Zapier はどんなサイトでも直接スクレイピングできますか？
いいえ。Zapier にはビジュアルなウェブスクレイパーはありません。標準の Web Parser で静的な基本コンテンツを解析するか、第三者のスクレイピングツールと連携する形になります。構造化データや動的データを扱う場合は、Thunderbit のような専用スクレイパーで取得し、Google Sheets に出力して Zapier で自動化する方法が候補になります。取得可否は対象ページの構造、アクセス権限、利用する製品・プランによって異なります。
2. Zapier web scraping の主な制限は何ですか？
Zapier の標準機能では、JavaScript で描画されるページ、サブページ移動、複雑なデータ抽出に対応しづらい場合があります。記事執筆時点のコードステップには 30秒・512MB RAM の制限があり、外部ライブラリも使えないとされています。上限はコードステップの種類や契約条件により異なる可能性があります。さらに、task単位の料金体系では、大量処理ほどコストが上がりやすくなります。
3. Thunderbit は Zapier とどう連携しますか？
Thunderbit は、対象ページの構造とアクセス権限に応じてデータを抽出し、利用中の製品・プラン・連携設定で対応する Google Sheets、Airtable、Notion に出力します。その後 Zapier がこれらのプラットフォームで新しい行をトリガーにし、CRM へのリード追加、通知送信、ダッシュボード更新などの下流処理を自動化します。利用できるトリガーとアクションは接続先と契約プランによって異なります。
4. Zapier とウェブスクレイピングで営業リード追跡を自動化する最善の方法は？
Webページから取得したリードを表形式で管理し、CRMへ渡す比較的単純な構成では、Thunderbit で対象サイトからリードを取得し、Google Sheets に出力して、Zapier で CRM に追加しチームへ通知する Zap を作成する方法が候補になります。Thunderbit で定期スクレイピングを設定する場合も、更新日時、重複、欠損を記録し、対象サイトの利用規約と個人情報の取り扱いに沿って運用します。
5. 2026年のウェブスクレイピング自動化で注目すべきトレンドは？
AI 搭載の自己修復型スクレイパー、ノーコードのワークフロービルダー、複数ステップの自動化を統括するエージェント型 AI が主な動向です。製品を選ぶ際は、ページ変更への対応、抽出精度、操作性に加え、既存の業務プロセスへ組み込めるかを比較します。
詳しくはこちら
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- Thunderbitで自動データスクレイピングを極める方法
まず対象ページを1つ選び、Thunderbit を無料で試す から必要な列を抽出し、元ページとの一致と出力形式を検証できます。その後、Zapierのテスト用ワークフローへ接続し、2026年のスクレイピングと自動化にどの程度活用できるかを判断してください。
