Thunderbitの**AI搭載 Leverスクレイパー**なら、Lever対応の採用ページを数分で見やすい構造化データに変換できます。AIが必要な項目（職種名、勤務地、チーム、説明文、応募リンクなど）を自動で見つけ、求人一覧に加えて各求人の詳細ページまで取得し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ出力できます。手作業のコピペなしで信頼できる求人データが欲しい採用担当、営業、リサーチ担当に最適です。

## 🧲 Lever Scraperとは
**Leverスクレイパー**は、[Lever](https://www.lever.co/) の採用ページから求人一覧と求人詳細を抽出する**AIウェブスクレイパー**です。[Thunderbit](https://thunderbit.com/) の**AIウェブスクレイパー**なら、Leverの求人ページを開いて **AI Suggest Columns** をクリックし、続けて **Scrape** を押すだけ。ThunderbitのAIがページ内容を読み取り、表形式に整理して、ダウンロードしたり各種ツールへ送ったりできます。

![Lever Website Screenshot](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_20260302_at_16_02_01_6883061c66.png)

## 🧾 Leverで何をスクレイピングできる？
Leverのページは公開求人ボードとしてよく使われており、**一覧ページの情報**（求人インデックスで見える内容）と、**詳細ページの情報**（各求人の投稿内の内容）の両方を抽出するのに向いています。以下はThunderbitでよく使われる代表的な2つのワークフローです。

### エンタープライズSaaSの営業採用をスクレイピング
この例では、エンタープライズSaaS企業のLeverページ（例：Palantir）から求人一覧を取得します。職種、勤務地、チームなどを集め、さらに各求人の詳細ページにアクセスして、募集要項、要件、応募リンクまで取り込んでデータを充実させられます。

対象ページ: [https://jobs.lever.co/palantir](https://jobs.lever.co/palantir)

![Lever Palantir Jobs Screenshot](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_20260302_at_16_10_22_74aefa2d89.png)

#### 手順:
1. [Thunderbit Chrome拡張機能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)をインストールし、アカウント登録します。
2. 目的のページ（例：[PalantirのLever求人ページ](https://jobs.lever.co/palantir)）を開きます。
3. **AI Suggest Columns** をクリックして、最適な列名とデータ型をAIに提案させます。
4. **Scrape** をクリックして抽出を実行し、Excel/CSVで出力、またはGoogle Sheets、Airtable、Notionへ送信します。

#### 列名
<Table content={`| **Column** | **Description** |
|---|---|
| 🧑‍💼 **Job Title** | 一覧に表示されている職種名（例：Account Executive、Sales Engineer）。 |
| 🏢 **Department / Team** | 表示されている場合の部門・チーム（Sales、GTM、Engineeringなど）。 |
| 📍 **Location** | 勤務地（都市/地域/リモート可否など）。 |
| 🕒 **Work Type** | オンサイト/ハイブリッド/リモート（ページに記載がある場合）。 |
| 🔗 **Job URL** | 各求人詳細ページへのリンク。 |
| 📝 **Job Description** | 求人詳細ページの説明文全文（サブページスクレイピングで取得）。 |
| ✅ **Requirements** | 求人ページから抽出した応募要件・必須条件。 |
| 🧾 **Responsibilities** | 求人ページから抽出した業務内容・責任範囲。 |
| 📨 **Apply URL** | 応募ボタン/応募リンクのURL。 |
| 🗓️ **Posted Date** | 記載がある場合の掲載日。 |`} />

### 自動運転領域の採用リサーチをスクレイピング
この例は、自動運転分野の採用動向を追う用途（例：Zoox）に向いています。エンジニアリング、研究、安全、オペレーションなど幅広い職種を取得し、サブページで要件や責務の詳細まで取り込んで分析に活用できます。

対象ページ: [https://jobs.lever.co/zoox](https://jobs.lever.co/zoox)

![Lever Zoox Jobs Screenshot](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_20260302_at_16_13_45_13a5809e4c.png)

#### 手順:
1. [Thunderbit Chrome拡張機能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)をインストールし、アカウント登録します。
2. 目的のページ（例：[ZooxのLever求人ページ](https://jobs.lever.co/zoox)）を開きます。
3. **AI Suggest Columns** をクリックして、ページに合った構造（スキーマ）を生成します。
4. **Scrape** をクリックしてデータを抽出し、ダウンロードまたはエクスポートします。

#### 列名
<Table content={`| **Column** | **Description** |
|---|---|
| 🚗 **Job Title** | 職種名（例：Perception Engineer、Research Scientist）。 |
| 🧪 **Function / Category** | ボード上に表示される職種カテゴリ/部門グループ。 |
| 📍 **Location** | 勤務地（複数記載がある場合も含む）。 |
| 🌎 **Remote Status** | リモート/ハイブリッド/オンサイトの別（記載がある場合）。 |
| 🔗 **Job URL** | 求人詳細ページへの直接リンク。 |
| 🧠 **Key Skills** | 説明文から抽出したスキル/キーワード（Field AI Promptで表記統一も可能）。 |
| 📝 **Description (Full Text)** | サブページスクレイピングで取得する求人説明文全文。 |
| 🧩 **Responsibilities** | 求人ページから抽出した業務内容。 |
| 🎓 **Qualifications** | 求人ページから抽出した応募資格/要件。 |
| 📨 **Apply URL** | 応募リンク。 |`} />

## 🎯 Leverツールを使う理由
Leverの求人ボードをスクレイピングすると、分析・アプローチ・運用に使える**構造化された採用データ**を効率よく集められます。

- **採用（Recruiting）/タレントオペレーション**: 競合、子会社、ターゲット企業の募集職種を検索可能なデータベースとして整理。Thunderbitの**スケジュールスクレイパー**で時系列の変化も追跡できます。
- **営業（エンタープライズSaaS、人材、HR Tech）**: 採用シグナル（新チーム立ち上げ、新地域展開、リーダー層拡充など）を捉え、採用増の企業を優先してアカウント選定。
- **市場/競合リサーチ**: どのチーム（AI、セキュリティ、自動運転、GTMなど）が採用しているかを監視し、勤務地・シニアリティ・職種別にトレンドを定量化。
- **Ecommerce/オペレーション**: 物流、サポート、運用の採用状況は、拡大計画やキャパシティ変化の有力な指標になります。

Thunderbitは毎回AIでページを読み取るため、ニッチな求人ボードやLeverのレイアウト差分があるケースでも使いやすいのが特長です。

## 🧩 Lever向けChrome拡張の使い方
1. **Thunderbit Chrome拡張機能をインストール**: [Chrome Web Store](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)から入手し、アカウントを作成します。
2. **Leverの求人ページを開く**: [jobs.lever.co/palantir](https://jobs.lever.co/palantir) や [jobs.lever.co/zoox](https://jobs.lever.co/zoox) のような一覧ページを開きます。
3. **AI搭載スクレイパーを起動**: **AI Suggest Columns** で項目を生成し、必要に応じて列名やデータ型（Text、URL、Dateなど）を調整します。
4. **一覧を取得し、サブページで詳細を補完**: 一覧は **Scrape** で抽出し、続けて **Scrape Subpages** で各求人URLを巡回して、説明文全文、要件、応募リンクなどを表に追加します。

AIスクレイピングが初めてなら、以下のガイドも参考になります：
- [How to Scrape Any Website Using AI](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [What Is Data Scraping and How to Do It in 2025](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)
- [How to Scrape Website Data into Excel using AI](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel)

## 💳 Leverの料金
Thunderbitは分かりやすいクレジット制です：
- **1クレジット = 結果テーブルの1行**（例：求人1件 = 1行）。
- **AIによる抽出フロー**（AI Suggest Columns + Scrape）は利用でき、**データのエクスポートは無料**です（Excel/CSV/JSON、Google Sheets、Airtable、Notion）。

有料プランなしでも始められます：
- **無料枠**: 月 **6ページ** までスクレイピング（ページ数ベース）。
- **無料トライアル**: **10ページ** を無料でスクレイピング可能。Leverボードやサブページ補完の検証に最適です。

複数社を毎週モニタリングするなど継続運用する場合は、有料プランで月間クレジットが増えます。なお、**年払いは月払いより割安**です。詳細は [Thunderbit Pricing](https://thunderbit.com/pricing) で比較できます。

<Table content={`| **Tier** | **Pricing (Monthly)** | **Pricing (Yearly)** | **Yearly Total Price** | **Credits (Monthly)** | **Credits (Yearly)** |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| **Free** | Free | Free | Free | 6 pages | N/A |
| **Starter** | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| **Pro 1** | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| **Pro 2** | $75 | $33.8 | $398 | 6,000 | 60,000 |
| **Pro 3** | $125 | $68.4 | $796 | 10,000 | 120,000 |
| **Pro 4** | $249 | $137.5 | $1,592 | 20,000 | 240,000 |`} />

## ❓ よくある質問（FAQ）
1. **AI Powered Lever Scraperとは？**  
   AI Powered Lever Scraperは、Thunderbit上でLever対応の採用ページから求人一覧と求人詳細を抽出し、行と列に整理して出力するワークフローです。HTML要素を手動で選ぶ必要はなく、**AI Suggest Columns** でAIが項目案（スキーマ）を提示し、**Scrape** を押すだけでデータを収集できます。

2. **Thunderbitとは？**  
   [Thunderbit](https://thunderbit.com/) は、ビジネスユーザー向けに設計されたAIウェブスクレイピング/ウェブ自動化のChrome拡張機能です。コードを書かずに、Webサイト・PDF・画像からデータを抽出し、Google SheetsやAirtableなどへ出力したり、繰り返し作業を自動化したりできます。

3. **Leverの求人ボードからどんなデータを抽出できる？**  
   一覧ページからは、職種名、勤務地、部門、求人URL、応募リンクなどを取得できます。さらに **Subpage Scraping** を使えば、各求人詳細ページから説明文全文、業務内容、応募資格などの詳細も取り込めます。

4. **各求人ページの説明文も取得できる？**  
   可能です。一覧ページを取得した後、**Scrape Subpages** で各求人URLをThunderbitに巡回させ、説明文、要件、責務などの項目を表に追加できます。一覧に職種名と勤務地しか出ていない場合に特に有効です。

5. **ページネーションや長い求人リストにはどう対応する？**  
   Leverボードの設定に応じて、クリック式のページネーションと無限スクロールの両方に対応します。スクロールで求人が追加読み込みされる場合は、読み込まれた分を抽出し、必要に応じて続けて取得して全件をカバーできます。

6. **LeverでThunderbitを使うのにコーディングは必要？**  
   不要です。ページを開いて **AI Suggest Columns** → **Scrape** の流れで使えます。より細かく調整したい場合は、列名の変更、データ型（Text、URL、Date）の指定、Field AI Promptで出力の表記揺れを整えることもできます。

7. **クレジットとは？Leverのスクレイピングで何クレジット使う？**  
   クレジットは結果テーブルの1行を指します。200件の求人を取得すれば通常200行になり、200クレジットを消費します。サブページで詳細を補完しても、基本は「求人1件=1行」のまま、列が増えて情報が埋まるイメージです。

8. **Google SheetsやAirtableにエクスポートできる？**  
   できます。ThunderbitはExcel/CSV/JSONへの無料エクスポートに加え、Google Sheets、Airtable、Notionへの直接出力にも対応しています。採用トレンドのダッシュボード共有、リードリスト作成、既存の分析フローへの組み込みが簡単です。

9. **Leverの求人ページをスクレイピングしても問題ない？**  
   Leverの求人ボードは公開されていることが多い一方で、適用される法令の遵守、プライバシーへの配慮、サイトの利用規約・ポリシーの確認は必要です。Thunderbitはデータ抽出ツールであり、適切な利用は利用者の責任となります。

## 📚 さらに詳しく
- [Thunderbit Chrome拡張機能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)で始める  
- チュートリアルを見る: [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog)  
- 基礎を学ぶ: [What Is List Crawling and How to Do It Using AI](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling)  
- 出力を最適化: [The Easiest Way to Scrape Website to Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel)  
- ツール比較: [The Best Web Scraping Tools & Software in 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)  
- 連絡先データも必要なら: [The Best Email Scrapers in 2025](https://thunderbit.com/blog/best-email-scrapers)  

Leverの求人ボードを「今日から使える構造化データ」に変えたいなら、[Thunderbit](https://thunderbit.com/) を試して、数分で最初のスクレイピングを実行してみてください。

ThunderbitのLeverスクレイパーは、AIを使ってLever対応の採用ページから求人一覧と求人詳細データを抽出できます。職種、勤務地、部門、募集要項、応募リンクなどを取得し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポート可能です。

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