Thunderbit の Realtor.com Scraper は、AI を使って不動産の掲載情報を「扱いやすい構造化データ」に変換できるツールです。検索結果一覧（ページネーション含む）をまとめて取得し、さらに subpage scraping で各物件の詳細ページを開いて、HOA、築年、価格推移、エージェント情報など、より深い項目をデータセットに追加できます。 の AIウェブスクレイパーなら、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion への出力も数分で完了します。
🏠 Realtor.com Scraper とは
AI-Powered Realtor.com Scraper は、 の検索結果ページおよび物件詳細ページからデータを抽出する です。Realtor.com の検索結果ページを開き、AI Suggest Columns をクリックして列を提案させ、あとは Scrape を押すだけ。Thunderbit の AI がページ内容を読み取り、表形式に整理してくれます。必要に応じてページネーションやサブページ（詳細ページ）まで自動で処理できます。
🧾 Realtor.com で取得できるデータ
Realtor.com には、価格、掲載日数（DOM）、物件種別、新築在庫、エリア別トレンドなど、市場分析に役立つシグナルが豊富に揃っています。Thunderbit を使えば、分析・レポート作成・リードリスト作成・モニタリングなどに必要なデータを効率よく収集できます。
ここでは、すぐに使える代表的な 2 つのワークフローを紹介します。
📍 Realtor.com の地域別マーケット価格分析をスクレイピング
このケースでは、都市／ZIP／エリアなどの検索ページから「掲載（リスティング）単位」のデータを抽出し、価格帯、在庫量、物件構成の推移を分析します。例ページ：。
手順:
- をインストールし、アカウント登録します。
- 対象ページへ移動します。例：。
- AI Suggest Columns をクリックして、推奨の列名とデータ型を自動生成します。
- Scrape をクリックして抽出し、Excel / Google Sheets / Airtable / Notion にエクスポートします。
列名
| Column | Description |
|---|---|
| 🏷️ Listing Title | カードに表示される見出し（主な訴求ポイントが含まれることが多い）。 |
| 📍 Address | 住所（表示制限がある場合は一部のみ）。 |
| 🏙️ City | 集計・絞り込みに使える市区町村名。 |
| 🗺️ State | 州の略称（複数マーケットを扱うデータセットで便利）。 |
| 🔢 ZIP Code | 表示されている場合の ZIP／郵便番号。 |
| 💲 List Price | 検索結果ページに表示される現在の売出価格。 |
| 🛏️ Beds | 寝室数。 |
| 🛁 Baths | バスルーム数（ハーフバスを含む場合あり）。 |
| 📐 Square Footage | 表示されている場合の延床面積（sq ft）。 |
| 🌳 Lot Size | カードに表示されている場合の敷地面積。 |
| 🏠 Property Type | 一戸建て、コンドミニアム、タウンハウス、集合住宅など。 |
| 🏗️ Year Built | カードに表示されている場合の築年。 |
| 🕒 Days on Market | 表示されている場合の DOM（市場の動きの速さを把握するのに有用）。 |
| 🖼️ Primary Image URL | 掲載カードのメイン画像 URL。 |
| 🔗 Listing URL | 物件詳細ページへの直リンク（サブページスクレイピングに使用）。 |
🏗️ Realtor.com の新築増加トラッキングをスクレイピング
このケースは、市場内の 新築在庫 と成長シグナル（新築物件、コミュニティ、ビルダーの掲載など）を継続的に追跡するためのものです。例ページ：。
手順:
- をインストールし、アカウント登録します。
- 対象ページへ移動します。例：。
- AI Suggest Columns をクリックして、推奨の列名とデータ型を自動生成します。
- Scrape をクリックして抽出し、使いたいツールへエクスポートします。
列名
| Column | Description |
|---|---|
| 🏘️ Community / Development Name | 新築コミュニティ名（表示されている場合）。 |
| 🏗️ New Construction Tag | 新築であることを示すラベル／フラグ。 |
| 📍 Address / Area | カードに表示される住所またはおおまかなエリア。 |
| 💲 Starting Price / Price | 開始価格（コミュニティでよく表示）または売出価格。 |
| 🛏️ Beds Range | 表示されている場合の寝室数（例：3–5 などのレンジ）。 |
| 🛁 Baths Range | 表示されている場合のバスルーム数レンジ。 |
| 📐 Square Footage Range | 表示されている場合の延床面積レンジ（sq ft）。 |
| 🏢 Builder / Brand | 検索結果に表示される場合のビルダー名。 |
| 🖼️ Image URL | コミュニティ／掲載のメイン画像 URL。 |
| 🔗 Detail Page URL | 追加取得（エンリッチ）用のコミュニティ／物件詳細ページ URL。 |
| 📌 Status | 表示されている場合：即入居可、建築予定、建築中など。 |
🎯 Realtor.com Tool を使う理由
Realtor.com のデータをスクレイピングすると、手作業のコピペに頼らず、繰り返し使える形で市場データを整備できます。
Realtor.com をスクレイピングする主な目的:
- 不動産エージェント／チーム：比較事例（comps）データの整備、価格変動の追跡、担当エリアの在庫監視。
- 投資家：平方フィート単価、DOM、物件タイプ構成でエリア比較し、機会を発見。
- 仲介会社の運用／アナリスト：週次レポート、パイプラインのダッシュボード、社内価格トラッカーの作成。
- ビルダー／施工会社：新築供給、コミュニティ立ち上げ、競合状況の把握。
- マーケティングチーム：実データとトレンドに基づく地域特化コンテンツの企画。
Thunderbit は、検索結果ページだけで終わらせたくないときに特に便利です:
- pagination scraping で 1 ページ目以降もまとめて取得
- subpage scraping で各物件ページを開き、より深い項目（エージェント、HOA、税金、価格履歴、学校情報など、表示されている範囲）を抽出
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:
🧩 Thunderbit Chrome Extension の使い方
- Thunderbit Chrome Extension をインストール： から入手し、 でアカウントを作成します。
- Realtor.com のページを開く： のような検索結果ページ、または のような絞り込みページを開きます。
- AI スクレイパーを起動： AI Suggest Columns をクリックして、すぐに取得できるテーブルを生成します。列名の変更、データ型（Text/Number/Date/URL）の調整、整形用の Field AI Prompts 追加も可能です。
- スクレイピングし、サブページで拡充：まず検索結果で Scrape。より詳細な物件情報が必要なら Scrape Subpages をクリックすると、Thunderbit が各 Listing URL を巡回し、追加列を自動で付与します。
- 無料でエクスポート：CSV/JSON のダウンロード、または Excel / Google Sheets / Airtable / Notion へのエクスポートが可能です（エクスポートは無料）。
ヒント：公開ページを大量に取得するなら、通常は Cloud Scraping の方が高速です。ログイン状態を維持したい場合や動的コンテンツを扱う場合は Browser Scraping を使ってください。
💳 Thunderbit の料金
Thunderbit はシンプルなクレジット制です:
- 1 credit = 出力 1 行（結果テーブルの 1 行）
- AI-powered scraping（AI Suggest Columns + Scrape）は含まれており、コード不要で始められます。
無料で試せる内容:
- Free tier：月 6 ページ までスクレイピング（ページ数ベース）
- Free trial：アップグレード前にワークフロー全体を試せるよう、10 ページ を無料でスクレイピング
1 回あたりの一般的なコスト感:
- 検索結果を 5 ページ取得し、1 ページあたり約 40 件の掲載がある場合、合計 約 200 行 となり、約 200 credits を消費します。
- その 200 件に対して subpage scraping で詳細項目を追加しても、通常は行数は増えず（列が増えるだけ）、クレジット消費は主に「出力行数」に紐づきます。
有料プラン（月額／年額）は利用量に応じて拡張できます。一般的に 年額プランの方が割安で、月払いよりディスカウントが適用されます。
最新の内容は で確認できます。
| 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 |
❓ FAQ
-
AI Powered Realtor.com Scraper とは？
AI Powered Realtor.com Scraper は、Thunderbit 上で Realtor.com のページを読み取り、掲載情報を行・列の構造化データに変換するワークフローです。AI Suggest Columns でテーブル設計を作り、Scrape で抽出してエクスポートします。 -
Thunderbit とは？
は、Webサイト、PDF、画像からデータを抽出して構造化データセットにできる AIウェブスクレイパー の Chrome 拡張機能です。リード獲得、市場調査、EC 監視、不動産分析などの業務用途を、コードなしで進められるように設計されています。 -
Thunderbit でスクレイピングできる Realtor.com のページは？
都市・ZIP・近隣エリア・新築などのフィルター付き検索結果ページに加え、個別の物件詳細ページも取得できます。Thunderbit はページネーションに対応し、subpage scraping で各 Listing URL を巡回して深い項目も収集できます。 -
Realtor.com の検索結果のページネーションに対応していますか？
はい。ページの作りに応じて、クリック型のページネーションや無限スクロール形式も含め、複数ページの結果を取得できます。市場全体の網羅データが必要な場合に有効です。 -
subpage scraping とは？物件データで重要な理由は？
subpage scraping は、各掲載の詳細ページを開いて、検索結果の一覧には出ていない追加情報を抽出する機能です。不動産では、詳細設備、エージェント／ブローカー情報、HOA、税金、価格履歴など（表示されている場合）が重要なことが多く、ここに価値の高い項目が集まります。 -
Realtor.com のデータを Google Sheets や Airtable に出力できますか？
はい。Thunderbit は Excel、Google Sheets、Airtable、Notion への無料エクスポートに対応し、CSV/JSON のダウンロードも可能です。ダッシュボード作成、レポート共有、後続の業務フロー連携が簡単になります。 -
Realtor.com のスクレイピングでのクレジット計算は？
Thunderbit は出力行数で課金されます。結果テーブルの 1 行 = 1 credit です。300 件の掲載を取得すれば、通常は列数に関係なく約 300 credits を消費します。 -
Realtor.com では Cloud Scraping と Browser Scraping のどちらを使うべき？
公開されている掲載ページを高速に集めたいなら、Cloud Scraping が便利なことが多いです。ログインが必要な場合や、ブラウザのセッションに依存する挙動がある場合は Browser Scraping が適しています。 -
市場調査目的で Realtor.com をスクレイピングしても問題ありませんか？
スクレイピングの可否は、サイトの利用規約や適用法令によって許可／制限が異なり、地域や用途でも要件が変わる場合があります。アクセス・利用する権利のあるデータのみを対象にし、大規模に収集する前に Realtor.com の規約および関連ルールを確認してください。
📚 さらに詳しく
- 拡張機能を始める：
- 製品詳細と活用例：
- チュートリアル／実践ガイド：
- スクレイピング基礎：
- リスト取得を改善：
- エクスポート手順：
- ドキュメントも取得：
- ツール比較：
今すぐ始めるなら、 のような Realtor.com の検索結果ページを開き、AI Suggest Columns をクリックしてから、Thunderbit で Scrape を実行してください。