AI搭載のWebスクレイピング

Slackスクレイパー

シンプルなポイント&クリック操作で、メッセージ本文、送信者名、タイムスタンプなどのSlackデータを取得できます。
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Thunderbitでデータを自在に活用

サイトレイアウトの変化に強いスクレイピング

サイトのデザイン変更のたびにスクレイパーが壊れて困っていませんか?ThunderbitはセマンティックAIでページ要素の意味を理解するため、変更にも自動で対応します。デザインが変わっても、頻繁なメンテナンスなしでテキストや名前などのデータを抽出できます。

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会話の全体像までしっかり取得

要約だけを取るのではなく、Thunderbitは個別のサブページにもアクセスして詳細情報を抽出できます。リアクション、タイムスタンプ、ユーザーIDまで取得できるため、全体像を正確に把握できます。

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データ取得を自動スケジュール化

データは常に変化します。Thunderbitを設定すれば、テキスト、名前、タイムスタンプ、リアクションを定期的に自動取得できます。取得した最新データはGoogle Sheets、Notion、Airtableへ直接送れるので、手作業なしで常に最新状態を保てます。

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Slackデータの取得に苦戦していませんか?

Thunderbitが、従来の方法と比べてSlackスクレイピングをどれだけ簡単にするかをご覧ください。

従来のスクレイパー

これまでのやり方
Slackのレイアウト変更でセレクタが頻繁に壊れる
複雑なHTMLを扱うにはCSSセレクタの知識が必要
スレッドをまたぐページ送りの管理が面倒
書式がばらばらで手動の整形が必要
サブページの抽出は手間がかかり、ミスもしやすい
AIの強み

Thunderbit

よりスマートな方法
セマンティックAIがレイアウト変更に自動対応
2クリックで完了。コードもセレクタも不要
自動ページ送りでスレッドもそのまま処理
自動整形でデータをきれいに構造化
AIがサブページまで巡回し、詳細を抽出

私たちの言葉だけでなく、ユーザーの声も見てください

Thunderbitに対するユーザーの声をご覧ください。

よくある質問

関連 ユースケース

ThunderbitのWebスクレイパーの活用例をさらに見る

PeopleWhiz スクレイパー

PeopleWhiz スクレイパー

ThunderbitのPeopleWhizスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能でPeopleWhizの検索結果やプロフィールからデータを抽出できます。リサーチやマーケティング、リード獲得のために、名前・連絡先・所在地などの情報を効率よく収集。PeopleWhizのデータを素早く構造化データに変換します。

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Trustpilotスクレイパー

Trustpilotスクレイパー

たった数クリックでTrustpilotのレビュー内容、評価、レビュアー名を取得できます。コーディングは不要です。

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Go2Africa スクレイパー

Go2Africa スクレイパー

ThunderbitのGo2Africaスクレイパーを使えば、Go2Africaの宿泊施設リストや物件詳細ページから構造化データを簡単に抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、物件名、所在地、価格、設備など、旅行のリサーチや計画、ビジネス分析に役立つ情報をコーディング不要で収集可能です。

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DialIndia スクレイパー

DialIndia スクレイパー

ThunderbitのDialIndiaスクレイパーは、DialIndiaのビジネスプロフィールや旅行ディレクトリから、AIによるフィールド提案機能を活用してデータを抽出できます。ビジネス名、連絡先、所在地、説明文などを、リサーチやマーケティング、リード獲得のために数クリックでまとめて取得可能です。

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Traderaスクレイパー

Traderaスクレイパー

ThunderbitのTraderaスクレイパーは、Traderaのリスティングや商品ページからデータを簡単に抽出できるツールです。AIによるフィールド提案機能で、商品名、価格、カテゴリ、画像、説明文などを効率よく収集し、分析や在庫管理に活用できます。EC事業者、コレクター、リサーチャーなど、Traderaの構造化データを求める方に最適です。

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ReverseAustralia スクレイパー

ReverseAustralia スクレイパー

ThunderbitのReverseAustraliaスクレイパーは、ReverseAustraliaの苦情やコメントページからデータを抽出できるツールです。AIによるフィールド提案機能で、電話番号、苦情の詳細、コメント内容、ユーザー名などを素早く収集し、分析やリサーチに活用できます。マーケター、リサーチャー、企業が構造化されたフィードバックデータを効率的に集めたいときに最適です。

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