Wikipediaスクレイパー
2クリックでWikipediaデータを抽出
指すだけでWikipediaデータを即抽出
Wikipediaからデータを手作業でコピーするのは面倒で、ミスも起きやすいものです。Thunderbitなら、インフォボックスの情報、記事本文、カテゴリなどをコードなしで抽出できます。欲しいデータを指して、2回目のクリックをするだけで、Thunderbitが項目を判別し、きれいな表に整理して取り込みます。複雑な設定やCSSセレクタは不要です。
ThunderbitはWikipediaのレイアウト変更に自動対応
Wikipediaのレイアウトは常に更新されており、従来のスクレイパーはそのたびに壊れがちです。Thunderbitは固定セレクタではなく、ページの意味を理解するセマンティックAIを使っています。そのためレイアウト変更にも自動で適応し、スクリプトを何度も修正しなくても記事本文、参考文献、構造化データを取り続けられます。
Wikipediaデータをいつものツールへエクスポート
Wikipediaの表データや外部リンクを、スプレッドシートにコピー＆ペーストし続けるのはもうやめましょう。Thunderbitなら、抽出したデータをExcel、Google Sheets、Notion、Airtableへワンクリックで出力できます。Wikipediaの構造化データを、普段使っているツールへ最速で取り込む方法です。
Wikipediaのスクレイピングに苦戦していませんか？
Wikipediaのデータ抽出で、Thunderbitが従来のスクレイパーより優れている理由をご覧ください。
従来のスクレイパー
昔ながらのやり方Thunderbit
より賢いアプローチ
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もっと見る。
PeopleWhizスクレイパー
ThunderbitのPeopleWhizスクレイパーを使えば、AIによる列提案で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。氏名、連絡先、所在地などを調査、マーケティング、リード獲得に活用しましょう。PeopleWhizのデータを、構造化されたデータセットへすばやく効率的に変換できます。
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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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Substackスクレイパー
Substackの購読者数、記事タイトル、配信説明文を2クリックで抽出。Excel、Google Sheets、Notionへそのまま出力できます。コードは不要で、ThunderbitのAIがデータの整理まで自動で行います。
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United Airlines スクレイパー
わずか2クリックで、United Airlines の便名、出発時刻、到着空港、料金を抽出し、Excel、Google Sheets、Notion にすぐエクスポートできます。あとの処理は Thunderbit AI におまかせ。
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ホワイトページスクレイパー
ThunderbitのWhite Pagesスクレイパーは、AIによるフィールド自動提案機能でWhite Pagesの電話帳やビジネスリストからデータを抽出できます。リード獲得やマーケティング、リサーチに役立つ名前・電話番号・住所・ウェブサイトURLを数クリックでまとめて取得可能です。
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iBegin スクレイパー
ThunderbitのiBeginスクレイパーを使えば、iBeginサイト上のビジネス検索結果や詳細な企業情報を抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、企業名・連絡先・住所・評価などを素早く収集し、リード獲得やリサーチ、マーケティング分析に活用できます。
詳しく見る ->データ抽出を一気に加速する準備はできていますか？
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