Wikipediaスクレイパー
大手企業のプロフェッショナルに選ばれています
2クリックでWikipediaデータを抽出
クリックするだけでWikipediaデータを即取得
Wikipediaからデータを手作業でコピーするのは手間がかかります。Thunderbitなら、インフォボックスの情報、記事本文、カテゴリなどをノーコードで取得できます。欲しいデータを指してクリックするだけで、2回目のクリックでThunderbitが項目を学習し、抽出を開始します。面倒な設定やCSSセレクタは不要です。
Wikipediaのレイアウト変更にもThunderbitが自動対応
Wikipediaはレイアウトが変わることが多く、従来のスクレイパーが壊れがちです。Thunderbitは固定のセレクタではなく、ページの意味を理解するセマンティックAIを採用しています。そのため、レイアウトが変わっても自動で適応し、記事本文、参考文献、その他のデータを修正作業なしで取り続けられます。
Wikipediaデータを普段のツールへエクスポート
Wikipediaの表データや外部リンクを、スプレッドシートへコピー＆ペーストする作業に時間を使うのはもうやめましょう。Thunderbitなら、抽出したデータをGoogle Sheets、Notion、Airtableへワンクリックで出力できます。すでに使っているツールへ、Wikipediaの情報を最速で取り込める方法です。
Wikipediaの抽出がうまくいかず困っていませんか？
Wikipediaのデータ抽出で、Thunderbitが従来型スクレイパーより優れている理由をご覧ください。
従来型スクレイパー
これまでのやり方Thunderbit
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よくある質問
関連 活用シーン
Thunderbit のWebスクレイパーの活用事例をもっと見る。
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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On the Beach スクレイパー
Thunderbit の On the Beach スクレイパーを使えば、On the Beach からホリデーやホテルのリスト、価格、評価などをわずか2クリックで抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、旅行データの収集や整理もスムーズ。分析や比較、旅行計画に最適で、旅行業界のプロやアナリスト、バケーションプランナーにおすすめです。
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楽天トラベルスクレイパー
Thunderbitの楽天トラベル スクレイパーは、楽天トラベルのホテル一覧や詳細ページからデータを抽出できるツールです。AIによるフィールド自動提案機能で、ホテル名、料金、評価、部屋タイプ、設備情報などを素早く収集可能。旅行代理店やリサーチャー、旅行データを活用したい企業に最適です。
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HKTVmall スクレイパー
HKTVmall の商品一覧から、商品名・価格・顧客評価まで数クリックで収集。複雑な設定は不要です。
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Amarillas.com スクレイパー
ThunderbitのAmarillas.comスクレイパーは、Amarillas.comに掲載されているモーテルやレストランなどの構造化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、ビジネス名・所在地・連絡先・評価・レビューなどを素早く収集でき、リサーチやマーケティング、リード獲得に活用できます。
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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た？
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