ASIN検索
ASINを1つまたは複数入力して、商品名、ブランド、カテゴリ、価格、画像URLを取得します。構造化された結果で出品確認とリサーチを高速化。無効または未検出のASINはエラーとして表示されます。
Amazon 直接リンク: ASIN を入力して、実際の Amazon 商品ページを開きます。AI が生成したデータではなく、すべてのリンクが実際の Amazon 商品ページに遷移します。
数百のウェブページからワンクリックでデータを取得するなら、Thunderbit Chrome 拡張機能をご利用ください。この作業を AI に任せたい場合は、Thunderbit APIまたはThunderbit MCPをご利用ください。作業全体を任せたい場合は、Web スクレイピングサービスをご利用ください。
閲覧しながら商品データを抽出Thunderbitなら、数クリックでWebサイトから構造化された商品データをスクレイピング・抽出できます。複数ページにまたがる収集も自動化し、よく使うツールへそのままエクスポート可能です。
インストール元Chrome Web Store
閲覧しながら商品データを抽出
ThunderbitのAIウェブスクレイパーChrome拡張機能を使えば、ECページ、ディレクトリ、一覧ページから商品情報を収集できます。［AI Suggest Fields］をクリックしてから［Scrape］するだけで、レイアウトが異なるページでも商品名、ブランド、カテゴリ、価格、画像リンクなどを構造化データとして抽出可能です。
ページネーションやサブページスクレイピングで1ページにとどまらず、サブページ、PDF、ドキュメント、画像からもデータを取得。抽出と同時に要約・分類・整形もでき、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートして分析や業務フローに活用できます。
ThunderbitでASINを検索する方法
ステップ 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension Download Page からThunderbit Chrome拡張機能をダウンロードしてインストールします。インストール後、ログインするか無料アカウントを作成して開始してください。
ステップ 2拡張機能を開くブラウザのツールバーからThunderbit Chrome拡張機能を開きます。Thunderbit内でASIN Lookupツールを開き、次に「Enter ASIN(s)」タブへ移動します。「asins」欄にASINを1つ、または複数のASINを貼り付けます（区切りはカンマまたは改行。例：1行目にB07PGL2ZSL、次の行にB08CFSZLQ4）。
ステップ 3「Lookup ASINs」をクリック「Lookup ASINs」ボタンをクリックして検索を実行します。ThunderbitはASINごとに1行のテーブルを返し、ASIN、商品名（Product Title）、ブランド、カテゴリ、価格、画像URL、そして無効・未検出の場合の「Status / Error」列が表示されます。結果を確認したら、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートするか、CSVまたはJSONとしてダウンロードできます。
ASINコードからAmazon商品の詳細を調べる方法を学ぶ
ASINを入力して商品属性を取得
ASIN Lookupでは、ASINを1つ、または複数（カンマ区切り／改行区切り）で貼り付けるだけで、商品詳細を構造化テーブルとして返します。複数タブを開かずに出品情報を素早く確認したいAmazon出品者、カタログ管理者、リサーチ担当者向けに設計されています。分析・仕入れ・出品更新の前に、商品名、ブランド、カテゴリなどの重要項目を手早く照合できます。
ASINを検証し、欠落・誤りを明確に判定
検索を実行すると、各ASINのデータと並んで「Status / Error」が分かりやすく表示されます。これにより、スプレッドシートの整備、入力ミスの発見、利用不可・未検出ASINの特定が容易になります。大量のSKUを扱う運用・マーケットプレイス担当チームにとって、手作業チェックによる見落としやカタログ不整合を減らすのに有効です。
価格・カタログ比較テーブルを作成
出力列（ASIN、商品名、ブランド、カテゴリ、価格、画像URL）を使って、競合調査、品揃えレビュー、出品監査に使える一貫したデータセットを作成できます。EC運用担当は、複数商品の価格比較、ブランド／カテゴリ別のグルーピング、カタログの抜け漏れの把握が可能です。テーブル形式なので、チーム共有やレポーティングのワークフローへの組み込みもスムーズです。
仕入れ、出品QA、商品リサーチの業務フローを支援
ASIN Lookupは、仕入れやデューデリジェンスの場面で素早く商品を検証したい売り手・買い手に役立つ実用ツールです。ASINが想定どおりのブランド・カテゴリかを確認し、参照用に画像URLを控え、レビュー用に現時点の価格を記録できます。分析担当者にとっては、ASINの生リストを再現性のある手順で構造化された商品レコードへ変換し、追加調査や意思決定につなげられます。
さらに無料ツールを見る
Amazon商品スクレイパー
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、商品情報を抽出できます。商品名、価格、評価などを整理された表形式で取得し、すぐにエクスポートや確認に活用できます。
Amazon価格スクレイパー
Amazonの商品価格、販売者名、評価、ASIN、在庫状況、商品URLを2クリックで取得。Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへそのままエクスポートできます。コーディングは不要です。
Amazonレビューエクスポーター
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、詳細なレビュー情報を自動で抽出。レビュアー情報や評価などを、分析しやすい表形式ですぐに取得できます。
Amazon商品リサーチツール
キーワード、カテゴリ、ASINを使って有望なAmazon商品を見つけます。需要、競合、価格、推定売上を比較してアイデアを検証し、より速くデータ主導で仕入れ判断を行えます。
無料のAmazon販売数推定ツール
カテゴリとベストセラーランキング（BSR）をもとに、Amazon商品の月間・日次の販売数量を推定します。需要調査や出品判断に役立つ、素早い目安を確認できます。
無料オンライン FBA 手数料計算機
価格、原価、サイズ、重量、カテゴリーを入力するだけで、Amazon FBA のコストを試算できます。紹介料、配送手数料、保管料に加えて、利益と利益率まで確認できるので、自信を持って商品価格を設定できます。
Amazon出品情報 品質チェッカー
Amazonの商品ページを「抜け漏れ」と「SEO最適化の準備状況」の観点で診断。タイトル、箇条書き、画像、キーワードの不足や弱点を検出し、スコアと具体的な改善策で検索露出の向上を後押しします。
商品詳細情報スクレイパー
Amazon、Walmart、Shein、Lazada、Zalando などのECサイトから商品情報を自動取得できます。商品名、ブランド、価格、画像、評価、レビューなどを整理された形式で収集し、すぐに分析やエクスポートが可能です。
Thunderbitについてのユーザーの声
Taryn W.Growth StrategistThunderbitのおかげで競合調査のやり方が変わりました。『AI Suggest Fields』を押すだけで、ページ送りされた結果も含めてきれいな表を作ってくれます。コードもCSSも不要。ロングテール市場の商品データ分析で大幅な時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスや電話番号を取るのにThunderbitを使っています。1クリックで整理された連絡先情報を抽出でき、SheetsやNotionへの書き出しも数秒です。余計な設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitは、複数ページにまたがるSKUデータの監視に役立っています。リストを取得したあと、Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫まで丸ごと抽出。AIが私の定義した列に沿って整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで不動産情報の追跡がかなり楽になりました。間隔を自然な言葉で指定するだけで、設定をいじり直すことなく、更新された物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、取得したブログコンテンツの整理やタグ付けをしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリ提案までしてくれます。動的サイトやサブページにも強く、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチなストアの商品SKUをThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログインが必要なサイトではブラウザモードに切り替えています。速くて柔軟、しかも継続的な保守や手作業の修正がいりません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先情報を取得したあと、そのままブラウザ上でリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、取得済みの行データを使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールページからのデータ抽出にThunderbitを使っています。AIが複雑な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる、出力準備済みの表を数秒で作ってくれます。
Taryn W.Growth StrategistThunderbitのおかげで競合調査のやり方が変わりました。『AI Suggest Fields』を押すだけで、ページ送りされた結果も含めてきれいな表を作ってくれます。コードもCSSも不要。ロングテール市場の商品データ分析で大幅な時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスや電話番号を取るのにThunderbitを使っています。1クリックで整理された連絡先情報を抽出でき、SheetsやNotionへの書き出しも数秒です。余計な設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitは、複数ページにまたがるSKUデータの監視に役立っています。リストを取得したあと、Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫まで丸ごと抽出。AIが私の定義した列に沿って整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで不動産情報の追跡がかなり楽になりました。間隔を自然な言葉で指定するだけで、設定をいじり直すことなく、更新された物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、取得したブログコンテンツの整理やタグ付けをしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリ提案までしてくれます。動的サイトやサブページにも強く、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチなストアの商品SKUをThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログインが必要なサイトではブラウザモードに切り替えています。速くて柔軟、しかも継続的な保守や手作業の修正がいりません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先情報を取得したあと、そのままブラウザ上でリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、取得済みの行データを使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールページからのデータ抽出にThunderbitを使っています。AIが複雑な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる、出力準備済みの表を数秒で作ってくれます。
