BINチェッカー

カードのBIN(先頭6〜8桁)を照会して、発行銀行・ブランド・カード種別・発行国を特定します。決済情報の検証で入力ミスを減らし、リスクの高い取引をより素早く見極められます。

実際の BIN データ: HandyAPI によって提供 — CORS 対応のオープンな銀行識別番号(BIN)データベースです。支払いカード番号の最初の 6〜8 桁を入力すると、発行銀行、ブランド、タイプ、国を識別できます。

データを一括で収集したい? Thunderbitを無料で試す。

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AIでWebサイトデータを抽出Thunderbitなら、ページ・サブページ・ファイルを素早くスクレイピングし、最小限の設定で構造化フィールドを抽出できます。
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AIでWebサイトデータを抽出

Thunderbitは、Webサイト(サブページ含む)に加え、PDF・ドキュメント・画像からもデータを取得し、構造化フィールドとしてテーブル化します。AI Suggest Fieldsで列の割り当てを素早く行い、収集しながら要約・分類・整形まで自動で対応できます。 結果はGoogle Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、CSVやJSONとしてダウンロードも可能です。ページネーションやサブページスクレイピングを使えば、リンク先ページの詳細を各行に付与してデータをリッチ化できます。コードは不要です。

ThunderbitでBINを確認する方法

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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の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。
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ステップ 2拡張機能を開くThunderbitのChrome拡張機能を開き、BIN Checkerツールを起動して「Check a BIN」タブへ移動します。「bin」入力欄に、カード番号の先頭6〜8桁を数字のみ(スペースや記号なし)で入力します。例:457173
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ステップ 3「Check BIN」ボタンをクリック「Check BIN」ボタンを押して照会を実行します。Thunderbitが、発行銀行(Issuing Bank)、カードブランド(Card Brand)、カード種別(Card Type)、カードレベル(Card Level)、発行国(Country of Issuance)などのBIN詳細をテーブルで返します。結果はExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、CSVまたはJSONとしてダウンロードも可能です。

カードBINを確認して発行体情報を取得する方法を学ぶ

6〜8桁のBIN情報を検証

BIN Checkerでは、決済カードの先頭6〜8桁を入力するだけで、発行体情報を構造化して返します。発行銀行、カードブランド、カード種別、カードレベル、発行国を確認できるため、決済処理前にカードのメタデータを素早く検証したいチームに最適です。決済オペレーション、リスク、サポート部門が、ドキュメントを探したり手作業で照会したりせずに確認できます。
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確認結果を見やすいテーブルに統一してレビュー

照会結果は、BIN、Issuing Bank、Card Brand、Card Type、Card Level、Country of Issuanceなどの列を持つ一貫したテーブルで返されます。複数BINの比較、差異の発見、社内レビュー用の記録が容易になります。入力は数字のみのため、フォーマット起因のミスを減らし、チームやワークフロー間でチェック手順を統一できます。
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決済リスクの調査と不正兆候の低減を支援

BIN Checkerで、BINが想定される国・ブランド・カード種別と整合しているかを確認し、不正対策や取引レビューを補助できます。リスクチームは疑わしい注文の優先度付け、異常な発行体パターンの検知、ケースノートへのBINメタデータ追記に活用可能です。サポートチームも、発行体やカードカテゴリを確認することで、カード利用可否に関する問い合わせ対応を円滑に進められます。
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運用向けに決済・顧客データを拡充

運用や分析チームは、出力テーブルを使って社内データに発行体メタデータを付与し、レポーティング、ルーティング、QAに活用できます。たとえば、カードブランドや発行国で取引を集計したり、発行体別の否決傾向を監視したり、保存済みBINデータが想定属性と一致しているか検証したりできます。構造化された列により、スプレッドシートや社内ツールへの転記もスムーズです。
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ROI計算機

投資額(コスト)と純利益から投資収益率(ROI)を算出。比較しやすいROI%で、案件の優先順位付けやプロジェクト成果の評価に役立ちます。

Glassdoorレビューエクスポーター

Glassdoorから企業レビューを抽出し、評価、要約、良い点、悪い点、従業員情報まで含めて、分析しやすい構造化テーブルにまとめます。

TAM・SAM・SOM計算機

トップダウンまたはボトムアップの入力で市場機会を見積もれます。TAM、SAM、SOMを明確に算出し、事業計画・資金調達・市場検証に活用できます。

割引計算機

元の価格と割引率から「節約額」と「最終価格」を計算したり、最終価格から割引率を逆算したりできます。小数点以下2桁で合計をわかりやすく表示し、購入判断をスピーディーにします。

VATチェッカー

VAT番号を公的データベースで照合し、有効性を確認します。取得可能な場合は、登録企業の名称や住所などの情報も取得でき、請求ミスやコンプライアンスリスクの低減に役立ちます。

損益分岐点計算ツール

総コストをまかなうために必要な販売数量を計算します。固定費、1単位あたりの変動費、単価を入力すると、損益分岐点の販売単位数がわかります。価格設定と目標を自信を持って立てましょう。

オンライン文字数カウンター

どんな文章でも、単語数・文字数・文数・段落数をすぐに計測。執筆、学習、編集に役立つ見やすい文字数データを確認できます。

ランダムチーム分けジェネレーター

参加者リストを、希望するチーム数に応じて素早くランダムに分割できます。グループ活動や会議、授業のチーム分けに最適です。

Crunchbaseスクレイパー

Crunchbaseの各企業プロフィールから、資金調達情報やSNSリンク、企業概要などの主要データを抽出します。リサーチの手間を大幅に削減し、ワンクリックで構造化データとしてエクスポート可能です。

ESPファインダー

メールアドレスまたはドメインの背後にあるメールサービスプロバイダー(ESP)を特定します。プロバイダー情報、MXレコード、信頼度スコアを確認でき、営業アプローチやITチェックに役立ちます。

無料のオンラインプロフィールスクレイパー

AI を使って、ソーシャルページや掲載ページから構造化された公開プロフィールデータを抽出します。名前、ハンドル、自己紹介、所在地、フォロワー数などを収集し、分析やアプローチに活用できます。

Talabatスクレイパー

Talabatの掲載情報からレストランデータを抽出し、分析しやすい構造化テーブルに変換します。手作業でのリサーチ時間を削減し、競合の把握にも役立ちます。

Naverクローリングツール

Naverのページからタイトル、リンク、要約、日付を抽出します。検索結果やページ本文の構造化データで、リサーチ時間を節約できます。

PDFからExcelへの変換ツール

PDFの表を、レイアウトと構造を保ったまま編集可能なExcelスプレッドシートに変換し、分析やレポート作成をより速く行えます。

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。

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。

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Thunderbitについてのユーザーの声

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」をクリックするだけで、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。ロングテールの市場で商品データを分析する時に、ものすごく助かっています。
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集めるのにThunderbitを使っています。きれいな連絡先情報をワンクリックで抽出できて、SheetsやNotionへの出力も数秒です。面倒な設定もコーディングも不要で、すぐ使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータの監視が楽になりました。まず一覧を抽出して、その後Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫まで取得します。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伝えるだけで、以後の設定を触らなくても更新された一覧、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、抽出したブログコンテンツの整形やタグ付けをしています。タイトルや著者を取り出し、カテゴリ候補まで提案してくれます。動的サイトやサブページでも問題なく動き、構造化されたSEOデータセット作成に最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチなショップの商品SKUをThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理できるし、ログインが必要なサイトはブラウザモードに切り替えます。速くて柔軟で、継続的なメンテや手作業の修正もいりません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を抽出した後、そのままブラウザでリードフォームに入力する時に使っています。タブを選ぶだけで、抽出済みの行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、無限スクロールのページからデータを取る時はThunderbitに頼っています。AIで扱いづらい形式も処理し、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力用テーブルを数秒で作ってくれます。
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