メール形式ファインダー
By
任意の企業ドメインから最も可能性の高いメールパターンを見つけ、個人向けの推定アドレスを生成します。信頼度付きの順位を表示して、営業活動を素早く進め、バウンスのリスクを抑えます。
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。
Thunderbitでより速くリードを見つけるThunderbitを使って、数クリックでウェブサイトをスクレイピングし、構造化された連絡先データを抽出できます。ページをまたいだ収集を自動化し、結果をSheets、Airtable、Notionにエクスポートできます。
インストール元Chrome Web Store
Thunderbitでより速くリードを見つける
Thunderbitは、ウェブサイト、サブページ、PDF、ドキュメント、画像をスクレイピングして、名前、役職、ドメイン、メールアドレスなどの構造化フィールドを抽出します。AI Suggest Fieldsで列をすばやく対応付けし、そのままスクレイピングして、Thunderbitに結果の要約、分類、整形まで任せられます。
抽出後は、きれいに整った表をGoogle Sheets、Airtable、Notionにエクスポートするか、CSVまたはJSONでダウンロードできます。サブページやページネーションのスクレイピングを使えばリードリストを拡張でき、AIによるラベル付けと整形でデータを整理された状態に保てます。
Thunderbitでメール形式を見つける方法
STEP 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始めましょう。
STEP 2拡張機能を開くChromeでThunderbit Chrome拡張機能を開きます。ツール一覧から「メール形式ファインダー」を選び、「ドメインでメール形式を見つける」タブを開いてください。必要なドメイン（例: acme.com）を入力します。必要に応じて会社名を追加すると精度が上がり、特定の人物の可能性が高いメールアドレスをThunderbitに生成させたい場合は、名と姓も入力します。
STEP 3「メール形式を見つける」をクリック「メール形式を見つける」ボタンをクリックすると、ドメインに対する予測メールパターンの表が生成されます。順位付きの形式と信頼度スコアを確認し、名と姓を入力している場合は、その人物の予測メール値も確認してください。結果はExcel、Google Sheets、Airtable、Notionにエクスポートするか、CSVまたはJSONでダウンロードできます。
ドメインから企業のメールアドレス形式を予測する方法を学ぶ
ドメインからメールパターンを予測する
メール形式ファインダーは、企業ドメインと一般的な企業の命名規則を分析し、組織全体で使われている可能性が最も高いメール形式を予測します。firstname.lastname@domain.com や f.lastname@domain.com などの複数の順位付きパターンと、信頼度スコア、簡単な根拠を返します。これにより、営業、採用、提携チームは、正しい業務用メールアドレスを組み立てる際の推測作業を減らせます。
特定の人物向けに可能性の高いメールを生成する
名と姓を追加すると、ドメインの予測形式に基づいて、その人物の可能性が高いメールアドレスを作成できます。このツールは、名前を小文字化し、アクセントや句読点を除去して正規化することで形式ミスを減らし、各候補パターンの例も提示します。連絡先の名前はあるが直接のメールがない場合に、検証用の候補を整理して絞り込むのに役立ちます。
営業リストを作成し、リードデータを拡充する
予測形式を使ってリードリストの不足メールを補完し、その結果をThunderbitのウェブスクレイピングと組み合わせて、ディレクトリやLinkedIn風の一覧から名前、役職、会社ページを収集します。拡充後は、表をExcel、Google Sheets、Airtable、Notionにエクスポートして、シーケンス配信、CRM取り込み、チームレビューに活用できます。このワークフローにより、手作業の調査を減らし、ツール間で連絡先データの整合性を保てます。
採用や提携のための連絡先探索を標準化する
採用担当者やパートナーマネージャーは、同じドメインベースの形式ロジックを多くの対象企業に適用し、候補者、採用担当者、事業関係者向けの一貫した連絡先仮説を作成できます。ThunderbitのEmail Extractorとサブページスクレイピングを組み合わせれば、チームページ、プレスリリース、PDFで見つかったメールを照合できます。その後、順位付き候補と信頼度スコアを自社システムに保存して、フォローアップと検証に活用できます。
さらに無料ツールを見る
Idealistaスクレイパー
Idealistaの物件一覧を、分析しやすいすっきりした表形式で抽出します。検索結果から住所、URL、価格、寝室数、面積（m²）を取得し、構造化データとして出力。リサーチや比較作業をよりスピーディーに進められます。
Email Permutator（メールアドレス候補生成）
氏名とドメインから、よく使われるメールアドレス形式の候補をまとめて生成。営業・採用・ネットワーキングのアウトリーチやテスト用途に、複数パターンを一括で作成できます。
Zillowスクレイパー
Zillowから物件一覧とエージェント情報を抽出します。市場分析やリード調査に役立つ構造化された不動産データで、時間を節約できます。
Webサイト連絡先スクレイパー
任意のWebページURLからメールアドレス、電話番号、SNSリンクを抽出し、見やすい表で結果を確認。アウトリーチや調査をスピーディーに進められます。
使い捨てメールアドレスチェッカー
メールが使い捨てドメインを使っているかを確認し、検出されたプロバイダーを表示します。スパム登録を減らし、リストをよりきれいに保てます。簡潔な説明付きで、わかりやすい結果を取得できます。
Redfinスクレイパー
Redfinの物件掲載情報を、分析しやすい構造化テーブルに抽出します。住所、価格、ベッド数、バス数、面積、担当エージェント情報を取得して、より素早く物件比較ができます。
メール到達率テスター
認証、ドメインの評判、メッセージ内容を確認して、受信トレイ到達リスクをチェックします。配信率を改善し、スパム判定を減らすための具体的な修正点もわかります。
一括メール検証ツール
大量のメールリストを検証してバウンスを減らし、送信者の評価を守ります。形式（構文）やドメインの有効性、リスク兆候をチェックし、配信に使えるクリーンなリストとして書き出せます。
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。
