メールアドレス形式検索
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任意の企業ドメインから、最も可能性の高いメールアドレスのパターンを見つけ、特定の人物向けの候補アドレスを生成します。信頼度付きで形式を順位表示し、アウトリーチを効率化しながらバウンスリスクを抑えられます。
Thunderbit でリード獲得をもっと速くThunderbit を使えば、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。複数ページにわたる収集も自動化でき、結果は Sheets、Airtable、Notion にエクスポート可能です。
インストール先Chrome Web Store
Thunderbit でリード獲得をもっと速く
Thunderbit は、ウェブサイト、サブページ、PDF、ドキュメント、画像からデータをスクレイピングし、名前、役職、ドメイン、メールアドレスなどの構造化された項目を取得します。AI Suggest Fields で列の割り当てをすばやく行い、スクレイピング後は結果を要約・分類・整形して、業務フローに合わせて出力できます。
抽出後は、きれいに整ったテーブルを Google Sheets、Airtable、Notion に直接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。サブページやページネーションのスクレイピングを活用すれば、リードリストを大規模に拡張でき、AI によるラベル付けと整形でデータも常に整理された状態を保てます。
Thunderbit でメール形式を調べる方法
STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension ダウンロードページ から Thunderbit Chrome Extension 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 Extension を開きます。ツール一覧から「Email Format Finder」を選び、「Find Email Format by Domain」タブを開いてください。必須のドメイン（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ます。さらに、特定の人物のメールアドレス候補を Thunderbit に生成させたい場合は、名と姓も入力してください。
STEP 3「Find email format」ボタンをクリック「Find email format」ボタンをクリックすると、そのドメインの予測メール形式が表として生成されます。順位付きの形式と信頼度スコアを確認し、名・姓を入力している場合は、その人物の予測メールアドレス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 として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
Email Format Finder は、企業ドメインと一般的な社内メール命名規則を分析し、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 のような複数の候補を、信頼度スコアと短い根拠付きで返します。これにより、営業・採用・パートナー開拓のチームは、業務用メールアドレスを正しく組み立てる必要がある場面で、勘に頼らず対応できます。
特定の人物向けの有力メールアドレスを生成
名と姓を追加すると、ドメインに対して予測された形式をもとに、その人物のメールアドレス候補を生成できます。ツールは名前を正規化（小文字化、アクセントや句読点の削除）して、書式ミスを減らし、各候補パターンの例も提示します。連絡先の名前はわかっているが直接のメールアドレスがない場合に、検証用の候補を整理して絞り込みたいときに便利です。
アウトリーチリストを作成し、リードデータを拡充
予測された形式を使ってリードリストの不足メールを補完し、Thunderbit のウェブスクレイピングでディレクトリや LinkedIn 風の一覧から名前、役職、会社ページを収集します。データを拡充したら、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion にエクスポートして、シーケンス配信、CRM への取り込み、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が減り、ツール間で連絡先データの一貫性も保てます。
採用やパートナー開拓のための連絡先探索を標準化
採用担当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ターゲット企業に適用することで、候補者、採用責任者、事業担当者の連絡先仮説を一貫して作成できます。Thunderbit の Email Extractor やサブページスクレイピングと組み合わせれば、チームページ、プレスリリース、PDF から見つかったメールアドレスの照合も可能です。あとは、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、フォローアップや検証に活用できます。
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Google ショッピングスクレイパー
Google ショッピングの検索結果から、価格調査や競合リサーチに使える商品リストを構造化して抽出します。タイトル、価格、販売店、評価、レビュー数、送料、リンクを見やすい表形式で取得できます。
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。
UPC検索
UPCから商品情報を検索して、商品確認や出品情報の比較に役立てられます。商品名、ブランド、メーカー、カテゴリ、画像までを1回の検索で取得できます。
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ZoomInfo スクレイパー
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Flipkartスクレイパー
FlipkartのリストやSKUページから、AIが提案する項目で商品データを抽出。スピーディーかつ構造化されたデータ分析が可能です。ECリサーチや価格調査に最適なツールです。
名前パーサー
フルネームを敬称（prefix）、名（first）、ミドルネーム（middle）、姓（last）、接尾辞（suffix）などの要素に分解して構造化。CRMのレコードやフォーム入力、データベースの表記ゆれを整え、データをきれいに保てます。
Idealistaスクレイパー
Idealistaの物件リストを分析しやすい表形式データに整理して抽出。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エクスポートして調査・比較をスピードアップします。
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Thunderbitに対するユーザーの声
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbitのおかげで競合リサーチの進め方が変わりました。「AIで項目を提案」を押すだけで、ページ分割された結果も含めてきれいな表を作成してくれます。コーディングもCSS指定も不要で、ロングテール市場の商品データ分析にすごく役立ちます。
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。クリーンな連絡先情報を1クリックで抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒です。追加設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータがすぐ手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitで複数ページにまたがるSKUデータを管理しています。まず一覧を取得し、Subpage Scrapingで商品詳細、価格、レビュー、在庫までまとめて抽出。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、不動産の追跡がかなり楽になりました。間隔を自然文で伝えるだけで、以後は設定を触らなくても最新の物件情報、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データセット作成に最適です。
Lina K.Marketplace Operations LeadニッチなストアのSKU追跡にThunderbitを使っています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログイン必須サイトはブラウザモードに切り替えます。速くて柔軟、継続的な保守や手作業の修正も不要です。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を取得したあと、ブラウザ上でそのまま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、無限スクロールのページからデータを抽出するのにThunderbitを頼っています。AIで扱いづらい形式にも対応し、Google SheetsやAirtableにすぐ送れるエクスポート用の表を数秒で作ってくれます。
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