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フルネームを敬称・名・ミドルネーム・姓・接尾辞に分解して構造化。CRM、フォーム、データベースの入力を標準化し、データを整えます。多様な文化圏の表記にも対応。

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閲覧しながら名前を構造化して抽出Thunderbitなら、Webページやサブページ、PDF、ドキュメント、画像から名前をスクレイピングし、扱いやすいフィールドに整理して抽出できます。収集を自動化し、Sheets・Airtable・Notionへエクスポート可能です。
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閲覧しながら名前を構造化して抽出

ThunderbitのAIウェブスクレイパーChrome拡張機能で、ディレクトリ、一覧、プロフィールページなどから連絡先の氏名を収集できます。「AIでフィールド提案」をクリックすると名前関連の列を自動検出し、ページネーション付きのページもスクレイピング可能。さらにサブページスクレイピングで、各行にプロフィール詳細を付加してデータをリッチ化できます。 Webサイトに加えてPDF・ドキュメント・画像からも抽出でき、結果はワークフローに合わせて構造化・分類・整形。Google Sheets、Airtable、Notionへ出力するほか、CSVやJSONとしてダウンロードもできます。

Thunderbitでフルネームを解析する方法

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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、「Name Parser」ツールを選択します。「Parse a Full Name」タブで、「full_name」欄にフルネームを入力します（例：「Dr. John Michael Smith Jr.」）。次に、ドロップダウンから「output_format」を選択します。「json」はJSONオブジェクト形式、「key_value_lines」は5行のキー・バリュー形式で出力されます。
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ステップ 3「Parse name」ボタンをクリック「Parse name」ボタンをクリックすると、名前が構造化されて分解結果が生成されます。Thunderbitはprefix、first_name、middle_name、last_name、suffixとして返し、存在しない要素は空文字で出力します。結果が表示されたら、出力テキストをコピーして、データベース、CRM、スプレッドシートなど、名前フィールドの標準化が必要なワークフローに貼り付けてください。

フルネームを構造化フィールドに分解する方法を学ぶ

フルネームを要素ごとに分解

Name Parserは、1つのフルネーム文字列をprefix、名、ミドルネーム、姓、suffixに分割します。フォーム、スプレッドシート、リードリストなどで起こりがちな名前入力の乱れを整え、レコードの一貫性を保つのに役立ちます。手作業での修正なしに、並び替え、パーソナライズ、データベースの衛生管理に使える信頼性の高い名前フィールドが必要な、営業オペレーション／マーケティングオペレーション／管理担当者向けに設計されています。
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敬称・接尾辞・複合姓に対応

Dr.やJr.などの一般的な敬称・接尾辞を認識し、複合の姓は1つのまとまりとして保持します。ミドルネームが複数ある場合も、middle_nameにまとめて返します。命名規則が多様なグローバルデータでも、表記ゆれによる不一致や重複コンタクトを減らすのに有効です。
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CRMやスプレッドシートの連絡先データを標準化

Name Parserで、単一の「Full Name」列を構造化フィールドに変換し、CRM、メール配信ツール、社内データベース向けの連絡先リストを整備できます。構造化された名前は、セグメント分け、重複排除、first_nameを使った差し込み（メールマージ）などのパーソナライズ精度を高めます。出力は開発者向けのJSON、またはドキュメント／チケット／スプレッドシートへ素早く貼り付けられるキー・バリュー形式で返せます。
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リードのエンリッチメントとスクレイピングデータを改善

ThunderbitでWebサイト、PDF、画像から名前を収集した後、Name Parserを使えば、非構造の名前文字列をクリーンな列に変換し、メール、会社名、役職など他の項目と結合しやすくなります。姓でのリード振り分け、挨拶文のパーソナライズ、複数ソース間での表記統一などに役立ち、再現性のあるエンリッチメント基盤を作るチームにとって実用的なステップです。
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Thunderbit 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」を押すだけで、ページ分割された結果もきれいな表に整理してくれます。コードも CSS も不要で、ロングテール市場の商品データ分析が本当に楽になりました。
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。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。まず一覧をスクレイピングしてから、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合わせ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。間隔を自然な言葉で入力するだけで、設定を触り直さなくても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。シンプルでとても実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbit の Field AI Prompts を使って、スクレイピングしたブログ内容を整理・タグ付けしています。タイトルや著者名を抽出し、カテゴリの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、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ます。速くて柔軟で、継続的な保守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。連絡先を抽出したあと、そのままブラウザでリードフォームに入力するのに使っています。タブを選ぶだけで、抽出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取り出すのに Thunderbit を頼っています。AI で面倒な形式も扱えて、Google Sheets や Airtable に数秒で送れる出力用テーブルを作ってくれます。
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit で競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」を押すだけで、ページ分割された結果もきれいな表に整理してくれます。コードも CSS も不要で、ロングテール市場の商品データ分析が本当に楽になりました。
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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り出すのに Thunderbit を頼っています。AI で面倒な形式も扱えて、Google Sheets や Airtable に数秒で送れる出力用テーブルを作ってくれます。

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