名前パーサー
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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。
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。
インストール先Chrome Web Store
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
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。
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。
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。
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。
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。
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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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、価格調査や競合調査に使える構造化された商品リストを抽出します。タイトル、価格、販売元、評価、レビュー、送料、リンクを見やすい表で取得できます。
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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Thunderbitに対するユーザーの声
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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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