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。
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
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
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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AI営業メール自動生成ツール
無料のAIセールスメールジェネレーターを使えば、わずか数秒でパーソナライズされた営業メールを作成できます。営業チームや起業家に最適なツールです。今すぐお試しください。ThunderbitのAIツールで営業活動をさらに強化しましょう。
画像からExcelへの変換ツール
テーブルやレシート、リストの画像を、Excelに簡単にエクスポートできる構造化JSON配列に変換します。手作業でのデータ入力を省き、正確性も確保できます。
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。
電話番号エクストラクター
ウェブページ、ファイル、テキストから電話番号を素早く抽出。数秒で整理されたリストを作成でき、連絡先リストの作成やデータの確認に最適です。
Amazon商品スクレイパー
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで商品情報を抽出。商品名、価格、評価などを整理された表形式で取得でき、エクスポートや確認もスムーズです。
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Thunderbitについてのユーザーの声
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbitのおかげ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、ページネーション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かなり楽になりました。
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。きれいな連絡先情報をワンクリックで抽出でき、SheetsやNotionへのエクスポートも数秒です。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。商品一覧をスクレイピングしたあと、Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。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で不動産情報の追跡がずっと簡単になりました。間隔を自然な言葉で指定するだけで、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。設定を触り直す必要もなく、シンプルで実用的です。
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記事を整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出し、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情報をThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログイン必須のサイトではブラウザモードに切り替えます。高速で柔軟、しかも継続的なメンテナンスや手作業の修正も不要です。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かっています。連絡先を抽出したあと、そのデータを使ってブラウザ上でリードフォームに直接入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行を使って全部埋めてくれるので、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を頼りにしています。AIで複雑な形式にも対応し、すぐGoogle SheetsやAirtableに送れるエクスポート用テーブルを数秒で作ってくれます。
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よくある質問
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