無料オンライン利益率(粗利率)計算ツール

販売価格・原価・追加費用から、利益と利益率を計算。利益額(ドル)と利益率(%)を確認して、価格設定の判断に役立てられます。

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商品データをスクレイピングして利益率を算出ThunderbitでWebサイトやサブページ、PDF、画像から価格・原価を抽出し、構造化データとしてエクスポート。お使いのツールで素早く利益率分析ができます。
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インストール元Chrome Web Store

商品データをスクレイピングして利益率を算出

ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使えば、あらゆるWebサイトから価格、手数料、商品情報などを収集できます。サブページの追跡やページネーションにも対応し、PDF・ドキュメント・画像からも必要な項目を構造化して抽出可能。さらに、結果の要約・分類・整形まで行い、見やすい表にまとめます。 抽出したデータはGoogle Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、利益率計算、競合の追跡、収益性のモニタリングを継続的に実施できます。定期スクレイピングを設定すれば、手作業を最小限に抑えつつデータを常に最新に保てます。

Thunderbitで利益率を計算する方法

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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Chromeを開き、Thunderbitの拡張機能アイコンをクリックして「Profit Margin Calculator」を起動します。「Calculate Profit Margin」タブで販売価格(Selling Price)と原価(Cost)を入力してください。送料・手数料・間接費などの追加費用がある場合はAdditional Costsに入力し、なければ空欄のまま、または0を入力します。
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ステップ 3「Calculate profit margin」をクリック「Calculate profit margin」ボタンをクリックします。Thunderbitが、利益(販売価格 − 原価 − 追加費用)と、利益率(%)(利益 ÷ 販売価格 × 100)を小数点以下2桁に丸めて計算します。2行の結果を確認し、必要に応じて価格表や資料にコピーして活用してください。

あらゆる商品・サービスの利益率の計算方法を学ぶ

利益と利益率を算出

販売価格と原価を入力するだけで、基本となる2つの指標(利益額と、売上に対する利益率%)を計算できます。新商品の投入前、見積提出前、キャンペーン実施前に、その価格が目標に見合うかを素早く確認可能。営業・小売・EC・コンサルなど、安定した収益性チェックが必要なチーム向けに設計されています。
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追加費用を加えて、より現実的な価格判断に

送料、モール手数料、決済手数料、梱包費、間接費などの任意コストを加えることで、実態に近い収益性を把握できます。追加費用が未確定の場合でも、空欄は0として扱われるため、情報が揃っていない段階でもスピーディに試算できます。複数チャネルや取引規模の違いで比較したいEC運営者やサービス事業者にも便利です。
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決める前に価格パターンを比較

同じコスト構造のまま販売価格だけを変えて試算し、目標に合う利益率を探せます。割引率、セット販売、段階制のサービスプランなどを検討する際に、各案が利益と利益率に与える影響をすぐ確認可能。見積やプロモーションの“守るべき基準”をチームで揃えるのにも役立ちます。
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商品ページ、見積、施策の収益性を日常的に検証

商品掲載価格の設定、卸提案の検討、広告経由の売上増の影響試算など、日々の意思決定にそのまま活用できます。結果は丸めた数値のシンプルな2行表示なので、スプレッドシート、提案書、社内ドキュメントへ簡単に転記可能。承認スピードを上げ、価格ミスの削減にもつながります。
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さらに無料ツールを見る

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。

Amazon商品スクレイパー

Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、商品情報を抽出できます。商品名、価格、評価などを整理された表形式で取得し、すぐにエクスポートや確認に活用できます。

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。

Amazon商品リサーチツール

キーワード、カテゴリ、ASINを使って有望なAmazon商品を見つけます。需要、競合、価格、推定売上を比較してアイデアを検証し、より速くデータ主導で仕入れ判断を行えます。

Naver Shopping クロールツール

Naver Shopping の検索結果から商品データを抽出し、価格・評価・販売者情報を手作業を減らしながら比較できます。

Trustpilotレビュー スクレイパー

あらゆる企業のTrustpilotレビューを抽出し、分析しやすい構造化データへ変換します。

Sur La Table スクレイパー

Sur La Tableの商品、クラス、店舗データを抽出して分析に活用。AIが抽出項目を提案し、結果を整理して簡単にエクスポートできるので、ビジネスインサイトの獲得がスムーズに。

無料のAmazon売上計算ツール

商品価格と月間販売数の目安から、月間の売上総額(グロス)を試算。需要の妥当性チェックや在庫計画の判断材料を、手早く把握できます。

Amazon利益計算ツール

販売価格、原価(COGS)、送料、紹介料率、FBA手数料、その他コストを入力するだけで、Amazon商品の純利益と利益率を試算できます。費用内訳をわかりやすく可視化し、出品前に商品として成立するかを判断できます。

Noonスクレイパー

Noonの商品リストから、商品名、価格、画像、仕様などの構造化データを素早く抽出し、効率的な分析やリサーチに活用できます。

Booking.comスクレイパー

Booking.comの宿泊データを抽出し、ホテル比較やリサーチをより素早く行えます。

ASIN検索

1つまたは複数のASINからAmazon商品の詳細をまとめて取得し、出品情報の確認や属性比較を効率化します。商品名、ブランド、カテゴリ、価格、画像URLを、レビューしやすい整った形式で出力します。

Amazonレビューアナライザー

Amazonレビューを分析して、感情傾向(ポジティブ/ネガティブ)、繰り返し出てくるテーマ、主なメリット・デメリットを可視化。大量のフィードバックを分かりやすい示唆に変換し、商品改善や商品ページ最適化に役立てられます。

ドロップシッピング利益計算機

商品原価、販売価格、送料、税金、各種手数料をもとに、ドロップシッピング1件あたりの純利益と利益率を算出。合計が一目で分かるので、適正な価格設定と利益確保に役立ちます。

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Thunderbitのユーザーの声

Taryn W.グロースストラテジスト@Thunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AIで項目提案」を押すだけで、ページ送りされた結果もきれいな表に整理されます。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.営業開発コンサルタントディレクトリからEmailや電話番号を取得するのにThunderbitを使っています。1クリックできれいな連絡先情報を抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒で完了。追加設定もコードも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.EコマースアナリストThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータの監視が楽になりました。商品一覧を取得したあと、Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫までまとめて取得。AIが私の定義した列に整理してくれます。
Cassian B.不動産アドバイザーThunderbitのScheduled Scraperで不動産の追跡がとても楽になりました。更新間隔を普通の言葉で伝えるだけで、設定を触り直さ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.コンテンツ&SEOスペシャリストThunderbitのField AI Promptsを使って、取得したブログコンテンツを整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出できるだけでなく、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.マーケットプレイス運用リーダーThunderbitでニッチ店舗のSKUを追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログイン必須サイトはブラウザモードに切り替えます。速くて柔軟で、継続的なメンテナンスや手作業の修正も必要ありません。
Jorge F.インバウンド営業マネージャーThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を取得したあと、そのデータを使ってブラウザ上でリードフォームを直接入力できます。タブを選ぶだけで、取得した行をもとに自動で埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.フリーランスリサーチャーPDF、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で扱いにくい形式もきちんと処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力用テーブルを数秒で作成できます。
Taryn W.グロースストラテジスト@Thunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AIで項目提案」を押すだけで、ページ送りされた結果もきれいな表に整理されます。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.営業開発コンサルタントディレクトリからEmailや電話番号を取得するのにThunderbitを使っています。1クリックできれいな連絡先情報を抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒で完了。追加設定もコードも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
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よくある質問

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