構造化商品データ
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。
数百のウェブページからワンクリックでデータを取得するなら、Thunderbit Chrome 拡張機能をご利用ください。この作業を AI に任せたい場合は、Thunderbit APIまたはThunderbit MCPをご利用ください。作業全体を任せたい場合は、Web スクレイピングサービスをご利用ください。
あらゆるサイトから商品データを抽出Thunderbitを使えば、商品ページを素早くスクレイピングし、雑多な商品リストを数クリックで整理された項目に変換できます。複数ページにまたがる収集やエクスポートも自動化できます。
インストール元Chrome Web Store
あらゆるサイトから商品データを抽出
ThunderbitのAIウェブスクレイパーChrome拡張機能で、Webサイト、カタログ、マーケットプレイスから商品詳細を収集できます。商品一覧をスクレイピングし、サブページもたどってより豊富な属性を取得。さらにPDF、ドキュメント、画像からのデータも、確認しやすいクリーンな表にまとめられます。
抽出後は、Thunderbitが要約・分類・整形まで行い、分析しやすい一貫した項目に揃えます。結果はGoogle Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、商品比較、出品内容の検証、リサーチ情報の更新をスムーズに進められます。
ThunderbitでUPCを検索する方法
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 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 Chrome拡張機能を開き、次にUPC Lookupツールを開きます。「Enter a UPC Code」タブで、「upc」欄に数値のUPCコード（通常12桁。例：012345678905）を入力します。検索を実行する前に、数字のみで構成されていることを確認してください。
ステップ 3「Look up UPC」ボタンをクリック「Look up UPC」ボタンをクリックして検索を実行します。Thunderbitは、Product Name、Brand、Manufacturer、Category、Description、Product Image URLなどを含む結果テーブルを返します。一致する情報がない場合は、UPCの入力ミスがないか確認して再度お試しください。結果が正しければ、テーブルをExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへ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。
UPCコードで商品詳細を調べる方法を学ぶ
UPCで商品情報を検索
UPC Lookupでは、数値のUPC（通常12桁）を入力するだけで、整理された商品情報をまとめて取得できます。Product Name、Brand、Manufacturer、Category、Description、Product Image URLなどの主要項目が返ります。EC運営、リテールチーム、アナリストが、複数サイトを手作業で探し回らずにバーコードの内容を確認するのに役立ちます。
商品データを標準化して精度を高める
UPC Lookupを使うことで、出品情報・仕入先カタログ・社内在庫データ間の不一致を減らせます。UPCに紐づく一貫した項目を取得することで、ブランドやメーカーの確認、重複商品の発見、登録時の同一性チェックが容易になります。また、該当なしの場合も「見つからない」結果が明確に出るため、次の確認作業に繋げやすくなります。
商品カタログ作成とデータ拡充フローを構築
出力されるテーブルを使って、SKUリストの拡充、新規カタログ登録、マーケットプレイス出品の不足項目補完などを進められます。Product Image URLはマーチャンダイジングやコンテンツ品質チェックに役立ち、CategoryとDescriptionは分類設計や検索最適化にも有効です。大量の商品を扱うEC運用、マーケットプレイス出品者、PIMチームに適したワークフローです。
監査・真贋確認・比較をサポート
UPC Lookupは、入荷検品、リテール監査、コンプライアンス確認など、パッケージとバーコードが想定商品と一致しているかを確認したい場面で有用です。共通の識別子であるUPCを使って、ブランド間で商品を比較する競合調査にも活用できます。さらにThunderbitでExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートすれば、結果の共有やチーム横断での追跡も簡単です。
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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。
Thunderbitについてのユーザーの声
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、ページ分割された結果もきれいな表にしてくれます。コーディングもCSSも不要。ロングテール市場の商品データ分析で大幅に時間を節約できています。
Miles T.営業開発コンサルタントディレクトリからメールアドレスや電話番号を取得するのにThunderbitを使っています。1クリックで整った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。まず一覧を取得し、その後Subpage Scrapingで商品仕様、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で不動産の追跡がかなり楽になりました。更新間隔を自然な英語で伝えるだけで、設定に触れなくても新しい物件情報、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.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の整理とタグ付けをしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリの提案までしてくれます。動的なサイトやサブページでもよく機能し、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.マーケットプレイス運用リード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、ログイン必須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不要です。
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を直接入力。タブを選ぶだけで、抽出した行の情報をもとに全部埋めてくれます。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、無限スクロールのページからデータを抽出するのにThunderbitを頼っています。扱いづらい形式でもAIが処理してくれて、数秒でGoogle SheetsやAirtableに出せる表を作ってくれます。
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Miles T.営業開発コンサルタントディレクトリからメールアドレスや電話番号を取得するのにThunderbitを使っています。1クリックで整った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。
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