「日本のデータサービスは1万件で15万〜20万円。海外に頼んでも最低5万円はかかる。その費用があれば、Octoparseに1年加入できます。」——eBayで日本の商品を海外に輸出する自営業者・きゃぶ＠中村様（Officecab）が外注を完全にやめた理由は、極めてシンプルな費用対効果の計算でした。
本記事では、ノーコードWebスクレイピングツール「Octoparse（オクトパース）」を使って約600万件のデータ収集を内製化し、独自のデータベースを構築したきゃぶ＠中村様の事例を、ご本人の言葉を交えてご紹介します。
導入効果サマリー
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 変化 |
| データ収集コスト | 1万件あたり最低5万円（外注） | Octoparseサブスク（年額） | ✅ 大幅削減 |
| データ漏洩リスク | あり（外注先が第三者販売） | なし（完全自社管理） | ✅ 排除 |
| 収集の遅延 | あり（手作業・外注依存） | クラウド24時間自動収集 | ✅ 解決 |
| 独自データベース | なし | 構築・蓄積中 | ✅ 実現 |
| 目標収集件数 | — | 約600万件 | ✅ 進行中 |
企業プロフィール
| 社名 | Officecab（オフィスきゃぶ） |
| 業種 | Eコマース（日本商品のeBay輸出） |
| 所在地 | 佐賀県（サービスは九州全域・全国対応） |
| 取扱商品 | トレーディングカード（ポケモンカードなど）・玩具・ゲーム |
| 販売プラットフォーム | eBay（米国経由でヨーロッパ・アジアへ） |
| 導入ツール | Octoparse |
| 活用方法 | eBay販売データの自動収集・独自データベース構築（約600万件） |
Officecabは佐賀県を拠点に、パソコン販売・修理からネットショップ運営まで幅広いITサービスを提供する自営業者です。きゃぶ＠中村様は2020年時点で22年のキャリアを持ち、eBayを通じてトレーディングカード・玩具・ゲームを北米・ヨーロッパ・アジアへ輸出しています。日本国内ではスクレイピングがまだ普及していないことに着目し、データ活用による情報優位性の確立を早くから意識していました。
課題——外注に依存することの4つのリスク
課題① 外注費が高額すぎる
データ外注のコストはきゃぶ＠中村様にとって最大の問題でした。ご本人の言葉を借りれば：
目標とする約600万件のデータを外注で取得しようとすれば、コストは数百万円規模になります。Octoparseのサブスクリプション費用と比較すると、その差は圧倒的でした。
— きゃぶ＠中村様（Officecab）
課題② コミュニケーションロスで、欲しいデータが取れない
細かい仕様の指定がうまく伝わらず、意図したデータが取れないという経験は、外注時代に何度も繰り返されました。データの定義が少しでも違えば、分析の前提が崩れます。
— きゃぶ＠中村様（Officecab）
課題③ データ漏洩リスク——集めたデータが他社に売られる可能性
競合優位のために収集したデータが、外注先経由で他社にも提供されているかもしれない——このリスクは、費用の問題と同様に見過ごせないものでした。
— きゃぶ＠中村様（Officecab）
課題④ 交付遅延——タイムリーにデータが届かない
外注スタッフに手作業でデータを収集してもらっていた時代、データの交付が遅れることも頻繁にありました。ビジネスの意思決定に使いたいデータが、必要なタイミングで手元にない——これは機会損失に直結します。
Octoparseを選んだ3つの理由
理由① 自分でデータを取れる——コミュニケーションコストはゼロ
外注先への依頼・確認・修正というやりとりが一切なくなり、欲しいデータをそのまま取得できるようになりました。クラウド実行機能を活用すれば、設定後は24時間無人稼働です。
— きゃぶ＠中村様（Officecab）
理由② 時間制限を越えて、独自データベースを構築できる
eBayでは販売記録などのデータが数ヶ月で消えてしまいます。現時点では使わないデータでも、将来の分析に活かすために先に収集・保存しておく——そのための独自データベース構築がOctoparseで可能になりました。
理由③ Pythonより速く、より効率的
きゃぶ＠中村様はPythonによるスクレイピングも自力で行えます。それでもOctoparseを選んでいるのは、開発工数と運用効率を考えると「Octoparseの方が速い」という実感からです。
— きゃぶ＠中村様（Officecab）
競合情報も営業リストも、ウェブデータをそのままExcel・CSV・Google Sheetsに出力
コード不要、誰でも今日から。クリック操作だけで必要な項目を自動抽出
Google Maps・食べログ・iタウンページ向けテンプレートで、リード獲得をすぐに開始
クラウドで毎日・毎週自動実行。大量取得でも安定して、競合動向を常に把握
MCP対応でAIエージェントと連携。収集データをAIに渡して分析・活用まで一気通貫
クレジットカード不要で無料スタート。世界600万人以上が選んだ信頼のツール
実際の収集フロー——約600万件のデータを、クラウドで自動取得
- STEP 1：eBayの対象カテゴリ・商品ページのURLをOctoparseに設定
- STEP 2：クラウドスケジュール実行で24時間自動収集（「相手に負担がかからないようゆっくり取得」）
- STEP 3：収集データをCSV出力し、自社データベースに蓄積
- STEP 4：蓄積された販売履歴・価格データを統計分析に活用
きゃぶ＠中村様が特に意識しているのは、収集時のアクセス頻度です。相手サーバーに負荷をかけないよう、ゆっくりとデータを取得することを心がけています。Octoparseではアクセス間隔の設定が可能で、適切な速度でのデータ収集を実現しています。
導入効果
| 指標 | 導入前（外注時代） | 導入後（Octoparse） |
| 1万件あたりのコスト | 国内：15〜20万円 / 海外：最低5万円 | 年間サブスクに含まれる |
| データ漏洩リスク | 高（外注先が第三者販売の可能性） | なし（完全自社管理） |
| 収集の遅延 | 発生あり（手作業依存） | スケジュール自動実行で解消 |
| 欲しいデータの取得精度 | 低（コミュニケーションロス） | 高（自分で設計・即実行） |
| 独自データベース | なし | 600万件規模で構築中 |
| 同じ仕組みを自社でも作れます |
| Octoparseは14日間無料。eBay・EC系データの自動収集と独自データベース構築をプログラミング不要で開始できます。 |
| [ 無料トライアルを開始する ] [ ダウンロード ] |
担当者インタビュー（きゃぶ＠中村様 / Officecab）
Q1. データ収集をなぜ「内製化」しようと思ったのですか？
日本ではスクレイピングがまだあまり普及していないので、データを活用することで情報面の優位に立てると考えていました。でも外注は高すぎるし、漏洩のリスクもある。自分でデータを管理・収集できる手段が必要でした。
Q2. Pythonが使えるのに、なぜOctoparseを？
Pythonでも作れますが、効率が全然違います。Octoparseの方が設定から実行まで速いし、クラウドで24時間動かしておけるのが便利です。開発に時間をかけるより、データを使うことに集中したい。そのためのツールとして使っています。
Q3. データ収集で特に気をつけていることはありますか？
相手のサーバーに負担をかけないよう、ゆっくりと取得することを意識しています。大量のデータを短時間で取ろうとすると、相手側に迷惑をかけることになるので。Octoparseはアクセス間隔の設定ができるので、そこは調整しながら運用しています。
EC輸出・eBayデータ収集に使えるOctoparseテンプレート
きゃぶ＠中村様のようにEC・輸出ビジネスでデータ収集を活用したい場合、Octoparseのテンプレート一覧から対応するものを探すか、カスタマイズタスクで独自の収集設計を行います。
Amazon商品の価格・販売ランク・レビュー数などを自動収集。eBayと並行した市場調査に活用できます。
海外の取引先・卸先のコンタクト情報をまとめて収集。越境ECでの新規取引先開拓に。
よくある質問（FAQ）
Q. eBayのデータはOctoparseで取得できますか？
はい。Octoparseのカスタマイズタスク機能を使えば、eBayを含む海外ECサイトのデータを収集できます。ご利用の際は各サイトの利用規約をご確認ください。
Q. 数百万件規模のデータ収集はどのプランで対応できますか？
Octoparseの料金プランはサブスクリプション制で、抽出データ件数自体に上限がありません。クラウドサーバーの数と運用設計によって収集スピードが変わります。大量収集を検討している場合は、プロフェッショナル以上のプランをおすすめします。
Q. データを自社のみで管理できますか？
はい。Octoparseで収集したデータはCSV・Excel・Google Sheetsなどに出力して自社で管理します。外注のように第三者がデータを保持する構造ではないため、データ漏洩リスクを大幅に低減できます。
Q. Pythonなどプログラミングができる人でも使う価値がありますか？
はい。きゃぶ＠中村様のようにPythonが扱える方でも、「開発する時間をかけずにすぐ動かせる」「クラウドで24時間自動稼働できる」という点でOctoparseを選ぶケースは多くあります。開発ではなくデータ活用に時間を使いたい方に特に適しています。
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※ 本記事の情報は2026年時点のものです。最新情報は公式サイトをご確認ください。
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