仕入れ先を決めるとき、各国のショップに電話をかけて価格を調べていた——そんな非効率な作業に代わって、M様が選んだのは「データに聞く」という方法でした。BUYMAでCtoCの販売業を営むM様には、独学で身につけた統計学の知識があります。問題は、分析するための「細かいデータ」を手に入れることができなかったことでした。
本記事では、Webスクレイピングツール「Octoparse（オクトパース）」を使って31項目のデータを自動収集し、最安仕入れ国の特定と商品選定をデータドリブンで実現したM様の事例を詳しく解説します。
導入効果サマリー
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 変化 |
| データ取得方法 | 外注（固定項目のみ） | 31項目を自動収集（自社設計） | ✅ 完全内製化 |
| 外注コスト | 月額1万円程度 | Octoparse費用のみ（低コスト） | ✅ 削減 |
| 仕入れ先の選定精度 | 経験則・電話確認 | データ統計で自動特定 | ✅ 精度向上 |
| 定期収集の実現 | スポット外注のみ | スケジュール自動実行 | ✅ 実現 |
企業プロフィール
| 社名 | M社 |
| 業種 | ECサイト出品者（CtoC・越境ファッション） |
| 主な取扱商品 | 女性向け海外ブランドの靴・バッグ |
| 販売プラットフォーム | BUYMA |
| 主な課題 | 外注では取得できない細かいデータ / 外注コストと精度の限界 |
| 導入ツール | Octoparse |
| 活用方法 | 31項目のデータ自動収集・統計分析・仕入れ国選定 |
課題——「欲しいデータ」と「買えるデータ」は、別物だった
課題① 外注データは「自分のニーズ」を満たしてくれない
M様は独学で統計学を習得しており、細かいデータほど「武器」になると考えていました。例えばBUYMA上のショップアクセス数、ショッパーの人気度、販売数、注文履歴——これらの組み合わせから、「売れる商品」と「売れない商品」を統計的に見極めることができます。
ところが、一般的なデータ販売会社が提供するのは、比較的固定化されたデータ項目です。M様が必要とするような粒度の細かいデータは、外注では手に入りませんでした。
課題② 外注コストは月額1万円——しかもデータ量と精度に限界がある
Octoparse導入前、M様はデータ収集を外注会社に依頼していました。月額1万円程度の費用がかかる上、外注会社の多くは手動でデータを収集するため、効率性・正確性・データ量の三点すべてに制約がありました。
お金を払っても、欲しいデータが手に入らない。これが、M様のビジネス拡大を妨げる最大のボトルネックでした。
課題③ 定期的なデータ収集の仕組みがなかった
市場のトレンドは変わります。「先月売れていた商品が今月も売れるとは限らない」——継続的にデータをモニタリングするためには、スポット外注では不十分でした。
Octoparseを選んだ理由
M様がOctoparseを選んだのは、次の4点が決め手でした。
- カスタマイズ性：外注では取れなかった31項目のデータを、自分で設計して収集できる
- 操作のシンプルさ：プログラミング不要で、統計分析の知識を活かすことに集中できる
- 定期スケジュール実行：一定間隔で自動収集し、継続的なモニタリングが可能
- コストの優位性：外注費月額1万円以下で、より多くのデータを自社専用で取得できる
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
実際の活用フロー——データから「最安仕入れ国」を特定する方法
M様の独自メソッドを解説します。同じブランドの商品でも、税制の違いや流通コストによって国ごとに販売価格は異なります。しかし、どの国のショップが最も安く調達できるかを把握するために、以前は各国の店員に電話をかけて確認する必要がありました。
- STEP 1：BUYMAの各国ショッパーのプロフィールページから、31項目のデータをOctoparseで自動収集
- STEP 2：収集データをスプレッドシート・Excelに出力し、統計処理を実施
- STEP 3：国別の販売価格・販売履歴・注文数を比較分析
- STEP 4：最安仕入れ国を特定し、そのショップへ発注
このフローにより、「各国に電話をかける」という非効率な作業が完全に不要になりました。データを集めて統計を取れば、どの国のどのショップが最もコスト競争力があるかが数字で分かる。M様の統計知識が、Octoparseによって初めてビジネスの武器として機能するようになりました。
導入効果
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
| 取得データ項目数 | 外注の固定項目のみ | 31項目（自社設計） |
| 仕入れ国の特定方法 | 電話・経験則 | 統計データで数値化 |
| 外注コスト | 月額1万円程度 | Octoparseサブスク（削減） |
| データの更新頻度 | 不定期（外注都合） | スケジュール自動実行 |
| 無駄な出品 | 経験則で判断・ロス発生 | データで「売れる商品」を事前特定 |
| 同じ方法を自社でも試せます |
| Octoparseは14日間無料。欲しいデータ項目を自分で設計して収集できます。 |
| [ 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（M様）
Q1. Octoparseを導入して最も変わったことは何ですか？
「欲しいデータを、欲しいタイミングで、欲しい項目で取れる」ようになったことです。外注だとこちらの細かいニーズが伝わらなかったり、固定の項目しか対応してもらえなかったりしました。Octoparseなら収集設計を自分でできるので、統計分析に必要な粒度のデータが揃うようになりました。
Q2. データ分析の知識がビジネスに活きていると感じますか？
はい、体感としてかなり違います。今は数字を見れば「この商品は売れる」「この国から仕入れると有利」というのが分かります。視覚的な条件指定とデータ構造を自分で設計できるという点が、統計分析との相性もよく、eBayなど他のプラットフォームへの展開でも同じアプローチが使えると感じています。
Q3. どんな方にOctoparseをおすすめしたいですか？
「欲しいデータが外注では買えない」と感じている方に強くすすめたいです。外注に依存すると、自分のビジネス要件が相手に伝わらないことが多い。Octoparseなら、自分のロジックで収集から分析まで完結させられます。
EC・CtoCビジネスに使えるOctoparseテンプレート
M様のように、EC・CtoCプラットフォームのデータを収集したい場合、OctoparseのテンプレートやECサイト向けユースケースが参考になります。
Amazon商品の価格・レビュー・ランキングなどを自動収集。EC市場の価格動向把握に。
ブランド・商品に関するSNS上の反応をまとめて収集。越境EC向けのトレンド調査に活用できます。
よくある質問（FAQ）
Q. 取得したいデータ項目を自分で設計できますか？
はい。Octoparseのカスタマイズタスク機能を使えば、収集したいデータ項目を自由に指定できます。M様のように30項目以上の細かいデータを収集する運用も可能で、ヘルプセンターでも設定方法を解説しています。
Q. 収集したデータはExcelで分析できますか？
はい。収集データはCSV・Excel形式でエクスポートできます。スプレッドシートやExcelでそのまま統計処理・ピボット分析などを行えます。
Q. 定期的な自動収集は設定できますか？
はい。クラウドスケジュール実行機能を使えば、毎日・毎週など任意のタイミングで自動収集できます。PCを閉じていても24時間クラウド上で稼働します。
Q. ECサイトによっては取得が難しい場合もありますか？
サイト構造によってはカスタマイズが必要な場合があります。Octoparseのサポートチームに相談すれば、対応方法のアドバイスを受けられます。各サイトの利用規約・robots.txtの確認も必ず行ってください。
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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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