ECサイトの商品データを少量・単発で素早く表にしたい場合はThunderbit、数千件規模の商品を対象に、ページ遷移、条件分岐、定期実行、クラウド運用まで細かく管理したい場合はOctoparse(オクトパース・オクトパス)が有力です。ただし、「大量」は件数だけでは決まりません。商品一覧と詳細ページの構造、取得頻度、必要な制御範囲、料金の計算単位までそろえて判断する必要があります。
| 判断したい状況 | 選びやすい方法 | 理由 |
|---|---|---|
| 表示中のページをすぐ表にしたい | Thunderbit | AIが取得候補の列を提案し、ブラウザ上から短い手順で実行しやすい |
| 一覧から商品詳細へ移動してSKU・在庫も取得したい | 両方をテスト | ThunderbitはSubpage Scraping、Octoparseは詳細ページを含むワークフローを利用できる |
| ページ送り・クリック・待機・条件分岐を細かく制御したい | Octoparse | 処理手順を可視化し、個別アクションやXPathを調整できる |
| 多数の商品を毎日・毎週更新したい | Octoparseを優先検討 | クラウド実行、スケジュール、複数タスク管理を一つの運用として設計しやすい |
| Google Sheets・Airtable・Notionへすぐ渡したい | Thunderbit | 公式に各サービスへの直接保存を案内している |
| 公式APIで必要項目を取得できる | 公式API | Webページの表示構造に依存しにくく、提供条件も明確になりやすい |
OctoparseとThunderbitの違いは？
Thunderbitは「現在見ているページから、AIを使って早く表を作る」体験に強く、Octoparseは「Web上の操作を再現する収集フローを作り、繰り返し管理する」用途に強みがあります。どちらもノーコードで商品データを取得できますが、設計思想が異なります。
ThunderbitはChrome・Edge拡張を中心に、Web App、API、CLI、MCPも提供しています。ブラウザで商品一覧を開き、AI Suggest FieldsまたはOne Click Extractで商品名、価格、評価、URLなどの列を提案させる流れが基本です。抽出後はSubpage Scrapingで商品詳細へ進み、SKUや仕様を追加できます。
OctoparseはWindows・macOS向けクライアントでテンプレートまたはカスタムタスクを作成します。公式ヘルプでは、自動識別によりリスト、次ページ、詳細ページへの遷移をワークフローへ追加できると説明されています。必要に応じて、クリック、スクロール、待機、ループ、条件分岐、XPathを調整できるため、設定内容を担当者が確認しながら運用できます。
| 比較項目 | Thunderbit | Octoparse |
|---|---|---|
| 主な操作環境 | Chrome・Edge拡張を中心とする。Web App、API、CLI、MCPも提供 | Windows・macOSクライアント＋クラウドサービス |
| 最初の設定 | AI Suggest Fields／One Click Extract | テンプレート、URLの自動識別、手動ワークフロー |
| 詳細ページ | Subpage Scraping | 一覧ループから詳細ページを開く処理を設定 |
| 複雑な処理制御 | 自然言語のフィールド指示が中心 | ループ、クリック、待機、分岐、XPathを視覚的に調整 |
| 実行場所 | ブラウザモードまたは公開ページ向けクラウドモード | ローカル実行またはStandard以上のクラウド実行 |
| 定期実行 | 有料機能として提供。対象URLと出力を設定 | クラウドのスケジュール機能で設定 |
| 主な出力 | Excel、CSV、JSON、Google Sheets、Airtable、Notion | CSV、Excel、JSON、HTML、XML、APIなど。連携範囲はプランを確認 |
| 向く運用 | 短時間のスポット調査、表計算中心の業務 | 複雑な大量取得、定期監視、複数タスク管理 |
EC商品データ収集で比較すべき8つのポイントは？
1.導入方法と初回設定
Thunderbitは、対象ページをブラウザで開いた状態から始められるため、商品一覧を一度だけCSV化するような作業では導入が分かりやすい方法です。AIが列を提案するため、HTMLやCSSセレクターを先に理解する必要はありません。
Octoparseも自動識別を利用できますが、複雑なサイトではワークフローを確認し、商品ループ、ページ送り、詳細ページへの遷移を調整します。初回設定はThunderbitより長くなる可能性がある一方、処理がどこで何をしているかを確認しやすい点は、長期運用で重要です。
2.AIによるフィールド認識と手動調整
ThunderbitはAI Suggest Fieldsや自然言語の指示により、「商品名」「現在価格」「評価」のような列を作成します。抽出しながら要約、分類、翻訳、形式調整を加えられる点も特徴です。ただし、AIが提案した列名が業務上の定義と一致するとは限りません。「価格」が通常価格、セール価格、最低価格のどれかを必ずサンプルで確認します。
Octoparseは自動識別後にフィールドを編集し、必要であれば要素の選択範囲やXPathを調整します。設定の自由度が高い分、担当者はページ構造と抽出結果の関係を理解する必要があります。
3.ページネーションと無限スクロール
両製品ともページネーションや動的表示への対応を案内しています。実務では「対応しているか」だけでなく、何ページ目まで取得できたか、重複行がないか、読み込み完了前に次の処理へ進んでいないかを確認します。ECサイトでは広告枠やおすすめ枠が商品ループへ混ざることもあります。
4.一覧から商品詳細ページへの遷移
商品名と表示価格だけなら一覧ページで足りる場合があります。SKU、JAN、仕様、在庫、バリエーション、販売者情報は詳細ページにあることが多いため、一覧の各URLをたどる処理が必要です。ThunderbitではSubpage Scraping、Octoparseでは一覧ループ内で詳細ページを開くワークフローを利用します。
5.条件分岐・待機・クリック操作
商品によってカラー選択がある、サイズだけがある、在庫切れではボタンが消える、といった違いがある場合、同じ処理を全ページへ適用すると欠損や停止が起きます。Octoparseの公式ヘルプには、ページ内のテキストやループ項目を条件として処理を分ける方法が示されています。こうした例外処理を画面で追いたい場合、Octoparseのワークフローは有力です。
6.ローカル・ブラウザ・クラウド実行
Thunderbitのブラウザモードは、現在のブラウザで表示できるページを扱いやすい方法です。公開ページを多数処理する場合はクラウドモードも候補になります。OctoparseはFreeでローカル実行を試し、Standard以上ではPCを閉じても動作するクラウド抽出を利用できます。
ログイン中のページを取得できることと、取得してよいことは別です。アカウント内の非公開情報、個人データ、注文情報は通常の商品価格調査と同じ扱いにしないでください。
7.定期実行とタスク管理
毎日の価格監視では、最初に一度取れることより、同じ定義で繰り返し取れることが重要です。実行日時、対象URL、成功行数、欠損率を記録し、サイト変更後に結果が急減したとき気付けるようにします。多数の収集タスクをグループ化し、実行状態を追う必要がある場合はOctoparseを優先して検討できます。
8.出力先とシステム連携
ThunderbitはGoogle Sheets、Airtable、Notionへ直接渡す業務に適しています。OctoparseはCSV、Excel、JSONなどに加え、APIや上位プランの連携を使った運用を設計できます。最終的にデータベースへ入れるなら、ツール内の出力形式だけでなく、主キー、取得日時、更新方式、失敗時の再処理も決めます。
Thunderbitの強み・弱みと向いている人
Thunderbitの強みは、Webページから最初の構造化データを得るまでの手順を短くしやすいことです。対象ページを開き、AIのフィールド提案を確認して抽出する流れは、営業、EC運営、調査担当者がスポット作業を行う場面と相性がよい設計です。
- 強み：AIによる列提案と自然言語でのフィールド調整
- 強み：表示中のページから始めやすいブラウザ中心の操作
- 強み：Subpage Scrapingによる詳細情報の追加
- 強み：Google Sheets、Airtable、Notionへの直接保存
- 注意点：Freeではページネーション、Subpage Scraping、Bulk Scrapingなどが利用できないと料金FAQに記載されている
- 注意点：大量取得では行数、詳細ページ、AI処理によるクレジット消費を事前計算する必要がある
- 注意点：複雑な例外処理をどこまで明示的に制御できるかは、実サイトで検証が必要
Thunderbitが向くのは、少量から中規模の調査を短時間で始めたい人、表計算やNotionを中心に仕事をする人、XPathやワークフロー設計を避けたい人です。一方、多数の複雑なタスクを長期管理したい人、処理の各段階を細かく監査したい人、クレジット消費を予測しにくい用途には、事前テストが欠かせません。
Octoparseの強み・弱みと向いている人
Octoparseの強みは、商品一覧から詳細ページへ進む処理や、クリック、待機、条件分岐を可視化し、収集タスクとして保存・管理できることです。設定を一度作って終わりではなく、繰り返し実行し、サイト変更時に修正する業務に適しています。
- 強み：600以上のテンプレートとカスタムタスクを目的に応じて選べる
- 強み：一覧、次ページ、詳細ページを自動識別し、後から調整できる
- 強み：ループ、待機、クリック、条件分岐、XPathによる細かな制御
- 強み：クラウド抽出、スケジュール、タスク管理、API、MCP
- 強み：毎分、毎時、毎日、毎週、毎月でデータを自動的に更新できる
- 注意点：複雑なカスタムタスクは操作方法を学び、テストする時間が必要
- 注意点：クラウド運用はStandard以上で、Freeはローカル実行が中心
Octoparseが向くのは、数千件以上の商品情報を同じ列で整理したいECチーム、価格・在庫・レビューを継続監視したい担当者、複数の収集タスクを管理したい組織です。逆に、簡単な1ページを一度だけ取得する人には機能が過剰になることがあります。
大量の商品データ取得ではどちらが適している？
「大量かどうか」は、行数、詳細ページ数、更新回数、例外パターンの積で考えます。同じ3,000商品でも、一覧だけを一度取得する仕事と、3,000の詳細ページを毎日開き、カラーやサイズ別在庫まで更新する仕事では負荷も費用も異なります。
| 想定シーン | 判断 | 確認項目 |
|---|---|---|
| 100～500件の一覧を一度だけ取得 | Thunderbitを先に試しやすい | AIが必要列を正しく認識するか |
| 数千件の商品＋詳細ページ | 両方で小規模テスト。制御が多ければOctoparse | 詳細ページ成功率、欠損、クレジットまたは実行時間 |
| 価格・在庫を毎日更新 | Octoparseを優先検討 | スケジュール、ログ、異常検知、サイト変更時の修正 |
| 多数の公開URLを簡単な同一形式で処理 | ThunderbitのBulk／Cloudも比較 | URL上限、並列数、クレジット消費 |
| 複数サイト・複数カテゴリをチームで管理 | Octoparseを優先検討 | タスク整理、クラウド資源、API、担当者の保守体制 |
商品データの品質では、商品名や価格が埋まっているだけでは不十分です。商品を一意に識別するSKU・JAN・ASIN等、通常価格とセール価格の分離、通貨、在庫状態、販売者、配送先、取得日時を設計します。主キーを決めずに日次データを追加すると、同じ商品を別商品として数えたり、価格推移を追えなくなったりします。
OctoparseとThunderbitの料金を比較
無料利用可能なスクレイピングツールOctoparseはタスクと実行環境、Thunderbitは取得結果の行を中心とするクレジットで考えるため、無料枠の数字をそのまま横並びにしてはいけません。同じ1,000商品でも、商品一覧だけか、詳細ページも開くかでThunderbitの消費量は変わります。Octoparseではクラウド実行の有無や同時処理などが運用費に影響します。
| 製品・プラン | 料金・主な単位 | 確認事項 |
|---|---|---|
| Octoparse Free | 0 USD／0 JPY。10タスク、ローカル実行、月間最大50,000行エクスポート | クラウドでの定期運用ではない |
| Octoparse Standard | 年払い99 USD/月、月払い119 USD/月 | クラウド機能を含む。契約時に日本価格ページを再確認 |
| Octoparse Professional | 年払い249 USD/月、月払い299 USD/月 | 必要なクラウド資源と連携機能を確認 |
| Octoparse Enterprise | 個別見積もり | 大規模運用、サービス、契約条件を個別確認 |
| Thunderbit Free | 無料。公式ページの現行データでは最大6ページ、1ページ最大30クレジット | ページネーション、Subpage、Bulk等はFree対象外 |
| Thunderbit Starter | 月払い15 USDで500クレジット/月。年払い108 USDで5,000クレジットを前払い | 年払いの表示は月額換算ではなく年間請求額として区別 |
| Thunderbit Pro Tier 1 | 月払い38 USDで3,000クレジット/月。年払い288 USDで30,000クレジットを前払い | 上位Tierも存在。必要量に合わせて公式表を確認 |
| Thunderbit Business | 個別見積もり | カスタムクレジット、上限、サポートを確認 |
Thunderbitの公式FAQでは、AI Web Scraperの結果1行を1クレジット、Subpage Scrapingを有効にした場合は1行を2クレジットと説明しています。データエンリッチメントなど別単位の機能もあるため、商品数だけで費用を見積もらないでください。Octoparseについても、ここでは年額合計、為替換算、税込額を独自計算していません。
OctoparseでEC商品データを取得する手順
方法1：既存テンプレートを使う
Step1：Octoparseへ登録・ログインする
Octoparseアカウントを作成し、クライアントへログインします。Web版ではカスタムタスクを編集できず、テンプレートの利用が中心になるため、自作する場合はクライアントを使用します。
Step2：対象ECサイトのテンプレートを検索する
ホームまたはテンプレート画面で「Amazon」「楽天」「Yahoo」などを検索します。テンプレート名だけで決めず、対象国、入力形式、取得フィールド、クラウド専用かどうかを確認します。たとえばAmazon Japanの商品詳細テンプレートはASIN、商品名、価格、在庫、画像、評価などを扱う候補です。
Step3：URL・キーワードなど指定された値を入力する
テンプレートごとに指定された商品URL、検索結果URL、キーワードを入力します。複数URLの区切り方や上限はテンプレートによって異なるため、画面の説明に従います。
Step4：少量で実行し、項目を検証する
最初から全商品を実行せず、数十件で商品名、価格、SKU、在庫、URLの対応を確認します。
Step5：実行を選び、結果を出力する
テンプレートが対応するローカル抽出またはクラウド抽出を選びます。継続監視ではクラウドとスケジュールを検討し、完了後にCSV、Excel、JSONなど必要な形式へ出力します。
方法2：カスタムタスクを作成する
専用テンプレートがないサイトや、独自項目が必要な場合はカスタムタスクを作成します。
- 商品一覧のURLをホーム画面へ入力する
- ページ読み込み後に自動識別を実行する
- プレビューされた商品ループと列を確認する
- 次ページ、読み込みボタン、無限スクロールの処理を確認する
- 商品リンクをクリックし、詳細ページをループ内で開く
- SKU、仕様、在庫、画像URLなど必要なフィールドを追加する
- 商品タイプが異なる場合は条件分岐や待機時間を設定する
- データプレビューで列名、欠損、重複を確認する
- 少量をローカル実行してから対象範囲を広げる
- 必要に応じてクラウド実行、スケジュール、出力を設定する
動的ページの仕組みと実務上の確認点は、動的ECページから継続的にデータを取得する方法も参考になります。
OctoparseのMCP機能を使ってAIでデータを取得する
ThunderbitのようにAIを活用してWebデータを取得できるツールがありますが、OctoparseもMCPに対応しています。ChatGPTやClaudeなどのAIとOctoparseを接続することで、自然言語で取得したいデータを指示し、Webデータの収集から整理・要約・分析までを一連のワークフローとして進められます。データを取得するたびにツールを切り替えたり、CSVを手作業でAIへ渡したりする手間を減らせるため、リサーチや競合分析、商品調査などの業務をよりスピーディーに進められます。
関連記事：
MCP×AIでWebスクレイピング完全ガイド｜コード不要で自動データ取得【2026年版】
ThunderbitでEC商品データを取得する手順
Step1：Thunderbitを追加して対象ページを開く
ChromeまたはEdgeへThunderbitを追加し、アカウントへログインします。取得したい商品一覧ページを開きます。ログインページを扱う場合は、対象サイトの規約と取得権限を確認します。
Step2：AI Suggest FieldsまたはOne Click Extractを実行する
拡張機能を開き、AIにページを解析させます。商品名、価格、評価、画像、商品URLなどの候補が表示されたら、目的に合わない列を削除し、不足する列を追加します。
Step3：列の定義を具体的にする
「価格」だけではなく、「現在価格」「通常価格」「通貨」のように分けます。自然言語のField AI Promptを使う場合も、最初の数行を元ページと照合します。AIによる分類や翻訳は便利ですが、元データと生成・変換されたデータを別列にすると監査しやすくなります。
Step4：Scrapeを実行し、ページ送りを確認する
Scrapeを実行し、結果表を確認します。複数ページや無限スクロールでは、取得対象の終端と実際の行数を確認してください。Freeではページネーション等が対象外と公式料金FAQに記載されているため、有料プランの検証が必要です。
Step5：Scrape Subpagesで商品詳細を追加する
一覧のURL列を入口に詳細ページを開き、SKU、在庫、仕様、販売者などを追加します。公式FAQではSubpage Scraping利用時に結果1行が2クレジットと説明されているため、大量の商品で実行する前に消費量を見積もります。
Step6：結果を検証して出力する
Excel、CSV、JSON、Google Sheets、Airtable、Notionなどへ出力します。欠損、重複、価格形式、一覧と詳細の結合を確認し、必要な場合だけBulk ScrapingやScheduled Scraperへ進みます。
同一ECサイトで公平に実測する方法
両製品を比較するなら、同じURL、同じ時刻帯、同じフィールド、同じ正解データを使います。片方だけテンプレートを使い、もう片方だけ完全なカスタム設定にすると、製品差とテスト条件の差を区別できません。
| 記録項目 | 測定方法 | 目的 |
|---|---|---|
| 対象 | ログイン不要の公開EC一覧、50商品以上 | 権限差を減らす |
| 共通フィールド | 商品名、現在価格、通常価格、在庫、URL、画像、SKU | 列の定義を統一する |
| 設定時間 | 開始から最初の正しいプレビューまで | 導入負荷を測る |
| 行数 | 正解件数と出力件数を照合 | 漏れと過剰取得を測る |
| 完全率 | 必須フィールドが埋まったセルの割合 | 業務で使えるか判断する |
| 重複率 | 商品キーの重複行÷全行 | ページ送りの品質を確認する |
| 再現性 | 同条件で3回実行 | 偶然の成功と安定性を分ける |
| 消費量 | クレジット、実行時間、クラウド資源を記録 | 運用コストを比較する |
EC商品データ収集で失敗しやすいポイント
価格の意味を決めずに取得する
ECサイトには通常価格、セール価格、会員価格、クーポン適用後価格、送料込み価格があります。「安い商品」を調べるなら、どの価格を比較するか先に定義します。
商品とSKUを同じ単位で数える
1商品に複数の色・サイズがある場合、商品ページは1件でもSKUは複数です。在庫分析では商品単位ではなくSKU単位が必要になることがあります。
地域・配送先・ログイン状態を記録しない
価格、在庫、送料、納期は配送先やセッションによって変わる場合があります。取得日時だけでなく、地域条件やログイン状態もテスト記録へ残します。
最初から全件を実行する
設定ミスのまま全件を実行すると、クレジットや時間を消費し、サイトへ不要な負荷をかけます。まず20～50件で列とページ遷移を確認し、次に数百件へ広げます。
利用規約・個人情報・サイト負荷への配慮
Webスクレイピングツールを利用しても、取得者の法的・契約上の責任がツール提供者へ移るわけではありません。対象サイトの利用規約、robots.txt、知的財産権、個人情報、アクセス頻度を確認します。技術的に表示できる情報が、自由に再配布・販売できるとは限りません。
- 公式APIで必要項目を取得できる場合はAPIを先に検討する
- 取得目的、対象URL、フィールド、頻度、保存期間を記録する
- 必要以上の高頻度アクセスやアクセス制限の回避を行わない
- ログイン情報、注文情報、個人情報を通常の商品調査へ混ぜない
- 画像、説明文、レビュー本文の転載・再販売は別途権利を確認する
- サイト変更や取得件数の急減を検知できる運用を用意する
Webスクレイピングの基礎、仕組み、注意点はWebデータを安全に収集するための基本で確認できます。
よくある質問
質問1：OctoparseとThunderbitは初心者にはどちらが簡単ですか？
簡単な商品一覧を一度だけ取得するなら、ブラウザでAIの列提案から始められるThunderbitの方が手順を短くしやすいでしょう。複雑なページや定期運用では、Octoparseの自動識別と可視化されたワークフローを学ぶ価値があります。
質問2：数千件の商品データならOctoparseを選ぶべきですか？
件数だけで決めるべきではありません。数千件でも同じ構造の公開URLを一度処理するだけならThunderbitも比較対象です。詳細ページ、条件分岐、毎日の更新、複数タスク管理が加わるほどOctoparseが適しやすくなります。
質問3：商品一覧から詳細ページのSKUや在庫も取得できますか？
両製品とも候補になります。ThunderbitはSubpage Scraping、Octoparseは一覧ループから詳細ページを開くワークフローを利用します。商品ごとに表示構造が違う場合は、条件分岐や欠損処理を実サイトで検証してください。
質問4：Amazonや楽天市場の商品情報を取得できますか？
両製品ともEC向けの機能やテンプレートを案内しています。ただし、対象国、ページ種類、入力方法、取得フィールドはテンプレートごとに異なります。利用規約を確認し、APIで足りる情報は公式APIを優先してください。
質問5：価格監視を毎日自動実行できますか？
両製品とも定期実行機能を案内しています。OctoparseではStandard以上のクラウド抽出とスケジュール、Thunderbitでは有料プランのScheduled Scraperを確認します。毎日実行する前に、アクセス頻度、結果の保存先、失敗通知、料金を設計してください。
質問6：無料版だけで大量の商品データを取得できますか？
Octoparse Freeはローカル実行、10タスク、月間最大50,000行エクスポートを試せますが、クラウドでの継続運用は対象外です。Thunderbit Freeは現行料金情報で最大6ページとされ、ページネーション、Subpage、Bulkなどは利用できません。無料版は適合性の確認に使い、継続運用は必要機能と総コストで判断してください。
まとめ
この記事では、OctoparseとThunderbitの違いについて詳しく紹介しました。Thunderbitは、少量・単発の商品データをブラウザから素早く表にし、Sheets、Airtable、Notionなどへ渡したい人に適しています。Octoparseは、大量の商品を対象に、一覧と詳細ページ、ページ送り、条件分岐、クラウド実行、スケジュールを一つの収集業務として管理したい人に適しています。
選定時は、実際の対象サイトから20～50件を同じフィールドで取得してください。設定時間、完全率、重複率、詳細ページ成功率、再実行の一致度、費用を記録すれば、「操作が簡単そう」という印象ではなく、自社のEC業務に合うツールを判断できます。
Octoparse(オクトパース・オクトパス)はFreeプランからローカル抽出を試せます。大量取得を始める前に、テンプレートまたはカスタムタスクで少量を実行し、列、欠損、ページ遷移、運用方法を確認してください。
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
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