データ収集のために残業している——それは「分析のプロ」である広告会社がとるべき姿ではありませんでした。大阪を拠点にデジタルマーケティング総合支援を手がける閃（SEN, LLC）では、クライアントの商品評価をWeb上で収集・分析し、改善提案やマーケティング施策に活かすことが中心業務のひとつです。ところが、その「収集」作業が想像以上の工数を奪っていました。
本記事では、Webスクレイピングツール「Octoparse（オクトパース）」を導入した閃のケースを通じて、少人数チームがいかに「データを集める仕事」から「データで考える仕事」へシフトしたかをご紹介します。
導入効果サマリー
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 変化 |
| レビュー収集の方法 | 手作業コピー＆ペースト | Octoparse自動抽出 | ✅ 完全自動化 |
| 収集工数 | 週3人分の作業 | 大幅削減 | ✅ 解決 |
| 分析・提案への時間 | 収集に圧迫されて不足 | 十分確保 | ✅ 改善 |
| 継続モニタリング | 困難（スポット対応） | 持続的に実現 | ✅ 実現 |
企業プロフィール
| 社名 | 閃（英文社名：SEN, LLC） |
| ホームページ | https://www.s-e-n.co.jp/ |
| 業種 | 広告会社（デジタルマーケティング総合支援・新製品開発） |
| 所在地 | 大阪, 日本 |
| 主な課題 | 商品レビュー収集の手作業による工数超過・分析時間の圧迫 |
| 導入ツール | Octoparse |
| 活用方法 | ECサイト・SNSのレビュー・UGCの自動収集・継続モニタリング |
課題——膨大なデータ量に人海戦術で応戦、現場は限界に
課題① 手作業では限界を超えていた
クライアントの商品点数が多く、かつ商品ごとの情報量も多い。TwitterのつぶやきやECサイトのレビュー、いいね数、投稿日——これらを一件ずつ手でコピー＆ペーストする作業は、20点の商品を扱うだけでも週3人分の工数がかかっていました。
収集に人員を割けば割くほど、本来の価値である「分析」「提案」に充てる時間が削られていく。広告会社として、これは本末転倒な状況でした。
課題② データの量と質を同時に上げることができなかった
手作業での収集は精度に限界があるだけでなく、継続的なモニタリングにも向きません。「今週のレビューの傾向」「先月と比べての変化」——こうした時系列での分析はスポット収集では難しく、クライアントへの提案の深度も制約されていました。
— 閃（SEN, LLC）
OctoparseによるXpath対応と柔軟なカスタマイズ
閃が扱うWebサイトの中には、構造が複雑なものも多く、データをきれいに取得するためにXpathの指定が必要なケースもありました。ITの専門家ではないチームメンバーにとって、これは大きなハードルでした。
Octoparseのサポートチームへの相談を通じて、専用のクローラーを購入し、目的のデータをスムーズに収集できる環境を整えました。その後は、収集したデータをAIテキストマイニングで可視化し、分析結果をもとにクライアントへの提案を行うフローが確立されました。
Octoparseの強みは大きく3点です：
- テンプレート機能：数百のWebサイトに対応した既成テンプレートで、すぐに収集開始
- カスタマイズタスク：テンプレート対応外のサイトや複雑な構造にも柔軟に対応
- サポート体制：Xpath設定など技術的な対応も、サポートチームが1対1で支援
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
Octoparse導入後——「そこは盲点だった」と言わせる提案へ
Octoparse導入後、閃のチームにとって最も大きな変化は「時間の使い方」でした。データ収集が自動化されたことで、余裕が生まれた時間を分析と提案に充てられるようになりました。
収集した消費者レビューをAIテキストマイニングで分析し、「どの言葉が頻出しているか」「どのシーンでネガティブな評価が生まれているか」を可視化。そのインサイトを起点にしたクライアントへの提案は、以前より深度が増し、クライアントから「そこは盲点だった」という反応が得られるケースも増えました。
— 閃（SEN, LLC）
導入効果
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
| レビュー収集工数 | 週3人分（手作業） | 大幅削減（自動） |
| 収集の継続性 | スポット対応のみ | 持続的モニタリング可能 |
| 分析・提案の質 | 収集工数に制約 | インサイト深化、提案精度向上 |
| 技術ハードル（Xpath） | 非エンジニアには困難 | サポートで解決 |
| 自社でも試してみたい方へ |
| Octoparseは14日間無料。レビュー収集・UGC分析をプログラミング不要で始められます。 |
| [ 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（閃 SEN, LLC）
Q1. Octoparseを導入しようと思ったきっかけは？
クライアントからの依頼件数が増える一方で、手作業での収集に限界を感じていました。収集に時間をかけすぎて、本来のコア業務である分析と提案に集中できていないと感じたのが一番のきっかけです。
Q2. 導入前に不安だった点はありましたか？
扱うWebサイトの構造が複雑で、XpathをうまくI設定できるか不安でした。でもOctoparseのサポートチームが親切に対応してくれたので、思ったよりスムーズに導入できました。1対1でサポートしてもらえる体制は、少人数チームには特に助かります。
Q3. 導入後、業務でどんな変化がありましたか？
データ収集が自動化された分、分析とクライアントへの提案に時間を使えるようになりました。継続的にモニタリングできるので、単発のレポートではなく「変化のトレンド」を提案できるようになったのが大きいですね。
レビュー・UGC収集に使えるOctoparseテンプレート
閃のような広告・マーケティング会社が活用できるOctoparseのテンプレートには、以下のようなものがあります。
Amazon商品ページの評価・レビューを自動収集。競合商品との比較分析や消費者インサイトの抽出に活用できます。
ブランド・商品名に関するつぶやきを収集。エンゲージメントや投稿日時も取得でき、UGC分析に対応します。
TikTok上のコンテンツデータを収集。拡散力の高い動画傾向や消費者の声をリサーチできます。
複数のSNSプラットフォームのデータをまとめて収集。マルチチャネルのUGC分析に最適です。
よくある質問（FAQ）
Q. プログラミング・IT知識がなくても使えますか？
はい。Octoparseはノーコード操作が基本で、複雑なサイト構造への対応が必要な場合もサポートチームが1対1で支援します。閃のケースでも、非エンジニアのスタッフがXpath設定をサポート経由で解決しています。
Q. 複数クライアント分のデータを同時に管理できますか？
はい。Octoparseでは複数のタスクを作成・管理でき、クライアントごとに収集対象・項目・スケジュールを個別設定できます。チームでの運用も可能です。
Q. 収集したデータをどのようなツールで分析できますか？
収集したデータはCSV・Excel形式で出力できます。テキストマイニングツール、BIツール、Google スプレッドシートなど、普段お使いの分析環境にそのまま取り込めます。閃では収集データをAIテキストマイニングで分析・可視化しています。
Q. 競合製品のレビュー収集は問題ありませんか？
公開されているレビューの収集は、各サイトの利用規約の範囲内で行うことが前提です。Webスクレイピングに関する法的な誤解についてはこちらでも詳しく解説しています。
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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。
