OctoparseとThunderbitの違いをECサイトの商品データ収集に絞って比較。大量取得、詳細ページ、定期実行、料金、向く人・向かない人、両製品の具体的な操作手順を公式情報に基づいて解説します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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