〜 「探す」を自動化し、数万件のリード情報を一瞬で手に入れる。
Firestore連携による、枯れない自動リスト生成システムの構築 〜
多くの企業において、アタックリストやインフルエンサーリストの作成は、依然として「コピペの繰り返し」という膨大な単純作業に基づいています。スクレイピングは、これを秒速かつ正確に完了させます。
便利さの裏にはリスクもあります。LCREATOR基準の安全な運用を徹底しましょう。
- 著作権法30条の4: 情報解析目的であれば原則OKだが、他者の利益を不当に害さないこと。
- 利用規約: サイトが「スクレイピング禁止」を明記している場合、民事上のリスクが生じる。
- アクセス間隔: 最低でも1秒以上の間隔(sleep)を空けること。
- robot.txtの確認: 検索エンジンのクローラーを拒否していないかチェック。
Scraping + AI Logic = Smart List
エンジニア知識不要。Amazonや求人サイト、SNSの検索結果画面でボタンを押すだけで、画面上のデータを自動判別して表形式に変換します。
活用シーン:
| 対象 | 抽出項目 |
|---|---|
| インフルエンサー | ユーザー名, プロフィール, リンク |
| ECモール | 商品名, 価格, レビュー件数, 評価 |
| ディレクトリサイト | 社名, 住所, 電話番号, サイトURL |
ただリストを作るだけでなく、AIを「審美眼」として使います。
Browse.aiのようなツールは、サイトの変化を24時間監視します。「新商品が出た」「価格が変わった」瞬間に、差分だけを抜き出して通知します。
エンジニアではない方でも、特定のHTMLタグを狙い撃つ簡易コードは強力な武器になります。
スクレイピング直後の生データ(Raw data)を Gemini 3.0 に投げ、「住所録として使えるように、住所を都道府県・市区町村に分割し、重複を削除して」と命じるステップが不可欠です。
一度抽出したリストは、チーム全員で共有・更新し続けることが重要です。
「site:twitter.com "美容" フォロワー数」のように、AIツールに投げる前の「検索式」を工夫することで、ノイズを劇的に減らせます。
「こういうターゲットを見つけたい」という自然な日本語から、AIに最適な検索キーワードやスクレイピング設定を逆算させましょう。
「AIエージェントがWebを巡回し、スクレイピングし、AIが選別し、承認されたものだけをCRMに登録し、そのままAIが下書きを作成する」
Infinite Scraping Loop
その原油を最も効率よく、大量に汲み上げる仕組みが「スクレイピング」です。
コピペ作業から自分を解放し、
AIという知的な精製所を組み合わせることで、
ビジネスを動かす最強の燃料を作り出しましょう。