データ収集に特化した新しい法人向けAI「PigData スクレイピングAI」を提供開始【株式会社インディゴデータ】

リリース情報提供元：

2026年6月30日 10:10

株式会社インディゴデータ
従来型スクレイピングの課題を解決し、柔軟なWebデータ収集を実現

株式会社インディゴデータ（本社：東京都中央区、代表取締役：大蔵陽一）は、データ収集に特化した新しい法人向けAI「PigData スクレイピングAI」をリリースいたしました。
本サービスは、Webサイト構造をAIが解析し、取得したい情報の意図（コンテキスト）を理解しながらデータ収集を行う新しいスクレイピング手法です。

近年、市場調査や価格モニタリング、競合分析、新規事業開発などにおいて、Web上の情報を活用するニーズが急速に高まっています。一方で、従来のスクレイピング手法では、サイトごとの個別設計や実装が必要となり、UI変更による収集停止リスクや運用負荷が課題となっていました。
「PigData スクレイピングAI」は、こうした課題を解決する次世代型のデータ収集AIです。

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PigData スクレイピングAIの特長（従来との違い）

PigData スクレイピングAIは、従来のようにサイトごとに取得ルールを決めて専用のプログラムを作り込むのではなく、AIがページの構造を読み取りながら必要な情報を取り出す方法です。

そのため、サイトごとの個別対応にかかる負担を抑えながら、柔軟にデータ収集を進めやすくなります。こうした仕組みにより、PigData スクレイピングAIは次の3つの特長を実現します。
- どんなサイトでも対応可能な柔軟性（工数削減・スピード向上）従来はサイトごとの仕様整理や個別実装に時間がかかり、立ち上げが遅れやすいという課題がありました。PigData スクレイピングAIでは、AIがサイト構造を解析するため、デザイン性の高いサイトや構造が複雑なサイトでも検証を進めやすく、取得項目（カラム）も自然言語で指定できます。結果として、対象サイトの収集可否を短時間で一次判断し、初動を早めることができます。

- 1000サイト以上のスクレイピングも対応可（コスト・予算削減）従来は対象サイト数が増えるほど設計・調整が積み上がり、費用が膨らみやすい傾向がありました。PigData スクレイピングAIでは、多数サイトでも検証・設定を効率化できるため、大規模な調査・モニタリングでも計画を立てやすく、PoC（概念実証）から本運用まで進めやすくなります。

- 対象サイトの変化にも強い圧倒的な安定性（運用・UI変更に強い）従来はUI・構造変更のたびに改修が必要となり、運用負荷がかかりやすい課題がありました。PigData スクレイピングAIでは、AIが解析・解釈しながら取得を試行することで、変更影響を受けにくい運用を目指し、手戻りや改修負荷の低減に貢献します。

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おすすめの活用シーン

【マーケティング／営業企画の方】
- 競合や販売チャネルの価格差を継続監視したいが、複数サイトの確認作業が追いつかない
例：自社サービスや商品の価格、特典、適用条件が、公式サイト、代理店サイト、ポータルサイトでどう掲載されているかを継続的に確認し、営業施策や取引先対応に活かしたい。しかし、価格は料金ページ、特典はキャンペーンページ、条件はFAQや注意事項ページに分かれていることが多く、サイトごとに表現も異なる。単なる確認では足りず、社内で比較しやすい形に整理したうえで、前回からの変化まで追える状態にしておく必要がある。
- 提案や企画立案の参考にしたい情報を定期収集したいが、社内運用では更新が続かない
例：展示会・セミナーなどを定期的に収集し、テーマ、対象業界、主催者などを一覧化して、企画テーマの検討材料にしたい。しかし対象サイトが多く、情報も複数ページに分かれているため、毎回拾い直すだけで工数がかかる。月次で更新しながら、どのテーマにニーズが集まっているかを継続的に見ていく必要がある。

→PigData スクレイピングAIなら、複数サイト・複数ページに分散した情報を同じ項目で揃えながら収集し、変更が多いサイトでも継続的に追いやすい運用に近づけます。
【新規事業／事業開発の方】
- 海外市場の比較や参入判断に必要な情報を集めたいのに、国ごとに見方が揃わず、事業計画に使える形に整理できない
例：海外展開や新市場参入の検討では、各国の規制内容、施行時期、対象範囲、主要プレイヤーなどを、ニュース、行政機関、研究機関の情報から拾い、比較表や稟議資料にまとめる必要がある。しかし、情報の形式も言語もばらばらで、毎回ゼロから読み直して整理し直すと工数がかかる。さらに、こうした情報は節目ごとに再確認し、前回との差分を追う必要があるが、生成AIによる単発の整理では、同じ形式で再取得・比較し続ける再現性を担保しにくい。
- PoCを回したいのに、要件整理・仕様検討が先行して“動き出せない”
例：稟議や経営会議に出すための根拠データが欲しいだけなのに、収集設計が重くて初動が遅い。「まず取ってみる」ができず議論が抽象論に戻る。

→ PigData スクレイピングAIなら、複数サイト・多言語の情報でも、比較に必要な項目を同じ切り口で揃えられるかを初期段階で見極めやすくなります。まず事業判断に必要な最小限のデータを早く作り、途中で候補サイトが増えた場合も、同じ条件で追加確認・反映を進めやすくなるため、PoCや事業判断の節目ごとの更新にも対応しやすくなります。
【調査／リサーチ担当の方】
- リサーチ設計はできているのに、データ化（収集・整形）で詰まる
例：求人・不動産・店舗・イベントなどで“共通項目”を揃えたいが、サイトごとに構造が違い、手作業の前処理（整形・突合）が増えて納期が厳しい。
- データクレンジング（表記ゆれ・欠損）が重すぎて、分析に入れない
例：同じ意味でも書き方が違う（例：所在地表記、徒歩分数、料金レンジ）ため、正規化ルール作りと修正で時間が消える。集計ができる状態にならない。

→ PigData スクレイピングAIなら、構造が違うサイトや文章中心のページでも、必要情報を“同じ形式のデータ”に寄せやすくなります。
【運用／プロダクト担当（継続運用する方）】
- プロダクトの追加機能として“外部データソース”を提供したいが、顧客のリクエストに合わせて収集データを増やしているとコストがかさむ、人員不足で対応できない例：検索・レコメンド・価格比較・在庫/掲載状況の補完のために外部サイトの情報を継続的に取り込みたい。最初は対象サイトを絞って始められても、実際には顧客ごとに「この媒体も見たい」「この競合も追加したい」と要望が増えやすい。こうした追加のたびに個別実装が必要だと、開発も運用も追いつかず、機能としてスケールしない。
- サイト変更のたびに修正が発生し、保守コストが積み上がって“採算が合わない”例：UI変更や構造変更で取得が止まるたびに、原因調査→修正→再テストが必要になり、プロダクト開発のリソースが保守に奪われる。データ活用のROIが説明できず、継続が難しくなる。

→ PigData スクレイピングAIなら、多数サイトを前提としたデータソース構築でも、変更影響を受けにくい継続収集に寄せた設計を取りやすく、保守コストが積み上がりにくい運用に近づけます。