Google Sheetsを使用したこのワークフローは、Webページからのデータ抽出を自動化し、視覚ベースのAIエージェントを活用して、正確な情報を取得します。ScrapingBeeを利用して全ページのスクリーンショットを取得し、必要に応じてHTMLデータを取得することで、データの完全性を確保します。抽出したデータは構造化され、Google Sheetsに整理され、簡単に管理できます。これにより、手動作業を削減し、効率的なデータ収集が可能になります。
このワークフローは、以下のような人々に最適です:
- Eコマースビジネスオーナー: 商品情報を迅速に収集し、競合分析を行うため。
- マーケティング担当者: プロモーション情報や価格変動を追跡するため。
- データアナリスト: ウェブデータを整理し、洞察を得るため。
- 開発者: 自動化されたデータ収集プロセスを構築するため。
- 研究者: 特定のトピックに関する情報を効率的に収集するため。
このワークフローは、ウェブスクレイピングの課題を解決します:
- 手動でのデータ収集の手間を削減: 自動化されたプロセスにより、時間と労力を大幅に節約します。
- データの正確性向上: ビジュアルAIエージェントによる画像ベースのデータ抽出とHTMLスクレイピングの併用により、データの精度を高めます。
- 結果の整理: スクレイピング結果をGoogle Sheetsに自動的に整理し、視覚的に把握しやすくします。
このワークフローは、以下のステップで構成されています:
1. マニュアルトリガー: ユーザーがワークフローを手動で起動します。
2. Google SheetsからURLの取得: スクレイピング対象のURLリストをGoogle Sheetsから取得します。
3. URLの設定: スクレイピング対象のURLを設定します。
4. スクリーンショットの取得: ScrapingBeeを使用して指定されたURLのスクリーンショットを取得します。
5. AIエージェントによるデータ抽出: 取得したスクリーンショットからAIエージェントがデータを抽出します。
6. HTMLスクレイピング: 必要に応じて、HTMLコンテンツを取得し、データを補完します。
7. データの構造化: 抽出したデータを構造化し、JSON形式に整形します。
8. 結果のGoogle Sheetsへの保存: 構造化されたデータをGoogle Sheetsの結果シートに追加します。
ユーザーは以下の方法でこのワークフローをカスタマイズできます:
- URLリストの変更: Google Sheets内のURLシートを編集して、スクレイピング対象のURLを変更します。
- データ抽出のスキーマ調整: Structured Output ParserノードのJSONスキーマを編集して、必要なデータフィールドを追加または削除します。
- AIエージェントのプロンプト調整: Vision-based Scraping Agentノード内のプロンプトをカスタマイズして、特定のデータ抽出ニーズに合わせます。
- ScrapingBeeのパラメータ変更: スクリーンショットやHTML取得のパラメータを変更して、取得方法を調整します。