2026年トップ小売データプロバイダー：最適な選択肢の評価

このブログ記事では、以下の内容を学びます：

• 小売データの主な種類とその意味
• 小売データの利用方法と意思決定改善への貢献理由
• 小売データ収集における主な障壁と、それらを克服する最善策として小売データプロバイダーに依存すべき理由。
• プロバイダー評価時に考慮すべき要素。
• これらの観点に基づく主要小売データプロバイダーの詳細な比較。

さっそく見ていきましょう！

TL;DR：主要小売データプロバイダーの概要

プロバイダー	インフラストラクチャ	利用可能なデータソース	履歴データ	リアルタイムデータスクレイピング	AI 統合	GDPR準拠	無料サンプル/トライアル	価格
Bright Data	エンタープライズ対応、クラウドベース、1億5000万以上のプロキシIP、無制限の同時接続	Amazon、Walmart、Google Shopping、AliExpress、Target、IKEA、Shopee、TikTok Shop、その他多数	✅	✅	70以上のAIフレームワーク + MCP	✅	✅	スクレイピング：1,000レコードあたり1.50ドル、データセット：1,000レコードあたり2.50ドル
GroupBWT	エンタープライズグレードのAPI	Amazon、Walmart、eBay、Sephora、Zalando、Target、Best Buy、Costco、その他数社	✅	✅	基本	✅	❌	カスタム価格設定
小売スクレイピング	APIベースのウェブスクレイピング	Amazon、Myntra、Walmart、eBay、Best Buy、Shopware、Alibaba など	✅	✅	AI駆動の価格最適化と予測分析を内蔵	✅	❌	カスタム価格設定
Data.gov	手動ダウンロードとAPIアクセスを備えた政府ポータル	米国連邦・州・都市の小売データセット	✅	❌	AI/機械学習トレーニング	✅（米国連邦データ戦略）	✅	無料
Roboflow	クラウドベースのコンピュータービジョンプラットフォーム	ユーザーアップロードの視覚データセット	✅	❌	AI/MLトレーニングとワークフロー構築	— (使用状況による)	✅	サブスクリプション制（無料、月額99ドル、カスタム価格）
Dataseeders	管理型ウェブスクレイピング	非公開の小売ウェブサイトおよびモバイルアプリ（全世界）	✅	✅	基本	❌	❌	カスタム価格

小売データが表すもの：主な種類

小売データとは、小売業者から収集される業務、販売、製品、顧客、市場パフォーマンスに関する事実、指標、洞察を包括する広範な用語です。より詳細には、小売データの主な種類には以下が含まれます：

• 取引データ：個々の購入記録（日付、時間、価格、支払い方法を含む）。
• 価格データ：製品価格、割引、小売業者間の価格変動履歴に関する情報。
• 顧客データ：購買者の属性、連絡先、購入履歴などのデータ。
• 販売データ：販売数量、売上高、販売率などの集計された業績指標。
• 在庫データ： 在庫レベル、在庫状況、SKU別パフォーマンスのリアルタイム可視化。
• 製品データ：ブランド、サイズ、色、カテゴリーなどの属性を含む、製品に関する構造化された情報。
• プロモーション・マーケティングデータ：キャンペーン、割引、クーポン、注目の配置に関する詳細。
• 店舗・立地データ：実店舗の所在地、店舗形態、営業時間に関する情報。
• サプライチェーン・物流データ：倉庫、配送時間、流通パフォーマンスに関する統計。
• 行動データ：閲覧ページやカート放棄率など、ユーザーが小売ウェブサイトやアプリとどのように関わるかに関するインサイト。

小売データが意思決定を改善する仕組み

小売業は世界で最大かつ最も急成長している産業の一つです。米国だけでもウォルマート、アマゾン、コストコなどのグローバル大手企業を筆頭に、小売売上高は7兆ドルを超えています。欧州は世界で3番目に大きな小売EC市場であり、売上高は6,319億ドルで、2027年までに年率9.31%の安定した成長率で9,023億ドルに達すると予測されています。

需要側においても市場規模は同様に巨大である。2025年時点で世界の小売消費者は48億8000万人を超え、これは世界人口の約60％に相当する。2030年までに56億人に達すると予測されている。

これほど巨大で競争が激しく、かつダイナミックな市場において、高品質な小売データへのアクセスはもはやオプションではない。戦略的な必要条件である。小売データにより、企業は価格動向の把握、競合他社の活動監視、在庫状況の追跡、消費者の嗜好変化のほぼリアルタイムでの特定など、多様な分析が可能となる。

例えば、ECブランドは価格と在庫データを活用し、競合他社の品切れを察知して自社価格を調整し、需要を取り込むことができます。同様に、売上と顧客行動データは小売業者が季節的な需要を予測し、プロモーションを最適化し、コストのかかる過剰在庫や品切れを回避するのに役立ちます。

専門データプロバイダーで小売データ取得の課題を克服

オンラインショッピングの着実な増加に伴い、ウェブスクレイピングのおかげで小売データの収集はかつてないほど容易に見えるかもしれません。米国だけでも、アメリカ人の95%が少なくとも年に1回はオンラインショッピングを利用しており、膨大な量の公開小売データが生成されています。

しかし実際には、大規模な小売データ取得は決して単純ではありません。データ収集者は以下の持続的な課題に直面します：

• 製品ページ構造の不統一：小売ウェブサイト、さらには同一サイト内のページでさえ、異なるレイアウト、スキーマ、命名規則を使用しています。これにより、信頼性が高く再利用可能なデータパースロジックの構築が困難になり、AIウェブスクレイピングの必要性が生じる可能性があります。
• 規模と断片化：同一商品が数百ものオンライン小売店で販売されることが多いため、高品質な結果を得るにはデータの重複排除、正規化、集約を行う堅牢なシステムが必要となる。
• ボット対策：Amazon、Walmart、eBayなどの主要小売業者は、自動化されたウェブスクレイピングボットを積極的にブロックするCAPTCHA、IP禁止、レート制限、ボット検出システムを導入している。
• データの鮮度要件：価格、在庫状況、プロモーションは頻繁に変化するため、検出やダウンタイムを引き起こさずにスクレイパーを継続的に稼働させる必要があります。
• 運用上の複雑さ：インフラ、プロキシ、再試行、監視パイプラインの維持には継続的なエンジニアリング作業とコストが要求されます。

こうした障壁を考慮すると、自社で小売データ収集システムを構築することは、効率的な選択肢とはほとんど言えません。その結果、多くの企業は専門の小売データプロバイダーに依存しています。これらのソリューションはデータ抽出、インフラ、コンプライアンスを扱い、主に以下の2つの方法で小売データへのアクセスを可能にします：

• 小売データセット：小売業者横断で過去の価格、商品、在庫、プロモーションを網羅した事前収集済み・構造化・定期更新データ。即時分析やML/AIトレーニングに利用可能。
• 小売スクレイピングAPI：プロキシ対応、ボット対策システム、パース処理をリアルタイムで大規模に実行し、クリーンで標準化された出力を返すエンドポイント。外部ツールとしてAIエージェントに統合可能、またはAI駆動開発ソリューションとして利用可能。

小売データプロバイダー選定のポイント

小売データプロバイダーを活用することで、データ収集の複雑な管理に時間を割くことなく、インサイトの創出と意思決定に集中できます。一方で、市場には膨大な数のプロバイダーが存在し、選択が困難な状況です。

信頼性の高いソリューションを見極めるには、以下のような共通要素で比較する必要があります：

• データ範囲：プロバイダーが提供する小売データの種類と範囲
• 情報源：データ企業が小売データを収集する場所（オンラインストア、マーケットプレイス、パートナー連携など）。
• インフラストラクチャ：プロバイダーの拡張性、稼働時間の維持、大量のリクエスト処理能力、高いデータ成功率の確保。
• AIとの統合性：小売データをAIエージェント、ワークフロー、パイプラインに接続するサポートの有無。
• データの鮮度： 過去データおよび／またはリアルタイムの更新された小売データの可用性。
• 技術要件：小売データへのアクセス、処理、統合に必要なスキル、ツール、インフラストラクチャ。
• データガバナンス：小売データプロバイダーがGDPRやCCPAなどの関連プライバシーフレームワークを遵守していることの保証。
• 価格設定：サブスクリプションプラン、カスタムパッケージ、トライアル、評価用サンプルデータセットの提供状況。

トップ6小売データプロバイダー

前述の基準に基づき厳選・評価した、最高峰の小売データプロバイダー一覧をご覧ください。

1. Bright Data

Bright Dataは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを基盤とする世界トップクラスのWebデータプラットフォームです。静的データやスケーラビリティのないアーキテクチャを提供する他社とは異なり、無制限でリアルタイム、無限にスケーラブルなエコシステムを提供します。

このインフラストラクチャは、以下を通じて現代の小売データ利用シナリオを含む多くのユースケースをサポートします：

• 小売データセット： JSON、CSV、Parquet形式で提供される強化・検証済みデータセットにより、データ収集プロセスを完全に省略可能。数百万件のレコードを含むこれらのデータセットは、詳細な履歴分析や競合他社ベンチマークに最適化され、機械学習モデルのトレーニングやLLM（大規模言語モデル）の取り込みに最適化されています。各データセットには、SKU、価格履歴、在庫状況、評価分布、販売者詳細、顧客感情などの主要フィールドが含まれます。
• 小売スクレイパーAPI：小売プラットフォームから大規模にオンデマンドで情報を抽出する、追加のノーコードインターフェースを備えたスクレイピングエンドポイント。ボット対策バイパスとIPローテーションが完全に自動化され、99.99%の成功率を保証。対応ドメイン：Amazon、Walmart、Google Shopping、AliExpress、Target、IKEA。
• Bright Insights：Bright Dataの巨大インフラを基盤とし、実用的なインテリジェンスを提供するサービス。対応する戦略的ユースケースには、価格インテリジェンス、MAP（最低広告価格）、シェア・オブ・ボイス、市場シェア、デジタル棚最適化、収益最適化が含まれます。

1億5000万以上のプロキシIPを保有するBright Dataは、世界で最も倫理的かつコンプライアンスに適合した堅牢なデータ収集環境を提供します。これにより、ブティックブランドからフォーチュン500企業まで、あらゆる規模のビジネスを支援します。

これらの能力を総合することで、Bright Dataは最高の小売データプロバイダーとしての地位を確立しています！

➡️最適な用途：エンタープライズグレードの小売データ収集・分析、シームレスなAI統合、機械学習モデルのトレーニング。

データの広範性：

• 小売データセットから抽出された購入履歴、サービスデータ、顧客行動パターン。
• 初期価格、最終価格、割引、通貨、過去の価格記録、競合他社の価格監視。
• レビュー、レビュアー名、評価、フィードバック、購買行動トレンド。
• 販売数量、トップセラー商品、カテゴリー別売上、収益指標、市場シェア分析。
• 在庫数、在庫不足指標、SKUごとの在庫状況、在庫最適化の知見、補充動向。
• 商品名、ブランド、説明、カテゴリー、属性（サイズ、色、素材）、類似商品、ビジュアルタグ/画像。
• 割引、フラッシュセール、プロモーション監視、MAPインサイト、キャンペーン主導の価格差。
• マーケットプレイスおよびプラットフォーム固有の在庫状況、国コード、ルートドメイン、ストア情報。
• デジタル棚の可視性、検索順位、品揃えのパフォーマンス、製品トレンドの追跡。

情報ソース：

• Amazon、Shopee、Walmart、TikTok Shop、Shein、Google Shopping、eBay、Home Depot US、Etsy、Zara、Target、H&M、Naver、Costco、および50以上の追加グローバル小売業者。

インフラストラクチャ：

• 195カ国にまたがる1億5000万以上のプロキシIPによるスケーラブルなデータ収集。
• 無制限の同時接続をサポート。
• APIスクレイピングの稼働率と成功率99.99%。
• IPローテーション、CAPTCHAの解決、カスタムHTTPヘッダーなど、高度なボット対策により中断のないアクセスを実現。
• 1リクエストあたり5,000 URLに対応する一括データ抽出。
• JSON、NDJSON、CSV、Parquet形式での柔軟なデータセット配信。
• Amazon S3、Google Cloud、Snowflake、Azure、SFTP、Pub/Sub、Webhooks などのチャネルでのデータセット提供。
• 高度なデータセットフィルタリングおよびセグメンテーションツールにより、最も関連性の高いデータに集中し、分析を効率化し、コストを削減できます。
• 検証済み、クリーン化済み、エンリッチメント済み、LLM 最適化済みで、AI または分析ワークフローにすぐに使用できるデータセット。
• Web Archive APIサービスを通じて、小売店情報を含むペタバイト規模のキャッシュデータリポジトリにアクセス可能。
• 円滑な運用とガイダンスを保証する、データ専門家による24時間365日の専任サポート。

AIとの統合:

• LlamaIndex、LangChain、CrewAI、Dify、Agno、AWS Bedrock AI Agents、IBM Watsonx、Microsoft Copilot Studioなど、70以上のAIソリューションおよびフレームワークをサポート。
• 自然言語フィルタリングにより、データ要件を平易な英語で記述し、AIが自動的に精密なフィルタを適用。
• Web MCPを介した小売分析向けAIエージェントへの統合を簡素化。

データの鮮度:

• 柔軟な更新スケジュール（毎日、毎週、毎月）を備えた事前構築済みデータセットを通じて、履歴データとトレンドデータを利用可能。
• APIベースおよびノーコードスクレイピングツールによるリアルタイム小売データ収集。

技術要件：

• API経由で標準的な小売データ収集を開始するのに十分な基礎技術知識。
• ノーコードスクレイパーにより、Bright Insightsプラットフォームから直接データを簡便に抽出可能。
• 高度な自動化、カスタムワークフロー、BIツールとの連携にはAPIの理解が推奨されます。

データガバナンス：

• GDPRおよびCCPAに完全準拠。
• SOC 2 Type II、ISO 27001、その他のセキュリティ基準の認証を取得。
• データは公開されているウェブ小売情報からのみ倫理的に取得されます。

価格設定：

• 無料トライアル提供中 + 小売データセットサンプルあり。
• 小売データスクレイピングは1,000レコードあたり1.50ドルから。
• 小売データセットの価格は1,000レコードあたり2.50ドルから。
• Bright Insightsの高品質インサイトを提供する柔軟な月額サブスクリプションは月額1,000ドルから。

2. GroupBWT

GroupBWTは、エンタープライズグレードのデータソリューションを提供するデータエンジニアリングおよびソフトウェア開発企業です。小売業界向けに、スマートフォールバックスクレイピング機能付き直接APIアクセスを提供。このシステムにより、SKUレベル・店舗レベルのインサイト、プロモーション追跡、デジタル棚監視、過去の価格情報などを取得可能。JSONおよびCSV形式での構造化データエクスポートも特徴。

➡️最適用途：小売分析向けビジネスインテリジェンスパイプライン

データ範囲:

• SKUレベル価格、メーカー希望小売価格（MSRP）、セール価格、過去の価格ベースライン、ロールバック、キャンペーン駆動の価格差、フラッシュセール監視、プロモコード、クーポンロジック、緊急性タグ、インフルエンサーバンドル、地域/デバイス別キャンペーンマッピング。
• 在庫数、在庫不足タグ、店舗別・地域別・都市別・郵便番号レベルの在庫状況、補充傾向、SKUライフサイクル監視、地域別品揃え監査、店舗固有のSKU差異。
• 製品属性、パース、ビジュアルタグ、店舗間の標準化、およびローカル展開のモニタリング。
• 検索順位、デジタル棚の可視性、棚占有率指標、キーワードマッピング、販売者アトリビューション、ソースURL、タイムスタンプ、監査対応出力。

情報ソース：

• Amazon、Walmart、eBay、Sephora、Boots UK、Rossmann.de、Zalando、Target、Best Buy、Costco。

インフラストラクチャ：

• スマートフォールバックスクレイピングによる直接APIアクセスで中断のないデータ収集を実現。
• iOS/Androidモバイルアプリからの抽出およびJavaScript多用ページの対応。
• 組み込みのIPローテーション、動的HTTPヘッダー、CAPTCHA処理。
• 構造化されBI対応のデータ（JSON/CSV/API/S3/SFTP経由で提供）。

AIとの統合:

• APIをAIツールに組み込む基本統合。
• カスタムAIチャットボット開発の公式技術。

データの鮮度:

• 価格、在庫、プロモーション、デジタル棚配置のリアルタイム同期。
• SKUの回転率とビジネスニーズに基づき、時間単位・日単位・カスタム頻度で更新。
• トレンド分析のための過去の価格情報。

技術要件：

• API統合に必要な基本的なプログラミングまたはデータ処理スキル。
• SQL、Tableau、Power BI、Lookerによるデータベースエクスポートの分析にはデータ分析スキルが推奨されます。

データガバナンス：

• GDPR準拠、CCPA、および地域のプライバシー法への準拠がパイプラインに組み込まれています。
• 監査対応ログ、同意管理、追跡可能なSKUメタデータを提供。

価格設定：

• 見積もり前にプロジェクト範囲を確認する無料30分監査を実施。
• 費用はプラットフォーム数、SKU量、同期頻度、ソースタイプにより変動。
• 基本ニーズ向けは月額数百ドルから、エンタープライズ向けは5,000～50,000ドル以上。

3. Retail Scrape

Retail Scrapeは、小売データインテリジェンスのエンドツーエンドソリューションを提供するデータ企業です。管理型ウェブスクレイピングサービス、スクレイピングAPI、構造化データセット、分析機能を組み合わせ、小売業者・ブランド・流通業者がより賢明な意思決定を行えるよう支援します。サービス内容には、競合他社の価格監視、製品データ抽出（価格・在庫・レビュー・属性）、MAP（最低広告価格）遵守状況の追跡、顧客感情分析が含まれます。

➡️最適な用途：数百の垂直型情報源へのアクセスが不可欠な小売データ取得プロジェクト。

データ範囲：

• 価格追跡（過去の傾向、プロモーションオファー、割引価格、動的価格最適化、MAP遵守状況の監視を含む）
• 顧客レビュー、評価、フィードバック、感情分析、消費者行動に関する構造化データセット。
• ベストセラーリストと販売実績指標。
• 在庫状況・商品入手可能性、在庫レベル、SKUモニタリング、補充傾向。
• 包括的な製品情報（名称、説明、カテゴリー、ブランド、SKU、UPC/EAN、仕様、画像、バリエーション、寸法、色、サイズ、素材タイプ、注目商品を含む）。
• 配送詳細、配送オプション、配送時間の見積もり。
• デジタル棚と購買行動のインサイト（レビューパターン、品揃え、可視性指標を含む）。

情報ソース：

• Amazon、Myntra、Walmart、eBay、Best Buy、Shopware、Alibaba、Shopee、Target、AliExpress、Etsy、Rakuten、ZARA、Wish、その他150以上のプラットフォーム。

インフラストラクチャ：

• APIベースのウェブスクレイピングインフラ。
• スケジュールされたスクレイピングをサポートし、リアルタイム、毎時、毎日、毎週、またはカスタム頻度オプションを選択可能。
• HTMLクリーニング機能を備えた高度なスクレイピングアルゴリズム。
• クラウド、FTP、メール経由での配信前に正確性を保証するデータ検証プロセス。
• CSV、JSON、XML、SQL形式でのデータ送信。

AIとの統合：

• AI駆動型価格最適化、予測分析、製品マッチング、トレンド分析、市場情報、自動レポート作成の組み込みサポート。

データの鮮度：

• 価格、在庫、プロモーションに関するリアルタイム更新とスクレイピング。
• 過去のレビューおよび価格設定データセットを利用可能。
• ビジネスニーズに応じたカスタマイズ可能な更新頻度。

技術要件：

• API統合のためのデータ処理およびコーディングスキルに関する基礎知識。
• BIツール、ダッシュボード、分析ツールとの連携にはデータ分析またはデータサイエンススキルが推奨されます。
• 完全管理型スクレイピングサービスを利用する場合、技術スキルは不要。

データガバナンス:

• GDPRおよびCCPA準拠。

価格設定：

• 基本データセットの価格は20ドルから。
• プラットフォーム、データ量、取得頻度に基づき料金はカスタマイズされ、変動します（見積もりは当社までお問い合わせください）。

4. Data.gov

Data.govは米国政府の中央集権型オープンデータポータルです。透明性、イノベーション、研究を促進するため、連邦政府のデータセットを機械可読形式で公開しています。小売データに関しては、売上、価格、店舗数、受給者所在地、大麻・タバコ小売、エネルギー関連小売データを網羅する22のデータセットを提供。データは複数形式で利用可能で、AI/MLプロジェクト、分析、トレンド分析をサポートします。

➡️最適用途：AI/MLデータトレーニング、実験、概念実証プロジェクト。

データの広さ：

• 地域・都市・郡別に分類された各種商品の週次・四半期・過去の小売売上高データ。
• 複数の商品における平均小売価格（年間サマリーデータ及びトレンドデータを含む）。
• 店舗空き状況調査、医療用ライセンス取得小売店舗、州/都市別小売施設総数、小売助成金受給者所在地。
• 子どもを惹きつける可能性のあるマーケティング手法を捉えたタバコ広告調査。

情報源：

• 連邦政府：農務省、エネルギー省、労働省、国立再生可能エネルギー研究所など。
• 州：ニューヨーク州、コネチカット州、カリフォルニア州、メリーランド州、アイオワ州など
• 市・郡：ニューヨーク市、フィラデルフィア、アレゲーニー郡、コロンビア特別区など

インフラストラクチャ：

• 手動データセットダウンロード（CSV、JSON、XML、RDF、XLS、PDF、HTML、ZIP、GeoJSON、KML形式で提供）。
• Data.gov API経由でAPIアクセスが可能。

AIとの連携：

• データセットはAIモデルのトレーニングに使用可能。

データの鮮度:

• データセットによって異なり、定期的に更新されるもの（週次または四半期ごと）もあれば、静的なものもあります。

技術要件:

• 選択したデータセットに応じて、必要なスキルは基本的なデータ処理から高度なデータ分析まで様々です。
• API経由でデータにアクセスするには、基本的なウェブスキルが必要となる場合があります。

データガバナンス:

• 米国連邦データ戦略への準拠。

価格設定:

• 全データセットへの無料アクセス。

5. Roboflow

Roboflowはエンドツーエンドのコンピュータビジョンプラットフォームです。特に、ビジョンベースの機械学習システムを大規模に構築、トレーニング、展開するためのツールを提供します。小売シナリオ向けに、棚監視、在庫可視化、製品認識、プロモーション検出用のビジュアルデータセットを備えています。プラットフォームは、管理されたデータセットホスティング、AI支援ラベリング、自動トレーニング、API、エッジデプロイメントを提供します。

➡️最適用途: 小売ユースケース向けに設計されたコンピュータビジョンベースの機械学習ソリューション。

データの広さ:

• コンピュータービジョンデータセットによる画像ベースの在庫可視化。写真や動画から推測される棚上在庫状況、空棚、棚間隙、冷蔵庫在庫、パレット検知、店内在庫監視などを含む。
• ラベリング済み画像から導出される視覚的製品データ（SKU、包装商品、食料品、飲料、アパレル、靴、家具、家庭用品、バーコード、ロゴ、ブランド認識を含む）。
• 小売画像内のセール看板、割引タグ、特設陳列などの販促要素の視覚的識別。
• パレット、包装、倉庫、在庫管理などに関連するビジュアルデータセット。

情報ソース：

• 複数ソースからのユーザーアップロード視覚データセット
• 合成および拡張されたビジュアルデータ。

インフラストラクチャ：

• 大規模なコンピュータビジョンデータセットのホスティング、ラベリング、バージョン管理、管理のためのクラウドベースプラットフォーム。
• APIファーストアーキテクチャによるデータセットアクセス、モデルトレーニング、デプロイ、推論。
• 継続的な画像取り込みとモデル再トレーニングを可能にする自動化されたデータパイプラインのサポート。

AIとの統合:

• 物体検出、分類、セグメンテーション、追跡を含むコンピュータビジョンモデルのトレーニングとデプロイをネイティブサポート。
• 主要な機械学習フレームワークやワークフローとの連携により、棚監視や在庫可視化といった小売ユースケース向けのリアルタイム視覚インテリジェンスを実現。
• 従来のリテール用テーブルデータではなく、画像や動画からAI駆動の洞察を可能にします。

データの鮮度:

• 小売画像の履歴データセットを提供し、継続的なデータセット更新をサポート。

技術要件：

• モデルトレーニングとチューニングには中級から上級レベルの機械学習またはコンピュータビジョン知識が必要。
• データセット管理とホスト型推論にはコーディングスキルが必要。カスタムパイプラインやエッジデプロイメントにはより高度な専門知識が求められる。
• プラットフォーム上で直接利用可能なマネージドワークフローにより、技術チームと非専門家双方の利用に適しています。

データガバナンス：

• 利用状況により異なります。

価格設定:

• サブスクリプション型プラン：
  • パブリック: 月額最大60ドル分の無料クレジットが付与される無料プラン。
  • コア: 月額99ドル（60ドル分の無料クレジットと追加機能付き）
  • エンタープライズ: カスタム価格。

6. Dataseeders

Dataseedersはウェブデータを実用的な知見に変換し、正確かつタイムリーな情報を企業に提供する最先端のウェブスクレイピングソリューションを提供します。小売向けサービスには競合他社の価格、製品在庫、プロモーション、店舗所在地、顧客レビュー、流通データが含まれ、価格監視、トレンド分析、ハイパーローカル市場インテリジェンスを実現します。

➡️最適な対象：すぐに使える小売データが必要な非技術系チーム。

データ範囲：

• 小売店舗の位置情報データ（店舗住所、地理的位置、支店、フランチャイズ、施設、営業状況、開店・閉店情報を含む）。
• 競合他社の価格データ（リアルタイム価格監視と価格変動アラート付き）。
• 商品在庫状況、売れ筋商品指標、プロモーション・特売・オファー、ブランド流通状況の追跡。
• 商品・店舗サービスに関連する顧客レビュー、評価、感情分析データ。

情報ソース:

• 世界中の数千の小売ウェブサイトおよびプラットフォーム（モバイルアプリケーションを含む）。

インフラストラクチャ：

• エンドツーエンドのデータ収集・処理を伴う管理型ウェブスクレイピングサービス。
• 希望の出力形式での構造化データ提供。

AIとの統合:

• データ検証・強化・品質保証のために内部でAIと機械学習を活用。

データの鮮度:

• 動的な小売データ向けにリアルタイムスクレイピングオプションを提供。
• 小売データセットは、すぐに使用可能な出力として提供されます。

技術要件:

• データ収集は完全に管理されるため、スクレイピングインフラやツールは不要です。
• 小売データを探索・解釈するためのデータ分析スキルが必要。

データガバナンス：非公開。

価格設定：

• データ要件、プラットフォーム、規模、ユースケースに基づくカスタム価格設定（直接相談による見積もりベースの契約）。

まとめ

本記事では、小売データの膨大な価値と、専門プロバイダーとの提携が戦略的優位性となる理由を探りました。トップクラスの小売データプロバイダーは、厳選されたデータセットまたはAPI駆動型ソリューションを通じて成果を提供します。これらは集中型リポジトリに接続するか、ライブ情報をスクレイピングします。

業界リーダーの中でも、Bright DataはAI時代向けに設計されたエンタープライズレベルのインフラとツールで差別化を図っています。小売業界に特化したソリューションには以下が含まれます：

• 小売データセット：数十の小売ウェブサイトから収集した価格履歴、SKU詳細、在庫レベル、顧客感情など数百万件の記録。
• スクレイパーAPI：Amazon、Walmart、eBayなど主要プラットフォームからリアルタイムデータをオンデマンド抽出するスクレイピングエンドポイント。
• Bright Insights：市場シェア、MAP（最低広告価格）遵守状況、デジタル棚のパフォーマンスに関する戦略的レポートへ生データを変換する専門インテリジェンス層。

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よくある質問

小売データはどこで入手できますか？

小売データは、政府機関の情報源、アグリゲーター、または直接eコマースサイトから入手できます。代表的な選択肢には、米国公共データセットのData.gov、Amazon、ウォルマート、ターゲット、eBay、ザランド、エッツィ、さらにShopifyストア、ベストバイ、コストコ、ウェイフェア、アリババ、および地域小売チェーンのAPIや公開フィード（商品、価格、在庫、販売動向に関するインサイト）が含まれます。

小売データの取得方法

小売データプロバイダーは通常、主に2つの方法でデータを提供します。

• パッケージ済みデータセット：過去の売上、価格、店舗所在地、在庫動向などを含む精選されたコレクション。地域や製品カテゴリーを横断したトレンド分析、予測、ベンチマークに最適です。
• 直接サイト収集：ECサイト、マーケットプレイス、ブランドポータルから直接データを取得するスクレイピングツール。あるいは、一元化されたデータベースへのアクセスを提供するAPI。いずれの場合も、価格、在庫レベル、プロモーション、レビューに関する最新情報を提供し、市場状況のリアルタイムなスナップショットを提供します。

小売データセットとは？

小売データセットとは、市場を構造化したスナップショットです。半構造化データを含むファイルとして提供され、製品詳細、過去の売上、価格変動、店舗情報、プロモーションなどが含まれます。プロバイダーによっては、データセットは定期的に更新される場合もあれば、静的なままの場合もあり、分析のための歴史的参照ツールまたはほぼリアルタイムのツールとなります。

小売データをスクレイピングする方法とは？

各小売プラットフォームは独自性があるため、小売データ収集に万能な手法はありません。ただし、大まかなスクレイピングのロードマップは以下の通りです：

1. スクレイパーが対象の小売ウェブサイトまたはマーケットプレイスに接続します。
2. ブラウザ自動化ツールでページをレンダリングするか、HTMLパーサーでパースします。
3. データ抽出ロジックを適用し、HTMLノードを選択して関連情報を抽出します。商品ページ（同一サイト内でも）は大きく異なる場合があるため、このプロセスでは効果向上のためにAIを活用したパースが頻繁に用いられます。
4. 収集したデータは構造化され、希望の形式（JSON、CSVなど）でエクスポートされます。

詳細な手順については、以下のチュートリアルを参照してください：

• Amazonのスクレイピング方法
• ウォルマートのスクレイピング方法
• PythonでeBayをスクレイピングして価格監視する方法
• PythonでAmazon価格トラッカーを構築する方法