ウェブスクレイピングでリード、価格、競合情報を取得するのは理論上は簡単です。しかし、これを拡張し、クリーンな状態を保ち、有用な場所にルーティングすることが真の課題です。ほとんどのチームは、スプレッドシートの整理に何時間も費やすか、ワークフローを完了する前に放棄してしまいます。
本記事では以下を解説します：
- Lindyとは何か、そして誰のために構築されたのか
- Bright DataとLindyが連携して実現する多様なユースケース
- 競合監視、リードエンリッチメント、市場追跡などの具体例
- 両プラットフォームの連携方法
- ワークフローの持続的有用性を確保するためのヒント
まずはリンディとその機能から始めましょう。
Lindyとは何か？誰のためのものか？
リンディは日常業務を処理するAIエージェント構築のための自動化プラットフォームです。コードを書かずにメール対応、CRM更新、通話スケジュール設定、文書からのインサイト抽出などのタスクを支援します。
複数のツールで手動ワークフローを管理しすぎる小規模チーム、創業者、オペレーターはLindyの恩恵を受けられます。まるで数人の優秀な業務アシスタントを雇うようなものですが、実際には誰一人雇う必要はありません。
各エージェントのロジックは、ドラッグ＆ドロップ式のワークフロービルダーで視覚的に設定します。入力項目を選択し、条件やアクションを設定し、エージェントからの通知方法や連携方法を決定します。
リードの選別、フォローアップ、会議のスケジュール調整など、一般的なタスクを処理するための事前構築済みテンプレートも利用できます。
実際の活用例をいくつかご紹介します：
- リンディエージェントが着信応対し、Googleスプレッドシートに記録、スケジュール調整リンクを送信。
- Typeform調査から新規リードをスコアリングし、分類してタグ付きでCRMに追加します。
- Lindyは未読メールのスキャンと優先順位付けを支援します。請求関連、スケジュール調整、優先返信など、カテゴリ別に分類可能です。
Lindyは7,000以上のツールと連携し、既存のスタック全体で動作します。技術的な設定やスクリプトは不要なため、チームはスクリプトを書いたりエンジニアを雇ったりすることなくワークフローを開始できます。
LindyとBright Dataがビジネスで連携できる分野を見てみましょう。
AIエージェントとリアルタイムWebデータの融合：効果的な活用事例
Bright Dataはリアルタイムの公開ウェブデータへのアクセスを提供します。Lindyはその後の一連の処理を自動化します。両者を併用することで、手動での調査やルーティング業務を完全に自動化できます。
具体的には競合追跡、有望リードのフォロー、市場動向の監視などが該当します。両ツールの連携効果を3つの事例で解説します：
競合他社調査
競合他社の動向を追跡することは有用ですが、手動で行うには多大な時間を要します。Bright Dataを使えば、価格ページ、機能変更ログ、ブログの更新、さらにはG2やTrustpilotなどのプラットフォーム上のレビューまで監視できます。
データを収集したら、Lindyエージェントが引き継ぎます。重要な更新情報を抽出し、変更点を要約して、ハイライトをSlackチャンネルやNotionドキュメントにドロップし、チーム内の適切な担当者にタグ付けします。
このワークフローにより、手動でのリンク調査や月次レポート作成が不要になり、チームの時間を節約できます。バックグラウンドで動作し、変化が生じるたびにチームを最新状態に保ちます。
リードリストの充実化
Bright Dataは、役職、技術スタックの使用状況、所在地、最近の採用活動など、企業レベルまたは連絡先レベルの情報を収集できます。このデータは、適切な場所にルーティングし、アクションに変換して初めて有用です。
そこでLindyの出番です。新規リードが入ると、Lindyエージェントがデータをクリーニングし、タグで補完し、定義したロジックでスコアリングしてCRMへ送信します。さらに担当営業への割り当て、タスク作成、アウトバウンドメールや電話の発信も自動化可能です。
この仕組みにより、チームは毎週リードのスプレッドシートやCRM記録を監視し続ける必要なく、整理された状態を維持できます。
市場情報レポート
SaaS、金融、eコマース分野のチームにとって、市場の変化を把握し続けるのは困難です。Bright Dataは求人サイトや規制情報ページからニッチなニュースサイト、Redditスレッドまであらゆる情報を監視します。
リンディエージェントはこれらの更新情報を要約し、消化しやすいレポートにまとめます。毎週金曜日に週次ダイジェストを送信するAIエージェントを設定可能です。また、流入データの種類に応じて、製品チーム、GTMチーム、オペレーションチーム向けに個別エージェントを作成することもできます。
これらのレポートは、チケット作成、会議のスケジュール設定、注意が必要な事項が発生した際の適切なSlackチャンネルへの通知など、次のアクションをトリガーできます。
次に、Bright DataとLindyを組み合わせたシンプルなフローの実例を見ていきましょう。
Bright DataとLindyの連携方法
Bright DataとLindyを接続し、最初のフローを実行するには、まずBright Dataから必要なデータを選択し、Lindyがそのデータに対してどのように動作すべきかを定義します。
Bright Dataは公開ウェブから最新のデータを取得し、Lindyは定義したルールに基づいてそのデータに対して処理を行います。基本的なフローの設定方法は以下の通りです：
ステップ1: Bright Dataクエリまたはデータセットを作成
まず、必要なデータの種類を決定します。Bright Dataでは以下の方法が利用可能です：
- – 既成のデータセット（EC商品リストや製品レビューなど）を利用する
- Web Scraper IDEやWeb Unlockerを使用したカスタムウェブスクレイピングジョブの作成
- 特定の検索語句やドメイン向けにAPI経由で構造化結果を取得
出力はウェブフック経由でリアルタイムにストリーミング、CSVへのエクスポート、ストレージバケットへの同期が可能です。更新頻度（毎時更新や週次スナップショット）や出力形式も制御できます。
ステップ2：データを監視または処理するLindyエージェントを設定する
データフィードを整理したら、データを処理するLindyエージェントを構築します。リードエンリッチメント、レポート作成、アラートなどユースケースを選択し、Lindyのドラッグ＆ドロップビルダーで視覚的にロジックを設定します。
例：
- Bright Dataから競合他社の更新情報が届いたら、要約してSlackに投稿する。
- 新規求人に[X]技術スタックが記載された場合、Googleシートでフラグを立てる
- リードが過去30日以内に資金調達した場合、アウトバウンド営業開発担当者（SDR）に割り当てる。
Lindyエージェントは構造化データを読み取り、有用な部分を抽出して要約を生成します。その後、メッセージ送信、CRM更新、文書作成などのアクションを実行できます。
ステップ3: トリガーと出力の設定
次に2つのツールを連携させます。以下のいずれかの方法を選択できます：
- Bright DataをWebhook経由でLindyへデータをプッシュするよう設定
- LindyがGoogleシートまたはBright Dataが結果をドロップするエンドポイントをポーリングさせる
データが到着すると、Lindyは以下の処理を実行できます：
- – サマリーをSlackに投稿
- NotionまたはGoogleドキュメントにインサイトを追記
- CRMにタスクを作成
- 通話のスケジュール設定やフォローアップメールの送信
公開前に全出力をプレビュー可能で、必要に応じて承認ステップを追加できます。人的監視が必要なワークフローに有効です。
Bright DataとLindyの組み合わせで、有用なレポートと自動化を継続的に生成する方法を見ていきましょう。
Bright Data + Lindyを最大限活用するためのヒント
Bright Data + Lindy を最大限に活用する最善の方法は、小規模から始め、明確な成果を持つスケーラブルなワークフローを構築することです。
そのための方法をいくつかご紹介します：
明確な成果を一つから始める
すべてを一度に自動化しようとしないでください。週次価格調査、スクレイピングしたリードのルーティング、求人掲示板の更新取得など、既に手作業で行っているプロセスを1つ選びましょう。1つの手動ワークフローから始め、それをエンドツーエンドで実行してから追加してください。
必要な場合に承認ステップを活用する
Lindyでは手動チェックポイントを挿入できるため、最初から完全な制御を委譲する必要はありません。これは特に、送信メッセージ、クライアント向けサマリー、または例外ケースが発生する可能性のあるワークフローで有用です。
ステップとロジックを明確に命名する
Lindy内では、各エージェントとワークフローにその役割を明記しましょう。これにより、後日のフローの引き継ぎ、編集、デバッグが容易になります。
Bright Dataをスクレイピングだけに限定しないでください
多くの人はBright Dataを価格や製品スクレイピングに利用します。しかし採用動向の追跡、投資家動向、レビューにおける感情の変化、政府サイト全体の立法動向の監視などにも同様に有用です。
ワークフローの定期的な見直しをスケジュールする
フローが依然として必要な動作を実行しているか確認する月次リマインダーを設定しましょう。データが依然として関連性があるか、ロジックが正確か、適切な担当者が出力を受領しているかを問い直してください。
最初のAIエージェント設定で価値を得られれば、追加エージェントへの投資判断は容易になります。まずはシンプルなものから始め、チームのニーズに基づいて拡張しましょう。
Bright DataとLindyでウェブデータワークフローを自動化
ウェブスクレイピングしたデータをCRMにコピー＆ペーストしたり、生のスプレッドシートを実用的な形に変換したりする必要はもうありません。Bright Dataがウェブからリアルタイムのインサイトを収集し、Lindyがそれらを自動的に要約、Slackアラート、リードレコード、メール更新に変換します。
対応可能な機能：
- 競合監視：Bright Dataで変更履歴・価格ページ・レビューサイトをスクレイピングし、Lindyエージェントが結果を整理して関係者に通知
- 自動更新型リードエンリッチメント：Bright Dataで最新の連絡先データや企業情報を収集し、Lindyがリードスコアリング、ルーティング、アウトバウンドプロセスの開始を自動実行。
- アクションを促す市場追跡：採用動向、業界ニュース、製品トレンドを監視。Lindyエージェントが週次レポート作成、フォローアップ送信、変化に基づく社内ワークフローの自動起動を実行。
- 技術的な設定は不要：Lindyテンプレートから始め、Bright Dataソースを接続するだけで、ウェブ上のシグナルからビジネス成果まで数分で実現。
全てを自動化する必要はありません。チームの時間を最も消費しているワークフローを特定し、リンディとブライトデータの連携が業務をいかに効率化するか検証してください。
