--- title: "Bright DataとLindy AIエージェントを使用したデータスクレイピングの方法" slug: bright-data-with-lindy-agents date: 2026-02-25T08:25:16+00:00 modified: 2026-02-25T08:25:18+00:00 permalink: https://brightdata.jp/blog/ai/bright-data-with-lindy-agents type: blog --- [ ブログ ](https://brightdata.jp/blog "ブログ") / [AI](https://brightdata.jp/blog/ai) [AI](https://brightdata.jp/blog/ai) # Bright DataとLindy AIエージェントを使用したデータスクレイピングの方法 Bright DataとLindy AIエージェントを活用し、コーディングや技術的な設定なしで競合調査、リードエンリッチメント、市場モニタリングを効率化する方法を学びましょう。 1 分読 [ ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.jp/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) ](https://brightdata.com/blog/authors/daniel-shashko) [Daniel Shashko Web Data & AI Expert ](https://brightdata.com/blog/authors/daniel-shashko) ![How to Scrape Data Using Bright Data & Lindy AI blog image](https://media.brightdata.jp/2025/09/How-to-Scrape-Data-Using-Bright-Data-Lindy-AI-blog-image.png) 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](https://www.lindy.ai/)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。 お問い合わせ無料トライアル![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) 目次 日本企業向けデータソリューション 日本のトップ企業が信頼するスケーラブルなウェブデータプラットフォーム。日本語24時間サポート、GDPR・個人情報保護法準拠、日本企業20社以上の導入実績。 [詳細を見る](https://brightdata.jp/solutions/data-solutions-for-japanese-companies "詳細を見る") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Bright+Data%E3%81%A8Lindy+AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95&u=https://brightdata.jp/blog/ai/bright-data-with-lindy-agents) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Bright+Data%E3%81%A8Lindy+AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95&url=https://brightdata.jp/blog/ai/bright-data-with-lindy-agents) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Bright+Data%E3%81%A8Lindy+AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%96%B9%E6%B3%95&url=https://brightdata.jp/blog/ai/bright-data-with-lindy-agents) ## あなたは下記にもご興味がおありかもしれません [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.jp/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス Bright Data CLIをOpenHumanに統合して、AIエージェント向けの本番対応ウェブアクセスとデータ収集を実現します。 09-Sep-2026 3 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.jp/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax "MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング") [ウェブデータ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング Bright Data Web UnlockerとMiniMax M3ビジョンを組み合わせて、画像やウェブページのスクリーンショットから構造化データを抽出します。 09-Sep-2026 1 分読 ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.jp/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.jp/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### 2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング Codexをより速く、より有能にする10のCLIツール。サンドボックス内から実際のウェブアクセスを提供するBright Data CLIから始まります。 06-Sep-2026 4 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)