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title: "Adidas"
slug: adidas
date: 2026-11-08T13:31:05+00:00
modified: 2026-11-08T13:31:15+00:00
permalink: https://brightdata.jp/products/datasets/adidas
type: page
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[](https://www.trustpilot.com/review/brightdata.com "Trustpilotでの評価は4.6/5星")[](https://www.g2.com/products/bright-data/reviews "G2での評価は4.7/5星")[](https://www.capterra.com/p/208755/Bright-Data "Capterraでの評価は4.8/5星")
# Adidas データセット
このadidasデータセットを使用して、ランニング・ライフスタイルシューズ、スポーツアパレル、アクセサリー、チームギアなど、スポーツウェアブランドの製品データにアクセスできます。レコードには製品タイトル、説明、ブランド、カテゴリー、価格・セール価格、在庫状況、バリエーション、星評価、レビュー数、レビューが含まれます。フットウェアとアパレルを追跡するスポーツウェアブランド、小売業者、価格アナリストに最適です。
お問い合わせ[Google で始める](#)
データフィールド
34
総レコード数
300.1K+
開始時
レコードあたり最大$0.0025
最小注文
$250
[利用可能なデータセット](#datasets_new)
[料金](#anc_dspricing)
[バンドル](#anc_bundle)
[よくある質問](#anc_faq)
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## 利用可能なAdidasデータセット
最新の検証済みAdidasデータセットにアクセスできます。既成のデータセットを使用して、手間のないデータアクセスを実現しましょう。
### adidas products
URL, Item id, Variant id, Gtin, Mpn, Title, Description, Product category, and more.
eCommerce
300.1K レコード
19+
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必要なものを教えていただければ、すぐにご用意します！
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## 世界中の50,000+人のお客様から信頼されています。
### リアルタイムのAdidasデータが必要ですか？こちらをご利用ください[ Adidas Scraper API](https://brightdata.jp/products/web-scraper/adidas)
### Adidas データセットの料金
リフレッシュレート
一回限り
年2回
25%割引
四半期ごと
50%割引
月次
80%割引
100K
500K
1M
5M
20M
Complete
Dataset
3TB
- クリーンで検証済み
- 毎月更新
- JSON/CSV/Parquet
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あなたのブラウザはビデオタグをサポートしていません。
### 1つのプロンプトでAdidasデータセットをフィルタリング
必要なものを正確に記述するだけで、AIが数秒で最適なフィルターを適用します。
- データのニーズを平易な言葉で説明
- AIが正確なフィルターを自動適用
- 巨大なデータセットを必要なものだけに絞り込み
- 無関係なデータを省いてコストを削減
- フィルタリングされたデータをお好みの形式でエクスポート
利用可能な配信オプション
## 戦略的なコスト削減で価値を最大化
### スマートデータ更新
"新規レコード"または"更新レコード"のみにアクセスし、必要な分だけお支払いいただけます。
### データセットバンドル
2つ以上のデータセットをまとめて購入することで、限定割引とともにより大きな価値を得られます。
### ボリュームディスカウント
大規模なデータセットや更新サブスクリプションを購入する際、大幅な節約でよりお得になります。
### エンリッチドデータセット
複数のソースを1つのクリーンなデータセットに統合した構築済みデータセットで、時間とリソースを節約します。
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## Adidasデータセットのサンプル
このAdidasデータセットには、url、item\_id、variant\_id、gtin、mpn、title、description、product\_categoryなどのフィールドを持つ詳細な製品情報が含まれています。各レコードには、包括的なカタログ管理のための完全な製品識別子と説明情報が含まれています。固有の識別子と豊富な説明データの組み合わせにより、競合分析と市場情報が可能になります。
データサンプル 辞書
検索属性
## AIエージェントを瞬時に強化
#### 弊社のAdidasデータセットはAI/LLM最適化済み:明確な構造、充実したドキュメント、コードとLLM/チャットボット統合を容易にするレシピを提供。
### 構造化されたクリーンなデータ
一貫したスキーマで前処理済みのデータは、AIモデルのトレーニングと推論に最適です。
### コード例
AIワークフローへの簡単な統合のための、すぐに使えるPython、Node.js、cURL、PHP、Go、Java、Rubyのスニペット。
### ドキュメント
ChatGPT、Claude、その他のLLM統合のための包括的なガイドとノートブック。
cURL
```bash
curl --request GET
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download
--header 'Authorization: Bearer '
```
Python
```python
import requests
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
```
Javascript
```javascript
const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};
try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
```
Java
```java
HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();
```
Ruby
```ruby
require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '
response = http.request(request)
puts response.read_body
```
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## ニーズに合わせたAdidasデータセット
あらゆるユースケースに対応した、使いやすく整理されたデータセットを入手
### データの購読
サブスクライブしてデータセットにアクセスすると、コストが大幅に削減されます。
### ファイル出力形式
JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。オプションの.gz圧縮。
### 柔軟なデリバリー
Snowflake、Amazon S3バケット、Google Cloud、Azure、SFTP。
### スケーラブルなデータ
インフラ、プロキシサーバー、ブロックを気にすることなく拡張できます。
### コスト削減
フィルターやフォーマットオプションを使って、データセットをカスタマイズできます。
### コードのメンテナンス
データセットは、ウェブサイトの構造変更に基づいて維持されます。
### 簡素化された統合
SnowflakeおよびAWSとの統合によるメリット。
### 年中無休のサポート
データの専門家チームがお手伝いします。
### コンプライアンスのリーダー
データは倫理的に取得され、すべての個人情報保護法に準拠しています。
## 構造化された信頼性の高いAdidasデータを取得
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## データ提供は私たちにお任せください。あなたは他のことに集中できます
### 大量のウェブデータ
アンブロッキング機能と24時間体制のIPローテーションにより、ウェブサイト上のすべてのデータポイントへのアクセスを保証します。
### すぐに使えるデータ
データ収集プロセスのあらゆる側面は、強固なデータ検証プロセスの一環として徹底的に検証されています。
### 自動化されたデータフロー
カスタムスケジュールを作成してデータ配信を自動化し、データがシームレスにストレージへ流れ込む様子をご覧ください。
ユースケース
## Adidasデータセットのユースケース
ビジネスのために信頼され検証されたAdidasデータ。
#### スポーツウェアの価格設定
価格
セール価格
製品カテゴリー
ランニング・ライフスタイルシューズ、アパレル、アクセサリーの価格とセールを追跡し、スポーツウェアでの価格設定をベンチマークできます。
#### 製品ラインの分析
カテゴリーツリー
バリエーション
バリエーション属性
categoryごとにadidasのモデル、カラーバリエーション、サイズをマッピングし、その製品ラインの構成と競争できる余地を確認できます。
#### 顧客の感情分析
レビュー
星評価
レビュー数
レビューと評価を読んで、顧客がフィット感、快適さ、パフォーマンスについて何を言っているかを把握できます。
#### 在庫状況の監視
在庫状況
入荷予定日
バリエーション
どのサイズとカラーバリエーションが在庫あり、または再入荷予定かを追跡し、需要を読み取って在庫計画を立てられます。
Bright Dataは世界のトップブランドに利用されています
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Elio Narciso
Co-founder and CEO at ScaleStack
](https://www.youtube.com/embed/j0BYFsK3k54)
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Jessica Zizzamia
Head of Product at Vibeslist
](https://www.youtube.com/embed/Qki-yHyCYt4)
[ 
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Arjun Chintapalli
Co-Founder & CTO of RTRVR
](https://www.youtube.com/embed/xUhRwFPIphI)
[ 
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TJ Richardson
Co-founder at Fundable
](https://www.youtube.com/embed/fT0ndFBQ-Vs)
[ 
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Saroop Bharwani
Co-founder at Senso
](https://www.youtube.com/embed/6Lo0w1hxAso)
[ 
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Constantine Janashvilli
Co-founder at Parallax Vision
](https://www.youtube.com/embed/vcfDCWutHyo)
[ 
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Bhavani Kalisetty
Co-Founder & CTO of RTRVR
](https://www.youtube.com/embed/EcBiLXl57N0)
## Adidas データセットFAQ
[### Adidasデータセットはどのくらいの頻度で更新されますか？](#Adidasデータセットはどのくらいの頻度で更新されますか？)Adidasデータセットは柔軟な更新スケジュールでご利用いただけます：一括、半年ごと、四半期ごと、月次、週次、または日次 - 更新頻度が高いサブスクリプションほど割引率も大きくなります（月額プランで最大80%オフ）。また、**事前収集データ**（即座に利用可能で、過去数日から数ヶ月以内に収集されたもの）と、ご注文時にオンデマンドで収集する**新規収集データ**のどちらかをお選びいただけます。新鮮度のウィンドウはチェックアウト前に設定可能です。
[### Adidasデータセットの一部を購入することはできますか？](#Adidasデータセットの一部を購入することはできますか？)はい。Bright DataのAI搭載フィルターツールまたは[Filter Dataset API](https://docs.brightdata.com/api-reference/marketplace-dataset-api/filter-dataset)を使用して、Adidasデータセットを地域、期間、カテゴリー、またはサポートされている任意のフィールドでフィルタリングし、必要なレコードとデータフィールドのみを含めることができます。フィルタリングされたスナップショットのレコードに対してのみ料金が発生するため、コストを大幅に削減できます。フィルターは、等しい、含む、より大きい、nullであるなどの演算子をサポートし、最大3レベルのネストされたロジックに対応しています。
[### Adidasデータセットではどのような形式と配信オプションが利用できますか？](#Adidasデータセットではどのような形式と配信オプションが利用できますか？)Adidasデータセットは、**JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、XLSX、またはParquet**からお選びいただける形式で配信され、オプションで**.gz圧縮**も可能です。配信先には以下が含まれます：**Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob、Snowflake、Google PubSub、SFTP、Webhook、またはEmail**。コントロールパネルから直接ダウンロードすることも（最大5GB）、[Snapshot Download API](https://docs.brightdata.com/api-reference/marketplace-dataset-api/download-the-file-by-snapshot_id)を介してプログラムで取得することも可能です。5GBを超えるスナップショットについては、ダウンロードリンクがメールで送信されます。
[### 購入前にAdidasデータセットの無料サンプルを入手できますか？](#購入前にAdidasデータセットの無料サンプルを入手できますか？)はい。Adidasデータセットを含む、Bright Data Marketplaceのすべてのデータセットは、無料でダウンロード可能なデータサンプルを提供しています。購入を決定する前に、データスキーマ、フィールド定義、代表的なレコードセットをプレビューして、品質、網羅性、関連性を評価できます。サンプルは[Bright Data Marketplace](/products/datasets)のデータセットページから直接入手できます。
[### 特定のデータフィールドやAdidasデータセットのカスタムバージョンをリクエストできますか？](#特定のデータフィールドやAdidasデータセットのカスタムバージョンをリクエストできますか？)はい。Adidasデータセットをカスタマイズして、必要な特定のフィールドのみを含めることができ、無関係な列を非表示にしてコストを削減し、統合を簡素化できます。独自のデータスキーマ、強化されたフィールド、またはマーケットプレイスに現在ないソースなど、より高度なニーズについては、Bright Dataのチームがお客様の要件に合わせたカスタムデータセットを構築できます。ユースケースについて相談するには、営業チームにお問い合わせください。
[### Adidasデータセットは既存のシステムやワークフローとどのように統合されますか？](#Adidasデータセットは既存のシステムやワークフローとどのように統合されますか？)Adidasデータセットはシームレスな統合のために構築されています。[Marketplace Dataset API](https://docs.brightdata.com/api-reference/marketplace-dataset-api/filter-dataset)（PythonとJavaScript向けのSDKが利用可能）を使用してプログラムでデータを取得したり、結果をデータウェアハウスやクラウドストレージに直接プッシュしたり、**Snowflake、AWS、Google Cloud、Databricks**などのツールや、**Zapier、Make.com、n8n**などの自動化プラットフォームとのネイティブ統合を介して接続することができます。非同期ワークフロー（トリガー - ポーリング - ダウンロード）により、あらゆるパイプラインへの組み込みが容易になります。
[### Adidasデータセットは倫理的に調達され、法的に準拠していますか？](#Adidasデータセットは倫理的に調達され、法的に準拠していますか？)はい。Adidasを含むすべてのBright Dataデータセットは、**GDPR、CCPA**、およびBright Data独自の倫理規定を含む適用法規に準拠して、**一般に公開されているオンラインソース**からのみ収集されています。Bright Dataは**ISO 27001認証**を保持し、SOC 2に準拠しています。データは配信前に厳格な品質保証を受けます。Bright Dataの完全なコンプライアンス体制は[Trust Center](/trustcenter)でご確認いただけます。
[### Adidasデータセットの費用はいくらですか？また、ボリューム割引はありますか？](#Adidasデータセットの費用はいくらですか？また、ボリューム割引はありますか？)Adidasデータセットの価格は、一括購入の場合**10万レコードで250ドル**（1レコードあたり約0.0025ドル）から始まります。サブスクリプションプランでは大幅な節約が可能です：**半年ごとのプランで最大25%オフ、四半期ごとのプランで50%オフ、月次プランで80%オフ**。10万、50万、100万、500万、2000万以上のレコードのボリューム階層が利用可能です。データセットバンドル（2つ以上のデータセットをまとめて購入）とスマート更新オプション（新規または変更されたレコードのみに対して支払い）により、さらなる節約が可能です。エンタープライズ規模の価格については、Bright Data営業チームにお問い合わせください。
[### スナップショットとは何ですか？また、Adidasデータセットの配信プロセスはどのように機能しますか？](#スナップショットとは何ですか？また、Adidasデータセットの配信プロセスはどのように機能しますか？)Adidasデータセットを注文する際、またはAPIを介してフィルタリングする際、Bright Dataは**スナップショット**（選択したレコードの特定時点でのエクスポート）を生成します。非同期ワークフローは次のように実行されます：（1）注文またはAPI呼び出しが収集ジョブを**トリガー**する；（2）スナップショットIDを使用してジョブステータスを**ポーリング**できる；（3）完了すると、APIまたは設定した配信先を介してスナップショットを**ダウンロード**する。スナップショットのメタデータ（エラーコードや開始タイプを含む）は、[Snapshot Metadata API](https://docs.brightdata.com/api-reference/marketplace-dataset-api/get-snapshot-meta)を介してアクセスできます。
[### AdidasデータセットをAIや機械学習プロジェクトに使用できますか？](#AdidasデータセットをAIや機械学習プロジェクトに使用できますか？)はい。Adidasデータセットは、**LLMのファインチューニング、モデルトレーニング、RAGパイプライン、エージェントの知識ベース**を含むAIおよびMLワークフローでの即座の使用に向けて構造化され、検証されています。データは、一貫したスキーマと、[Dataset Metadata API](https://docs.brightdata.com/api-reference/marketplace-dataset-api/get-dataset-metadata)を介してアクセス可能な文書化されたフィールド定義を備えた、標準的なML対応形式（JSON、Parquet、NDJSON）で配信されます。Bright Dataは、大規模な事前トレーニング向けに、専門的なAIデータパッケージと50PB以上の過去データを持つウェブアーカイブも提供しています。
[### 1件のAdidasレコードにはどのようなフィールドが含まれますか？](#1件のAdidasレコードにはどのようなフィールドが含まれますか？)Adidasデータセットの1件のレコードは、データセットの種類に応じて、1人のプロフィール、1件の商品リスティング、1件の投稿、1社の企業など、単一のエンティティに対応します。各レコードには、そのエンティティについて収集されたすべてのデータフィールドが1行またはJSONオブジェクトに含まれます。正確なフィールドはデータセットによって異なります：例えば、LinkedInプロフィールレコードには、名前、現在の役職、会社、所在地、職歴、学歴、スキル、つながりの数（合計42フィールド）などのフィールドが含まれ、Amazon商品レコードには、タイトル、ブランド、ASIN、価格、在庫状況、評価、レビュー数、販売者の詳細が含まれます。フィールドの完全なリストは、説明とデータ型とともに、このページの**データディクショナリー**タブでご確認いただくか、購入前に無料サンプルをダウンロードして実際のレコードの代表的なセットを確認できます。フィールドの一部のみが必要な場合は、チェックアウト時に無関係な列を非表示にして、コストを削減し統合を簡素化できます。
[### Adidasのレコードはどのくらい必要ですか？](#Adidasのレコードはどのくらい必要ですか？)必要なレコード数は、お客様のユースケースによって異なります。一般的な目安として、1レコードは1つのエンティティ（1人、1件の商品、1件の投稿、1社の企業など）に相当します。見積もりの参考になる一般的な基準は以下の通りです：
- **概念実証 / MVP：**10万レコード（一括購入で250ドル）は、モデルの検証、パイプラインのテスト、初期データセットの構築に通常十分です。
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- **本番環境のパイプライン：**500万〜2000万以上のレコードは、大規模なAIトレーニング、エンタープライズのデータ強化、または市場全体のカバレッジに適しています。
不明な場合は、このページから無料サンプルをダウンロードしてレコード密度とフィールドカバレッジを把握し、[AI搭載フィルターツール]("/products/datasets")を使用して、地域、カテゴリー、期間、その他の基準でデータセットの範囲を決定してください。購入を決定する前に、推定レコード数が表示されます。複雑なユースケースや大量のデータについては、[営業チームにお問い合わせ]("#popup-160692")いただき、範囲に応じた提案をご確認ください。
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