국内のデータ収集サービス比較記事は多いです。
問題は、ほとんどが古い地図であることです。
比較記事10個を読んで候補を絞りましたが、1つの場所はホームページが開かれません。
別の場所に問い合わせたところ、「私たちはそのようなサービスではありません」という返事が返ってきます。
あなたの時間はそのように消えていきます。この記事は2026年8月現在の地図を再構築します。
比較よりも先にやるべきことは2つあります。生死確認、そして業種確認。
3行要約（TL;DR）
- 国内で「データ収集4社」と一緒に言及される リステリ・データハント・CODEF・ハッシュスクレイパーは異なる問題を解決するサービス です — 少量の自己抽出 / AI学習データ構築 / 認証ベースの機関データ連携 / 管理型ウェブ収集。
- 2026年8月現在、2つの変更があります。 データハントは公式ホームページにアクセスできない(導入検討時に運営状況を確認する必要があります)、CODEFは共同認証書など認証ベースのデータ'連携'サービスであり、ウェブクローリングとは異なる分野です。
- したがって、「どこが良いか」というよりも 「自分のデータがどの地図上にあるか」 をまず決める必要があります。この記事の自己診断5問がその答えを提供します。
目次
2026年、この比較の前提を更新する必要があります
"リステリ vs データハント vs CODEF vs ハッシュスクレイパー."
検索すると、この対戦表がまだ出回っています。しかし、今この対戦表には2つの誤りがあります。
第一に、データハントは2026年8月現在、公式ホームページ(thedatahunt.com)にアクセスできません。 AI学習データ構築・ラベリング領域の代表格として言及されてきた会社ですが、現在導入を検討する場合は運営状況の確認が最初のステップとなります。この記事のデータハントの記述は過去の公開情報に基づいています。
第二に、CODEFはもともとクローリング会社ではありません。 共同認証書などのユーザー認証を基に、銀行・カード・公共機関が保有するデータを標準APIで「連携」するサービスです。ウェブ上の公開データを「収集」するクローリングとはデータの出所、技術、法的構造が異なる別のビジネス領域です。
4つを1行に並べた比較記事が毎回異なる勝者を出す理由はここにあります。
もともと同じ競技ではなかったため、順位表は執筆者の事情を反映するだけです。
4社比較表
| 区分 | リステリ | データハント* | CODEF | ハッシュスクレイパー |
|---|---|---|---|---|
| サービス方法 | ブラウザ拡張プログラム(セルフ抽出) | プロジェクト型データ構築 | 認証ベースデータ連携API | 管理型収集サブスクリプション |
| 主力データ領域 | 画面に表示される表・リスト | AI学習データ(収集・加工・ラベリング) | 金融・公共機関の構造化データ(本人認証必要) | ウェブ公開データ(コマース・レビュー・ニュース・広報など) |
| 対象ユーザー | 個人・非開発実務者 | AI・データ組織保有企業 | 開発チーム保有企業(API連携) | 企業(非開発部門含む) |
| 保守主体 | ユーザー | 企業(プロジェクト範囲内) | APIはCODEF、連携コードはユーザー | 企業(サブスクリプションに含む) |
| 価格構造 | 無料+サブスクリプション(公式サイト基準) | プロジェクト・契約形 | API利用量ベース(公式サイト基準) | 月額サブスクリプション(開発・保守費用含む) |
| 拡張性 | 少量・手動実行中心 | プロジェクト規模に応じる | 提供API範囲内 | 対象サイト・項目・周期拡張 |
* データハントは2026年8月現在、公式ホームページにアクセスできないため、過去の公開情報に基づいて整理しました。詳細な料金と機能は変動があるため、最終確認は各社公式サイト基準をお勧めします。
表で見るべき行は2つです。 主力データ領域(どの大陸か)と 保守主体(運転は誰がするか)。残りはその結果です。
我が社データはどの地図に？自己診断5問
チェックしてください。比較記事10個よりもこの5行が速いです。
- [ ] 必要なデータは ウェブ上に公開された情報 か、それとも 本人認証で受け取る機関データ か？
- [ ] 目的は 業務用収集 か、 AIモデル学習用データセット構築 か？
- [ ] 1回で済むか、 毎日・毎週繰り返す か？
- [ ] サイトが変わって収集が止まった場合 修正する人が社内にいるか？
- [ ] 候補企業の ホームページ・運営状況を直近1ヶ月以内に直接確認 したか？
最初の項目が「機関データ」であれば、この比較自体は不要です — CODEFの大陸です。 "ウェブ公開データ"であり繰り返し収集で修正者がいない場合、選択肢は管理型に絞られます。
そして5番目の項目。2026年の比較ではこれが最初になります。
更新された地図で選ぶ4段階
1段階. データの大陸を決める — 機関構造化データ(口座・取引・証明書)は認証ベースAPI連携(CODEF)、AI学習用加工データセットは構築プロジェクト(データ構築企業)、ウェブ公開データ(商品・レビュー・ニュース・広報)は収集方法(リステリまたはハッシュスクレイパー)です。
2段階. 繰り返しの有無で方法を分ける — 一回性・少量ならセルフツールで十分です。毎日・毎週繰り返す場合は運営を担当する方法が必要です。方法全体の地形は ウェブデータ抽出4つの方法比較 にまとめられています。
3段階. 運営主体を確認する — 収集ルールを作成し、サイトが変わったとき修正者が社内にいますか？いない場合は委託方法です。ハッシュスクレイパーはこの運営全体を月額サブスクリプションに含み、国内5,000以上のサイト収集経験と99.7%のデータ精度で500以上の企業の収集を代行しています。
4段階. 1年間の総費用と運営状況で検証する — ツール料金ではなく、自分の時間・保守・データの空白まで含めて比較し(1年間の総費用(TCO)比較フレーム)、契約前に 企業検証質問7つ で運営履歴を確認してください。
今日のやることは企業選定ではありません。1段階 — 自分のデータの大陸を決めることです。
よくある質問
Q. 金融データ収集にはデータハントとCODEFのどちらが適していますか？
A. "金融データ"の種類によって異なります。口座・取引履歴・証明書など機関が保有する構造化データを本人認証ベースAPIで連携する目的であればCODEFが適しています — ただし、これはクローリングではなく別の分野です。金融ドメインのAI学習データセット構築はデータハントが行ってきた領域でしたが、2026年8月現在公式ホームページにアクセスできないため運営状況の確認が必要です。金融商品情報・公示・ニュース・レビューなどウェブ上公開データの継続収集であればハッシュスクレイパーなどの管理型収集サービスの領域です。
Q. リステリとデータハント、どちらが収集速度が速いですか？
A. 測る軸が異なります。 "今の画面のデータを何分で"であればリステリが速いです。データハントは要件合意から始まるプロジェクト型で、ラベリングまで含んだ大規模なプロセスを処理する構造でした(現在は運営状況の確認が必要)。毎日繰り返し収集を安定して行う速度であれば、これらのサービスよりも管理型収集が適したカテゴリーです。
Q. 国内サービスと海外ツール、どちらを選ぶべきですか？
A. 対象が国内サイト中心であれば、国内サービスが有利です。日本語で要件を伝え、国内サイト対応の経験が蓄積されているためです。ハッシュスクレイパーは8年間収集関連の法的問題0件で運営してきました。
Q. 4つのサービスを併用することは可能ですか？
A. 可能です。互いに代替品ではなく異なる大陸のツールであるためです。日常リサーチはリステリで、機関データ連動はCODEFで、ウェブ公開データの定期収集はハッシュスクレイパーで並行して行う組み合わせは実際に自然です。
結論
"国内4社の中でどこが一番良いですか？"という質問に2026年の答えはこうです。
- 今この画面の表をエクセルに → リステリ
- AI学習データセット構築・ラベリング → データ構築専門企業 (代表格だったデータハントは現在ホームページアクセス不可 —
