Tabstack

Tabstackとは？

Tabstackは、URLをスキーマに一致するJSONへ変換する構造化データ抽出APIです。サーバーサイドレンダリング、クライアントサイドレンダリング、またはJavaScriptへの依存度が高いページ向けに設計されており、パース用コードを書いたり抽出レイヤーを保守したりせずにデータを取得できます。

このプラットフォームは、/extract/json と /generate/json の2つのエンドポイントを中心に構成されています。/extract/json はページからスキーマに沿ったフィールドを返し、/generate/json は指示を追加して、ページ内容に対する推論や分析を含めたレスポンスを返せるようにします。Tabstackは、ページを別のワークフローやモデルに渡したい場合に使える、整ったMarkdown出力も提供します。

この製品は、監視、拡充、取込、分析のためにWebページを固定されたデータ構造へ変換したいチームを対象にしています。制御機能として、nocache によるキャッシュ回避、調整可能な effort レベル、地域指定取得が含まれます。

主な機能

• /extract/json によるURLからのスキーマ駆動抽出で、手動パース不要でレスポンスをスキーマに合わせられます。
• /generate/json による指示ベースの生成で、URL、プロンプト、スキーマを組み合わせ、推論を伴う構造化回答を出力できます。
• サーバーサイドレンダリング、クライアントサイドレンダリング、JavaScriptが多用されたページに対応し、サイトごとに抽出方法を使い分ける手間を減らします。
• 整ったMarkdown出力により、ページ内容をモデル向けのテキスト形式で扱いたい場合に使えます。
• nocache による再取得、ページの複雑さに応じたコスト調整のための effort、特定の国から見たページを取得するための geo_target などの制御パラメータがあります。
• サーバー側でスキーマ準拠が保証されるため、元ページが変わっても出力は定義したJSON形状に一致することが期待されます。

Tabstackの使い方

まず、直接抽出が必要か、それとも推論が必要かを選びます。ページをあらかじめ定義したスキーマに変換したい場合は /extract/json を、ページ内容をもとにした分析や説明が必要な場合は /generate/json を使います。

次に、対象URLを渡し、返してほしいJSONスキーマを定義します。最新性が重要なら nocache を有効にし、ページが複雑なら適切な effort レベルを選び、内容が地域によって変わるなら geo_target の国を指定します。

一般的な流れは、SDKからエンドポイントを呼び出し、返されたJSONを確認し、それを監視ジョブ、カタログパイプライン、社内分析ツールなどの下流システムに渡す形です。

ユースケース

• 競合ページの価格・在庫監視。スキーマで製品名、価格、サイズ、在庫状況などの項目を取得できます。
• 企業Webページを構造化された企業データや連絡先データに変換するリード拡充ワークフロー。
• 商品、求人、クラシファイドを固定スキーマに正規化する一覧・マーケットプレイス取込。
• 価格帯の要約やターゲットセグメントの特定など、ページ上で構造化された推論が必要な調査・分析タスク。
• 生のHTMLではなく、整った構造化ページ内容が役立つ検索・索引付けパイプライン。

FAQ

• Tabstackにカスタムパーサーは必要ですか？ いいえ。スキーマを定義してURLを渡すだけで使える設計で、パースコードは不要です。
• JavaScriptが多いサイトにも対応していますか？ はい。ソースでは、サーバーサイドレンダリング、クライアントサイドレンダリング、JS-heavyページに対応すると説明されています。
• /extract/json と /generate/json の違いは何ですか？ /extract/json はスキーマ一致の抽出用で、/generate/json は推論や分析を必要とする出力向けに指示を追加します。
• 監視用に最新データを取得できますか？ はい。nocache オプションはキャッシュを回避して毎回新しいデータを取得する方法として説明されています。
• 地域に応じた取得をサポートしていますか？ はい。ソースでは、特定の国から見たページを取得するための geo_target が उल्लेखされています。

代替手段

• HTMLパース用ライブラリとサイト固有のルールで構築するカスタムスクレイピングパイプライン。制御性は高いですが、継続的な保守が必要です。
• Playwright や Puppeteer などを使うブラウザ自動化ワークフロー。高度にインタラクティブなサイトに向いていますが、通常はより多くのコードと運用保守が必要です。
• まずページを取得してからモデルに渡すLLMベースの抽出ワークフロー。柔軟な解釈に対応できますが、追加の処理ステップを保守する必要があります。
• Webページから整形済みフィールドを返す汎用データ抽出API。よりシンプルですが、スキーマ強制と推論向け出力を同じワークフローで常に組み合わせられるとは限りません。