> ## Documentation Index
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# データ抽出ツールの選び方

> /agent、/extract、/scrape（JSONモード）を比較して、構造化データ抽出に最適なツールを選択する

Firecrawl は、ウェブページから構造化データを抽出するために 3 つのアプローチを提供します。各アプローチは、自動化と制御のバランスが異なり、用途に応じて使い分けられます。

<div id="quick-comparison">
  ## クイック比較
</div>

| 機能         | `/agent`           | `/extract`                | `/scrape` (JSONモード)          |
| ---------- | ------------------ | ------------------------- | ---------------------------- |
| **ステータス**  | 稼働中                | `/agent` を使用              | 稼働中                          |
| **URL 必須** | いいえ (任意)           | はい (ワイルドカード対応)            | はい (単一URL)                   |
| **スコープ**   | Web全体の探索・発見        | 複数ページ／ドメイン                | 単一ページ                        |
| **URL 発見** | 自動Web検索            | 指定URLからクロール               | 行わない                         |
| **処理方式**   | 非同期                | 非同期                       | 同期                           |
| **スキーマ必須** | いいえ (プロンプトまたはスキーマ) | いいえ (プロンプトまたはスキーマ)        | いいえ (プロンプトまたはスキーマ)           |
| **料金**     | 動的 (1日あたり5回無料実行)   | トークンベース (1クレジット = 15トークン) | 5クレジット／ページ (基本1 + JSONモードで4) |
| **最適な用途**  | リサーチ、探索、複雑な情報収集    | URL が分かっている場合の複数ページ抽出     | URL が分かっている単一ページ抽出           |

<div id="1-agent-endpoint">
  ## 1. `/agent` エンドポイント
</div>

`/agent` エンドポイントは、`/extract` の後継となる Firecrawl の最も高度な機能です。AI エージェントを使用して、自律的にウェブを横断して検索・ナビゲートし、データを収集します。

<div id="key-characteristics">
  ### 主な特長
</div>

* **URL は任意**: `prompt` に必要な内容を記述するだけでよく、URL の指定は完全に任意です
* **自律ナビゲーション**: エージェントがサイトを深く検索・巡回し、必要なデータを見つけます
* **ディープウェブ検索**: 複数のドメインやページにまたがる情報を自律的に探索・発見します
* **並列処理**: 複数のソースを同時に処理し、高速に結果を返します
* **利用可能なモデル**: `spark-1-mini` (デフォルト、60% 低コスト) と `spark-1-pro` (高精度)

### 例

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from firecrawl import Firecrawl
  from pydantic import BaseModel, Field
  from typing import List, Optional

  app = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

  class Founder(BaseModel):
      name: str = Field(description="Full name of the founder")
      role: Optional[str] = Field(None, description="Role or position")
      background: Optional[str] = Field(None, description="Professional background")

  class FoundersSchema(BaseModel):
      founders: List[Founder] = Field(description="List of founders")

  result = app.agent(
      prompt="Find the founders of Firecrawl",
      schema=FoundersSchema,
      model="spark-1-mini",
      max_credits=100
  )

  print(result.data)
  ```

  ```js Node theme={null}
  import { Firecrawl } from 'firecrawl';
  import { z } from 'zod';

  const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: "fc-YOUR_API_KEY" });

  const result = await firecrawl.agent({
    prompt: "Find the founders of Firecrawl",
    schema: z.object({
      founders: z.array(z.object({
        name: z.string().describe("Full name of the founder"),
        role: z.string().describe("Role or position").optional(),
        background: z.string().describe("Professional background").optional()
      })).describe("List of founders")
    }),
    model: "spark-1-mini",
    maxCredits: 100
  });

  console.log(result.data);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.firecrawl.dev/v2/agent" \
    -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "prompt": "Find the founders of Firecrawl",
      "model": "spark-1-mini",
      "maxCredits": 100,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "founders": {
            "type": "array",
            "description": "List of founders",
            "items": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "name": { "type": "string", "description": "Full name" },
                "role": { "type": "string", "description": "Role or position" },
                "background": { "type": "string", "description": "職歴" }
              },
              "required": ["name"]
            }
          }
        },
        "required": ["founders"]
      }
    }'
  ```
</CodeGroup>

<div id="best-use-case-autonomous-research-discovery">
  ### 最適なユースケース: 自律的なリサーチと発見
</div>

**シナリオ**: Series A 資金調達を行った AI スタートアップについて、その創業者や調達額を含む情報を見つけたい。

**なぜ `/agent` なのか**: どのウェブサイトにその情報があるか分からない場合でも、Agent が自律的にウェブを検索し、関連する情報源 (Crunchbase、ニュースサイト、企業ページなど) にアクセスして、構造化データとして集約してくれる。

詳細については、[Agent のドキュメント](/ja/features/agent)を参照してください。

***

<div id="2-extract-endpoint">
  ## 2. `/extract` エンドポイント
</div>

<Note>
  **代わりに `/agent` を使用してください**: [`/agent`](/ja/features/agent) への移行を推奨します。`/agent` はより高速で信頼性が高く、URL を必要とせず、すべての `/extract` のユースケースに加えて、さらに幅広いユースケースに対応できます。
</Note>

`/extract` エンドポイントは、LLM を用いた抽出機能により、指定した URL やドメイン全体から構造化データを収集します。

### 主な特徴

* **通常は URL が必須**: 少なくとも 1 つの URL を指定する必要があります (`example.com/*` のようなワイルドカードに対応)
* **ドメインクロール**: ドメイン内で発見されたすべての URL をクロール・解析可能
* **ウェブ検索による拡張**: 指定ドメイン外のリンクをたどるオプション `enableWebSearch` を利用可能
* **スキーマは任意**: 厳密な JSON スキーマまたは自然言語プロンプトのどちらにも対応
* **非同期処理**: ステータス確認用のジョブ ID を返却

<div id="the-url-limitation">
  ### URL の制約
</div>

`/extract` の根本的な課題は、通常は事前に URL を把握しておく必要があることです：

1. **発見のギャップ**: 「YC W24 の企業を探す」のようなタスクでは、どの URL にデータが含まれているか分かりません。`/extract` を呼び出す前に、別途検索ステップが必要になります。
2. **扱いづらい Web 検索**: `enableWebSearch` は存在しますが、指定した URL からしか開始できず、探索タスクには不自然なワークフローになります。
3. **`/agent` が作られた理由**: `/extract` は既知の場所からの抽出には向いていますが、データがどこに存在するかを見つける用途にはあまり向いていません。

<div id="example">
  ### 使用例
</div>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from firecrawl import Firecrawl

  firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

  schema = {
      "type": "object",
      "properties": {"description": {"type": "string"}},
      "required": ["description"],
  }

  res = firecrawl.extract(
      urls=["https://docs.firecrawl.dev"],
      prompt="ページの説明を抽出",
      schema=schema,
  )

  print(res.data["description"])
  ```

  ```js Node theme={null}
  import { Firecrawl } from 'firecrawl';

  const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: "fc-YOUR-API-KEY" });

  const schema = {
    type: 'object',
    properties: {
      title: { type: 'string' }
    },
    required: ['title']
  };

  const res = await firecrawl.extract({
    urls: ['https://docs.firecrawl.dev'],
    prompt: 'Extract the page title',
    schema,
    scrapeOptions: { formats: [{ type: 'json', prompt: 'Extract', schema }] }
  });

  console.log(res.status || res.success, res.data);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl -s -X POST "https://api.firecrawl.dev/v2/extract" \
    -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "urls": ["https://docs.firecrawl.dev"],
      "prompt": "ページタイトルを抽出してください",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"title": {"type": "string"}},
        "required": ["title"]
      },
      "scrapeOptions": {
        "formats": [{"type": "json", "prompt": "抽出してください", "schema": {"type": "object"}}]
      }
    }'
  ```
</CodeGroup>

<div id="best-use-case-targeted-multi-page-extraction">
  ### 最適なユースケース: ターゲットを絞ったマルチページ抽出
</div>

**シナリオ**: 競合他社のドキュメントの URL があり、`docs.competitor.com/*` からすべての API エンドポイントを抽出したい場合。

**ここで `/extract` が有効だった理由**: 対象のドメインが正確に分かっていたためです。ただし、その場合でも、現在では URL を指定して `/agent` を使うほうが、一般的により良い結果が得られます。

詳細については、[Extract のドキュメント](/ja/features/extract)を参照してください。

***

<div id="3-scrape-endpoint-with-json-mode">
  ## 3. JSONモード付きの `/scrape` エンドポイント
</div>

JSONモード付きの `/scrape` エンドポイントは、最も制御しやすいアプローチです。特定の1つのURLから構造化データを抽出し、ページ内容をLLMでパースして、指定したスキーマに変換します。

<div id="key-characteristics">
  ### 主な特長
</div>

* **単一URLのみ**: 一度に特定の1ページからデータを抽出するよう設計されています
* **正確なURLが必要**: データを含む正確なURLを把握している必要があります
* **スキーマは任意**: JSON Schemaを使うことも、プロンプトだけを使うことも可能 (LLMが構造を選択)
* **同期処理**: データを即時に返します (ジョブのポーリングは不要)
* **追加フォーマット**: 1つのリクエストでJSON抽出をmarkdown、HTML、スクリーンショットと組み合わせ可能です

<div id="example">
  ### 使用例
</div>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from firecrawl import Firecrawl
  from pydantic import BaseModel

  app = Firecrawl(
    # 始めるのにAPIキーは不要です — より高いRate Limitsを得るには追加してください:
    # api_key="fc-YOUR-API-KEY",
  )

  class CompanyInfo(BaseModel):
      company_mission: str
      supports_sso: bool
      is_open_source: bool
      is_in_yc: bool

  result = app.scrape(
      'https://firecrawl.dev',
      formats=[{
        "type": "json",
        "schema": CompanyInfo.model_json_schema()
      }],
      only_main_content=False,
      timeout=120000
  )

  print(result)
  ```

  ```js Node theme={null}
  import { Firecrawl } from "firecrawl";
  import { z } from "zod";

  const app = new Firecrawl({
    // 始めるのにAPIキーは不要です — より高いレート制限が必要な場合は追加してください:
    // apiKey: "fc-YOUR_API_KEY",
  });

  // Define schema to extract contents into
  const schema = z.object({
    company_mission: z.string(),
    supports_sso: z.boolean(),
    is_open_source: z.boolean(),
    is_in_yc: z.boolean()
  });

  const result = await app.scrape("https://firecrawl.dev", {
    formats: [{
      type: "json",
      schema: schema
    }],
  });

  console.log(result);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  # 開始するにAPIキーは不要です — レート制限を引き上げるには -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" を追加してください:
  curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/scrape \
      -H 'Content-Type: application/json' \
      -d '{
        "url": "https://firecrawl.dev",
        "formats": [ {
          "type": "json",
          "schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "company_mission": {
                        "type": "string"
              },
              "supports_sso": {
                        "type": "boolean"
              },
              "is_open_source": {
                        "type": "boolean"
              },
              "is_in_yc": {
                        "type": "boolean"
              }
            },
            "required": [
              "company_mission",
              "supports_sso",
              "is_open_source",
              "is_in_yc"
            ]
          }
        } ]
      }'
  ```
</CodeGroup>

<div id="best-use-case-single-page-precision-extraction">
  ### 最適なユースケース：単一ページの高精度抽出
</div>

**シナリオ**: 価格監視ツールを構築しており、すでにURLがわかっている特定の商品ページから、価格・在庫状況・商品詳細を抽出する必要がある。

**なぜ `/scrape` と JSONモードなのか**: どのページにデータがあるかを正確に把握しており、単一ページから高精度に抽出したく、ジョブ管理のオーバーヘッドなしで同期的に結果を得たい場合に最適。

詳細については、[JSONモードのドキュメント](/ja/features/llm-extract)を参照してください。

***

<div id="decision-guide">
  ## 選択ガイド
</div>

**データを含む正確なURLが分かっていますか？**

* **いいえ** → `/agent` を使用 (自律的なWeb検索)
* **はい**
  * **単一ページ？** → `/scrape` をJSONモードで使用
  * **複数ページ？** → `/agent` をURLと共に使用 (または `/scrape` のバッチ処理)

<div id="recommendations-by-scenario">
  ### シナリオ別の推奨エンドポイント
</div>

| シナリオ                             | 推奨エンドポイント           |
| -------------------------------- | ------------------- |
| 「すべてのAIスタートアップとその資金調達情報を取得する」    | `/agent`            |
| 「この特定のプロダクトページからデータを抽出する」        | `/scrape` (JSONモード) |
| 「competitor.com のすべてのブログ投稿を取得する」 | `/agent` (URL指定)    |
| 「既知の複数のURLの価格をモニタリングする」          | `/scrape` (バッチ処理)   |
| 「特定の業界の企業をリサーチする」                | `/agent`            |
| 「既知の50社の企業ページから連絡先情報を抽出する」       | `/scrape` (バッチ処理)   |

***

<div id="pricing">
  ## 料金
</div>

| エンドポイント             | コスト                         | 備考                         |
| ------------------- | --------------------------- | -------------------------- |
| `/scrape` (JSONモード) | 5クレジット/ページ (基本1 + JSONモード4) | 固定で予測可能                    |
| `/extract`          | トークンベース (1クレジット＝15トークン)     | コンテンツに応じて変動                |
| `/agent`            | 動的                          | 1日あたり5回まで無料で実行可能、複雑さに応じて変動 |

<div id="example-find-the-founders-of-firecrawl">
  ### 例: 「Find the founders of Firecrawl」
</div>

| Endpoint   | 動作内容                        | 消費クレジット       |
| ---------- | --------------------------- | ------------- |
| `/scrape`  | 自分でURLを見つけて、その1ページをスクレイプする  | 約1クレジット       |
| `/extract` | URLを指定すると、構造化データを抽出する       | 可変 (トークンベース)  |
| `/agent`   | プロンプトを送るだけで、エージェントが発見と抽出を行う | 約100–500クレジット |

**トレードオフ**: `/scrape` は最も低コストだが、URLを事前に把握している必要がある。`/agent` はコストが高いものの、対象の発見を自動で行ってくれる。

詳細な料金については、[Firecrawl Pricing](https://firecrawl.dev/pricing) を参照してください。

***

<div id="migration-extract-agent">
  ## 移行: `/extract` → `/agent`
</div>

現在 `/extract` を使用している場合、移行は容易です:

**移行前 (extract) :**

```python theme={null}
result = app.extract(
    urls=["https://example.com/*"],
    prompt="製品情報を抽出",
    schema=schema
)
```

**変更後 (エージェント使用時) :**

```python theme={null}
result = app.agent(
    urls=["https://example.com"],  # オプション - 完全に省略可能
    prompt="Extract product information from example.com",
    schema=schema,
    model="spark-1-mini"  # より高精度な場合は "spark-1-pro"
)
```

主な利点は、`/agent` を使えば URL をまったく指定せずに、必要なことを言葉で伝えるだけでよい点です。

***

<div id="key-takeaways">
  ## 重要なポイント
</div>

1. **正確なURLがわかっている場合は？** `/scrape` を `JSONモード` で使用してください — 最も安価 (5クレジット/ページ) 、最速 (同期処理) 、かつ最も予測しやすいオプションです。

2. **自律的なリサーチが必要ですか？** `/agent` を使用してください — 自動で探索を行い、1日5回まで無料で利用でき、その後は複雑さに応じた動的な料金体系になります。

3. 新しいプロジェクトでは **`/extract` から `/agent` へ移行** してください — `/agent` は、より高機能な後継エンドポイントです。

4. **コストと利便性のトレードオフ**: URLが分かっている場合は `/scrape` が最もコスト効率に優れています。一方で `/agent` はコストが高くなりますが、URLの手動探索が不要になります。

***

<div id="further-reading">
  ## 関連ドキュメント
</div>

* [エージェント機能のドキュメント](/ja/features/agent)
* [エージェントモデル](/ja/features/models)
* [JSONモードのドキュメント](/ja/features/llm-extract)
* [Extract 機能のドキュメント](/ja/features/extract)
* [バッチスクレイピングのドキュメント](/ja/features/batch-scrape)