こんにちは。「学びの探究者」です。普段はnoteで活動しています。
2025年のQiitaアドベントカレンダーでは、
「ノーコード／ローコードで、自分のコンテンツ基盤を自動化していく」
をテーマに、25日間の仕組みづくりを記録していきます。
ぜひ、応援してください。
昨日までで、
- Firecrawl でサイトをスクレイピングして
- LLM でメタ情報を「いい感じのJSON」に整形して
- Google スプレッドシートに保存する
というところまでの“部品”は揃いました。
Day5 では、いよいよ 実在のAIサービス2つを流して「比較できるデータ」にしてみる ところまでやってみます。
- 比較対象1：Dify（https://dify.ai/jp）
- 比較対象2：satto（https://satto.me/）
1. 今日のゴール
Day5 のゴールはシンプルです。
「AIサービス2つの LP をスクレイピング → LLM で構造化 → スプシに1行として保存」
というところまでをワークフローで自動化する
ここまでできてしまえば、
あとは URL を増やすだけで比較データベースが増えていく状態 になります。
2. ワークフロー全体像
今回のワークフローは、ざっくりこんな流れです。
- 開始ノード：手動で URL を入力
- Firecrawl ノード：指定URLをクロールして Markdown＋メタ情報を取得
- LLM ノード：Markdown から meta / h1 / セクション情報などを抽出して JSON 生成
- Google Sheets ノード：JSON を1行としてスプレッドシートに追加
※2つのURL（Dify / satto）分、同じフローを2回流しています。
3. 開始ノード→Scrape（Firecrawl）ノードでページ内容を取得
まずは開始ノードで、URLを入力するように設定します。
次に、Scrape（Firecrawl）ノードで、対象サイトの情報を取ります。
-
入力フィールド：
-
url：ワークフローの入力（例：https://dify.ai/jp）
-
Firecrawl 側の設定はシンプルで、基本的には URLを渡すだけ です。
（オプションをいじりたくなりますが、Day5 時点ではデフォルトのままでOKにしました）
4. LLM ノードで整形する
次に、Scrape（Firecrawl）テキストを LLM に渡して、解析してもらいます。
LLMノードの作り方は、Day3を参考にしてみてください。
5. スプシの更新
スプシの更新は
1. Batch Get（スプシ全行を取得）
2. Code（次の空き行 or 更新行のインデックスを判定）
3. Batch Update（該当行にデータを書き込む）
となりますが、こちらの設定もDay2を参考にしてみてください。
シートの範囲が例えば、DayはA:Dですが、今回はA:JになっているところをJに変更するだけです。
これで完成です。
6. 次回（Day6）
Day6 では、ここを一歩進めて、
URL一覧をループで回して “大量に” データを貯めるワークフロー を作っていく予定です。