Webhound

自然言語の指示だけでウェブ全体を探索し、構造化されたデータセットと情報源の引用付き調査レポートを自動生成するAIエージェント

有料webLLMベースマルチモーダル

概要

Webhoundは、自然言語 of 指示だけでウェブから複雑なデータセットを構築したり、詳細な調査レポートを生成したりする自律型AIエージェントです。並列検索エージェント群が同時に複数のソースから収集を行い、専用の検証エージェントがデータ品質と引用の正確性を確認します。サブスクリプションのない従量課金制モデルで、予算に応じて数分から数日まで長時間の自律実行が可能です。

差別化ポイント

Webhoundは、ユーザーが必要なデータを自然言語で説明すると、Web上から情報を自動的に抽出し、構造化データセットを生成するAIエージェントです。コーディングが必要なScrapyや、手動設定が必要なOctoparseなどの従来型Webスクレイピングツールとは異なります。また、単純なデータ抽出にとどまらず、数分から数日間にわたって稼働し、予算に応じて詳細な調査を行い、構造化データセットまたは出典を明記した調査レポートを生成できる「継続型AIリサーチエージェント」機能を提供します。すべての成果物に元のソースへのリンクを含め、内蔵の検証エージェントがデータ品質と引用の正確性を確認することで、データの信頼性を高めています。

主な機能

並列マルチエージェントシステム（検索・批判・検証エージェントの協働）
自然言語の指示に基づく自動ウェブスクレイピングおよびデータの構造化
すべての結果にオリジナルソースのリンクが含まれた監査追跡
CSV・Excel・JSON形式のクリーンなデータエクスポート
重複防止のための長期メモリ（Long-term Memory）およびスケジューリングに基づくアップデート
サブスクリプションなしの従量課金（Pay-as-you-go）料金モデル

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

Webhoundは、Webデータの手作業による収集にかかる時間と労力を大幅に削減し、複雑なコーディングを行わず、自然言語による指示だけでWeb上から必要な情報を抽出して構造化データセットを構築できます。抽出されたすべてのデータには元のソースへのリンクが付属するため、情報の信頼性が高まり、ファクトチェックも容易になります。また、予算に応じて数分から数日間にわたり稼働する自律型AIエージェントとして、詳細なWebリサーチとデータ収集を可能にし、構造化データセットだけでなく、引用付きの調査レポート形式でも成果物を提供します。サブスクリプション方式ではなく、セッションごとに予算を設定する従量課金制（pay-as-you-go）の料金モデルを採用しているため、ユーザーは費用を柔軟に管理できます。

デメリット

Webhoundは、大規模で包括的なデータセットよりも、サイロ化されたソースから中規模のデータセットを収集する用途に適しており、大量収集には弱点があります。一部のユーザーからは、初期のデータ検索速度が期待に届かなかったとの指摘があり、20分間で既知のデータの3%しか見つからなかった事例もあります（ただし、抽出には数時間かかる場合があると明記されています）。ユーザーインターフェースにおける「ソース」の表示方法が分かりにくい可能性があり、CSV形式でダウンロードし、Google Sheetsで直接編集することを好むユーザーもいます。初期バージョンでは、セッションあたりの費用が高額（1100ドル以上）で、無限ループに陥る問題がありましたが、マルチエージェントシステムの導入により改善されました。現在のアーキテクチャでは、属性に応じて1,000～5,000行程度で上限に達し、さらなる拡張性向上に向けたアーキテクチャの改善が進められています。

料金

有料開始価格: $1 pay-as-you-go research budget

ウェブリサーチとデータ抽出のためのAIエージェントで、2025年11月からサブスクリプション料金のない「従量課金（Pay-As-You-Go）」モデルに移行しました。新規登録時に$5分の無料クレジットが提供され、その後はGoogle検索（$0.0015）、ページ訪問（$0.0025）など、タスク単位で料金が発生します。別途月額料金はかからず、実際に使用した分だけ支払います。

料金表を見る

情報確認日: 2026/9/10