Reworkd: ウェブスクレイピングの新たな可能性

Reworkdの概要

Reworkdの新たな取り組み: Webスクレイピングエージェント

• Reworkdのエージェントは、ウェブサイトから構造化されたデータを抽出することができ、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされています。
• 例えば、32のNFLチームのウェブサイトから選手データを抽出する場合、Reworkdのエージェントが自動的にコードを生成して、時間を大幅に節約できます。
• Reworkdは、最近2.75百万ドルのシードラウンド資金を調達しました。これにより、これまでの資金調達額は合計4百万ドルになりました。

Reworkdの技術的アプローチ

• Reworkdは、LLMを使ってウェブサイトを理解し、APIとして公開することを目指しています。
• 大手企業が対応していない小規模なウェブサイトからのデータ抽出に強みを持っています。
• Reworkdは、ウェブスクレイピングに関する法的リスクを回避するため、著作権保護された情報の収集は行わず、公開情報のみを対象としています。
• 例えば、政府の規制文書からデータを抽出して、AIモデルの訓練に活用するなどの取り組みを行っています。

今後の展望

• Reworkdの技術は、AIモデルの高度化に伴って、より競争力が高まると期待されています。
• 新しいLLMモデルの登場により、Reworkdのコストも下がっていく可能性があります。
• Reworkdは、Web上の公開情報を活用することで、顧客のAI開発をサポートしていく方針です。

Reworkd AIによるデータ分析と意思決定の支援

Reworkd AIの概要

Reworkd AIの特徴

• 時間の節約: エンジニアリングの時間を無駄にせずに、ウェブデータの抽出と維持を自動化できます。
• コストの削減: データスクレイピングの専門家やインハウスのエンジニアリングチームは高価ですが、Reworkdを使えば低コストで済みます。
• 手間の軽減: プロキシ、ヘッドレスブラウザ、データの一貫性、無音の障害などを気にする必要がありません。Reworkdがウェブデータの難しさを処理します。

Reworkd AIの機能

• 自動抽出: AIエージェントがウェブページを理解し、必要なデータを自動的に抽出するコードを生成します。
• 自己修復スクレイパー: ウェブコンテンツの変更を識別し、問題を検出し、データの障害を自動的に修復します。
• 幅広いデータタイプ: テキスト、画像、ドキュメントなど、あらゆるタイプのデータをウェブサイトから取得できます。
• 深度分析: 抽出されたデータ、動作状況、変更点を対話型のダッシュボードで確認できます。

Reworkd AIの実績

• techcrunch.com
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• Reworkdは、Y Combinator共同創設者のPaul Graham氏、GitHub前CEOのNat Friedman氏、SSI共同創設者のDaniel Gross氏などの著名人から支持を受けています。