Riveter (YC F24)
Riveter (Y Combinator F24) · コーディング · マーケティング
Riveter は、ライブのウェブを検索し、見つけた情報を構造化データセットにまとめて単一の API かアプリで返す AI エージェントである。
Riveter (YC F24) について
What Is Riveter
Riveter は、Y Combinator F24 のチームが手がけるウェブデータ基盤だ。必要なリストを自然言語で書くと、AI エージェントがウェブを検索し、ページを訪れ、見つけた内容を読み、構造化データセットとして返す。企業がよく挙げる例は歯科医院だ。ある都市のすべての医院と、各医院の歯科医を頼めば、Riveter が連絡先込みで行を返してくる。
企業はこの問題を「情報があるかどうか」ではなく「取り出せるかどうか」として捉えている。情報はすでにオンラインにある。難しいのは使い物になる表に落とし込むことで、スクレイパーはサイトが変われば壊れ、静的データを売るベンダーのレコードは買った瞬間から古くなる。Riveter のエージェントは人間と同じようにページを読むため、同じ設定がリニューアル後も動き続け、データはキャッシュされた索引からではなく依頼した瞬間にライブのサイトから取得する。OpenAI、Snap、Fermat のチームが利用者として名を連ねる。
目立つ制約は二つある。料金は操作に紐づくクレジット制なので、コストは一席あたりの定額ではなく、どれだけ検索と拡充を頼むかで決まる。無料プランは試用向けの設計で、月 250 クレジット。試すには足りるが、本番のパイプラインを回すには足りない。
Getting Started
- riveterhq.com で無料アカウントを作るか、短いデモを予約して 1,000 クレジットの試用枠をもらう
- 必要なリストや問いをプロンプトで書き、あるいは自前の企業・人物データの行を持ち込む
- エージェントにライブのウェブを検索させ、連絡先、価格、リードスコアなどの拡充を重ねる
- 完成したデータセットをアプリ、API、あるいは AI アシスタントの MCP 接続から取り出す
- 同じ拡充を繰り返すモニターを予約し、データを最新に保つ
AIツール情報
Riveter (YC F24)の料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 営業・GTM チーム：どのベンダーにも既製品がないほど細かい見込み客リストを必要とする人。たとえばある州の鍵屋すべてに、分類用の条件を添えて
- データ・エンジニアリングチーム：そうでなければ数か月をスクレイパーの作成と保守に費やすはずの担当者で、パイプラインを基盤側で片付けたい人
- 価格・競合調査チーム：競合の価格、機能、立ち位置を日次や週次の頻度で追う分析担当
- 運用・財務チーム：KYB、コンプライアンス、収益調査を行い、構造化されて再現できる結果を必要とするチーム
タスク
- リストをゼロから作る：説明文から企業、人物、場所の行を生成する。入力データは不要
- 既存の行を拡充する：CEO、従業員数、技術スタックなどの列を加える。セルごとに 1 つの AI エージェントが担当する
- 扱いにくいページを読む：PDF、画像、厄介なサイトをウェブデータとまとめて整った文章に変える
- 変化を監視する：拡充をスケジュールで再実行し、価格、在庫、求人の動きを捉える
- 単一の調査質問に答える：拡充を一式組まずに、AI が調べた答えを 1 つ得る
シーン
- 週次の競合価格チェック：モニターが同じ検索を再実行し、動いた箇所を報告する
- 新規開拓リストの作成：ある州の独立系法律事務所をすべて集め、キャンペーン前に連絡先を拡充する
- 市場の一覧化：チェーン店の全メニュー、あるいは事務所の全弁護士を 1 つの表にまとめる
- 変化の速いデータセット：イベント中にスコア、出品、資金調達ニュースを毎分更新する
- 単発の調査タスク：MCP 経由で AI アシスタントに 1 つ質問し、構造化された答えを受け取る
主な機能
プロンプトからデータセットを作る
Riveter は自然言語の説明から、企業、人物、場所のあらゆるリストを組み立てる。入力データはいらない。自分の行を持ち込み、足りない部分をエージェントに見つけさせることもできる。企業いわく、1 回のリクエストで 1 件でも数百万件でも対応できる。
検索して抽出する AI エージェント
Riveter のエージェントは固定のページ構造に従うのではなく、調べる人のように検索をかけ、ページを訪れ、結果を読み、指定したフィールドだけを抽出する。サイトがリニューアルしても同じ設定が動き続ける。手書きのスクレイパーが壊れるのは、まさにこの点だ。
キャッシュではなくライブのデータ
Riveter は、あらかじめ作った索引を返すのではなく、依頼した瞬間にライブのサイトへ取りに行く。価格、在庫、求人、資金調達ニュースではこれが効く。キャッシュの索引は数週間古くなりうる。変化の速いデータなら、企業いわく毎分の更新も可能だ。
あらゆる取得元への安定した接続
基盤はウェブサイト、PDF、画像を読み、流れの一部として外部 API を呼び出し、それらを 1 つの出力にまとめる。Riveter がボット検知と変わり続けるレイアウトを処理するため、サイトが変わってもパイプラインは動き続ける。
拡充と監視
リストを作るだけでなく、Riveter はセルごとに 1 つの AI エージェントで新しい列を埋め、リードスコア、連絡先、価格、独自フィールドを加える。どのプロジェクトも再実行と変化の監視を予約でき、手作業なしでデータセットを新鮮に保てる。
API ファースト、MCP サーバー付き
すべては REST API を通じて動き、TypeScript、Python、Ruby、Go の公式 SDK がそろう。同じエンドポイントが、ホスト型またはローカルの MCP サーバーを通じてツールとして公開されるため、Claude、ChatGPT、Cursor などの AI アシスタントから作業を動かせる。
メリットとデメリット
メリット
- 依頼した時点でライブのデータを取りに行くため、結果は古い索引ではなく今のウェブを映す
- AI エージェントが人間のようにページを読むため、固定スクレイパーが壊れるリニューアルをパイプラインが乗り越える
- 1 つの API でリスト作成、拡充、スクレイプ、検索、抽出をまかない、4 言語の SDK を備える
- MCP サーバー対応により、コードエディタだけでなく AI アシスタントから一連の流れを動かせる
- 月 250 クレジットの無料プランで、支払う前に主要な流れを試せる
デメリット
- 料金は操作ごとのクレジット制なので、検索や拡充が多いと積み上がり、定額より見通しが立てにくい
- 無料プランの 250 クレジットは試用向けで本番のパイプラインには足りず、拡張には有料プランかクレジットの追加購入が要る
- 厄介なサイトからの深い抽出は、サイトごとに別料金の一度きりの探索ステップで、単発の仕事には手間が増える
よくある質問
Riveter は、ウェブ上のデータを見つけて構造化する AI エージェントだ。必要な内容を自然言語で書くと、エージェントがライブのウェブを検索し、データのある場所へ進んで抽出し、整った構造化データセットを単一の API で返す。ボット検知、プロキシ、サイトの変化は Riveter が処理する。
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Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。