LinkedInデータを営業・採用・市場分析に活用する方法｜Bright DataのLinkedIn Datasetsを解説

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LinkedInは、ビジネス特化型SNSとして世界中で利用されているプラットフォームです。

以前の日本では、LinkedInは「海外向けのSNS」「日本ではまだ利用者が少ないサービス」という印象を持たれることもありました。しかし近年は、日本企業でも人材採用、営業先の開拓、業界調査、競合分析などを目的にLinkedInを活用するケースが増えています。

特に、BtoB営業や採用活動では、企業名、役職、職種、業界、勤務地、経歴、投稿内容などのビジネス情報を把握できるため、LinkedInは重要な情報源のひとつになっています。

では、LinkedInで目的の人材や企業情報を効率よく見つけるには、どのような方法があるのでしょうか。

この記事では、LinkedIn内の検索機能を使う方法から、より本格的にデータを活用したい企業向けのBright DataのLinkedIn Datasets、LinkedIn Scraperまで、実務で使いやすい形で解説します。

LinkedInが営業・採用で注目される理由

LinkedInがビジネスで注目される理由は、単なるSNSではなく、ビジネスプロフィールを中心に情報が整理されている点にあります。

一般的なSNSでは、趣味や日常投稿が中心になることが多いですが、LinkedInでは職歴、役職、スキル、所属企業、業界、投稿内容など、仕事に関連する情報が多く掲載されています。

そのため、以下のような用途で活用しやすいのが特徴です。

• 採用候補者のリサーチ
• 営業先企業の担当者探し
• 特定業界のキーパーソン調査
• 競合企業の人材動向の把握
• 海外企業やグローバル人材の調査
• 市場調査やトレンド分析

たとえば、人材紹介会社であれば、特定の職種やスキルを持つ人材を探すためにLinkedInを利用できます。BtoB企業であれば、営業先企業の意思決定者や担当者を探すために活用できます。

このように、LinkedInは「誰にアプローチするべきか」を考えるうえで、非常に有効なビジネスデータの入り口になります。

LinkedInで目的の情報を探す基本的な方法

まずは、LinkedIn上で目的の情報を探す基本的な方法を確認しておきましょう。

検索機能を利用する

もっとも基本的な方法は、LinkedInの検索機能を使うことです。

検索窓に、業界名、職種、企業名、地域、スキルなどのキーワードを入力すると、関連する人物、企業、投稿、求人などを探すことができます。

たとえば、以下のような検索が考えられます。

• マーケティング責任者
• SaaS 営業
• 人事 採用
• インバウンド 観光
• AI 事業開発

自社が狙いたい業界や職種が明確であれば、検索機能だけでも一定の情報を見つけることができます。

つながり機能を利用する

LinkedInには、つながり候補を表示する機能があります。

プロフィールに登録している職種、会社、業界、スキル、過去のつながりなどをもとに、関連性の高いユーザーが表示される仕組みです。

同じ業界の人、同じ職種の人、過去に同じ会社に在籍していた人などが表示されるため、ビジネス上のネットワークを広げるには便利です。

ただし、つながり候補はLinkedIn側の表示ロジックに依存するため、自社が本当に探したい人材や企業だけを効率よく一覧化するには限界があります。

LinkedIn内の手動検索には限界がある

LinkedInの検索機能やつながり機能は便利ですが、営業や採用で本格的に活用しようとすると、次のような課題が出てきます。

• 検索結果を一件ずつ確認する必要がある
• 候補者や企業情報を手作業でリスト化するのに時間がかかる
• 大量の情報を比較・分析しにくい
• 定期的に更新情報を追いかけるのが大変
• 営業や採用チームで共有しやすいデータ形式に整えにくい

少人数で数件だけ確認する場合は手動検索でも十分です。

しかし、数百件、数千件単位で候補者や企業を分析したい場合、手作業だけでは効率が悪くなります。

LinkedInデータを業務で活用するなら構造化データが重要

営業や採用でLinkedInを活用する場合、重要なのは「情報を見ること」だけではありません。

実務で使うには、必要な情報を整理し、比較し、リスト化し、チームで共有できる状態にする必要があります。

たとえば、採用であれば以下のような項目を整理したいケースがあります。

• 氏名
• 現在の役職
• 現在の勤務先
• 過去の職歴
• スキル
• 学歴
• 勤務地
• 業界

営業であれば、以下のような情報が役立ちます。

• 企業名
• 業界
• 企業規模
• 所在地
• 担当者の役職
• 投稿内容
• 採用情報
• 成長中の部門や事業領域

このような情報を手作業で取得して整理するのは大変です。

そのため、LinkedInの情報を本格的に活用したい場合は、構造化されたデータとして取得・管理する考え方が重要になります。

このような構造化データの取得や活用を効率化したい場合は、Bright DataのようなWebデータプラットフォームを検討する価値があります。

LinkedInデータ収集で注意すべきこと

LinkedInのようなプラットフォーム上の情報を活用する場合、注意しなければならないのがコンプライアンスです。

過去のWebスクレイピングでは、「HTMLタグを探す」「アクセス制限を回避する」「大量に取得する」といった技術面だけが語られることもありました。

しかし現在は、そのような考え方だけでは不十分です。

企業がWebデータを活用する場合は、以下の点を確認する必要があります。

• 公開されている情報のみを対象にすること
• 非公開情報やログインが必要な情報を不適切に取得しないこと
• 個人情報やプライバシーに配慮すること
• 利用目的を明確にすること
• 各国の法令やサービス規約を確認すること
• 取得したデータを適切に管理すること

特に、営業リストや採用候補者リストとして利用する場合は、取得したデータをどのように利用するのか、社内でどのように管理するのかを事前に整理しておくことが大切です。

単にデータを集めるのではなく、公開データを適切な目的で、適切な範囲で活用することが求められます。

Bright DataのLinkedIn Datasetsとは

LinkedInの情報を効率的に活用したい場合に検討したいのが、Bright DataのLinkedIn Datasetsです。

Bright Dataは、Webデータ収集、プロキシ、スクレイピングAPI、データセットなどを提供するWebデータプラットフォームです。

LinkedIn Datasetsでは、LinkedIn上のプロフィール、企業、求人など、ビジネス分析に活用しやすいデータを構造化された形で利用できます。

自社で一からスクレイピング環境を構築する場合、対象ページの構造確認、JavaScript対応、データ整形、取得エラー対応、保守運用など、多くの作業が必要になります。

一方で、データセットを活用すれば、すでに整理された形式のデータを業務に取り入れやすくなります。

LinkedIn Datasetsで活用できる主な情報

用途によって異なりますが、LinkedIn Datasetsでは、以下のようなデータ活用が考えられます。

• プロフィール情報の分析
• 企業情報の分析
• 求人情報の分析
• 投稿データの分析
• 職種やスキルの傾向分析
• 業界別の人材動向調査
• 営業先企業のリストアップ
• 採用市場のトレンド把握

たとえば、人材紹介会社であれば、特定の職種やスキルを持つ候補者の傾向を分析できます。

SaaS企業であれば、特定業界の企業や担当者を調査し、営業戦略の設計に活用できます。

投資会社や調査会社であれば、企業の採用動向や人材の移動傾向から、市場の変化を読み取ることもできます。

Bright DataでLinkedInデータ活用を確認する

LinkedIn Scraperとは

Bright Dataには、LinkedIn Scraperも用意されています。

LinkedIn Scraperは、LinkedInのプロフィール、企業、求人、投稿などのデータを、構造化された形式で取得するためのサービスです。

特定のURLをもとにデータを取得したい場合や、既存の業務システム、CRM、BIツール、社内データベースと連携したい場合に向いています。

たとえば、以下のような使い方が考えられます。

• 営業候補企業の情報を定期的に取得する
• 採用候補者のプロフィール情報を整理する
• 求人情報を集計して採用市場を分析する
• 特定業界の投稿内容を分析する
• 社内の営業管理システムにデータを連携する

通常、自社でこのような仕組みを構築しようとすると、取得処理だけでなく、エラー処理、データ整形、更新管理、保守運用まで考える必要があります。

Bright Dataのようなサービスを活用することで、データ取得部分の負担を減らし、営業戦略、採用戦略、分析業務に集中しやすくなります。

LinkedIn DatasetsとLinkedIn Scraperの違い

LinkedInデータを活用する方法として、DatasetsとScraperのどちらを選ぶべきか迷う方もいるかもしれません。

簡単に整理すると、以下のような違いがあります。

すでに分析したいテーマや対象範囲が決まっている場合は、LinkedIn Datasetsが使いやすいです。

一方で、自社システムと連携しながら必要な情報を都度取得したい場合は、LinkedIn Scraperが向いています。

LinkedInデータの活用例

ここからは、LinkedInデータを実際にどのような業務で活用できるのかを見ていきます。

人材採用・スカウト

LinkedInは、採用活動との相性が非常に高いサービスです。

プロフィールには、職歴、スキル、現在の役職、過去の経験、業界などが掲載されているため、候補者の傾向を把握しやすくなります。

たとえば、特定の職種、特定のスキル、特定の業界経験を持つ人材を分析し、採用ターゲットを明確にすることができます。

人材紹介会社や採用支援会社にとっては、候補者リサーチの効率化に役立ちます。

BtoB営業リスト作成

BtoB営業では、どの企業の誰にアプローチするかが重要です。

LinkedInには、企業ページ、役職者のプロフィール、投稿内容、求人情報など、営業先を検討するうえで参考になる情報が多くあります。

たとえば、以下のような営業リスト作成に活用できます。

• 特定業界の企業リスト
• 特定職種の担当者リスト
• 新規採用を強化している企業リスト
• 海外展開している企業リスト
• 新規事業に取り組んでいる企業リスト

手作業で調べるよりも、構造化されたデータを活用することで、営業戦略を立てやすくなります。

市場調査・競合分析

LinkedInデータは、市場調査や競合分析にも活用できます。

たとえば、競合企業の採用ポジション、増えている職種、投稿内容、企業規模の変化などを分析することで、事業戦略の参考情報になります。

特に、成長中の企業は採用情報や組織体制に変化が出やすいため、人材動向を見ることで市場の流れを把握しやすくなります。

求人市場の分析

LinkedInの求人情報を分析すれば、どの業界でどのような職種のニーズが高まっているのかを把握できます。

たとえば、AI人材、データサイエンティスト、営業責任者、海外事業担当など、職種ごとの求人傾向を分析することで、採用市場や人材ニーズの変化を把握できます。

これは、人材会社だけでなく、教育事業、研修事業、BtoBサービス企業にとっても有益な情報になります。

従来型のスクレイピング解説から見直すべきポイント

以前は、スクレイピングというと「HTMLタグを探す」「ソースコードを見る」「対象のタグを指定する」といった説明が中心でした。

しかし、現在のWebサイトはJavaScriptで動的に表示されるものが多く、単純にHTMLタグを探すだけでは安定して情報を取得できないケースが増えています。

また、LinkedInのような大規模プラットフォームでは、技術的に取得できるかどうかだけでなく、コンプライアンス、利用目的、データ管理、プライバシー配慮も重要です。

そのため、現在の実務では、単にスクレイピングプログラムを自作するよりも、以下のような観点で考える必要があります。

• 必要なデータは何か
• そのデータは公開情報か
• 取得したデータを何に使うのか
• どの頻度で更新する必要があるのか
• 社内でどのように管理するのか
• 法令や規約に抵触しないか
• 自社で開発するのか、外部サービスを使うのか

営業や採用で成果を出すためには、データを集めること自体が目的ではありません。

重要なのは、集めたデータをもとに、誰に、どのように、どのタイミングでアプローチするかを決めることです。

Bright Dataを使うメリット

Bright Dataを利用するメリットは、LinkedInのようなビジネスデータを、より実務で使いやすい形で扱える点にあります。

特に、以下のような企業に向いています。

• 営業リスト作成を効率化したい企業
• 採用候補者のリサーチを効率化したい企業
• 海外企業やグローバル人材を調査したい企業
• 求人市場や業界動向を分析したい企業
• 自社でスクレイピング基盤を保守する負担を減らしたい企業
• データをCRMやBIツールに連携したい企業

特に、LinkedIn Datasetsを使えば、まとまったデータを分析に活用しやすくなります。

また、LinkedIn Scraperを使えば、必要なデータを取得し、自社の業務システムや分析基盤に組み込みやすくなります。

自社でゼロから開発する場合と比べて、データ取得基盤の構築・運用にかかる工数を抑えやすい点も大きなメリットです。

LinkedInデータ活用を始める前に整理すべきこと

LinkedInデータを活用する前に、まずは以下の点を整理しておくとスムーズです。

1. 目的を明確にする

まず、何のためにLinkedInデータを使うのかを明確にします。

• 採用候補者を探したいのか
• 営業先企業を探したいのか
• 競合調査をしたいのか
• 求人市場を分析したいのか
• 投稿内容からトレンドを把握したいのか

目的が曖昧なままデータを集めても、実務で活用しにくくなります。

2. 必要なデータ項目を決める

次に、必要なデータ項目を整理します。

たとえば営業目的であれば、企業名、業界、企業規模、担当者の役職、所在地などが重要になります。

採用目的であれば、職歴、スキル、現在の役職、経験年数、勤務地などが重要になります。

必要な項目が明確になれば、Datasetsを使うべきか、Scraperを使うべきかも判断しやすくなります。

3. データの利用ルールを決める

取得したデータをどのように使うのか、社内ルールを決めておくことも重要です。

• 誰がデータを閲覧できるのか
• どの部署で利用するのか
• 営業メールやスカウトメールに使う場合のルールはどうするのか
• 不要になったデータをどう削除するのか
• 個人情報をどのように管理するのか

特に個人に関するデータを扱う場合は、慎重な管理が必要です。

LinkedInデータ活用にはBright Dataが便利

LinkedInの情報を営業、採用、市場調査に活用したい場合、手作業だけで情報を集めるには限界があります。

一方で、自社でスクレイピング環境を一から構築する場合も、開発、保守、データ整形、コンプライアンス確認などに手間がかかります。

その点、Bright Dataは、LinkedIn DatasetsやLinkedIn Scraperなど、ビジネスデータ活用に必要な仕組みを提供しています。

必要なデータを明確にしたうえで相談すれば、営業リスト作成、採用候補者リサーチ、市場調査などに活用しやすくなります。

LinkedInデータを効率的に活用したい方は、以下からBright Dataを確認してみてください。

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まとめ

LinkedInは、営業、採用、市場調査、競合分析などに活用できるビジネスデータが豊富なプラットフォームです。

LinkedInの検索機能やつながり機能を使えば、個別の人物や企業を探すことはできます。

しかし、営業リスト作成、採用候補者分析、求人市場調査、競合分析など、業務で本格的に活用する場合は、手作業だけでは時間がかかります。

そのような場合は、Bright DataのLinkedIn DatasetsやLinkedIn Scraperを活用することで、LinkedIn上のビジネスデータをより効率的に扱えるようになります。

重要なのは、単にデータを取得することではなく、公開情報を適切な目的で活用し、営業や採用の意思決定に役立てることです。

LinkedInデータを活用した営業リスト作成、採用候補者リサーチ、市場調査に関心がある方は、Bright Dataのサービスを確認してみてください。

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