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Riveter

Fall 2024活動中

Webを構造化データに変える

サマリー
企業向けに、Web上の情報を検索・抽出・構造化するAPIを提供する
課題
Webデータの収集を手作業や外注に頼るか、スクレイパーを長期間かけて構築している
解決策
AI検索エージェント、カスタムスクレイパー、連携機能でWeb情報を大規模に抽出・構造化する

AI による要約

業種
B2Bエンジニアリング・プロダクト・デザイン
所在地
San Francisco, CA, USA
チーム規模
2

事業内容

Riveterは、Web上のデータ抽出を最初から最後まで完全に自動化する。単一のAPIで、エージェントがWebを検索・スクレイピングし、データを構造化できる。 SnapchatやOpenAIをはじめとする顧客は、RiveterのAI検索エージェントを使い、Webのデータとサードパーティまたは社内データを組み合わせてデータセットを拡充している。 AIエージェント、カスタムスクレイパー、各種インテグレーションにより、検索におけるブラウザ操作と自動化の力を、スケール可能なコストで利用できる。 アプリや社内データベースから繰り返し検索を実行できる、カスタムデータAPIを作成することも可能だ。 PerplexityやChatGPTは単発の質問には優れているが、大量のデータを一度に処理することはできない。また、すべてのセルに1つずつエージェントとコンテキストウィンドウを配置するのではなく、単一のエージェントとコンテキストウィンドウで処理している。 RiveterのWebブラウジングはさらに進んでおり、答えが含まれている可能性のあるPDFや画像も読み取れる。 多くのチームはいまだに、商品仕様の手作業での転記、競合他社の価格確認、顧客リスク評価のためのカスタムKYB/KYCデータの取得やスクレイピングに何時間も費やしている(あるいはUpWorkersや業務委託先に依頼している)。Webスクレイパーの構築に数カ月を費やすチームもある。それでもうまくいかない場合に、Riveterを利用する。 創業チームのCody Watters(CTO)とAbby Grills(CEO)は、YC出身企業であるGusto、Retool、Middeskで培った、深いプロダクトおよびエンジニアリングの知見を持つ。

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