Apify LinkedIn Scraperの代替を検証：1,000件あたりのコストを実測

LinkedInのプロフィールを1,000件取得したいとします。Apify Storeで最も利用されているプロフィールスクレイパーはharvestapiのLinkedIn Profile Scraperで、直近30日間のユーザー数は15,718です。公開価格は、FreeおよびStarterティアで1,000プロフィールあたり$4.00、Businessで$3.20、メール検索付きでは$10.00です。2026年11月5日に、EveryInfraのlinkedin/person_profileをテストしました。1回の呼び出しで1件のプロフィールが返り、コストは$0.000556なので、1,000件で$0.556になります。

これはFreeティアの7.2分の1です。1ページ単位で返るデータでは、差はさらに大きくなります。シンガポールでlinkedin/jobsの検索を11回実行したところ、ユニークな求人1,853件を合計$0.006116、つまり1,000件あたり$0.0033で取得できました。これは、最も利用されている求人スクレイパーのFreeティアの606分の1です。

一方で、別の側面も重要です。ユーザー数がわずか132人のApify StoreのプロフィールAPIは、プロフィール1,000件あたり$0.02です。プロフィールを1件ずつ取得する場合、その料金は当社の27.8分の1です。当社のlinkedin/job_detailは、5回のテスト呼び出しすべてで503を返しましたが、課金はありませんでした。求人詳細を1件ずつ取得する場合、現時点ではApifyのほうが適しています。

この記事でいう「1,000件あたりの価格」とは、呼び出しで実際に課金された金額（レスポンスのcharged_usd）を、返された重複のない件数で割り、1,000を掛けたものです。答える問いは1つ、使える結果1,000件にいくらかかるかです。EveryInfraはリクエストごとに課金します。1件でも200件でも、1リクエストの料金は同じです。

Apify StoreのLinkedInスクレイパーの多くは結果ごとに課金されるため、行が増えるたびに料金が加算されます。2つの課金モデルを比較するには、分母をそろえる必要があります。Apifyについては公開情報のみを使用しました。Storeページ、料金ページ、ドキュメント、および公開エンドポイントapi.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>を参照しています。

Apifyのアカウントは作成しておらず、actor（Apifyにおけるクラウドスクレイピングプログラムの呼称）も一切実行していません。そのため、ここでのApifyの数値はすべて公開単価であり、実測の請求額ではありません。EveryInfraの数値はすべて、実際の呼び出しによる実測値です。

Apify LinkedIn ScraperとEveryInfraの比較：まとめ表

この表には2種類の数値だけを掲載しています。1つ目はApify Storeの公開単価です。2026-11-05のシンガポール時間00:16〜00:40に確認したもので、各セルにティアを記載しています。2つ目は当社の実測結果で、シンガポール時間、機能、行数、charged_usdを記載しています。Apifyのティアは月額プランに応じて決まります。

Freeプランでは毎月$5相当を利用でき、Store割引はありません。Starterは月額$19でBronzeに対応します。Scaleは月額$199でSilverに、Businessは月額$999でGoldに対応します。PlatinumとDiamondは、より大規模な個別契約です。

この表は、3つの点で誤読されがちです。1つ目に、両者でフィールドが異なります。差から分かるのは、結果1件あたりのコストです。両者の結果に同じデータが含まれていることまでは分かりません。

そのため、以下の各テストのセクションでは、実測した充足率をApifyのページに記載されたフィールドとは分けて示しています。両者が同じだとは一切述べていません。第2に、Apifyの価格はStoreの単価×1,000です。実際の請求額は、最低結果数、開始料金、失敗時の再実行、Freeプランの実行回数制限にも左右されます。

当社側では、実際の課金額を実際の行数で割っているため、結果が空だった呼び出しや失敗した呼び出しもコストに含まれます。3つ目に、大きな差はすべて、1回の呼び出しで1ページ分を返す機能から生じています。単一のプロフィールや企業では、差は7.2倍にとどまります。Storeで最も安いサードパーティのスクレイパーと比べると、当社のほうが高くなります。

テストと計算の方法

ライブ呼び出しはすべて、2026年11月5日未明のシンガポール時間00:14〜01:17に行いました。レート制限が毎分10リクエストの共有テスト用APIキーを1つ使用しました。同じ時間帯に他の執筆者も同じAPIキーを使っていました。そのため、呼び出しの間隔を8秒空けました。429（リクエスト過多）が返った場合は、62秒待ってから再送信しました。

429となった試行は結果に含めていません。

プロフィール、企業、求人はそれぞれ5回以上呼び出しました。プロフィールは、公開プロフィール5件と存在しないユーザー名1件をテストしました。企業は、4社と存在しない名前1件をテストしました。企業の呼び出しのうち3件（Microsoft、Grab、Santander）は最初に429となったため、表では再試行分のみを集計しています。求人検索はシンガポールで10個のキーワードを使い、11回実行しました。data engineerを2回実行したためです。

このほか、求人詳細の呼び出しを4回、人物検索を同期と非同期で1回ずつ、従業員リストを1回実行しました。成功したのは非同期の人物検索だけです。これら3つはサンプルが少ないため、あくまで目安としてください。さらに、失敗時に料金が発生するかを確かめるため、キーなしの呼び出しとパラメータ名を誤った呼び出しを1回ずつ行いました。

1,000件あたりの価格は、すべて同じ式で算出しています。課金合計を重複を除いた行数で割り、1,000を掛けます。結果が空だった呼び出しや失敗した呼び出しも分子に含めます。それらの呼び出しで得た行は分母に含めません。そのため、結果の乏しい呼び出しは、当社の価格を高く見せる方向にしか働きません。

求人はidで、人物はプロフィールURLで重複を除外しました。Apifyについては、各アクターのpricingInfosとstatsを公開エンドポイントから取得しました。pricingInfosには、各ティアにおける各課金イベントの価格が含まれます。statsには、過去30日間のユーザー数、実行回数、成功率が含まれます。

主要な結果ごとの課金イベントの価格に1,000を掛けました。起動ごとや検索ページごとにも課金するアクターがあります。その場合は、ページに記載されたページサイズでその料金を按分し、その旨を表に記載しています。

選定ルールは記事を書く前に決めました。データの種類ごとに、過去30日間のユーザー数が最も多いアクターを選びました。また、ユーザー数が100以上のアクターのうち、Freeティアで最も安いものも選びました。このルールにより、意図的に弱い競合を選ぶことを防いでいます。その結果、Apifyが当社より大幅に安い唯一のケースも明らかになりました。

この記事のライブ呼び出しにかかった費用は、合計$0.016680です。テスト前に設定した上限$0.10を下回っています。イラスト2点は画像サービスで作成し、それぞれ約$0.03かかりました。数値を良く見せるための再実行はしていません。

最初に同期モードで実行した人物検索は、89秒後に503エラーでタイムアウトし、課金されませんでした。この結果はそのまま記録しました。その後、エラーのヒントに従い、同じ検索を非同期モードで実行しました。

Apify LinkedInスクレイパーの料金：Storeの価格の読み方

2026年11月5日のシンガポール時間00:17に、Apify Storeで「linkedin」を検索しました。検索結果は370件でした。公開APIを通じて370件すべてを確認しました。そのうち109件は、過去30日間のユーザー数が100以上でした。

その109件のうち78件は、タイトルまたは説明に「No cookies」「No login」などと記載しています。これらを使う場合、LinkedInのセッションを渡す必要はありません。

料金モデルにも違いがあります。370件のうち31件が「pay per event + usage」を採用しています。このモデルでは、結果ごとの料金に加えて、コンピュート、プロキシ、ストレージの料金も支払います。ユーザー数100人以上のアクター109件のうち、このモデルを採用しているのは4件だけです。残りの105件はpay per eventのみです。

次に、ユーザー数が100人以上のプロフィールスクレイパー12件を取り上げました。Freeティアの価格の中央値は、プロフィール1,000件あたり$5.00です。最安は$0.02、最高は$10.00（メールアドレス付き）です。

Apifyの価格には4つの落とし穴があります。1つ目はティアです。Apifyの料金ページによると、Freeプランでは毎月$5が付与されますが、「No Apify Store discount」とされています。有料プランではBronze、Silver、Goldの割引ティアが適用されます。各ティアの割引はアクターのオーナーがそれぞれ設定します。harvestapiのプロフィールスクレイパーは、FreeとBronzeで$4.00、Silverで$3.60、Goldで$3.20、Platinumで$2.60、Diamondで$2.20です。

curious_coderの求人スクレイパーは、Freeで$2.00、すべての有料ティアで$1.00です。つまり、Freeティアでは2倍の料金を支払うことになります。同じアクターでも、個人ユーザーとBusinessの顧客とでは価格に約2倍の差が生じることがあります。比較する前に、ご自身のティアを確認してください。

この表は、2026年11月5日のシンガポール時間00:39に閲覧したApifyの料金ページに基づいています。含まれる利用枠を使い切ると従量課金になり、上限を設定することもできます。コンピュートユニット（CU）は、1 GBのメモリを1時間使用した量です。pay per event型のアクターでは、通常CU料金は加算されません。ただし、370件中31件の「pay per event + usage」アクターでは加算されます。そのうちユーザー数が100人以上のものは4件だけです。

2つ目の落とし穴は、見出しの価格です。タイトルや説明文に低い価格を掲げているアクターがありますが、多くの場合それは上位ティアの価格です。datadopingのプロフィールスクレイパーには「For just $3 per 1,000 profiles」と書かれています。

公開APIでは、Freeで$4.00、Bronzeで$3.50となっており、$3.00になるのはGold以上です。同じくdatadopingの企業スクレイパーには「$1.2 per 1,000 companies」とありますが、Freeでは$1.55です。curious_coderのページには「Pricing from $1.00 / 1,000 results」とあります。この「from」はBronze以上を意味します。

Freeプランのユーザーが支払うのは$2.00です。これはアクターの提供者による誤りではありません。「from」という表記を注意して読む必要があるということです。

3つ目の落とし穴は、起動料金とページ料金です。harvestapiの従業員スクレイパーは、起動ごとに$0.02を課金します。同じくharvestapiの人物検索スクレイパーは、検索ページごとに$0.10を課金し、1ページあたり最大25人を返します。ページには、この料金は「regardless of how many profiles were found on the page」、つまりページで見つかったプロフィール数にかかわらず発生すると書かれています。ここでは、1ページから25人全員が返るものとして、ページ料金を按分しました。その場合は1,000人あたり$4.00となり、これはApifyにとって最も有利なケースです。

1ページあたりの人数が少ない絞り込んだ検索では、コストが高くなります。valigの求人スクレイパーは起動ごとに$0.001、fantastic-jobs APIはFreeで起動ごとに$0.01を課金します。数千行を1回の実行で取得する場合、これらの料金はわずかです。しかし、n8nのフローの多くはリードごとに1回の実行を開始します。そうした設計では、起動料金が主なコストになり得ます。

4つ目の落とし穴は、Freeプランの実行回数制限です。harvestapiのプロフィールページには「Users on free-tier plans are limited to 50 runs in total」と書かれています。Freeプランの$5では、1,000件あたり$4.00で1,250プロフィールを取得できます。スクリーンショットにある「最大1,250件」はここから来ています。r/n8nでは、LinkedInの採用関連の投稿を見つける「無料」のフローを共有したユーザーがいました。このフローは、ApifyのFreeティアでLinkedInの投稿をスクレイピングするものです。

それに対する返信には「the apify $5 just went away in a few minutes」とあり、同じ返信で1回の実行に$1以上かかったとも書かれていました。別のスレッドでは、2人のユーザーがcurious_coderの求人スクレイパーを勧めており、Freeティアで月に約5,000件の求人結果が得られるとしていました。これらの請求額は私たちには確認できません。

現在のcurious_coderのFree価格は1,000件あたり$2.00なので、$5で取得できる求人は2,500件だけです。現在の価格は2026年8月14日から適用されているため、この投稿は古い価格に基づいている可能性があります。Storeの価格は変わるため、どの報告も鵜呑みにせず、まず料金タブを確認してください。

EveryInfraにはティアがありません。LinkedInでは、person_profile、company_profile、jobs、profile_search、employeesがいずれも1回の呼び出しあたり$0.000556です。job_detailは$0.001194、person_postsは$0.004です。プランも月額料金もありません。

使った分だけお支払いいただきます。お試しの場合は、EveryInfraのGitHubリポジトリ2つにスターを付けると、24時間有効な$1のトライアルクレジットを受け取れます。有料のチャージは$10からです。各機能のページに料金が表示されています。たとえばLinkedInプロフィールAPIやLinkedIn求人APIをご覧ください。

最後の列は、すべての呼び出しが1ページ分を返すことを前提にしています。実際の呼び出しではそれより少ないことがよくあります。このテストでは、求人検索は1回の呼び出しで平均179件を返したため、実際の価格は$0.0028ではなく$0.0033でした。人物検索は100人ではなく78人を返したため、実際の価格は$0.0056ではなく$0.0071でした。リクエストごとの課金では、実際の価格は1回の呼び出しで何件返るかで決まります。

テスト1：LinkedInプロフィール1,000件

まず、ビジネス界で公的な立場にある5人についてlinkedin/person_profileを呼び出しました。MicrosoftのSatya Nadella、LinkedIn共同創業者のReid Hoffman、Bill Gates、LinkedIn元CEOのJeff Weiner、LinkedIn幹部のRyan Roslanskyです。usernameパラメータには、プロフィールパスのハンドルまたはプロフィールの完全なURLを指定できます。3回目の呼び出しでは完全なURLを送信しましたが、結果は同じでした。5回の呼び出しはすべて200を返し、それぞれ$0.000556が課金されました。

所要時間は17.3〜51.6秒でした。最も遅かった呼び出しはシンガポール時間00:18に行われ、職歴も学歴も含まれていませんでした。カタログでは、このケースについて説明しています。メインソースを利用できない場合はバックアップソースが応答し、一部のフィールドが空になることがあります。

次に、シンガポール時間00:19に不明なユーザー名を送信しました。32秒後、APIはコードunavailableとともに503を返しました。課金ブロックでは、chargedがfalse、reasonがrequest_failed_refundedとなっていました。請求額は$0です。つまり、不明なユーザー名を指定した場合は、空の200レスポンスではなく「現在利用できません」と返されます。

料金はかかりません。ただし、1回のレスポンスだけでは、その人物が存在しないのか、今回の呼び出しが失敗しただけなのかを判別できません。next_stepsフィールドには「Not charged」と表示され、retry_after秒後に再試行するよう案内されます。3回目の失敗時には、確認すべき点が示されます。

プロフィールスクレイパーの選択肢が最も多いのはApifyです。最も利用されているharvestapiのものは1,000件あたり$4.00、メール検索付きでは$10.00です。ページには「Cookieやアカウントは不要」と書かれています。入力にはユーザー名、プロフィールURL、内部IDを使えます。

メールモードではSMTPチェックを行います。プロフィールの情報が少なすぎてメール検索ができない場合、その検索には課金しないとページに書かれています。apimaestroのProfile Details Scraperは1,000件あたり$5.00、Diamondプランでは$2.10です。30日間のユーザー数は4,636、実行成功率は100%でした。

最も安いのはjohnvcのLinkedIn Profile APIです。料金はプロフィール1件あたり$0.00001とデータセットアイテム1件あたり$0.00001で、1,000件あたり$0.02です。さらに起動ごとに$0.00001がかかります。30日間のユーザー数は132と少なく、実行成功率は91.12%です。harvestapiの成功率は99.97%です。

価格だけで見ると、このActorは当社でプロフィールを1件取得する場合より27.8倍安価です。実際には実行していないため、フィールドがどの程度埋まるかはわかりません。ページに記載されている項目は、名前、見出し、所在地、現在の会社、職歴、学歴、フォロワー数です。

単一プロフィールの取得については、一長一短があります。当社はStoreで最も利用されているスクレイパーより7〜9倍安価ですが、最安のものよりは高価です。毎日プロフィールURLのリストを補完するだけで、成功率が低くても許容できる場合は、まずその$0.02のActorを試してください。

人物検索、求人、企業データも必要なら、1つのアカウントと1つのキーで済むため、請求処理や複数のActorの管理にかかる手間を減らせます。人物検索から始めることもできます。1回の検索で、完全な職歴を含む数十人分のデータが返り、1人あたりのコストを大幅に抑えられます。具体的な数字はテスト4で紹介します。

テスト2：LinkedInの企業ページ1,000件

Stripe、Microsoft、Grab、Santander（完全なURLで送信）の4社についてlinkedin/company_profileを呼び出しました。4件とも6〜9秒で200を返し、課金は各$0.000556でした。Stripeは従業員数16,694、employee_count_rangeは5001-10000、オフィスは14か所です。Microsoftは従業員数231,125、フォロワー数29,447,391、オフィスは45か所です。Grabは従業員数58,341、本社はシンガポール、設立は2012年です。Santanderは従業員数131,291、本社はマドリード近郊のボアディージャ・デル・モンテです。

employee_countとemployee_count_rangeは一致しない場合があります。前者は、その企業を現在の勤務先として登録しているLinkedInメンバーの数です。後者は、企業自身が選択した規模区分です。StripeとGrabでは、メンバー数が規模区分を上回っています。リードをスコアリングする場合は、2つのフィールドを分けて扱ってください。

4件すべてにdescription、website、industries、headquarters、officesがありました。founded_yearがあったのは2件だけです。crunchbase_urlとlatest_funding_roundはどの件にもありませんでした。カタログには、バックアップソースでは資金調達、Crunchbaseリンク、地図上の位置が欠けることがあると記載されています。主に資金調達ラウンドを目的に企業データを購入する場合、当社のこの2つのフィールドは当てにしないでください。

このテストでは、報告すべき問題が1つあります。シンガポール時間00:20に、存在しない企業名を送信しました。APIは、すべてのフィールドが空文字列になっているHTTP 200レスポンスを返し、$0.000556を課金しました。当社のルールでは、空の結果は無料です。そのため、これは当社のバグであり、エンジニアに報告済みです。

修正がリリースされるまでは、送信前に企業リストを確認してください。また、results.nameが空の呼び出しをrequest_idとともに記録し、当社に確認を依頼することもできます。この空の呼び出しを含めると、今回の5件の実際のコストは企業1,000社あたり$0.695です。正常な行だけで計算した$0.556より25%高くなります。

Apifyで最も利用されている企業向けActorは、harvestapiのLinkedIn Company Details Scraperで、ユーザー数は8,071です。料金は1,000件あたりFreeプランで$4.00、Diamondプランで$1.20で、さらに起動ごとに$0.00005がかかります。ページには「Cookieやアカウントは不要」と書かれています。企業名から企業URLを一括で検索することもできます。最も安いのはdatadopingのLinkedin Company Details Scraperで、Freeプランで$1.55、Goldプラン以上で$1.20です。

ユーザー数は116、成功率は99.99%でした。当社はdatadopingより2.8倍、harvestapiより7.2倍安価です。1回の呼び出しで取得できる企業が1社だけなので、価格差は小幅にとどまります。価格差が大きくなるのは、1回の呼び出しで1ページ分のデータを取得できる場合です。LinkedIn企業APIのページで試せます。

テスト3：1,000件の求人投稿（apify linkedin scraper jobs）

求人は、LinkedInデータの中で最も需要の多いデータです。2つの課金モデルの差が最も大きく表れるのも求人です。linkedin/jobsは3つのパラメータを受け取ります。keywordは求人の検索語、またはLinkedInの求人検索URL全体です。

locationは場所です。limitは最大200です。シンガポールで10個のキーワードについて、limitを200にしてそれぞれ1回ずつ検索しました。その後data engineerをもう一度実行したため、合計11回の検索になりました。キーワードは、data engineer、software engineer、product manager、data scientist、data analyst、marketing manager、account executive、business analyst、devops engineer、finance managerです。

大規模な検索は時間がかかります。最初の同期呼び出しには89.9秒かかりました。それ以降は"mode": "async"を追加しました。APIがすぐにjob_idを返したので、poll_urlを8秒ごとにポーリングしました。

11回の検索はすべて成功しました。キーワードは10個で、data engineerは39分後にもう一度実行しました。各検索の課金は$0.000556で、合計$0.006116です。1回あたり102〜200件を返し、合計1,970件でした。

job idで重複を除くと1,853件が残ったため、価格は1,000件あたり$0.0033です。非同期ジョブは送信から結果まで115〜221秒かかりました。7回目の検索の時点で、重複のない求人はすでに1,193件ありました。つまり、シンガポールの重複のない求人1,000件を、当社側ではわずか7リクエスト、$0.003892で取得できました。

重複のほとんどは再検索によるものでした。シンガポール時間00:14に同期で行ったdata engineerの検索は、102件しか返しませんでした。00:53に同じキーワードで行った非同期の検索は198件を返し、そのうち101件が1回目の呼び出しと一致しました。異なるキーワード間の重複は14件だけでした。これはdata analystとbusiness analystによるもので、どちらも他のキーワードと重なる職種です。

シンガポール以外でも検索しました。00:56に米国でsoftware engineerを検索すると、180.7秒で198件の求人が返り、料金は$0.000556でした。ただし、この198件はわずか31社によるものでした。Affirmだけで100件、AWSが32件、JPMorganChaseが20件です。国全体を対象に幅広いキーワードで検索すると、少数の大量掲載企業で結果が埋まってしまいます。市場全体を把握したい場合は、都市単位で検索してください。

都市単位の検索の方が良い結果でした。マドリードでのanalista de datosは165社から199件、メキシコシティでのdata analystは126社から158件の求人を返しました。各呼び出しの料金は$0.000556です。salaryがあった行は、それぞれ3件と10件のみでした。

フィールドについては、最初の102件の求人を確認しました。title、text（求人内容の全文）、company_name、company_url、location、employment_type、seniority、applicant_count、posted_atは102件すべてに含まれていました。求人内容の長さの中央値は3,567文字でした。salaryがあったのは4件のみです。シンガポールの求人の多くは給与を記載していないためです。掲載日は、102件中64件が2026年10月、25件が11月初旬でした。

11回の検索で得た1,970件のうち、salaryがあったのは66件（3.4%）だけで、いずれもシンガポールドルでの月額または年額の範囲でした。全件のうち1,884件はemployment_typeがfull-time、1,046件はseniorityがNot Applicableでした。applicant_countの中央値は101.5でした。

ユニーク求人1,853件は817社のものでした。上位3社は、35件のOCBCと、各33件のGovTech SingaporeおよびShopeeです。掲載月別では、1,853件中1,232件が10月、329件が11月初旬で、合わせて84%になります。

最も古い求人は2024年8月のものでした。つまり検索結果には、募集が続いている古い求人が少数含まれることがあります。新着求人のアラートに使う場合は、posted_atで改めて絞り込んでください。

求人スクレイパーの数が最も多いのはApifyです。最も利用されているのはcurious_coderのLinkedin Jobs Scraperで、ユーザー数は15,193人です。料金はFreeで1,000件あたり$2.00、Bronze以上で$1.00です。ページには、求人の投稿者と企業の詳細を追加できると記載されています。

このページにはLinkedInの制限も記載されています。「LinkedInでは1回の検索あたりの求人数が1000件に制限されています」。それ以上の求人を取得するには「Split search urls by location」をオンにします。するとアクターが都市ごとに1回ずつ検索を実行し、重複を除去します。valigのLinkedIn Jobs Scraper（ユーザー数8,091人）は、1,000件あたり$0.40に加えて起動ごとに$0.001かかります。cheap_scraperは「ログインやCookieは不要」とうたっており、料金は$0.70です。

worldunboxerのRapid Linkedin Jobs Scraperは、quickモードで1,000件あたり$0.10、detailedモードで$0.35です。製品ページには「cronスケジュール、Webhook、AIエージェント向けMCP」と記載されています。fantastic-jobsのAdvanced LinkedIn Job Search APIは、種類の異なる製品です。毎月10百万件以上の新規求人を収録し、採用担当者データとAIフィールドを備えたデータベースをうたっています。料金はFreeプランで1,000件あたり$5.00、Goldプラン以上で$1.50です。

これらと比べると、当社のlinkedin/jobsは1,000件あたり$0.0033です。これはcurious_coderのFree料金の606分の1、valigの121分の1、最安の$0.10のオプションの30.3分の1です。求人詳細を1件ずつ取得する場合は逆です。linkedin/job_detailの定価は1回の呼び出しあたり$0.001194、つまり1,000件あたり$1.194です。

テスト呼び出しは5回とも503を返し、費用は$0でした。実在する求人IDを2つ、存在しないIDを1つ、エラーヒントに記載された例のIDを試しました。01:10にはdata engineerの検索で得た3つ目の実在IDを試しましたが、これも503を返しました。worldunboxerのdetailedモードは1,000件あたり$0.35で、当社の定価の3.4分の1です。当社のtextフィールドにはすでに求人内容の全文が入っているため、ほとんどのプロジェクトでは詳細の呼び出しは不要です。詳細ページにしか表示されない応募リンクや福利厚生が必要な場合は、現時点ではApifyのほうが適しています。

テスト4：人物検索と企業の従業員リスト

linkedin/profile_searchは、現在の役職と所在地で人物を検索します。keywordに役職、locationに場所を指定し、limitは最大100です。「Singapore」で「head of growth」をlimit 100で検索しました。最初の同期呼び出しは89.4秒後に503 timeoutを返し、課金はありませんでした。

レスポンスのヒントには、limitが大きい場合は"mode":"async"を追加するよう書かれていました。シンガポール時間の00:26に非同期版を送信しました。約2分後、78人分のデータを$0.000556、つまり1,000件あたり$0.0071で取得できました。

78人全員にexperienceがあり、件数の中央値は7件でした。educationがあったのは74人、aboutは59人、emailは47人です。27人はis_premiumがtrueでした。つまり1回の検索で、職歴を含む完全なプロフィールが返ります。1人あたりで比べると、person_profileを1件ずつ呼び出す場合の約78分の1の費用です。

注意点が1つあります。locationは「現在この都市に住んでいる」という意味ではありません。78人のうちlocationにSingaporeが入っていたのは27人のみでした。残りはシドニー、ニューヨーク、サンフランシスコ・ベイエリア、ムンバイ、ロンドン、香港、パリなどにいました。ただし78件中48件はレコードのどこかにSingaporeが含まれていたため、過去にそこで働いていた人も一致するようです。

01:06に、data scientistとMadrid、limit 100で改めて確認しました。229.4秒後、100人分のデータを$0.000556で取得できました。このうち55人はlocationにMadridが入っており、77人はレコードのどこかにMadridが含まれていました。また94人はheadlineにdata scienが含まれていました。現在その都市にいる人が必要な場合は、結果をlocationで自分で絞り込んでください。この割合では、返された人物のおよそ半数が使えます。

linkedin/employeesは、企業に所属する人物を一覧で返します。Stripeをlimit 200で指定しました。APIは61.5秒で200人分を$0.000556、つまり1,000件あたり$0.0028で返しました。200人全員にheadlineとlocationがありました。

emailがあった人はいませんでした。カタログによると、従業員のメールアドレスは本人が公開している場合にのみ表示されるためです。200人のうち106人はis_premiumがtrueでした。この2つの呼び出しでは個人の氏名と職業が返されるため、本記事ではそこから得た氏名やメールアドレスは掲載していません。

Apifyでは、harvestapiのLinkedIn Profile Search Scraper（ユーザー数8,094人）にshortモードがあり、最大25人を含む1ページあたり$0.10です。すべてのページが埋まった場合、1,000人あたり$4.00になります。fullモードでは1人あたり$0.004が加算され、1,000人あたり$8.00です。メールアドレスの検索はさらに高くなります。

このアクターの強みはフィルターです。ページには企業、業界、学校、経験年数によるフィルターが記載されており、harvestapiには名前で検索する別のアクターもあります。harvestapiのCompany Employees Scraperは、shortモードで1,000人あたり$3.00に加えて起動ごとに$0.02、fullモードで$8.00です。ページには「このアクターは連絡先メールアドレスの検索を試みることができます」と記載されています。

shortモードと比べると、当社の人物検索は561分の1、従業員リストは1,079分の1の費用です。ただし当社のフィルターは役職と所在地の2つのみで、employeesは企業でしか絞り込めません。業界、学校、在籍期間によるフィルターはありません。対象を細かく絞ったリストには、これらのApifyのアクターのほうが適しています。

1つのバスケットで比較：プロフィール1,000件、企業1,000件、求人1,000件

次に、最もよくある3つのニーズを1つのバスケットにまとめます。結果はApifyでのアクターの選び方によって変わります。種類ごとに最も利用されているアクターを使うと、Freeプランでは$4.00 + $4.00 + $2.00 = $10.00です。Starter（Bronze）では$9.00、Business（Gold）では$6.70です。

Freeプランで付与されるのは月額$5分のみのため、このバスケットの費用はまかなえません。少なくとも$19のStarterプランが必要です。種類ごとにFree料金が最も安いアクター（ユーザー数100人以上）を使うと、johnvc $0.02 + datadoping $1.55 + worldunboxer $0.10 = $1.67です。当社の費用は$0.556 + $0.556 + $0.0033 = $1.12です。

Apifyの最後の行は、当社の合計の1.5倍にとどまります。理由は単純です。最も安いプロフィール用アクターは当社の27.8分の1の価格で、求人での当社の優位をほぼ打ち消します。バスケットの大半がプロフィールなら、Apifyで「種類ごとの最安」を選ぶと費用を抑えられます。その代わり、所有者、入力形式、成功率がそれぞれ異なる3つのアクターを管理する手間がかかります。バスケットの大半が求人、人物検索、従業員リストなら、リクエストごとの課金のほうが有利で、月々の費用差も大きくなります。

日々の運用をもう少し具体的に見ます。採用チームまたは営業チームが、30日間毎日1回ジョブを実行するとします。10個のキーワードで求人を検索し、ターゲット企業50社を更新し、候補者20人のプロフィールを補完します。両者の計算には、このテストで得た求人検索1回あたり179件を使います。違うのは課金モデルだけです。

この表からわかるのは、ページ単位のデータを含むルーティンでは、そのデータが結果単位の課金額を左右するということです。最も利用されているActorでは、$19のStarterクレジットでは足りず、従量課金でさらに約$43かかります。最も安いActorでは、月額は約$8です。EveryInfraでは$1.33で、その5.8分の1です。計算には実行ごとの起動料金も含めていますが、その額はわずかです。

ApifyのLinkedInスクレイピングAPIとEveryInfra APIの比較

ApifyのActorはすべて、同じREST API経由で実行されます。最もよく使われる呼び出しは、Actorを実行してそのデータセットを1回のリクエストで返すものです。エンドポイントはPOST https://api.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-itemsです。リクエストボディはそのActorへの入力で、入力フィールドはActorごとに異なります。各ActorのStoreページにあるInputタブで確認できます。クエリパラメータにはtimeout、memory、maxItems、maxTotalChargeUsdがあります。

Apifyのドキュメントによると、maxItemsは課金対象となるアイテム数の上限を設定するものです。Actorがその件数だけを返すことを保証するものではありません。maxTotalChargeUsdは、どの料金モデルでも1回の実行の合計コストに上限を設けます。この2つの制御はApifyの確かな強みです。

EveryInfraには実行ごとのコスト上限がありません。各リクエストの価格が固定されているためです。以下のブロックはApifyの設定例です。私たちは実行していません。選択したActorに合わせて、入力ファイルに必要な内容を記入してください。

# Configuration example (not run): run an Apify LinkedIn jobs actor, pay for at most 1,000 items, spend at most $2
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/curious_coder~linkedin-jobs-scraper/run-sync-get-dataset-items?maxItems=1000&maxTotalChargeUsd=2" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @input.json   # input fields come from the actor's Input tab

EveryInfraでは、すべてのプラットフォームで1つのURL POST https://api.everyinfra.com/api/v1/socialを使います。ボディには常にplatform、action、paramsの3つのキーがあります。プラットフォームや機能を変えるときは、これらの値だけを変更します。時間のかかるリクエストには"mode": "async"を追加します。APIはすぐにjob_idとpoll_urlを返すので、GETでポーリングします。

最初のレスポンスですでに課金額が示されます。ジョブが失敗した場合は、その課金レコードがそのまま返金されます。以下がテストで使用した呼び出しです。キーは環境変数から読み込みます。

# Live test call: search data scientist jobs in Singapore, async, up to 200 rows
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"linkedin","action":"jobs","mode":"async",
       "params":{"keyword":"data scientist","location":"Singapore","limit":200}}'
# 202: {"job_id":"...","status":"running","poll_url":"/api/v1/jobs/...","billing":{"charged_usd":0.000556,...}}
curl -s "https://api.everyinfra.com/api/v1/jobs/<job_id>" -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"
# poll until status=succeeded; results holds the job array

エラーの扱いも両者で異なります。シンガポール時間00:25に、locationをあえてlocatonと綴りました。APIは0.1秒で、ステータス422とコードunknown_paramを返しました。エラーにはサポートされているパラメータの一覧と、「did you mean location」というメッセージが含まれていました。

課金額は$0でした。キーなしの呼び出しは401 missing_keyを返し、こちらも$0でした。これらのメッセージはAIクライアント向けに設計しています。422を読んだモデルは、パラメータを修正して呼び出しを再送できます。

Apifyでは、各オーナーがJSON SchemaでActorの入力を定義します。プラットフォームは実行開始前に型と必須フィールドをチェックします。余分なフィールドをどう扱うかはActorによって異なります。この点はテストしていません。

Apifyには、公式のJavaScriptクライアントとPythonクライアント、CLI、n8n・Make・Zapierとの連携もあります。定期実行のためのSchedulesと、コールバック用のWebhooksも備えています。EveryInfraには、OpenAPIファイル、llms.txtファイル、n8nの標準HTTP Requestノード、そして後述するリモートMCPサーバーがあります。n8nのフローを移行する予定がある場合は、Apify n8n代替ガイドをお読みください。各ノードの変更方法を説明しています。

ログインや自分のCookieは必要ですか？

LinkedInでは、ほとんどのプロフィールデータはログインしたメンバーにしか表示されません。そのため、どのLinkedInスクレイパーでも最初に問うべきは「自分のCookieを渡す必要があるか」です。私たちの答えはシンプルです。EveryInfraのLinkedIn機能はすべて、EveryInfraのAPIキーだけで利用できます。LinkedInのアカウント、パスワード、Cookieは不要で、受け付けることもありません。ログイン情報を求めるパラメータもありません。

Apifyでは、私たちが確認した人気Actorの多くが、タイトルでCookie不要と明記しています。harvestapiの4つのActor（profile、company、search、employees）はいずれも「No cookies or account required」と記載しています。apimaestroは「No Cookies」と「No login required」、cheap_scraperは「No login or cookies needed」と記載しています。

worldunboxerは「without login cookies」、lergassyは「No account at risk」と記載しています。私たちが確認したcurious_coderとvaligのページには記載がありません。この2つについては「ページに記載なし」としています。

Storeには、li_at Cookieを求めるActorもあります。ユーザー数100以上のActorは109件あり、そのうち31件はタイトルにも説明にも「no cookies」の記載がありません。使用前に各Actorの内容を確認してください。

これがなぜ重要なのでしょうか。LinkedInユーザー契約の第8.2条第2項は、本サービスをスクレイピングまたはコピーするクローラー、スクリプト、ブラウザプラグインを禁止しています。該当箇所は次のセクションで引用します。自分のCookieをサードパーティのツールに渡すと、スクレイピングはあなたのアカウントで実行されます。そのため、LinkedInがそのアカウントを制限または停止した場合、損失を被るのはあなたです。

他人のCookieを使う場合は、第1項にも違反します。第1項は、「他人のアカウントを使用する、または使用しようとすること（ログイン情報の共有やCookieのコピーなど）」を禁じています。

LinkedInユーザー契約におけるスクレイピングの規定

linkedin.com/legal/user-agreementで現行版を確認しました。ページには「Effective on November 3, 2025」（2025年11月3日発効）と記載されています。最も関係するのは第8.2条「Don'ts」（禁止事項）です。「You agree that you will not」（以下を行わないことに同意する）の下にある第2項は、ソフトウェア、デバイス、スクリプト、ロボット、クローラー、ブラウザプラグイン、アドオンを対象としています。

同項は、それらを「プロフィールやその他の本サービスのデータを含め、本サービスをスクレイピングまたはコピーするために」使用してはならないと定めています。第3項は、検索結果やプロフィールなどに対するアクセス制御や利用制限を回避してはならないと定めています。別の項では、本サービスのデータをサードパーティを通じてコピーまたは共有してはならないとし、「data aggregators or brokers」（データアグリゲーターやデータブローカー）を名指ししています。第5条は、第8.2条が契約終了後も効力を持つと定めています。

これらの規約は、LinkedInを利用し、この契約に同意した人を拘束します。米国では、ログインせずに公開ページへアクセスする行為をめぐり、裁判で長年争われてきました。その一つがhiQ Labs v. LinkedIn事件です。第9巡回区控訴裁判所は2022年4月18日に判断を示し、公開されているプロフィールのスクレイピングは、米国コンピュータ詐欺・濫用防止法（CFAA）上の「権限なし（without authorization）」には該当しない可能性が高いとしました。

この意見は、「権限を超えたアクセス（exceeds authorized access）」に関する2021年の連邦最高裁Van Buren判決を受けて出されたものです。2022年後半には、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所が、hiQはユーザー契約に違反したと認定しました。その後、この訴訟は和解で終結しました。

2025年1月24日、LinkedInはProxycurlの運営会社Nubelaを、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提訴しました（事件番号3:25-cv-00828）。LinkedInは、Proxycurlが数十万件の偽アカウントを使ってメンバーデータをスクレイピングしたと主張しました。Proxycurlは2025年7月4日にサービス終了を発表しました。2025年10月には、LinkedInはProAPIsとNetswiftを提訴しました。

LinkedInは、両社が数百万件の偽アカウントを使ってデータをスクレイピングし、転売したと主張しました。The Recordの報道によると、裁判所はその後、同意判決を承認しました。両社は、メンバーデータのスクレイピング、販売、移転を停止し、偽アカウントの使用をやめ、スクレイピングしたデータを削除しなければなりません。これらすべての訴訟で、LinkedInの主張は、偽アカウントの使用またはログインウォールを回避する手段に関するものでした。

LinkedInは、Crawling Terms（最終改訂日2017年5月25日）とrobots.txtファイルも公開しています。いずれも、掲載されている検索エンジンを除き、許可のない自動クローリングを認めていません。Microsoft Learnにある公式LinkedIn APIドキュメントでは、ほとんどの開発者に開放されている権限はごく一部です。具体的には、サインイン、自分の基本プロフィールとメールアドレスへのアクセス、メンバーに代わって投稿することです。

人物検索や他のメンバーのプロフィール全体へのアクセスには、Sales NavigatorやTalent Solutionsなど、審査を伴うパートナープログラムへの参加が必要です。つまり、LinkedInには、公開データを一括取得するために誰でも利用できる手段はありません。このギャップが、サードパーティのスクレイパーに市場がある理由です。

当社は法的助言を提供していません。このデータを利用するかどうか、またどのように利用するかは、事業内容、所在地、利用目的によって異なります。該当する法域の弁護士にご相談ください。当社が事実として述べられるのは次の点です。本記事で紹介するEveryInfraのLinkedIn機能は、公開ページに表示されるデータのみを返し、利用者のLinkedInアカウントを必要としません。

person_profileとprofile_searchのemailフィールドは、公開データから推定し検証した業務用メールアドレスです。employeesでは、本人が公開している場合にのみメールアドレスが表示されます。個人データは、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）やEU GDPRなど、各地域の法律に従って取り扱ってください。マーケティングに使う前に、同意の有無を確認してください。

失敗や空の結果にも料金はかかりますか？

問題が起きた際のコストは、失敗時のルールで決まります。今回のテストでは4種類の失敗が確認されました。

当社のルールは次のとおりです。失敗または空の結果を確認した場合は、同じcharge_idの課金を同じウォレットに返金します。結果が不明な場合は、実際の状態を変更せず、まず確認します。前述のとおり、このルールに反したのは、不明な企業に対して空の200レスポンスを返した呼び出しだけです。Apifyのpay per eventモデルでは、ドキュメントによると、アクターのコードがイベントを報告するたびに料金が発生します。

結果がなければ結果イベントも発生しません。ただし「Actor start」などの開始イベントや、「search page」などのページごとのイベントは引き続き課金されます。harvestapiの検索Actorは「見つかったプロフィールの数にかかわらず」1ページあたり$0.10を課金します。そのメールモードでは、プロフィールの情報が少なすぎる場合はメール検索を課金しないとしています。つまりApifyでは、失敗時のコストはActorの所有者ごとに決まります。Actorごとに確認してください。

MCPとAIツール

どちらもMCP（Model Context Protocol。AIクライアントが外部ツールを呼び出せるようにする標準）に対応しています。ApifyのMCPサーバーはhttps://mcp.apify.comです。Apifyのドキュメントによると、初回接続時にOAuthでサインインするためのブラウザが開きます。Bearerトークンも使えます。

デフォルトでは、アクターの検索、実行、ドキュメント参照を行うツールが読み込まれます。URLに?tools=を付けると、特定のアクターだけを読み込めます。アカウントがない場合は、アクター検索やドキュメント参照などのツールしか使えません。安全のため、フル権限が必要なアクターはMCPから除外されています。

このサーバーはリクエストごとの「agentic payments」にも対応していますが、対象はpay per eventのアクターのみです。2026年11月5日にhttps://mcp.apify.comをトークンなしで呼び出したところ、401が返りました。ドキュメントの記載どおりです。

EveryInfraのリモートMCPサーバーはhttps://api.everyinfra.com/mcpです。2026年11月5日にtools/listを呼び出すと12個のツールが返り、すべてeveryinfra_*という名前でした。everyinfra_list_capabilitiesは機能と料金を一覧表示します。everyinfra_call_apiはプラットフォーム上の任意の機能を呼び出します。

everyinfra_get_jobは非同期ジョブの情報を取得します。everyinfra_get_accountは残高を表示します。2026-11-05のシンガポール時間01:02に、{"platform":"linkedin","action":"company_profile","params":{"company":"openai"}}を指定してMCPのtools/callをeveryinfra_call_apiに送信しました。応答は6.4秒後に返ってきました。

contentのテキストにはREST APIと同じJSONが入っており、約3,300文字でした。OpenAIのemployee_countは11,489、規模区分は1001-5000、フォロワーは12,126,872でした。課金額はRESTと同じ$0.000556です。Claude Codeでは次の1ブロックで追加できます。

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}" }
    }
  }
}

AIクライアントで重要なのは、1回のツール呼び出しでどれだけのデータが返るかです。ApifyのMCP呼び出しはActorの実行を1回開始し、実行が終わるとそのデータセットを返します。EveryInfraのMCP呼び出しは1回のAPIリクエストで、上記のJSONを返します。エージェントにとって「求人を検索して200件取得する」は、当社側では$0.000556のツール呼び出し1回です。Apifyでは1回のActor実行で、結果ごとに課金されます。クライアントの設定はEveryInfra MCPサーバーのページをご覧ください。

Apifyのほうが適しているケース

このセクションでは、Apifyにあって当社にないもの、そしてApifyのほうが安い場面を挙げます。第1に、単一プロフィールです。johnvcのLinkedIn Profile APIは1,000件あたり$0.02で、当社の27.8分の1です。成功率は91.12%ですが、失敗した件には結果料金がかからないため、有効な1件あたりでも安いままです。プロフィールURLの補完だけが目的なら、まずこちらを試してください。

2つ目は、単一の求人詳細です。当社のlinkedin/job_detailは5回のテスト呼び出しすべてで503を返し、定価は1,000件あたり$1.194です。worldunboxerの詳細モードは$0.35で、正常に動作します。

3つ目は、細かいフィルターです。harvestapiの検索アクターと従業員アクターは企業、業界、学校、在籍期間で絞り込めるほか、名前で検索できるアクターもあります。当社のprofile_searchは役職と地域、employeesは企業でしか絞り込めません。4つ目は、メールアドレスの検索です。SMTPチェック付きのharvestapiのメールモードや、dev_fusionの「verified email」「phone number」は、この用途に特化した製品です。

当社では、メールアドレスはプロフィールのフィールドのひとつにすぎません。今回のテストでは、公開プロフィール5件中3件、検索結果78件中47件に含まれていました。

第五に、大規模な既製の求人データベースです。fantastic-jobsは毎月10百万件以上の新規求人を追加しているとしており、採用担当者データとAIフィールドも備えています。労働市場の分析には、こちらのデータモデルのほうが適しています。第六に、実行の制御です。maxTotalChargeUsdで一回の実行にかかるコストの上限を設定できます。

スケジュール機能でアクターを定期実行できます。Webhookでコールバックを送信できます。データセットに結果を保存し、CSVやExcelでエクスポートできます。当社にはこうしたプラットフォーム機能がないため、cronとデータベースで構築する必要があります。

7つ目は、対象範囲です。Storeには370件のLinkedInアクターが掲載されており、企業の投稿、イベント、グループ、Sales Navigatorにそれぞれ専用のツールがあります。当社のLinkedIn関連の機能は11種類です。

当社が適しているのは別のケースです。1つ目は、求人、人物検索、従業員リスト、コメントのように、1回の呼び出しで多数の行が返るデータです。この場合、価格差は10倍から1,000倍になります。2つ目は、LinkedInに加えてInstagram、TikTok、Xなど他のプラットフォームも必要なプロジェクトです。

キー、リクエスト形式、アカウントはそれぞれ1つで済みます。3つ目はAIクライアントでのMCP利用です。ツール呼び出しごとに料金が固定されているため、結果のサイズに応じてコストが増えることはありません。4つ目は、所有者も入力も異なり、価格も変わるアクターを複数管理したくない場合です。今回のテストでは、harvestapiの4つのアクターすべてが2026-10-27から、apimaestroが2026-11-02から、worldunboxerが2026-10-29から新料金になっていました。cheap_scraperには2026-11-07から適用される新料金が設定されていました。

この記事と当社の他のApify関連記事との違い

Apifyに関する記事は他にもあり、それぞれ1つのテーマを扱っています。Apifyの料金を解説では、Apifyを初めて使う読者向けに、プラン、コンピュートユニット、イベント単位の課金（pay per event）を説明しています。Apifyの代替サービスでは、プラットフォーム別に選択肢を紹介しています。ApifyのTwitterスクレイパーの代替とApifyのRedditスクレイパーの代替では、XとRedditの料金を比較しています。この記事で扱うのはLinkedInのみです。

この記事には、他の比較記事にない点が3つあります。1件を返すLinkedIn呼び出しと1ページ分を返す呼び出しの価格差を示し、CookieとUser Agreementについても取り上げ、さらに当社より安いStoreのプロフィールActorも名前を挙げて紹介しています。比較ページはすべて/alternativesにあります。

最近の変更点

選択に影響する変更は2種類あります。1つ目はLinkedIn側の変更です。LinkedInヘルプセンターによると、9月からAIを活用した求人検索が従来の求人検索に段階的に置き換わっています。希望する仕事を自分の言葉で入力する方式です。この変更は、キーワードによる求人検索の結果に影響する可能性があります。linkedin/jobsやApifyの求人用アクターで市場を継続的に追う場合は、固定キーワードでの行数をときどき確認してください。

2つ目はApify側の変更です。人気のLinkedIn用アクターは、この1か月で頻繁に料金を変更しています（表を参照）。古い記事や投稿に書かれた料金を信用する前に、Pricingタブを確認してください。2026-10-30には、Agentic AI FoundationのブログにApify MCPチームの記事が掲載されました。同チームはトークンを節約するTOON形式をApify MCPサーバーで30日間試しましたが、安定した効果が見られなかったため、JSONに戻しました。また、Apifyの料金ページには現在「We're live on x402」と記載されており、AIエージェントが実行ごとに支払えるようになっています。

FAQ

Apify LinkedInスクレイパーの料金はいくらですか？

2026年11月5日時点のStoreの公開料金は次のとおりです。プロフィールスクレイパーは1,000件あたり$0.02〜$10.00です。最も利用されているharvestapiは、Freeプランで$4.00、メールアドレス付きで$10.00です。企業スクレイパーは$1.55〜$5.00です。求人スクレイパーは$0.10〜$5.00で、最も利用されているcurious_coderはFreeプランで$2.00、有料プランで$1.00です。

実際のコストは、料金ティア、開始料金、ページ料金にも左右されます。EveryInfraのLinkedIn呼び出しは1回$0.000556（求人詳細は$0.001194）です。1,000件あたりでは、プロフィールと企業が$0.556、求人が$0.0033、人物検索が$0.0071です。

Apify LinkedInスクレイパーのAPIはどう呼び出しますか？

Apifyの各アクターはPOST /v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-itemsで実行でき、実行と結果の取得をまとめて行います。入力フィールドはアクターのInputタブに従って指定します。コストに上限を設けるには、maxItemsとmaxTotalChargeUsdを追加できます。ApifyにはJavaScriptとPythonのクライアントもあります。EveryInfraはPOST /api/v1/socialという1つのURLを使い、リクエストボディにplatform、action、paramsを指定します。

Apify LinkedInスクレイパーで求人は1回の検索あたり何件まで取得できますか？

curious_coderのページによると、LinkedInは1回の求人検索の結果を1,000件までに制限しています。それ以上が必要な場合は、検索を都市ごとに分割して重複を除きます。当社のlinkedin/jobsでは、limitに1回の呼び出しあたり最大200を指定できます。このテストでは、シンガポールでの11回の検索で1回の呼び出しあたり平均179件が返りました。カタログには、バックアップソースは1回の呼び出しで最大25件しか返さないと記載されています。

無料のLinkedInスクレイパーはありますか？

ApifyのFreeプランでは毎月$5分が付与されます。1,000件あたり$4.00なら約1,250件のプロフィールを取得できる計算ですが、harvestapiによるとFreeプランのユーザーが実行できるのは合計50回までです。GitHubにはオープンソースのLinkedInスクレイピング用スクリプトもあります。ただし、ログイン、プロキシ、ページ変更への対応は自分で行う必要があります。

自分のアカウントでそれらを実行する場合も、ユーザー契約は適用されます。EveryInfraのトライアルでは、2つのGitHubリポジトリにスターを付けると、24時間有効な$1が付与されます。1回あたり$0.000556なので、約1,798リクエスト分です。

LinkedInはスクレイピングを許可していますか？

LinkedInユーザー契約の第8.2条では、クローラー、スクリプトなどのツールを使ってサービスをスクレイピングまたはコピーしてはならないと定めています。また、Cookieをコピーして別のアカウントを利用してはならないとも定めています。LinkedInのクローリング規約では、許可のない自動クローリングは禁止されています。ログインせずに閲覧できる公開ページについては、裁判所の判断が分かれています。

LinkedInは、偽アカウントでスクレイピングを行う企業に対して訴訟を続けています。この記事は法的助言ではありません。お住まいの地域の弁護士に相談してください。

LinkedInの公式APIの料金はいくらですか？

LinkedInは、メンバーデータについて呼び出し単位の料金表を公開していません。ほとんどの開発者が利用できるのは、サインイン、自分の基本プロフィールとメールアドレスの取得、メンバーに代わっての投稿のみです。人物検索や他のメンバーの完全なプロフィールには、Sales NavigatorやTalent Solutionsなどのパートナープログラムが必要です。承認されたパートナーは契約に基づいて料金を支払います。

n8nやClaudeで使うには？

n8nでは、HTTP RequestノードでPOST /api/v1/socialを呼び出します。Apifyには専用のn8nノードがあります。Claude CodeやClaude DesktopなどのMCPクライアントでは、https://api.everyinfra.com/mcpまたはhttps://mcp.apify.comを追加します。EveryInfraではAPIキーを使用します。Apifyのデフォルトのサインイン方式はOAuthです。

始め方

ステップ1：APIキーを取得します。GitHubでEveryInfraのリポジトリ2つにスターを付けると、24時間有効な$1のトライアルクレジットを受け取れます。有料チャージは$10からで、1回あたり$0.000556のLinkedInリクエストを約17,986回実行できます（クイックスタート、料金）。ステップ2：機能ページを開き、テストボックスで1回の呼び出しを実行します。

LinkedIn求人検索、人物検索、プロフィール、企業ページ、企業の従業員をお試しください。ステップ3：レスポンスのcharged_usdと行数を確認します。課金額を行数で割って1,000を掛けると、実際の1,000件あたりの料金がわかります。現在の請求額と比較してみてください。

LinkedInの全11機能はLinkedInデータAPIページにまとめています。同じキーでTikTokデータAPIやInstagramデータAPIも利用できます。すべてのプラットフォームはデータマーケットで確認できます。

Apifyから移行する場合に何を変えればよいかは、表のとおりです。リクエストごとの課金では、1回の呼び出しで返る件数が多いほど1件あたりの価格は下がります。そのため、対象をまとめてから一度に検索してください。

参考文献

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14. Advanced LinkedIn Job Search API、Apify / fantastic-jobs。https://apify.com/fantastic-jobs/advanced-linkedin-job-search-api
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16. Actorを同期実行してデータセットアイテムを取得（maxItems、maxTotalChargeUsd）、Apify APIドキュメント。https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post
17. Get Actor、Apify APIドキュメント。https://docs.apify.com/api/v2/act-get
18. Get list of Actors in Store、Apify APIドキュメント。https://docs.apify.com/api/v2/store-get
19. Actors in Store（ティア割引はオーナーが設定）、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store
20. Monetize your Actor（イベントごとの課金ルール）、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize
21. 使用量とリソース、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources
22. Apify MCPサーバー、Apifyドキュメント、2026年11月5日閲覧。https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp
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24. Schedules、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/schedules
25. Webhooks、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks
26. Dataset、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/storage/dataset
27. Limits、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/limits
28. n8n連携、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n
29. Zapier連携、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/integrations/zapier
30. Apify API client for JavaScript、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/api/client/js
31. Apify CLI、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/cli
32. LinkedIn User Agreement（2025年11月3日発効、セクション8.2）、2026年11月5日取得のスクリーンショット。https://www.linkedin.com/legal/user-agreement
33. LinkedIn Crawling Terms and Conditions。https://www.linkedin.com/legal/crawling-terms
34. LinkedIn Privacy Policy。https://www.linkedin.com/legal/privacy-policy
35. LinkedIn Cookie Policy。https://www.linkedin.com/legal/cookie-policy
36. LinkedIn Professional Community Policies。https://www.linkedin.com/legal/professional-community-policies
37. LinkedIn API Terms of Use。https://www.linkedin.com/legal/l/api-terms-of-use
38. Getting Access to LinkedIn APIs、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/getting-access
39. Sign In with LinkedIn using OpenID Connect、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/consumer/integrations/self-serve/sign-in-with-linkedin-v2
40. LinkedIn Sales Navigator開発者ドキュメント、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/sales/
41. Job Posting APIの概要、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/job-postings/api/overview
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46. 「hiQ v. LinkedIn訴訟の決着：Webスクレイピングから得た教訓」、ZwillGen。https://www.zwillgen.com/alternative-data/hiq-v-linkedin-wrapped-up-web-scraping-lessons-learned
47. LinkedIn Corp. v. ProAPIsの訴状、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所（CourtListener）。https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.457309/gov.uscourts.cand.457309.1.0.pdf
48. 「LinkedIn、ユーザーデータの大量スクレイピングを差し止める裁判所命令を獲得」、The Record。https://therecord.media/linkedin-wins-court-order-blocking-mass-scraping
49. 「Proxycurlのサービス終了」、Nubela、2025年7月4日。https://nubela.co/blog/goodbye-proxycurl/
50. カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）、カリフォルニア州司法長官。https://oag.ca.gov/privacy/ccpa
51. 一般データ保護規則（GDPR）、EUR-Lex。https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
52. EveryInfraのLinkedInカタログ（price_usd、response_fields、field_note）、2026年11月5日00:12（シンガポール時間）に取得。https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
53. EveryInfraのllms.txt。https://api.everyinfra.com/llms.txt
54. EveryInfraのOpenAPI。https://api.everyinfra.com/openapi.json
55. EveryInfraのリモートMCP（tools/list）、2026年11月5日に取得。https://api.everyinfra.com/mcp
56. Model Context Protocolの概要。https://modelcontextprotocol.io/introduction
57. MCP経由でClaude Codeをツールに接続する、Claude Codeドキュメント。https://code.claude.com/docs/en/mcp
58. HTTP Requestノード、n8nドキュメント。https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/
59. TOON（Token-Oriented Object Notation）、GitHub。https://github.com/toon-format/toon
60. 「MCPサーバーにTOONを追加し、その後削除した件」、Agentic AI Foundation、2026年10月30日。https://aaif.io/blog/we-added-toon-to-our-mcp-server-then-removed-it
61. AIを活用した求人検索（従来の求人検索は9月から段階的に廃止）、LinkedInヘルプ。https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a6889044
62. r/n8n：無料のLinkedIn求人スクレイパーのフローと「数分で$5」という返信（ユーザー名は非表示）。https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t4lk7a/i_built_a_100_free_linkedin_job_scraper_using_n8n/
63. r/n8n：LinkedIn求人スクレイパーのワークフローに関する相談（ユーザー名は非表示）。https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t9trjv/n8n_linkedin_job_scraper_workflow_help/
64. LinkedIn著作権ポリシー。https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy
65. LinkedIn利用規約の概要。https://www.linkedin.com/legal/user-agreement-summary
66. LinkedInカリフォルニア州プライバシー開示。https://www.linkedin.com/legal/california-privacy-disclosure
67. LinkedIn Talent Solutions開発者向けドキュメント、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/
68. LinkedIn Marketing APIドキュメント、Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/
69. 実行とビルド、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/actors/running/runs-and-builds
70. 請求、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/console/billing
71. Python用Apify APIクライアント、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/api/client/python
72. Make連携、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/integrations/make
73. Apify Proxy、Apifyドキュメント。https://docs.apify.com/platform/proxy