PredictLeads Technographics Dataset
PredictLeadsのテクノグラフィックデータセットは、Webサイトスクリプト、DNSレコード、求人情報など、複数のチャネルから調達された、世界中の6,500万社で使用されている46,000を超えるテクノロジーに関する構造化データを提供する包括的なテクノロジーインテリジェンスプラットフォームです。
https://predictleads.com/technologies?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月16日
PredictLeads Technographics Datasetとは
PredictLeadsのテクノグラフィックデータセットは、世界中の企業のテクノロジー導入パターンを追跡および分析する強力なデータインテリジェンスソリューションです。このデータセットは、2018年以降、12億件を超えるテクノロジー検出を蓄積しており、企業のテクノロジースタック、導入トレンド、およびテクノロジー支出パターンに関する詳細なインサイトを提供します。各テクノロジー検出の初回検出と最終検出のタイムスタンプを含む、透明性の高い構造化データを提供し、ユーザーはテクノロジーの移行、競争の変化、および市場トレンドを長期にわたって監視できます。このデータセットは、CRMやマーケティングツールから分析および決済システムまで、幅広いテクノロジーをカバーしており、営業、マーケティング、およびビジネスインテリジェンスの専門家にとって価値があります。
PredictLeads Technographics Datasetの主な機能
PredictLeads Technographics Datasetは、世界中の6,500万社以上の企業を対象に、46,000以上のテクノロジーに関する包括的なテクノロジー導入データを提供します。このデータセットは、ウェブサイトのスクリプトタグ、DNSレコード、求人情報、Cookie、IP範囲など、複数のチャネルからテクノロジー情報を収集します。各検出には、詳細なタイムスタンプ、カテゴリ分類、価格データ、および方法論の透明性が含まれており、ユーザーは時間の経過に伴う導入曲線、テクノロジーの移行、および競争の変化を追跡できます。
マルチソーステクノロジー検出: HTML / JavaScript分析、DNSレコード、求人情報、Cookieなどの多様なソースを通じてテクノロジーを識別し、最大限の精度とカバレッジを保証します
時間的データ追跡: 各テクノロジー検出のfirst_seen_atおよびlast_seen_atのタイムスタンプを提供し、過去の分析と導入パターンの追跡を可能にします
構造化されたテクノロジーのカテゴリ分類: テクノロジーをカテゴリおよび親カテゴリに分類し、価格情報、説明、および関係マッピングなどの豊富なデータを提供します
包括的なカバレッジ: 6,500万社以上の企業にわたる12億件以上のテクノロジー検出を追跡し、CRMやマーケティングオートメーションからインフラストラクチャやセキュリティソリューションまでのツールをカバーします
PredictLeads Technographics Datasetのユースケース
セールスインテリジェンス: 営業チームが特定のテクノロジーや競合製品を使用している見込み客を特定し、ターゲットを絞ったアウトリーチや競合他社からの置き換えキャンペーンを支援します
市場分析: アナリストや投資家が、業界全体のテクノロジー導入トレンド、市場シェアの変化、および新しいテクノロジーカテゴリを追跡できるようにします
競合インテリジェンス: 競合他社のテクノロジースタックの変更や顧客の移行を監視して、市場の機会と脅威を特定します
投資調査: VCや投資家がテクノロジーの導入トレンドを評価し、テクノロジーの選択に基づいて高成長のスタートアップを特定するのに役立ちます
メリット
データセット全体で高い精度率（95％以上）
2018年に遡る豊富な履歴データ
包括的なカバレッジを保証する複数のデータ収集ソース
デメリット
一部のレビューによると、検出モデルの改善が必要
一部のテクノロジーデータはファイアウォールの背後にあり、検出できない可能性がある
PredictLeads Technographics Datasetの使い方
アカウントの作成: predictleads.com/sign_upでPredictLeadsアカウントにサインアップします。初期アクセスにはクレジットカードは必要ありません。
アクセス方法の選択: API、フラットファイル、Webhook、またはAIエージェント統合用のMCPサーバーから、希望するデータアクセス方法を選択します。
API認証の設定: ダッシュボードからAPI認証情報を取得し、アプリケーションに統合してAPI呼び出しを開始します。
テクノロジーデータのクエリ: テクノロジー検出エンドポイントを使用して、テクノロジーIDを送信することにより、特定のテクノロジー（例：Salesforce、HubSpot、Marketo）を使用している企業を検索します。
結果のフィルタリング: first_seen_at、last_seen_at、ファイアウォール背後のステータス、および検出スコアなどのパラメーターで結果を絞り込むためにフィルターを適用します。
検出ソースの分析: 応答データで提供されるテクノロジー検出のソース（スクリプトタグ、DNSレコード、IP範囲、Cookie、求人情報）を確認します。
テクノロジー導入の監視: タイムスタンプデータ（first_seen_atおよびlast_seen_at）を使用して、時間の経過に伴う導入曲線を追跡し、成長または衰退しているテクノロジートレンドを特定します。
ウォッチリストの作成: 特定の企業またはテクノロジーの監視を設定して、テクノロジースタックの変更およびツール間の移行を追跡します。
データのエクスポート: テクノロジー検出データをダウンロードまたは同期して、好みの分析ツールまたはCRMシステムにさらに処理します。
MCP統合の活用: AIエージェントを使用している場合は、MCPサーバー接続を構成して、AIシステムを介してテクノグラフィックデータを直接クエリできるようにします。
PredictLeads Technographics Datasetのよくある質問
PredictLeadsは、6,500万社以上の企業にわたって46,000以上のテクノロジーを追跡し、12億件のテクノロジー検出を行っています。データは、スクリプトタグ、DNSレコード、IP範囲、Cookie、求人情報、ウェブサイトのコンテンツから取得されます。
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