APIなしでInstagramフォロワーリストをExcelにエクスポートする方法：完全解説とおすすめツール
クイックナビ
- なぜフォロワーリストをエクスポートするのか
- API不要エクスポート手法の比較
- 方法1: プロフェッショナルツール利用
- 方法2: ブラウザ拡張機能
- 方法3: 手動コピー＆ペースト
- 方法4: 自動化スクリプト
- Excelでのデータ加工Tips
- データ分析・活用事例
- 注意・リスク警告
- FAQ
デジタルマーケティングやSNS運用において、Instagramフォロワーデータの分析・管理はますます重要になっています。企業担当者やインフルエンサー、SNS運用担当の方々にとって、フォロワーリストをExcelへ出力し分析するスキルは必須です。
なぜフォロワーリストをエクスポートするのか
ビジネス価値分析
1. オーディエンスインサイト＆分析
- フォロワーの地域分布を把握
- 興味タグの分析
- 価値の高い層の特定
- コンテンツ戦略の有効性を評価
2. マーケティング戦略最適化
- ターゲット別コンテンツ企画
- 投稿スケジュールの最適化
- パートナー候補の発見
- エンゲージメント増加
3. 競合リサーチ
- 競合のフォロワー属性分析
- 市場機会の発見
- 差別化戦略の設計
- 業界インフルエンサーの特定
4. 顧客管理・CRM
- 顧客データベース構築
- パーソナライズドマーケ
- ロイヤルティUP
- サービス改善
データ活用シーン
1000人以上のビジネス利用者の調査より、Instagramフォロワーデータの活用例：
| シナリオ | 利用率 | ビジネス価値 | 技術難易度 |
|---|---|---|---|
| オーディエンス分析レポート | 85% | 高い | 低い |
| マーケティング施策計画 | 78% | 高い | 中 |
| 競合リサーチ | 65% | 中 | 中 |
| 顧客データ管理 | 52% | 高い | 低い |
| インフルエンサー特定 | 43% | 中 | 高い |
すぐ始めたい場合は、Instagram Followers Export Tool でワンクリックエクスポート可能です。
API不要エクスポート手法の比較
各手法の特徴・メリットデメリット
プロ向けエクスポートツール:
- ✅ 操作が簡単、ワンクリックで出力
- ✅ データ網羅性が高い
- ✅ 複数アカウント一括処理対応
- ✅ データ分析機能つき
- ❌ 有料の場合あり
- ❌ サードパーティ依存
ブラウザ拡張機能:
- ✅ 無料利用が多い
- ✅ インストールが簡単
- ✅ リアルタイム出力
- ❌ 機能制限あり
- ❌ セキュリティリスク
- ❌ エクスポート速度が遅い
手動コピー:
- ✅ 完全無料
- ✅ インストール不要
- ✅ セキュリティが高い
- ❌ 極めて非効率
- ❌ ミスが発生しやすい
- ❌ 大量データには不向き
自動化スクリプト:
- ✅ 高度なカスタマイズ対応
- ✅ 処理が高速
- ✅ 拡張性が高い
- ❌ ITスキル必須
- ❌ 開発・保守コスト増大
推奨例
小規模（1000フォロワー未満）:
手動コピーや拡張機能がコスト最小＆簡単でおすすめ。
中規模（1000-10000）:
プロ向けツールが効率・コストのバランス◎
大規模（10000超）:
プロ向けツール or 自動スクリプトが最適。
方法1: プロフェッショナルなエクスポートツール利用
ツール選定のポイント
Instagramフォロワーエクスポートツールを選ぶ際、主に以下を確認：
1. データ網羅性
- ユーザーネーム・表示名
- Bio情報
- フォロワー/フォロー数
- 認証マーク有無
- 最近のアクティビティ日
2. 出力形式サポート
- Excel（.xlsx）
- CSV
- JSON
3. セキュリティ
- 通信は暗号化
- パスワード保存なし
- GDPRなど法令準拠
- 定期的なセキュリティ監査
おすすめツール例
IGExport Pro（推奨）
Instagram Followers Export Tool は業界最高クラスのエクスポート機能を提供：
主な特長:
- 全フォロワーデータのワンクリック出力
- Excel, CSV等対応
- 詳細なユーザー分析レポート
- 複数アカウントのバッチ出力
- リアルタイム同期
利用手順:
- IGExportツールページへアクセス
- 対象Instagramユーザー名を入力
- 出力フォーマット選択（Excel推奨）
- 「エクスポート開始」クリック
- 処理終了後、ファイルをダウンロード
データ例：
Username | Display Name | Bio | Followers Count | Following Count | Post Count | Verified | Account Type
ワークフロー詳細
Step 1: 準備作業
- 安定したネット回線を確保
- エクスポート対象アカウント名を用意
- 混雑時間帯を避ける
Step 2: エクスポート設定
Range: All followers / Recent followers
Format: Excel (.xlsx)
Fields: Basic info + extended info
Sort: By follow time / By activity
Step 3: エクスポート開始
- 開始ボタンをクリック
- 進捗を確認
- エラー時は対応
- Excelファイルをダウンロード
Step 4: データ検証
- データ欠損有無をチェック
- 重要項目の正しさ確認
- 実際のフォロワー数と突合
- 書式やフォーマット整合性確認
拡張＆便利機能
バッチエクスポート例:
export_config = {
"accounts": ["account1", "account2", "account3"],
"format": "excel",
"fields": ["username", "display_name", "bio", "followers_count"],
"filters": {
"min_followers": 100,
"verified_only": False,
"active_within_days": 30
}
}
データ絞り込み例:
- 最低フォロワー数指定
- 認証アカウントのみ
- 最近アクティブなユーザー
- 地域別（可能な場合）
方法2: ブラウザ拡張機能
Chrome拡張機能おすすめ
Instagram Follower Export:
InstagramフォロワーをエクスポートするためのChrome拡張です。
導入ステップ:
- Chromeを開く
- Chromeウェブストアへ
- 「Instagram Follower Export」と検索
- 「Chromeに追加」を押す
- 権限を許可
使い方:
- Instagramウェブ版にログイン
- 対象ユーザーのフォロワーページへ
- 拡張機能アイコンをクリック
- 出力形式や範囲を選択
- エクスポート完了を待つ
Firefox拡張機能
IG Data Exporter:
Firefox版のInstagramデータエクスポーター。
主な機能:
- フォロワー/フォローリスト出力対応
- CSV/Excel形式サポート
- 出力件数リミット機能
- 簡易データ分析機能
エクスポート時のTips
エクスポート速度最適化
const exportSettings = {
batchSize: 50,
delay: 2000,
maxRetries: 3,
includeInactive: false
};
データ品質保持:
- 適切な速度で出力
- 混雑時間帯を避ける
- キャッシュクリア定期実施
- 安定した回線を使う
セキュリティへの注意
権限と管理:
- 必要最低限の権限のみ許可
- 定期的にアップデート確認
- 不明な拡張機能はインストールしない
- 不要ならすぐ削除
データ保護:
- 公共PCでは利用しない
- エクスポート後は一時ファイル削除
- Excelファイルにパスワードを
- 大事なデータはこまめにバックアップ
方法3: 手動コピペによる取得
効率よくコピペする方法
手動コピーは非効率ですが少量なら実用的。
基本手順:
- Instagramのフォロワーページを開く
- ブラウザ開発者ツールを起動
- フォロワーリスト要素を特定
- ユーザー情報をまとめて選択
- Excelに貼り付ける
DevToolsスクリプト:
const followers = [];
document.querySelectorAll('a[href*="/"]').forEach(link => {
const username = link.getAttribute('href').replace('/', '');
if (username && !username.includes('?')) {
followers.push(username);
}
});
console.log(followers);
Excelテンプレート設計例
推奨カラム構成:
Col A: Index
Col B: Username
Col C: Display Name
Col D: Bio
Col E: Followers Count
Col F: Following Count
Col G: Post Count
Col H: Verified Status
Col I: Notes
データバリデーション:
- ユーザー名形式
- 数値項目の範囲
- プルダウンリスト設定
- 重複の検出
バッチ処理の小技
クイック自動入力式：
=IF(B2<>"", "https://instagram.com/"&B2, "")
=LEN(D2)-LEN(SUBSTITUTE(D2," ",""))+1
=IF(E2>10000, "High Influence", IF(E2>1000, "Medium Influence", "Regular User"))
データクリーニング例:
- 重複削除
- 記述ルール統一
- 欠損項目の補完
- 異常値のフラグ付け
方法4: 自動化スクリプト活用
Pythonスクリプトで自動取得
プログラム経験者なら自作スクリプトも可能。
環境構築例:
pip install selenium pandas openpyxl requests beautifulsoup4
基本スクリプト例:
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import random
class InstagramFollowerExporter:
def __init__(self):
self.driver = None
self.followers_data = []
def setup_driver(self):
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--no-sandbox')
options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
self.driver = webdriver.Chrome(options=options)
def login_instagram(self, username, password):
self.driver.get('https://www.instagram.com/accounts/login/')
time.sleep(3)
username_input = self.driver.find_element(By.NAME, 'username')
password_input = self.driver.find_element(By.NAME, 'password')
username_input.send_keys(username)
password_input.send_keys(password)
login_button = self.driver.find_element(By.XPATH, '//button[@type="submit"]')
login_button.click()
time.sleep(5)
def extract_followers(self, target_username, max_followers=1000):
self.driver.get(f'https://www.instagram.com/{target_username}/')
time.sleep(3)
followers_link = self.driver.find_element(By.XPATH, '//a[contains(@href, "/followers/")]')
followers_link.click()
time.sleep(3)
followers_count = 0
while followers_count < max_followers:
follower_elements = self.driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@role="dialog"]//a')
for element in follower_elements[followers_count:]:
try:
username = element.get_attribute('href').split('/')[-2]
display_name = element.find_element(By.XPATH, './/div').text
self.followers_data.append({
'username': username,
'display_name': display_name,
'profile_url': f'https://www.instagram.com/{username}/'
})
followers_count += 1
if followers_count >= max_followers:
break
except Exception as e:
continue
self.driver.execute_script("arguments[0].scrollTop = arguments[0].scrollHeight",
self.driver.find_element(By.XPATH, '//div[@role="dialog"]'))
time.sleep(random.uniform(2, 4))
def export_to_excel(self, filename='instagram_followers.xlsx'):
df = pd.DataFrame(self.followers_data)
df['follower_index'] = range(1, len(df) + 1)
df['export_date'] = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Followers', index=False)
summary_df = pd.DataFrame({
'Metric': ['Total Followers', 'Export Date', 'Data Source'],
'Value': [len(df), pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d'), 'Instagram']
})
summary_df.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False)
print(f"Data exported to {filename}")
def close(self):
if self.driver:
self.driver.quit()
if __name__ == "__main__":
exporter = InstagramFollowerExporter()
try:
exporter.setup_driver()
exporter.login_instagram('your_username', 'your_password')
exporter.extract_followers('target_username', max_followers=500)
exporter.export_to_excel('followers_export.xlsx')
finally:
exporter.close()
スクリプト高度化Tips
パフォーマンス改善：
class OptimizedExporter(InstagramFollowerExporter):
def __init__(self):
super().__init__()
self.batch_size = 50
self.delay_range = (1, 3)
def extract_with_batching(self, target_username, max_followers=1000):
total_extracted = 0
while total_extracted < max_followers:
batch_size = min(self.batch_size, max_followers - total_extracted)
batch_data = self.extract_batch(batch_size)
self.followers_data.extend(batch_data)
total_extracted += len(batch_data)
delay = random.uniform(*self.delay_range)
time.sleep(delay)
print(f"Extracted {total_extracted}/{max_followers} followers")
エラー耐性強化：
def robust_extract(self, target_username, max_followers=1000):
retry_count = 0
max_retries = 3
while retry_count < max_retries:
try:
self.extract_followers(target_username, max_followers)
break
except Exception as e:
retry_count += 1
print(f"Extraction failed, retry {retry_count}/{max_retries}: {e}")
if retry_count < max_retries:
time.sleep(30)
else:
raise Exception("Max retry reached, extraction failed")
Excelでのデータ加工Tips
クレンジング・標準化
重複処理例：
=COUNTIF($B$2:$B$1000,B2)>1
=IF(COUNTIF($B$2:B2,B2)=1,B2,"")
書式整形：
=SUBSTITUTE(B2,"@","")
=TRIM(CLEAN(C2))
=VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(E2,"K","000"),"M","000000"))
高度分析の例
フォロワークラスタリング：
=IF(E2>=100000,"Super Influencer",IF(E2>=10000,"Large Influencer",IF(E2>=1000,"Active User","Regular User")))
=IF(AND(F2/E2>0.1,G2>50),"Highly Active",IF(AND(F2/E2>0.05,G2>10),"Moderately Active","Low Activity"))
=(E2/1000)*0.4+(G2/100)*0.3+IF(H2="Verified",20,0)*0.3
ピボット活用手順:
- データ範囲を選択
- 挿入→ピボットテーブル
- 行: Account Type
- 値: カウント、平均フォロワー数
- フィルタ: Verified Status
可視化チャート例
フォロワー分布:
Chart: Column Chart
X axis: Influence Level
Y axis: Number of Users
Series: Verified Status
成長トレンド分析:
Chart: Line Chart
X axis: Export Date
Y axis: Follower Count
Trendline: Linear Regression
地理分布（あれば）:
Chart: Map Chart
Region: Country/Area
Value: Follower Count
Color: By Number
データ分析・応用
オーディエンスインサイト分析
基礎統計:
=AVERAGE(E:E)
=MEDIAN(E:E)
=STDEV(E:E)
=COUNTIF(H:H,"Verified")/COUNTA(H:H)
高付加価値ユーザー特定法：
=((E2/MAX(E:E))*40) + ((G2/MAX(G:G))*30) + (IF(H2="Verified",20,0)) + ((F2/E2)*10)
=RANK(I2,I:I,0)
マーケティング戦略策定
オーディエンス層分け例:
- Super Influencers（10万以上）
- 活用: ブランドアンバサダー
- 予算: 40%
- 想定ROI: 300%超
- Medium Influencers(1万〜10万)
- 活用: 商品体験、投稿企画
- 予算: 35%
- ROI: 200-300%
- Micro-Influencers（1千〜1万）
- 活用: コミュニティ・口コミ
- 予算: 25%
- ROI: 150-200%
コンテンツ戦略最適化:
=MODE(Activity Time Column)
=COUNTIFS(Tag Column,"*fashion*")/COUNTA(Tag Column)
競合分析
比較分析例：
KPIs:
- フォロワー数比較
- 成長率比較
- エンゲージメント推移
- オーディエンス重複率
SWOT分析用例:
=IF(MyFollowers>CompetitorFollowers,"Advantage in Follower Count","Need to Improve Follower Count")
=COUNTIFS(CompetitorFollowersCol,"Condition1",MyFollowersCol,"<>Condition1")
より詳しい競合分析は Instagram Analytics Complete Guide も参照ください。
注意・リスク警告
法令準拠
データ保護規則：
- GDPR（EU）遵守
- CCPA（カリフォルニア）対応
- その他現地法令に準拠
- 必要なら利用許可・同意取得
利用規約遵守：
- Instagram利用規約を違反しない
- データの商用転売禁止
- プライバシー非公開ユーザー尊重
- リクエスト頻度を守る
技術的リスク対策
アカウント安全:
Risk: High
Mitigation:
- 強固なパスワード・二段階認証
- 定期的な変更
- 公衆Wi-Fiで使わない
- 異常なログイン監視
データセキュリティ:
Risk: Medium
Mitigation:
- 機密ファイルの暗号化
- 定期バックアップ
- 安全な通信利用
- 関係者のみアクセス許可
運用リスク:
Risk: Medium
Mitigation:
- アクセス頻度の管理
- プロキシ利用
- 実ユーザーっぽい動作
- 警告・監視体制構築
ベストプラクティス
データ収集の原則：
- 最小化: 必要最小限だけ取得
- 透明性: 収集目的を明確に
- 安全性: 転送・保管を安全に
- 適時性: 定期的な更新・削除
品質管理ワークフロー：
1. 収集前
- アカウント有効性確認
- ネットワーク安定性確認
- ツール動作確認
2. 収集中
- 進捗モニタリング
- 異常検知
- ログ記録
3. 収集後
- データ完全性確認
- データ精度検証
- 無効レコードのクリーンアップ
FAQ
Q1: 出力データが不完全な場合？
主因の例:
- ネットワーク不安定
- 対象アカウントのプライバシー制限
- ツールの技術的制約
- 一時的なInstagramの制限
解決策：
- 回線を確認
- 時間帯を変えて試行
- 複数ツールでクロスチェック
- サポートへ問い合わせ
Q2: 大量データを出力したい
バッチ処理例：
def batch_export(total_followers, batch_size=1000):
batches = []
for i in range(0, total_followers, batch_size):
start_index = i
end_index = min(i + batch_size, total_followers)
batch_data = export_followers_batch(start_index, end_index)
batches.append(batch_data)
time.sleep(60)
return merge_batches(batches)
パフォーマンスポイント：
- 混雑時間帯の回避
- SSD利用で高速書込み
- メモリ増設
- 不要なソフト終了
Q3: データ精度を保ちたい
検証方法：
=COUNTA(B:B)-1
=SUMPRODUCT(--(COUNTIF(B:B,B:B)>1))
=SUMPRODUCT(--(ISERROR(FIND("@",B:B))))
チェックリスト：
- 出力前：フォロワー総数確認
- 途中：進捗・ログ監視
- 出力後：インスタと照合
- 定期：データ定期検証
Q4: 自動定期エクスポート方法
スケジューラーによる自動化例：
import schedule
import time
def automated_export():
try:
exporter = InstagramFollowerExporter()
exporter.setup_driver()
exporter.login_instagram(username, password)
accounts = ['account1', 'account2', 'account3']
for account in accounts:
exporter.extract_followers(account)
filename = f"{account}_followers_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
exporter.export_to_excel(filename)
except Exception as e:
send_error_notification(str(e))
finally:
exporter.close()
schedule.every().monday.at("09:00").do(automated_export)
schedule.every().friday.at("17:00").do(automated_export)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(3600)
Q5: エクスポートしたExcelの更なる活用は？
上級テクニック例：
1. ピボット分析：
- 影響力別分布
- Verifiedごとに品質分析
- 活動性ごとの価値評価
2. 条件付き書式：
=E2>10000
=H2="Verified"
=F2/E2>0.1
3. マクロ自動化：
Sub AutoAnalysis()
Range("J1").Value = "Influence Level"
Range("K1").Value = "Activity Score"
Range("L1").Value = "Business Value"
For i = 2 To LastRow
Cells(i, 10).Formula = "=IF(E" & i & ">100000,""Super Influencer"",""Regular User"")"
Cells(i, 11).Formula = "=(F" & i & "/E" & i & ")*100"
Cells(i, 12).Formula = "=J" & i & "*K" & i
Next i
End Sub
まとめ・今後の展望
重要ポイントまとめ
- 適切な方法を選択：データ量・スキルに応じてベストな手法を選ぶ
- データ品質の担保：確度・網羅性を多段階で検証
- 法令遵守を意識：関連法・Instagram規約を厳守
- 高度分析：Excel等で高次分析
- 継続改善：実運用からフローを最適化
今後のトレンド
テクノロジー：
- AIによるデータ分析
- リアルタイムデータ連携
- クロスプラットフォーム統合
- マーケ自動提案
用途拡張：
- 精密ターゲティング
- インフルエンサーマーケ自動化
- 顧客ライフサイクル管理
- ブランドレピュテーション分析
Instagramデータ解析の第一歩：
- Instagram Followers Export Tool で即出力
- Instagram Profile Viewer で更に深掘り
- Instagram Analytics Complete Guide で応用分析へ
本ガイドでInstagramフォロワーリストをExcelへエクスポートする全手順・Tipsを学べます。
データ分析の最終目的は、より良いインサイト獲得、戦略最適化、ビジネス成果の向上です。
ご利用時は常にプライバシー配慮・法令遵守を忘れずに！
※本ガイドに記載の各種手法・ツールは、合法的なビジネス分析・調査目的のみにご利用ください。
各種法規、プラットフォーム利用規約を遵守してください。