New-Term Radar

AI 分野で勢いを増し始めた名前を毎日レポートします。新しいモデル、製品、ツール、リポジトリを、最初に話題になる場所で捉え、キーワードツールに表示される前にお知らせします。

新しい用語をテーマにしたページ、投稿、製品を作る人向けです。AI ツールサイトの SEO、ニュースレター、ディレクトリなど、「Strata」や「Seedance」が登場したその日に知りたい、2週間後では遅すぎるという人のために作られています。

理由

新しい名前は、次の順序で痕跡を残します。

1. 研究機関や多くの人にフォローされているアカウントが X で名前を挙げ、モデルが Hugging Face のトレンド一覧に入ります。
2. ひとつの GitHub リポジトリが独自に急成長します。
3. ディレクトリや競合がその名前のページを追加し、誰かがドメインを登録して、サイトが検索結果で上位に表示され始めます。
4. 自分のサイトに、その名前で初めて検索インプレッションが発生します。
5. 数日から数週間後、Google Trends に曲線が現れます。

キーワードツールが読み取るのはステップ5です。このレーダーは毎日ステップ1から4を読み取り、ステップ5は確認にだけ使います。

開発のきっかけとなった例をひとつ紹介します。Niko1221/Strata は2026-09-24に作成され、9日後には7,700スターを獲得していました。「niko strata」は9/26から検索されていましたが、その名前を冠するリポジトリはほかになく、キーワードツールにも掲載されていませんでした。ひとつのリポジトリが1日に800スターを獲得する。それがシグナルのすべてであり、しかも公開情報です。

何を読み取るのか

紫色でNEWと表示されている項目：0.3から0.5で追加されたもの（⑥収益、⑦Redditでのリクエスト、⑧販売者、1ページ目のチェック、形式と⚡マーク、painsコマンド）。

シグナル	検出するもの	必要なもの	費用
① X	リスト内のアカウントのうち、過去60日間で初めて使用されたもの	AIsaキー	実行ごとにアカウント1件あたり$0.003
① Hugging Face	トレンド上位50件に新たに入ったモデルとSpaces（ユーザーが試すデモ）。量子化されたコピーやモデル独自のデモは、ベース名の下にまとめられます	なし	無料
② GitHubの急成長リポジトリ	作成から14日未満で1日あたり平均200件以上のスターを獲得しているリポジトリ、または昨日から400件以上増加したリポジトリ。ユーザーが使う検索語のバリエーション（「niko strata」など）も追加します	なし（GitHubトークンがあるとレート制限が緩和されます）	無料
③ サイトマップ	サイト上の複数の新しいURLに共通し、古いURLにはほとんど見られない単語。サンプル設定では、8つのAIツールディレクトリ（toolify、aixploria、ai-bot.cn、opentools、dang.ai、clipfly、aitoptools、futurepedia）と、4つのMCPおよびスキルのディレクトリを監視します	指定したサイトマップ	無料
③ 新しいサイト	過去90日間にドメイン登録と初回インデックス登録が行われ、すでに20件以上のキーワードで上位表示されているサイト	AIsaキー	クエリ1件あたり約$0.13、週次
⑦ リクエスト	Redditでユーザーが求めているもの（「…できるAIツールはありますか」のような12種類の言い回し）：AIツールで応えられるリクエストや不満をモデルが抽出し、それぞれの用途をユーザーが検索するような表現で記述します。検索されている用途は1ページ目のチェック対象になります	AIsaキー	週あたり約$0.12
⑧ 販売者	公開リンクグラフから、初めて決済リンク（Stripe Payment Links、Polar、Lemon Squeezy、Gumroad、Creem）を掲載したサイトを検出します。各サイトが最初にリンクした日付も記録します。既存の販売者の新しいページ、プラットフォームのページ、フォーラムのスレッドは除外されます。サイト自身の説明はキーワードテーブルに追加されます	AIsaキー、アクセス数にはGoAnyAPIが任意	週あたり約$0.40
⑥ 収益	TrustMRRの検証済み収益から、実際に購入されている製品を検出します。30日間で$500以上の最も急成長している製品と、最も新しい掲載製品が対象です。前回は$0だったのに現在収益を得ている製品を最初に取り上げます。製品自身の説明は、根拠としてキーワードテーブルに追加されます	TrustMRRキー	無料、リクエスト6件、週次
④ Search Console	サイトが初めてインプレッションを獲得したクエリ（最新データ）	ご自身のGoogleトークン	無料
⑤ レビュー	DataForSEO Trendsで14日後に各リードを確認し、それぞれのベースラインと比較します。シグナルごとの的中率と先行日数を記録します	AIsaキー	検索語のバリエーション1件あたり$0.0012
キーワードテーブル	その日に見つかった新しい名称について、その背後にある一般的な検索語（ユーザーが新しいものを使って何をするか）を特定し、それぞれの規模を測り、1ページ目に掲載の余地があるか確認して、判断を加えます	AIsaキー、GoAnyAPIキーは任意	1日5件で約$0.18、GoAnyAPI使用時は$0.30
名称判定	小型モデルがすべての検索語をスコア付けし、特定のものの名称か、一般的な単語かを判定します	AIsaキー	実行ごとに1セント未満

価格は2026年10月にAIsaが請求した金額です。サンプル設定（35個のXアカウントを1日3回読み取り、キーワードテーブルは1日5件）の場合、月額は約$15です。内訳はXの読み取りに$10、キーワードテーブルに$5です。アカウント数を減らすか、1日1回の読み取りにすれば、費用もそれに比例して下がります。

キーワードテーブル

必要なものの半分は名称です。「SynthID Detector」はキーワードとしての寿命が短く、Googleが所有しています。それが行う仕事である「ai image detector」はユーザーが繰り返し検索する語で、誰の所有物でもありません。毎日、レーダーは新しい名称をもう一度読み取り、両方を含むテーブルを1つ作成します。

| Keyword | Type | Behind | New? | Est. searches/day | Started rising | Peak vs gpts | Peak day | Last 7 days vs the 7 before | Now | Page one | Decision |
| **photocraft** 🖼 | name | — | yes | 12747 | 2026-10-05 | 97 vs 3.1 | 2026-10-09 | — | still rising | — | **prioritize** |
| **claude haiku 5.5** | name | — | yes | 1863 | 2026-10-07 | 100 vs 23.7 | 2026-10-08 | ×6.0 | still rising | — | **prioritize** |
| **ai image detector** 🖼 | generic | synthid detector | no | 2537 | — | 87 vs 31.6 | 2026-10-04 | ×1.2 | flat | — | watch |
| **photoshop alternative** ⚠ | generic | photocraft | no | 244 | — | 61 vs 61.7 | 2026-10-08 | ×1.8 | flat | — | skip |

（実際の実行結果、2026-10-12、省略版。「Page one」列は後から追加されました。下記を参照）

作成方法（radar/usecases.py）：

1. 根拠：その名前に言及している「いいね」が最も多い投稿（X の高度な検索）と、リポジトリの場合はその README です。
2. フレーズ：モデルが根拠を読み、見つけた各作業について、一般の人が入力しそうなキーワードを、それを裏付ける引用とともに書き出します。他の製品名を使ったフレーズ（「photoshop alternative」など）は残し、⚠ を付けます。需要が既存製品に左右されることが多く、他者のブランドを使うかどうかはあなた次第です。 （任意の）GoAnyAPI キーを設定すると、レーダーはその名前に関連する Google Trends の検索クエリも取得します。つまり、その名前と一緒によく検索されている語句です。SynthID Detector では「ai photo detector」、「google ai detector」、「ai detector」が得られ、これらの行には 🔎 が付きました。名前を含むクエリは、ロングテールとして一覧表示されます（「photocraft download」、「nano banana 2.1 vs pro」など）。「nano banana 2.1」と並んだ「gpt image 2.5」のように、それ自体が他の注目キーワードの名前であるクエリは、独立した手がかりとして残します。
3. 選別：2 回目の呼び出しで、各フレーズにその名前がどれだけ応えているかを評価し、ブランド名を示し、他の名称を見つけます。関連性が低いものは除外されます。Claude Haiku 5.5 では、提案された 6 件（「ai coding assistant」、「github copilot alternative」）すべてが除外されました。SynthID Detector では 5 件すべてが残りました。
4. 検索数：残ったフレーズの Google Ads 月間検索数を、1 回の一括呼び出しで取得します。min_volume 未満のフレーズは除外されます。ほとんどが該当します。
5. トレンド：各行について 2 回取得します。キーワード単体では動向を示します（新しいかどうか、上昇し始めた日、ピーク、前週比の直近 1 週間の状況、現在の動き）。ベンチマークキーワード（デフォルトでは gpts）と並べると規模がわかります。
6. 検索結果の 1 ページ目：実際に取り組む候補（最大 8 件）について、Google の検索結果 1 ページ目（キーワード 1 件あたり約 $0.002）、掲載サイトごとの評価（GoAnyAPI、サイト 1 件あたり $0.002、30 日間保存）、キーワード難易度（1 回あたり $0.012）を取得します。GoAnyAPI キーを設定すると、そのキーワード向けにすでに構築している人と、広告を出している人もわかります。過去 1 か月に Google がそのキーワードをタイトルに含めて表示したページ（pages built）と、そのキーワードで Google 広告を掲載しているドメイン（Ads transparency から取得した advertisers）です。1 行あたり $0.008 です。open は、検索結果 10 件のうち 3 件以上が評価 30 未満のサイトに掲載されているか、難易度が 20 未満の場合です。crowded は、そのようなサイトが一つもなく、難易度が 40 以上の場合です。mixed はその中間です。表の下には、検索結果 1 ページ目で最も評価の低いサイト（新しいページが入り込める場所）と、そこに掲載されているページの種類（ツール、リスト、記事、動画、フォーラム）が示されます。そのページに広告があれば、誰かがそのクリックに費用を払っています。

1 日あたりの検索数は推定値です。一般的なキーワードは、それ自体の Google Ads 検索数を、そのキーワード独自の Trends の推移に沿って今日の数値に換算したものです。次に、それらのキーワードをもとにベンチマークの規模を算出し、まだ検索数データがない名前をベンチマークと照らして推定します。

判断基準：優先＝過去 30 日間に上昇し、現在も伸びていて、1 日あたりの検索数が min_daily 以上。注視＝上昇しているものの規模が小さい、判断するには早すぎる、またはその規模の需要が安定したまま横ばい。見送り＝下降中、または検索数が少ないまま横ばい。prioritize で検索結果の 1 ページ目が crowded の場合は watch ↓ になります。引き続き上昇中ですが、検索結果の 1 ページ目は強力なサイトに占められています。名前が登場して最初の 1 週間は、検索結果の 1 ページ目がまだ形成中です（ニュースや開発元自身のページなど）。3 日後の 2 回目の測定を参考にしてください。

マーク：🎬 は動画、🎙 は音声、🖼 は画像など、その製品が作るものを示し、訪問者が費用を払う対象として一般的な順序（動画 > 音声 > 画像 > テキスト）で並びます。同等の候補はこの順序で並べます。⚡ は、「いいね」が 1,000 件以上ある投稿で手作業のワークフローを紹介している、またはトレンドに乗っていることを示します。まだ誰も作っていないワンクリックツールの好機です。どちらも、候補自体の語句や投稿に対するキーワードルールから判定します。既知の 6 つの名前（Nano Banana、Veo 3.1、Seedance 2.5、Claude Opus 5.5、ElevenLabs v4、Qwen Image 2.1）では、形式は 6 件すべてで正しく判定され、⚡ が付いたのは広く共有された Opus 5.5 + Blender + Unreal の解説投稿 1 件だけでした。マークをもとに行動する前に、投稿を読んでください。 各名称は、登場した日とその3日後の2回読み取ります。発表当日は投稿が発表内容ばかりで、実際の利用がまだ見えてこないためです。一般的な用語はリードとして残し、名称と同様に14日後に確認します。

最初に実行した8件から、期待できることは次のとおりです。

• 名称は上昇しましたが、ほとんどの一般的な用語は5日以内には上昇しませんでした。 PhotoCraft、Claude Haiku 5.5、SynthID Detectorはいずれも明確に上昇しました。それらに関連する一般的な用語のうち、動きがあったのは1つだけでした。PhotoCraftの登場後5日間、「photoshop alternative」は米国でその前の水準を約80％上回りました。表が読み取る世界全体の日次系列では、その動きはほとんど見えませんでした（2、1、1、2、4、2）。別の情報源の米国の日次系列では、はっきり確認できました。そのため、世界全体の系列が横ばいでも、用語に動きがなかったとは限りません。GoAnyAPIキーがある場合、より大きな行は単一国の系列から読み取られます。この系列では、それ以前の水準の1.5倍を3日間保つと上昇と判定されます。同じ実行では、「photoshop alternative」は still rising (US) と表示されます。
• 今日の時点で、この表が確実に示せるのは、新しいものが既存のどの需要に応えるか、またその規模はどれくらいか（「ai image detector」、1日あたり約2,500件の検索）です。一般的な用語が名称に続いて動くかどうかは、14日後の確認で分かります。まだ結果は出ていません。
• モデルの純粋なリリース（Claude Haiku 5.5、Nano Banana 2.1）については、根拠となるのは発表とベンチマークであり、提案されたフレーズ（「ai coding assistant」）も弱いものでした。特定の役割を担う製品やリポジトリのほうが、よりうまく機能します。
• 世界全体のTrends系列の直近2日分は、まだ確定していません。 無関係な用語で0、その後100という値が返り、急上昇のように見えました。初回の処理では、まさにこれに惑わされました。現在、コード内のすべての読み取り処理で直近2日分を除外し、上昇が2日間続いた場合にのみカウントします。
• Google Adsの検索ボリュームは、約2か月遅れて反映されます。Trendsでは、月に数百件未満しか検索されない用語について、信頼できる値は得られません。

情報源がない場合、または停止している場合

表は引き続き出力されますが、内容が少なくなり、欠けている部分も表示されます。

起きること	表から欠けるもの	表示される行
GOANYAPI_API_KEY がない（デフォルト）	🔎の行、各名称のロングテール、同時に検索された他の名称、(US)の値。フレーズはモデルのみから取得され、すべての曲線は世界全体の系列から取得されるため、実際に動きがあっても横ばいに見えることがあります	"Related queries are off: set GOANYAPI_API_KEY…"
GoAnyAPIのTrendsが停止している（初回の利用日である2026-10-12に確認）	その実行では、キーがない場合と同じもの	"Related queries failed for: …" および "Country series failed, worldwide data used instead: …"
AIsaの投稿検索が名称の検索で失敗する（2026-10-13に2回タイムアウトを確認）	その名称の投稿。リポジトリには引き続きREADMEがありますが、READMEのないモデルや製品は関連クエリのみとなり、GoAnyAPIキーもない場合、その日に一般的な用語は得られません	"The post search failed; this run used READMEs and related queries only: …"
その名称の投稿もREADMEもない	その名称の一般的な用語。名称自体の行は残ります	"No posts or README found for: …"
その日にリードがなく、名前スコアが0.8以上のものもない	表全体	"Nothing to read today…"
AIsaの検索ボリュームまたはTrendsの照会に失敗する	表全体。この2つは代替できません	表の代わりにエラー

表の内容が少ないからといって、動きのない日とは限りません。何も動かなかったと結論づける前に、表の下の行を確認してください。

無効にするには "usecases": {"per_day": 0} を設定するか、--skip usecases を渡してください。

⑥ 収益：すでに対価が支払われているもの

収益を上げているプロダクトは、その背後に需要があることを証明します。TRUSTMRR_API_KEY を設定すると（TrustMRR の開発者ダッシュボードで取得できます）、レーダーは週に一度（revenue.weekday。デフォルトは月曜日）、過去 30 日間に min_revenue_usd（500 ドル）以上の収益があり、成長率が最も高いプロダクト 30 件と、最も新しい掲載情報 30 件を読み取り、内容を保存します。新しい掲載情報のほとんどは、まだほとんど収益を上げていません。最初の時点を記録するために読み取るので、前回は 0 ドルだったプロダクトが今回しきい値を超えた場合、優先して取り上げられます。非公開の掲載情報（「Anonymous startup」）は除外され、会社の正式名称ではなく、サイト上の名称が使われます（「Talent Tech Global Limited」は gptproto として読み取られます）。各プロダクトの説明文はキーワードテーブルに根拠として加えられるため、テーブルにはブランド名だけでなく、人々がお金を払う仕事が反映されます。成長率が 1,000％を超える場合は「ほぼ 0 ドルからの成長」と表示されます。最初の実行時には、成長率が最も高いプロダクトの多くが、ほぼ何もない状態から始まっていたためです。

TrustMRR の API 利用規約では、データの再公開や、それを使った公開 SEO ページの作成が禁じられています。リードは自分自身の調査に使用し、リストを公開しないでください。

⑦ 要望：言葉にされた需要

週に一度、レーダーは Reddit で、ツールを求める人々のさまざまな表現（asks.patterns の「AI ツールはありますか」「こういうツールがあればいいのに」「自動化するにはどうすればよいですか」など）を検索し、過去 1 週間のスコアが 2 以上の投稿を保存して、小型モデルに「要望」「不満」「共有された解決策」「その他」に分類させます。AI ツールで解決できる要望や不満については、「B ロールを自動で追加する」「スライドをノートに変換する」のように、人が検索しそうな形で仕事の内容を書き起こします。月間検索数が 50 以上の仕事は、投稿とともに掲載され、検索結果の 1 ページ目のチェック対象となります。それぞれがリードになります。ほとんどの要望は具体的すぎて、まだ検索数がありません。最初に実際の 1 週間分を調べたところ、84 件の投稿から 43 件の要望が見つかり、月間検索数が 50 以上だったのは 2 件だけでした（1,034 ポイントを獲得した r/PhD のスレッドにあった「研究に最適な AI ツール」と「コーディングに最適な AI ツール」です）。そのため、ほかの要望についても、キーワードではなくアイデアとして、スコアの高いものを掲載します。試験運用中に 1 か月分の投稿を調べたところ、「PowerPoint の講義スライドをノートに変換する AI ツール」という要望が見つかりました。これは、ツールサイトのコースで実例として使われているものと同じ仕事です。

投稿は自分自身の調査に使用してください。引用はできますが、再公開しないでください。

⑧ 販売者：販売を始めたばかりの人たち

商品の最初の決済リンクは、ローンチ告知以上に多くのことを語ります。誰かが何かを作り、その対価を求めたということです。whoismaking.money は、Stripe の決済ページに送ったトラフィック（クリックストリームデータ）に基づいてサイトをランキングしていました。Internet Archive に残る最後の実質的なページは2025年9月のもので、2026年3月までには、ドメインには隠しリダイレクト付きのパーキングページが表示されるようになっていました。同種のデータは、AIsa の Similarweb から20行あたり約6ドルで購入できますが、ニッチなサイトまで網羅するには高すぎます。決済リンクは安価な代替手段です。販売者自身のページにある通常のリンクなので、公開されているリンクグラフから、各リンクが初めて現れた日とともに確認できます。Stripe にはリンク元のサイトが143,000件あり、Polar には1,900件あります（すべて決済リンクです）。Lemon Squeezy、Gumroad、Creem では、ストアの決済ページ、/l/ の商品、/payment/ ページだけを対象とします。その他のリンクは、各社のマーケティングサイトを指しており、Gumroad の場合はスパムネットワークが使うプロフィールページも指しているためです。

週に一度、レーダーは各プラットフォームで最新の決済リンク100件と、初めてそのプラットフォームへのリンクを張った最新のサイト100件を読み取ります（1プラットフォームあたり約0.06ドル）。その新しいサイトのリンクを保存し、販売者を訪問数（GoAnyAPI）と、サイト自身のホームページのタイトルおよび説明とともに一覧表示します。タイトルと説明は、根拠情報としてキーワードテーブルにも追加されます。最初の本格的な実行では、janitorai.com、framer.com、pub.dev、Flathub、n8n のフォーラムスレッドが上位に来ました。大規模なプラットフォーム上のユーザーページが、誰かの決済リンクを掲載していたのです。そのため、リンク元のページは投稿、スレッド、リストではなく、サイト自身のトップページ、料金ページ、または商品ページでなければなりません。また、DataForSEO の0～1,000のスケールで350以下にランクされている必要があり、月間訪問数が300,000を超える場合はプラットフォームとして扱います。その後、小型モデルが販売者自身の言葉から新しい販売者を種類別に並べ替えます（判別できない場合はキーワードルールを使います）。AI とソフトウェアを先に並べ、次にテンプレート、コース、その他を続けます。同じ種類の中では、訪問数の多い順です。最初の並べ替え後の実行では、掲載された12件すべてがソフトウェアでした（Mac 向けのライブ字幕アプリ、PDF とチャットするツール、macOS 向け AI ライティングアプリ、MCP カタログ、日本語の監査 SaaS など）。トラフィックだけで並べていたときは、Blender アドオンのサイト、レシピブログ、デザインギャラリーが上位に来ていました。決済リンクがあることは、そのサイトが販売していることを示しますが、よく売れていることまでは示しません。また、決済時にコードで作成される決済ページは検出されません。

新しいリンクが、新しい販売者とは限りません。最初のバージョンでは、新しい販売者を見つけるために最新のリンクを使っていましたが、2026-10-14 に各サイトが初めてそのプラットフォームにリンクした日と照合しました。何年も販売しているサイトは、新たに作成するページのすべてに同じリンクを載せます（あるサイトは、well-permit の各ページに Stripe のリンクを載せています）。最新の Stripe リンク2,000件のうち3分の2は、そうしたサイトからのものでした。その日のリストに載った Stripe 販売者60件のうち、販売を始めたばかりだったのは17件でした。そこで、販売者が新しいかどうかは、そのサイトがプラットフォームに初めてリンクした日（DataForSEO の参照ドメイン）で判定し、すでに販売していたサイトからのリンク数もレポートに記載します。

履歴：2019年以降のすべての販売者

python -m radar history pull            # every site linking to the five platforms today: about $18
python -m radar history read            # their home-page titles and descriptions, free
python -m radar history sort            # their kind, by a small model: about $0.005 for 60 sites
python -m radar history --out sellers.csv

history pull は、各プラットフォームに現在リンクしているすべてのサイトを読み込み、サイトごとに、そのサイトが最初にリンクした日を含む1行を出力します。DataForSEO のドメインごとに1件の被リンクを古い順に取得し、1回あたり1,000件（$0.06）です。2026-10-14 には、Polar の両方のリストに同じ名前で記載された1,704サイトすべてで、その日付が参照ドメインの初回リンク日と一致しました。--max-usd（デフォルトは20ドル）に達すると停止し、中断したところから再開します。history のみを実行すると、月、プラットフォーム、種類ごとに販売者を数えます。--out を指定すると、すべてのデータを CSV に書き出します。これらの行は DataForSEO のデータです。再公開用ではなく、調査用です。

リンクグラフの、初めてリンクしたサイトの月別件数に基づく集計対象期間（2026-10-14。プラットフォームごとに1回呼び出し、$0.03）：

プラットフォーム	集計開始	2019年以降のサイト数	2026年5月から9月の月間新規サイト数	現在リンクしているサイト数
Stripe	2021年6月（それ以前は月に数十件）	306,000	6,500～8,200（6月は14,200）	143,000
Gumroad	2019年	530,000	4,200～5,700件。一方でリンクを外すサイトは6,400～9,400件	140,000
Lemon Squeezy	2023年	34,000	600～1,100	18,000
Polar	2024年	2,285	109～268	1,943
Creem	2025年	1,708	74～268	1,449

注意点が2つあります。2023年10月、Stripe の件数は3,216件から16,206件に急増し、その翌月には新規リンク数が120万件から2,000万件に増えました。販売者が増えたのではなく、クローラーが拡張されたためです。また、取得データには現在もリンクしているサイトしか含まれないため、古い月ほど販売者が多く欠落しています。Gumroad、Lemon Squeezy、Creem の月別件数には、自社サイトやプロフィールへのリンクも含まれますが、取得データではそれらを区別しています（販売者として数えるのは決済リンクのみです）。

⚡ チュートリアルの視聴者が求めるもの

1日に最大3件の、⚡ の印が付いたリード（手作業のワークフローを広く紹介した動画）について、レーダーはそのリード（GoAnyAPI）に関する人気チュートリアル動画を見つけ、コメントを読み取り（AIsa、1ページあたり$0.001）、視聴者が求めるものをモデルに抽出させます。つまり、難しすぎると感じる手順や、「ワンクリックでできないか」という要望です。この一覧がワンクリックツールになります。動画の検索には GoAnyAPI キーが必要です。

ペインポイント：python -m radar pains "ai headshot"

ある種類のツールに関する不満を、新しいツールで解決できるギャップごとにまとめます。

• Google がキーワードに対して表示する拡張機能、または --extension ID で指定した拡張機能の、評価の低い Chrome ウェブストアのレビュー（1～3つ星）。検索には GoAnyAPI のクレジットが2つ、レビュー1ページの取得には3つ必要です。
• 作業やそのためのツールに不満を訴える Reddit の投稿（「{keyword} alternative」、「{keyword} frustrating」など。AIsa）。
• キーワードに関する人気チュートリアル動画へのコメント（AIsa）。

モデルはそれらをギャップ（不足している、難しすぎる、品質、価格、ツールがほしい）に分類し、それぞれに件数、例、その問題を抱える人が検索しそうなフレーズを付けます。キーワードあたり約$0.05です。件数は読み取った内容の数であり、市場全体の数ではありません。

読み取れないもの：App Store、Google Play、Trustpilot のレビュー（DataForSEO は投稿と後日の取得を行うタスクとしてこれらを提供し、AIsa は同期呼び出しのみ実行します）。There's An AI For That's リクエスト掲示板（すべてのページの前に Cloudflare のチャレンジがあり、これを突破するのは相手のボット保護を回避することになるため、レーダーは対応しません）。Facebook グループ（Meta は2024年4月に Groups API を終了し、同社のリサーチライブラリは承認された学術研究者と非営利の研究者のみ利用できます）。

1つのキーと、任意の2つ目のキー

レーダーが必要とするものはすべて、AIsaを通じて取得します。X の投稿、DataForSEO Trends（Google 検索への関心度に関する DataForSEO の推定値であり、Google Trends 自体ではありません）とドメインデータ、名前を評価してフレーズを提案するモデルが含まれます。キー1つで、呼び出しごとの従量課金となり、X の API や DataForSEO のサブスクリプションは不要です。

このリンクは紹介リンクです。このリンクから登録すると、このプロジェクトの支援になります。aisa.one のどこで取得したキーでも、レーダーは同じように動作します。

任意：GOANYAPI_API_KEY（goanyapi.com）を設定すると、1日あたり約0.07ドルでキーワードテーブルが2つの点で改善されます。各名前に関連する Google Trends のクエリが追加されるほか、1か国分の30日間の日次データ（昨日まで確定）から、名前と、より一般的な語句（検索数が月1,000回以上で、最大8行）の推移が読み込まれます。これらの行には「Now」の後ろに国が表示されます（例：still rising (US)）。キーがない場合、テーブルはモデルのフレーズと全世界の系列だけから作成されます。このサービスはまだ新しく（2026年8月に初公開）、テストでは呼び出しに20～55秒かかり、約10回に1回失敗しました。そのため、レーダーは2回試行し、テーブルに失敗を表示して処理を続行します。このリンクも紹介リンクです。

AIsa のキーがなくても、無料のシグナルは引き続き動作します（Hugging Face、GitHub、サイトマップ、Search Console）。ただしその場合、どれが名前なのかを評価するものがないため、レポートではすべての用語が並べ替えられずに一覧表示されます。

クイックスタート

Python 3.10 以降が必要です。レーダーは標準ライブラリのみを使用します。

git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar
cd new-term-radar
cp config.example.json config.json      # then edit: your X accounts, sitemaps, topics
export AISA_API_KEY=...                 # from https://go.aisa.one/yansen-zhu; or `aisa login` with the AIsa CLI
python -m radar daily --out report.md

初回の実行ではスナップショットが作成されます。昨日の X の語彙、スター数、サイトマップの URL はまだ存在しないため、昨日のデータを必要としない GitHub の急上昇項目だけが報告されます。2回目以降の実行では、すべてのシグナルが変化した内容を報告します。

コマンドは2つです。

python -m radar sources --out sources.md           # ① only: X and Hugging Face. Run every few hours.
python -m radar daily --skip x,hf --out report.md  # everything else, once a day

sources は、新しい名前がある場合にのみレポートを書き込みます。--skip x,hf を指定した daily は、過去24時間に sources が保持した内容を一覧表示します。1日に1回だけ実行する場合は、スキップせずに python -m radar daily を使用してください。

その他のフラグ：--skip には x,hf,breakout,sitemaps,newsites,gsc,review,judge,usecases のいずれかを指定できます。--new-sites は週次シグナルを今日実行します。--mail はレポートを送信します（下記を参照）。--state DIR はデータベースとスナップショットの保存先を変更します。

レポートの例

2026-10-12 の実際の実行結果（短縮版）：

### Candidate new terms (names first; terms you already cover are marked)

| Term | Signals | Name score | Known | Search variants | Examples |
| **gridcraft** | GitHub breakout storytold/gridcraft ★3178 (626/day) | 0.95 | none | storytold gridcraft | GridCraft: an open-source, cl… |
| **artex** | GitHub breakout mhtsec/ARTEX ★3353 (825/day) | 0.85 | none | mhtsec artex, mht artex | AI 自主渗透测试系统 … |

Other rising terms (judged common words): anatomy, math, iphone use

### ⑤ Review (terms reported 14 days ago: did they rise in DataForSEO Trends?)

| Term | First reported | Verdict | Days ahead |
| strata | 2026-09-25 | hit | 3 |

sources の実行結果：

| **qwen image 2.1** | Hugging Face: new at #4, 2 versions | 1.00 | none | Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo (text-to-image, ♥569) |
| **ltx 2.5** | Hugging Face: new at #6 | 0.90 | none | Lightricks/LTX-2.5 (image-to-video, ♥7347) |

daily は Markdown の隣に report.json も書き込みます。レポートの作成に使用したすべての情報が含まれます。

config.json

キー	内容
lang	"en" または "zh"：レポートの言語です
x_accounts	labs と bloggers：投稿を確認するXアカウントです。研究機関は名前を先に発表するため、業界の新しい用語が広まる経路となるブロガーを選んでください
sitemaps	新しいページを確認したいサイトです。index はサイトマップです。shards（正規表現）で読み込むサブサイトマップを選ぶ場合は、サイトマップインデックスを指定します。pause はそのサイトへのリクエスト間隔を秒数で指定します。strip_locale は /en/、/zh-CN/ のプレフィックスを除去し、多言語で掲載された同じ項目を1件として数えます
topics	名前と正規表現です。各トピックには、一致するリード、リポジトリ、クエリを列挙した独自のセクションが作成されます
known_terms	すでにページがある用語、またはレポートに表示したくない用語です。リードにその用語が含まれている場合、またはリードがその用語に含まれている場合は、マークされ、レビュー対象から除外されます
stop_words	業界で日常的に使われる単語です。組み込みリスト（AI ツール向けに調整済み）に追加します
judge	model（AIsa の任意のチャットモデル）と min_score（0.5）です
breakout	window_days、min_stars、velocity_min（1日あたりのスター数）、delta_min（昨日からのスター数）です
new_sites	queries：名前とドメインに対する SQL LIKE パターン（"%ai%"）で、各クエリは有料です。weekday（0 = 月曜日）です
review	after_days（14）と per_day（1日あたり5件のリード）です
usecases	キーワードテーブルです。per_day（1日に確認する名前の数、0 = オフ）、model、benchmark（キーワードの検索規模を比較する対象）、min_volume（フレーズに必要な月間検索数）、min_daily（「優先する」ための1日あたりの検索数）、recheck_days（3）、related（GOANYAPI_API_KEY が設定されている場合に関連クエリを使用）、related_geo（US）、country_trends（その国で検索規模の大きい項目の推移を読み込む）、country_min_volume（1000）、country_max（8）です
gsc	site（sc-domain:example.com）と token_file です。シグナルをオフにするには {} のままにします

サイトマップを追加する前に、各サイトの robots.txt を確認し、pause はクロール遅延以上に設定してください。設定例では、1日あたり数十件のリクエストが、pause の間隔を空けて送信されます。

Search Console（任意）

pip install google-auth-oauthlib
python scripts/gsc_auth.py gsc_client.json   # opens a browser once, writes gsc_token.json

gsc_client.json は、Search Console API が有効になっているプロジェクトで Google Cloud Console から作成した、タイプが「Desktop app」の OAuth クライアントです。次に "gsc": {"site": "sc-domain:your-site.com"} を設定します。トークンは読み取り専用で、お使いのマシン上に保存されます。.gitignore にはすでに記載されています。

メール（任意）

--mail は Resend を通じてレポートを送信します。RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM（そこで認証したドメインのアドレス）、RADAR_EMAIL_TO（カンマ区切り）を設定してください。HTML 版を使うには pip install markdown を実行します。

エージェントから使う：スキルと MCP サーバー

スキル

3つの Agent Skills が skills/ にあります。全体の処理を行うものが1つ、個別に使いたい場合のために2つの処理を分けたものがあります。

スキル	内容
new-term-radar	一連の処理を実行します。今日の新しい名前を収集し、それらのキーワード優先度テーブルを作成します。すでに把握している名前も指定できます。まずはこちらをお使いください
ai-listening	各シグナルから過去24時間の新しい情報を収集し、重複を除いて名前のレポートにまとめます
seo-new-keywords-research	名前、または名前を含む未加工のテキストを受け取り、各名前の背後にある一般的な用語を選別・規模測定し、判断を付けたキーワード優先度テーブルを返します

npx skills add zhuyansen/new-term-radar

Claude Code では、3つのスキルをプラグインとしてもインストールできます。

/plugin marketplace add zhuyansen/new-term-radar
/plugin install new-term-radar@new-term-radar

その後、エージェントに「今日の新しい AI キーワード」「AI リスニングレポート」「PhotoCraft と SynthID Detector のキーワード調査」などを依頼してください。スキルは PyPI の固定リリース（uvx new-term-radar==0.5.2）を実行し、クローンは使いません。状態は ~/new-term-radar に保存し、費用を伝え、有料の実行前に必ず確認を求めます。読み取った内容は指示ではなくデータとして扱い、テーブルが未完成の場合はその旨を伝えます。

MCP サーバー

MCP に対応したクライアント（Claude Code、Cursor、Claude Desktop）向けです。uv を使えば、事前にインストールするものはありません。

{
  "mcpServers": {
    "new-term-radar": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--with", "mcp", "new-term-radar", "mcp"],
      "env": {
        "AISA_API_KEY": "...",
        "RADAR_CONFIG": "/absolute/path/to/config.json",
        "RADAR_STATE": "/absolute/path/to/state"
      }
    }
  }
}

uv を使わない場合：pip install "new-term-radar[mcp]" を実行し、"command": "new-term-radar-mcp" を指定して、args は指定しません。上記の Claude Code プラグインにはこのサーバーが含まれています。プラグインを有効にすると、Claude Code が AIsa キー（任意で GoAnyAPI キーも）を求め、それらをシステムのキーチェーンに保存します。サーバーはサンプル設定を読み込み、状態をプラグインのデータフォルダーに保存します。

ツール	返される内容	費用と所要時間
recent_leads	レーダーが保持した情報。レビュー判定とシグナルごとのヒット率も含まれます	無料、即時
keyword_table	指定した名前のキーワードテーブル	1 名あたり約 $0.05、1 回の呼び出しあたり $0.09。1 名あたり 40～90 秒
run_radar	1 回の sources または daily 実行とそのレポート	有料、数分。初めて試す場合、スケジュールは cron または Actions で設定します

RADAR_STATE をスケジュール実行で書き込むディレクトリに設定すると、recent_leads でそのリードを確認できます。同じ 2 つのコマンドはコマンドラインでも使えます：python -m radar keywords "name" … と python -m radar leads。

Codex、TRAE、WorkBuddy

同じスキルとサーバーは、これらのエージェントでも動作します。いずれも uvx でサーバーを起動するため、uv をインストールする必要があります。

Codex. スキルの追加：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a codex（すべてのプロジェクトに追加するには -g を付けます）。サーバーは ~/.codex/config.toml に設定します。この設定は CLI、IDE 拡張機能、アプリで共有されます。

[mcp_servers.new-term-radar]
command = "uvx"
args = ["--with", "mcp", "new-term-radar", "mcp"]
startup_timeout_sec = 120
tool_timeout_sec = 900

[mcp_servers.new-term-radar.env]
AISA_API_KEY = "..."
RADAR_STATE = "/absolute/path/to/state"

Codex がサーバーの起動を待つ時間は 10 秒、ツールの応答を待つ時間は 60 秒です。初回起動時にはパッケージがダウンロードされ、keyword_table は名前ごとに 40～90 秒、daily の実行には 5～15 分かかるため、上記のように両方のタイムアウトを延長してください。codex mcp add new-term-radar --env AISA_API_KEY=... --env RADAR_STATE=/absolute/path/to/state -- uvx --with mcp new-term-radar mcp を実行すると、2 つのタイムアウトを設定せずに同じエントリーを追加できます。

TRAE. スキルの追加：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a trae（TRAE CN の場合：-a trae-cn）。サーバーの設定：Settings → MCP → Add → Add manually に進み、上記の JSON を貼り付けます。TRAE CN では、代わりにこのリンクをブラウザーのアドレスバーに貼り付けることもできます。TRAE がサーバー設定を開くので、AIsa キーと RADAR_STATE の絶対パスを入力し、確認します。

trae-cn://trae.ai-ide/mcp-import?type=stdio&name=new-term-radar&config=eyJjb21tYW5kIjoidXZ4IiwiYXJncyI6WyItLXdpdGgiLCJtY3AiLCJuZXctdGVybS1yYWRhciIsIm1jcCJdLCJlbnYiOnsiQUlTQV9BUElfS0VZIjoiIiwiR09BTllBUElfQVBJX0tFWSI6IiIsIlJBREFSX1NUQVRFIjoiL2Fic29sdXRlL3BhdGgvdG8vc3RhdGUifX0%3D

WorkBuddy. 上記の JSON を ~/.workbuddy/mcp.json に保存するか、Plugins → MCP servers → Configure MCP に貼り付けます。

GitHub Actions で実行する

.github/workflows/radar.yml は sources を 8 時間ごとに実行し、daily を 1 日 1 回実行します。状態は Actions のキャッシュに保存され、各レポートは実行サマリーに書き込まれます。オプトインするまでは無効です。

1. リポジトリをフォークします（プライベートフォークでもかまいません）。
2. .gitignore から config.json を削除し、設定をコミットします。ここにシークレットは含まれません。
3. シークレット AISA_API_KEY を追加します。必要に応じて GOANYAPI_API_KEY、RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM、RADAR_EMAIL_TO、GSC_TOKEN_JSON も追加します。
4. リポジトリ変数 RADAR_ENABLED を true に設定します。

各要素の判定方法

• 投稿内の名称（radar/terms.py）：大文字で始まる単語、数字を含む単語（Qwen3.8）、または途中に大文字がある単語（HyperFrames）です。名称の後に数字が続く場合は、名称に含めます（Opus 5.5）。2つのアカウントが使った名称は対象になります。1つのアカウントだけが使った名称は、100件の「いいね」があり、明らかに名称だと判断できる場合に対象になります。大文字で始まる単語は、単に文頭にあることも多いためです。
• サイトマップでの急増：サイト独自の基準値と照らして、URLごとに集計します。そのため、スラッグが長いページが急増を装うことはできません。
• 判定役（radar/judge.py）：用語25件ごとにチャットを1回呼び出し、それぞれについて出現箇所を最大3つ含めます。呼び出しに失敗しても、レポートは並べ替えなしで出力されます。
• レビュー（radar/review.py）：報告日以降のピーク値が、以前の基準値の2倍を超え、かつ10ポイント以上上回った場合、そのバリエーションは「上昇」と判定されます。古くからの意味がある単語（「strata」なら岩層、不動産法）には高い基準値があるため、対象になりません。一方、「niko1221 strata」が0から何らかの値に上昇した場合は対象になります。トレンドがまだ確定していない直近2日間は除外されます。

測定したこと、まだ測定していないこと

• 名称判定役（gpt-4.1-mini）を、以前の判定役が日々の利用で名称として認めた170件の用語に対して実行しました。149件で判定が一致しました。却下された21件のうち、大半は以前の判定役が通していたノイズ（io.github.wxt invoiceのようなサイトマップのパスの断片や、asd）でした。実際の名称を見逃したものは約3件（synthid detector、veo、v4.1 flash）でしたが、このテストでは実際の実行時よりも少ないコンテキストしか与えていません。一般的な単語40件（dashboard、pricing、today）は1件も通りませんでした。
• シグナルごとの的中率：まだ不明です。レビューにはリードごとに14日分のデータが必要ですが、まだ始まったばかりです。種をまいて確認した1件、Strataは、Trendsで上昇する3日前に的中しました。ご自身のレポートで、データの蓄積に伴い数値を確認できます。それまでは、どのシグナルも実証されていないものとして扱ってください。
• Xのシグナルの精度は、アカウントリストに左右されます。登録したアカウントのどれもが言及していない名称は検出できません。

既知の問題

• 新しいサイト（2026-10-12）：AIsaのpost_dataforseo_domains_whois_overview_live向けバリデーションは、現在DataForSEOが要求するフィルター形式を拒否するため、このシグナルはエラーを報告しますが、レポートのほかの部分には影響しません。2026-10-06までは動作していました。上流で修正されるまで、--skip newsitesを使ってこのエラーを抑制してください。
• 組み込みのストップワードとHugging Faceの名称クリーニングは、AIモデルとエージェント用ツールに合わせて調整されています。別の分野で使う場合は、stop_wordsを追加してください。
• 検索ボリュームはレポートに含まれません。レーダーで名称が新しいとわかったら、その名称のページを作る前に、検索ボリュームと上位の検索結果を確認してください。

開発

pip install pytest markdown
python -m pytest -q tests

テストではロジック（名称の抽出、スコアリング、ストア、レポート）を網羅しており、ネットワーク呼び出しは行いません。

謝辞

• 基盤作りにご協力いただいた哥飞 @gefei55に感謝します。このレーダーは、同氏がWeChatの記事で解説している内容や、まずソーシャルメディアからシグナルを探す方法に加え、私が自身のソーシャルメディアアカウントを運用する中で見つけた情報源をもとに構築されています。
• キーワードテーブルのアイデアを提供してくださった子木 @CoderJeffLeeに感謝します。新しい名称と、その下流にある一般的な用語は、判断結果とともに1つのテーブルにまとめるべきです。
• 関連クエリと1か国分のTrendsデータ系列を任意で提供するGoAnyAPIの饭特稀 | Fentix @fantexi997に感謝します。

図はdocs/make_diagram.pyで描画します（rsvg-convertとffmpegが必要です）。

スター履歴

ライセンス

MIT。日々agentskillshub.topの背後で実行されているレーダーから抽出したものです。