apify-easy-competitive-intelligence

競合インテリジェンス

Apify アクターを介したライブウェブデータを活用し、リアルタイムの競合インテリジェンスを提供します。**競合に関する質問には、トレーニングデータだけをもとに回答してはいけません。**必ず最初にライブデータを収集してから分析してください。

前提条件

• Apify CLI v1.5.0+（npm install -g apify-cli）、または Apify MCP サーバー
• 認証済みセッション（apify login または APIFY_TOKEN 環境変数）

**CLI のルール：**必ず --json、--user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence、および 2>/dev/null を指定してください。

• アクターの実行： apify actors call "ACTOR_ID" -i 'INPUT' --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --json 2>/dev/null → defaultDatasetId を含む実行メタデータを返します
• 結果の取得： apify datasets get-items DATASET_ID --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --format json > /tmp/results.json 2>/dev/null — ローカルに保存し、ファイルから解析します：
  • クイック抽出：jq '.[] | "\(.field1) | \(.field2)"' /tmp/results.json
  • 集計：python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/results.json')); ..."
  • 表形式：--format csv > /tmp/results.csv と csv.DictReader を使用した python3
  • フラグ：--limit N、--offset N、--format json|jsonl|csv|xlsx|xml
  • 出力フィールド：apify datasets info DATASET_ID --json | jq .fields
• スキーマの取得： apify actors info "ACTOR_ID" --input --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --json 2>/dev/null

CLI が利用できず、Apify MCP サーバーに接続されている場合は、MCP の call-actor／fetch-actor-details／get-actor-output を直接使用してください。

認証

CLI コマンドが認証エラーで失敗した場合は、次のいずれかの方法で認証してください。

1. OAuth（対話型）： apify login（ブラウザーが開きます）
2. 環境変数： export APIFY_TOKEN=your_token_here
3. .env ファイルから： source .env（ファイルに APIFY_TOKEN=... が含まれている場合）

トークンの生成：https://console.apify.com/settings/integrations

アクター一覧

アクターの呼び出しは、すべて次の3つのステップに従います。

1. Read（参照） — reference/actor-schemas.md でアクターのセクションを探します。検証済みの入力をそのまま使用し、URL／スラッグについては「How to find」の手順に従います。
2. Discover（特定） — アクターのスキーマセクションに記載された方法（SERP など）で、プラットフォームの URL とスラッグを検証します。推測はしないでください。スラッグが間違っていると、データが空で返されたり、誤ったデータが返されたりしても気づけない場合があります。
3. Run（実行） — 検証済みの入力を使用してアクターを呼び出します。

または、ライブスキーマを取得できます：apify actors info "ACTOR_ID" --user-agent apify-awesome-skills/apify-easy-competitive-intelligence --input --json 2>/dev/null

データのニーズ	アクター	備考
Google SERP	apify/google-search-scraper	国／言語を指定できます。SERP のスニペットには評価とレビュー数が含まれます
ページのスクレイピング	apify/website-content-crawler	proxyConfiguration は必須です。Markdown を返します
RAG ブラウズ	apify/rag-web-browser	1回の呼び出しで検索とスクレイピングを実行します。適切な代替手段です
LinkedIn の企業情報	dev_fusion/Linkedin-Company-Scraper	出力先はデータセットではなく KV ストアです
LinkedIn の求人	curious_coder/linkedin-jobs-scraper	LinkedIn の検索 URL が必要です。キーワードは使用できません
Crunchbase	pratikdani/crunchbase-companies-scraper	1回の呼び出しにつき企業 URL は1つです
Amazon の商品	junglee/Amazon-crawler	商品またはカテゴリーの URL
Amazon のレビュー	web_wanderer/amazon-reviews-extractor	一部の商品では0件が返される場合があります
Walmart の商品	e-commerce/walmart-product-detail-scraper	空の結果が返される場合があります
Google Maps のレビュー	compass/Google-Maps-Reviews-Scraper	Google Maps の場所の完全な URL を使用します
G2 のレビュー	automation-lab/g2-scraper	NPS、評価、乗り換えデータ。実行1回あたり $0.04
Capterra のレビュー	zen-studio/capterra-reviews-scraper	1,000件あたり $1.99
Gartner Peer Insights	—	動作するアクターはありません。代替手段として SERP のスニペットを抽出します
Glassdoor	memo23/glassdoor-scraper-ppr	レビュー、給与、企業文化、評価
Reddit	harshmaur/reddit-scraper	投稿とコメントスレッド全体
Google Play のレビュー	neatrat/google-play-store-reviews-scraper	アプリ ID または Play Store の URL
App Store	jdtpnjtp/apple-app-store-scraper	SHADER プロキシが必要です。すべてのプランで利用できるとは限りません
SimilarWeb	pro100chok/similarweb-scraper	1回の呼び出しにつき最低10ドメインが必要です
Google News	data_xplorer/google-news-scraper-fast	キーワードにブール演算子は使用できません
Wayback Machine	andok/wayback-machine-scraper	パスを含む完全な URL

基本的なワークフロー

ステップ0：ユーザーを理解する（開始時に1回）

データ収集の前に、次の点を確認します。

• 役割 — 分析対象企業、競合他社、投資家、コンサルタントのいずれですか？
• 意思決定 — 市場参入、ポジションの防衛、ベンダーの選定、バトルカードの作成のいずれですか？
• 自律性 — 初期調査結果の後に確認を挟みますか？それとも自動実行しますか？

ステップ1～7

1. スコープを明確にする — 競合他社を特定します。モジュールを選択します。地域のデフォルトは米国です。
2. モジュールのリファレンスを読む — reference/modules/<module>.md を読み込み、データ収集と分析の手順を確認します。
3. 最新データを収集する — アクターを呼び出すたびに、3つのステップに従います：Read（参照）（actor-schemas.md）→ Discover（特定）（URL を SERP で確認）→ Run（実行）（アクターを呼び出す）。上記のアクター一覧にあるアクターを主に使用します。
4. 確認ポイント（自動実行でない場合）— 最初の調査結果を提示し、進め方を確認します。
5. 分析する — 分析フレームワークを選び、まず要点を説明してから、表で裏付けます。
6. 検証する — 提出前の検証を実行します（reference/verification-checklist.md）。主張すべてに出典 URL があること、主要な調査結果すべてに信頼度ラベルがあること、推論が推論として明示されていることを確認します。根拠のない主張はすべて削除します。
7. 提出する — ユーザーの役割に応じた戦略的な提言で締めくくります。

フレームワークの選択

状況	フレームワーク
競合1社のプロフィール	SWOT
市場の動向と競争要因	Porter's Five Forces
位置づけを視覚的に比較	Strategy Canvas (Blue Ocean)
顧客が乗り換える理由	Jobs-to-be-Done
空白領域を見つける	Positioning Matrix (2x2)
競合の反応を予測	Competitive Response Matrix

データ収集ルール

• 専用のアクターがある場合は、website-content-crawler よりも構造化されたアクターを優先します。
• コスト予算 — スナップショットごとにアクター呼び出しを3～8回に抑えます。合計を記録し、15回以上になったら警告します。
• 独立した call-actor の呼び出しは、1つの応答内で並列化します。
• 失敗 — すべての失敗について、アクター、入力、エラーを明示的に報告します。原因が明らかな場合は、入力を修正して再試行します。再試行に失敗した場合は、フォールバックとして rag-web-browser を試します。データソースの失敗を黙って無視してはいけません。
• すべてに出典を付ける — すべてのデータポイントに出典URLを含めます。
• 長時間の実行には非同期処理を使用 — 30秒を超えるアクターには async: true を設定し、get-actor-run で状態を確認します。
• 保護対象のプラットフォーム — 以下には website-content-crawler や rag-web-browser を使用しないでください：g2.com、capterra.com、gartner.com、glassdoor.com、reddit.com、linkedin.com。専用アクターを使用します。

Apify と WebSearch の使い分け

Apify が必須：レビューサイト（G2、Capterra、Gartner、Glassdoor）、LinkedIn、Reddit、Amazon、Walmart、アプリストア、SimilarWeb、Crunchbase、Wayback Machine、Google Maps のレビュー、ニュース（Google News actor）。

WebSearch/WebFetch で十分（Claude Code の組み込みツール）：競合の発見、一般的な企業情報、ブログ記事、公開されている料金ページ。

データの検証と根拠付け

• すべての事実に出典URLが必要です。 リンクがなければ、事実ではありません。
• 信頼度ラベルは必須です。 主要な調査結果すべてにラベルを付けます：High（一次情報源）、Medium（サードパーティーの情報源が2件以上）、Low（単一のサードパーティー情報源）。形式：[Confidence | Source]。ラベルのないレポートは禁止です。
• データの階層：検証済み（一次情報源）→ 報告済み（サードパーティーの情報源。出典を明記）→ 推定（「これは～を示唆しています」とラベル付け）→ 根拠なし（省略）。
• 数値には注意が必要です — 従業員数、売上、資金調達額はすぐに変わります。必ず出典と日付を明記します。
• 検索結果がないことも情報です — 求人0件＝採用していない、SimilarWebのデータなし＝小規模サイト、レビュー12件＝導入が少ない。
• 相互参照 — 単一の情報源に基づく主張は未検証です。複数の情報源（G2 + Capterra + Reddit）があれば、傾向を把握できます。

モジュールの選択

ユーザーの発言...	モジュール	参照先
「[competitor]を分析して」「[company]について教えて」	競合スナップショット	reference/modules/competitor-snapshot.md
「料金を比較して」「[X]の料金はいくら？」	料金インテリジェンス	reference/modules/pricing-intelligence.md
「料金の詳細」「ユースケース別の費用」「ティア」「アドオン」	料金の詳細分析	reference/modules/pricing-deep-dive.md
「顧客はどう思っている？」「レビュー」「ペインポイント」	レビューインテリジェンス	reference/modules/review-intelligence.md
「どのような職種を募集している？」「求人情報」	採用シグナル	reference/modules/hiring-signals.md
「検索順位は？」「コンテンツ戦略」「SEO」	コンテンツとSEO	reference/modules/content-seo.md
「市場のプレーヤーは？」「市場の全体像」	市場の全体像	reference/modules/market-landscape.md
「完全なバトルカード」「詳細な分析」「取締役会の準備」	複数モジュール	reference/multi-module-playbook.md