apify-trend-analysis について
Apify Actors で複数のプラットフォームからデータを集め、トレンドを発見・追跡するスキルです。Actor の選択と分析を案内し、チャット、CSV、JSONで結果を確認できます。
主な機能
- 01トレンドの種類に応じた Actor の選択
- 02mcpc による Actor スキーマ取得
- 03Node.js スクリプトでの Actor 実行
- 04チャット、CSV、JSONでの結果出力
- 05トレンド分析結果の要約
活用シーン
- 01検索やハッシュタグのトレンド追跡
- 02ソーシャルメディアの人気コンテンツ確認
- 03追加分析用のトレンドデータ出力
MCP 対応
mcpc で mcp.apify.com を呼び出し、入力スキーマや出力項目を含む Actor の詳細を取得します。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/apify-trend-analysisを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreference/scripts/run_actor.js
詳細
トレンド分析
Apify Actors を使用して複数のプラットフォームからデータを抽出し、新たなトレンドを発見して追跡します。
前提条件
（事前に確認する必要はありません）
APIFY_TOKENを含む.envファイル- Node.js 20.6+（ネイティブの
--env-fileをサポートするため） mcpcCLI ツール：npm install -g @apify/mcpc
ワークフロー
このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください。
Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify trend type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings
ステップ 1：トレンドの種類を特定する
調査の目的に応じて、適切な Actor を選択します。
| ユーザーのニーズ | Actor ID | 最適な用途 |
|---|---|---|
| 検索トレンド | apify/google-trends-scraper | Google Trends データ |
| ハッシュタグ追跡 | apify/instagram-hashtag-scraper | ハッシュタグコンテンツ |
| ハッシュタグ指標 | apify/instagram-hashtag-stats | パフォーマンス統計 |
| ビジュアルトレンド | apify/instagram-post-scraper | 投稿の分析 |
| トレンドの発見 | apify/instagram-search-scraper | 検索トレンド |
| 包括的な追跡 | apify/instagram-scraper | 全データ |
| API ベースのトレンド | apify/instagram-api-scraper | API アクセス |
| エンゲージメントのトレンド | apify/export-instagram-comments-posts | コメントの追跡 |
| 製品トレンド | apify/facebook-marketplace-scraper | マーケットプレイスのデータ |
| ビジュアル分析 | apify/facebook-photos-scraper | 写真のトレンド |
| コミュニティのトレンド | apify/facebook-groups-scraper | グループのモニタリング |
| YouTube Shorts | streamers/youtube-shorts-scraper | ショート動画のトレンド |
| YouTube ハッシュタグ | streamers/youtube-video-scraper-by-hashtag | ハッシュタグ動画 |
| TikTok ハッシュタグ | clockworks/tiktok-hashtag-scraper | ハッシュタグコンテンツ |
| トレンド音源 | clockworks/tiktok-sound-scraper | 音声のトレンド |
| TikTok 広告 | clockworks/tiktok-ads-scraper | 広告のトレンド |
| 発見ページ | clockworks/tiktok-discover-scraper | 発見ページのトレンド |
| トレンドの探索 | clockworks/tiktok-explore-scraper | 探索コンテンツ |
| トレンドコンテンツ | clockworks/tiktok-trends-scraper | バイラルコンテンツ |
ステップ 2：Actor のスキーマを取得する
mcpc を使用して、Actor の入力スキーマと詳細を動的に取得します。
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"
ACTOR_ID を選択した Actor（例：apify/google-trends-scraper）に置き換えます。
以下が返されます。
- Actor の説明と README
- 必須および任意の入力パラメーター
- 出力フィールド（利用可能な場合）
ステップ 3：ユーザーの希望を確認する
実行する前に、次の項目を確認します。
- 出力形式：
- 簡易回答 - チャットに上位数件の結果を表示（ファイルは保存しません）
- CSV - すべてのフィールドを含む完全なエクスポート
- JSON - JSON 形式での完全なエクスポート
- 結果の数：ユースケースの性質に応じて決定します
ステップ 4：スクリプトを実行する
簡易回答（チャットに表示、ファイルなし）：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
JSON：
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
ステップ 5：調査結果を要約する
完了後、次の内容を報告します。
- 見つかった結果の数
- ファイルの場所と名前
- 主なトレンドに関する考察
- 推奨される次のステップ（より詳細な分析、コンテンツの機会）
エラー処理
APIFY_TOKEN not found - .env を作成し、APIFY_TOKEN=your_token を設定するようユーザーに依頼します
mcpc not found - npm install -g @apify/mcpc をインストールするようユーザーに依頼します
Actor not found - Actor ID のスペルを確認します
Run FAILED - エラー出力にある Apify コンソールのリンクを確認するようユーザーに依頼します
Timeout - 入力サイズを小さくするか、--timeout を増やします