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Twitter でデザイナーやクリエイティブ分野のプロフェッショナルを探す

スキルのキーワード、ポートフォリオやプロジェクトの兆候、求職中を示す情報をもとに、Twitter でデザイナーやクリエイティブ分野のプロフェッショナルを見つけます。Twitter では、自分の専門分野について積極的に発信しているプロフェッショナルを見つけられます。これは、候補者を受動的に探すうえで有力なシグナルです。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• 任意：Apify MCP サーバーがインストールされていること

入力

パラメーター	型	必須	デフォルト	備考
startUrls	配列	任意	[]	Twitter のプロフィールまたはツイートの URL
twitterHandles	配列	任意	[]	Twitter のユーザー名（@ なし）
twitterUserIds	配列	任意	[]	Twitter のユーザー ID
getFollowers	真偽値	任意	false	フォロワーのリストを抽出する
getFollowing	真偽値	任意	false	フォロー中のユーザーのリストを抽出する
getRetweeters	真偽値	任意	false	ツイート URL のリツイートしたユーザーを抽出する
includeUnavailableUsers	真偽値	任意	false	利用できないユーザーや凍結されたユーザーを含める
maxItems	数値	任意	無制限	返すユーザーの最大数
customMapFunction	文字列	任意	—	各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

ワークフロー

Progress:
- [ ] Step 1: Search for role-specific tweets
- [ ] Step 2: Collect unique handles
- [ ] Step 3: Enrich profiles
- [ ] Step 4: Score candidate fit
- [ ] Step 5: Deliver candidate list

ステップ 1：検索クエリ

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動で処理します）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN は環境または .env ファイルに設定する必要があります。

Apify MCP が利用可能な場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["UX designer", "product designer", "portfolio", "[DISCIPLINE] open to work"],
  "maxItems": 300,
  "tweetLanguage": "en"
}

REST API を使用する場合：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["UX designer", "product designer", "portfolio", "[DISCIPLINE] open to work"], "maxItems": 300}'

結果から一意な author.username を収集します。

ステップ 2：プロフィール情報を補完

Apify MCP が利用可能な場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~twitter-user-scraper"
Input: {"usernames": ["[username1]", "[username2]", "..."]}

REST API を使用する場合：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"usernames": ["handle1", "handle2"]}'

ステップ 3：絞り込みとスコア付け

スキルの確認： プロフィールに次のキーワードが含まれていること：「UX」、「UI」、「プロダクトデザイン」、「グラフィックデザイン」、「モーション」、「ブランドデザイン」、「Figma」、「Sketch」、「Adobe」

portfolio_link_signal = プロフィールに figma.com、behance.net、dribbble.com、または個人のドメインが含まれている → 有力な人材シグナル

候補者スコア：

candidate_score = (skill_confirmed ? 1 : 0) * 0.35
                + (open_to_work_signal ? 1 : 0) * 0.30
                + (followerCount in 200..20000 ? 1 : 0.6) * 0.20
                + (tweeted_in_last_30_days ? 1 : 0) * 0.15

アクティビティ：アクティブ（30 日未満）｜パッシブ（30〜90 日）｜休眠状態（90 日超）

ステップ 4：エッジケース

• 結果に企業やブランドのアカウントが含まれる：followerCount > 50K かつプロフィールに一人称が含まれていない場合は除外します。これらはブランドアカウントの可能性が高いです
• 候補者が 20 人未満：スキル用語の範囲を広げます。場所や職位の絞り込みを外すか、関連するスキルを試します
• ボットの検出：followerCount / followingCount < 0.05 かつ tweetsCount < 20 の場合は、ボットの可能性があるとしてフラグを付けます
• 場所が一致しない：プロフィールの場所は自由記述です。あいまい一致を使い、都市名や国名の部分一致を許容します

出力形式

# Designers And Creative Professionals Candidates: [DESIGN_DISCIPLINE]
Profiles found: [N] | Open-to-work: [N] | Active: [N] | Date: [DATE]

## Priority: Open-to-Work Candidates
| Name | @Handle | Specialty | Location | Followers | Last Active | Score |
|------|---------|----------|---------|-----------|------------|-------|

## Passive Candidates
| Name | @Handle | Specialty | Location | Followers | Score |
|------|---------|----------|---------|-----------|-------|

## Bio Highlights (Top 5)
1. @[handle]: "[bio excerpt]"

トラブルシューティング

結果が個人ではなく、すべて代理店や企業になる：一人称で絞り込むか、「"I am a [role]"」、「"I do [skill]"」を検索します。 職種が一般的すぎて結果が多すぎる：場所または職位の条件を追加します。 求職中を示す情報が見つからない：ほとんどの候補者は公開プロフィールで求職中であることを示しません。パッシブな候補者も有望なリードとして扱い、最近の投稿に触れた個別メッセージを送ります。