job-scraper

求人スクレイパー

Apify を使って LinkedIn と Indeed の求人情報を検索します。キーワード、勤務地、企業、職種で募集中の求人を見つけます。採用動向の検出、GTM 調査、競合インテリジェンスに活用できます。

LinkedIn の Cookie は不要です。Indeed へのログインも不要です。検索クエリを入力するだけで、構造化された求人データを取得できます。

自動読み込みのタイミング

次の場合にこのスキルを読み込みます：

• ユーザーが「求人を探して」「採用中の企業は？」「[company] はどんな職種を募集している？」と言った場合
• ユーザーが採用動向を知りたがっている場合（「AI チームを拡大している企業を探して」）
• ユーザーが競合インテリジェンスを求めている場合（「[competitor] はどんな職種を募集している？」）
• ユーザーが「求人検索」「募集中の職種」「求人一覧」「求人情報」と言った場合

前提条件

Apify API トークン

LinkedIn と Indeed のスクレイピングの両方で必要です。.env に設定します：

APIFY_API_TOKEN=your_token_here

LinkedIn の Cookie、Indeed へのログイン、その他のプラットフォーム認証情報は不要です。必要な設定はこれだけです。

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情報源

このスキルは Apify アクターを介して、2 つの求人プラットフォームを検索します：

情報源	Apify アクター	最適な用途	コスト
LinkedIn	automation-lab/linkedin-jobs-scraper	B2B、テクノロジー、SaaS、エンタープライズの職種。役職レベル、職務、業界で絞り込めます。	約 $0.002／件
Indeed	borderline/indeed-scraper	最も幅広い求人を網羅します。給与、企業情報、評価、連絡先、番地を含む住所など、最も豊富なデータを取得できます。	約 $0.004／件

情報源の選択ロジック

本当に判断が難しい場合を除き、どの情報源を使うかユーザーに尋ねないでください。 文脈に応じて判断します：

1. ユーザーが情報源を指定している → 指定された情報源のみを使用します。
2. 文脈から情報源を強く推測できる：
   • B2B／テクノロジー／SaaS の職種、エンタープライズ企業、役職レベルでの絞り込み → LinkedIn
   • 時給制／ブルーカラーの職種、地域密着型／小売の求人、給与重視の検索 → Indeed
   • 企業の採用調査（「Stripe はどんな職種を募集している？」） → LinkedIn（企業での絞り込みに適しています）
3. 明確な判断材料がない → 両方の情報源を検索し、求人タイトルと企業名で重複を除いて、結果をまとめて提示します。

選択したら、どの情報源を検索するのか、理由とともにユーザーに伝えてください。 質問ではなく、知らせてください。

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ワークフロー

フェーズ 0：リクエストを把握する

ユーザーのメッセージから、次の情報を抽出します：

• 検索語 — 職種名、役割、またはキーワード（必須）
• 勤務地 — 都市、州、国、または「リモート」（任意）
• 企業 — 特定の企業名（任意）
• 掲載時期 — 「最近」「先週」「過去 30 日間」（任意）
• 雇用形態 — fulltime、parttime、contract、internship（任意）
• リモート — リモート勤務の求人で絞り込むかどうか（任意）
• 結果件数 — 希望する結果数（デフォルト：25）

不明確な点があれば、妥当なデフォルトを選び、何を選んだかユーザーに伝えます。合理的に推測できる内容について、確認の質問はしないでください。

フェーズ 1：検索

LinkedIn — automation-lab/linkedin-jobs-scraper

API 呼び出し：

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/automation-lab~linkedin-jobs-scraper/runs?token=$APIFY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "searchQuery": "AI engineer",
    "location": "San Francisco",
    "maxItems": 25
  }'

入力フィールド：

フィールド	型	説明
searchQuery	string	職種名またはキーワード（必須）
location	string	都市、州、または国（任意）
maxItems	integer	返す求人の最大件数（デフォルト：50）

結果のポーリング：

# Check run status (poll every 10s)
curl "https://api.apify.com/v2/acts/automation-lab~linkedin-jobs-scraper/runs/{RUN_ID}?token=$APIFY_API_TOKEN"

# When status is SUCCEEDED, fetch results
curl "https://api.apify.com/v2/datasets/{DATASET_ID}/items?token=$APIFY_API_TOKEN"

求人ごとの出力フィールド：

• title — 職種名
• companyName — 企業名
• companyLinkedinUrl — 企業の LinkedIn ページ
• companyLogo — ロゴの URL
• location — 都市、州
• salary — 給与のテキスト（取得可能な場合）
• employmentType — フルタイム、パートタイム、契約など
• seniorityLevel — エントリー、ミッドシニア、ディレクター、エグゼクティブなど
• jobFunction — エンジニアリング、営業、マーケティングなど
• industries — 業界分類
• descriptionText — 求人の詳細（プレーンテキスト）
• descriptionHtml — 求人の詳細（HTML）
• applicantsCount — 応募者数
• postedAt — 掲載時期（例：「6 日前」）
• url — LinkedIn の求人掲載ページへの直接リンク
• applyUrl — 応募ページへの直接 URL

Indeed — borderline/indeed-scraper

API 呼び出し：

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/borderline~indeed-scraper/runs?token=$APIFY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "AI engineer",
    "location": "San Francisco, CA",
    "country": "us",
    "maxResults": 25
  }'

入力フィールド：

フィールド	型	説明
query	文字列	職種名またはキーワード（必須）
location	文字列	市区町村と州（任意）
country	文字列	2 文字の小文字の国コード（必須）。一般的な値：us、uk、ca、de、fr、in、au
maxResults	整数	返す求人の最大数

重要： Indeed では country フィールドが必須です。ユーザーが国を指定していない場合は、us をデフォルトとして使用してください。2 文字の小文字コードのみを使用してください。

求人ごとの出力フィールド：

• title — 職種名
• companyName — 会社名
• companyDescription — 会社の説明
• companyNumEmployees — 会社の規模
• companyRevenue — 会社の売上高の範囲
• companyUrl — 会社の Indeed ページ
• location — city、postalCode、country、formattedAddressShort、latitude、longitude、streetAddress を含むオブジェクト
• salary — salaryCurrency、salaryMin、salaryMax、salaryText、salaryType（時給／年収）を含むオブジェクト
• descriptionText — 求人の説明全文（プレーンテキスト）
• descriptionHtml — 求人の説明全文（HTML）
• datePublished — 掲載日（YYYY-MM-DD）
• age — 人が読みやすい形式の経過期間（「24 days ago」）
• expired — 求人がまだ有効かどうか
• isRemote — リモート勤務のフラグ
• jobType — 雇用形態
• jobUrl — Indeed の求人への直接 URL
• applyUrl — 応募先への直接 URL
• rating — 会社の評価とレビュー件数
• emails — 連絡先メールアドレス（利用可能な場合）
• attributes — 求人属性のリスト（福利厚生、応募要件など）
• hiringDemand — 急募／大量採用のフラグ

フェーズ 2：フィルタリングと重複の削除

掲載時期によるフィルタリング

ユーザーが新しい求人を求めている場合は、日付で検索結果を絞り込みます。

• LinkedIn： postedAt フィールド（例：「6 days ago」）を使用し、テキストを解析して掲載時期を判断します。
• Indeed： datePublished フィールド（YYYY-MM-DD）を使用し、今日の日付と比較します。

ユーザーが指定した期間より古い求人を削除します。掲載時期のフィルターが指定されていない場合も、古いデータを避けるため、デフォルトで 30 日より古い求人を削除します。

重複の削除（両方のソースを使用する場合）

LinkedIn と Indeed の両方を検索すると、同じ求人が両方のプラットフォームに表示されることがあります。次の方法で照合し、重複を削除します。

1. 会社名を正規化する（小文字にし、「Inc」、「LLC」、「Corp」などを削除する）
2. 職種名を正規化する（小文字にする）
3. 会社名と職種名の両方が一致する場合は、より豊富なデータを含む結果を残す（給与情報は Indeed、職位レベルは LinkedIn を優先する）

フェーズ 3：結果の提示

結果を概要テーブルとして表示します。

Source: LinkedIn + Indeed (deduplicated)
Jobs found: {count}
Location: {location}
Search: "{query}"

| # | Title | Company | Location | Salary | Posted | Source |
|---|-------|---------|----------|--------|--------|--------|
| 1 | AI Engineer | Stripe | SF, CA | $200K-$300K | 3 days ago | LinkedIn |
| 2 | ML Engineer | Meta | Menlo Park, CA | $58.65/hr | Mar 14 | Indeed |
| ... |

テーブルの後に、次の情報を示します。

• 掲載時期によるフィルタリングで除外した件数
• 削除した重複の件数
• 検索の合計費用

ユーザーが特定の求人について詳しい情報を求めている場合は、説明全文を表示します。

フェーズ 4：エクスポート（任意）

ユーザーが結果の保存を希望する場合：

{search-term}-jobs-{YYYY-MM-DD}.csv

CSV の列：

title, company, location, salary, employment_type, seniority_level, posted_date, job_url, apply_url, description, source

求人が LinkedIn と Indeed のどちらから取得された場合でも CSV のスキーマが一貫するよう、ソース間でフィールドを正規化します。

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費用の目安

検索	LinkedIn のみ	Indeed のみ	両方のソース
25 件の求人	~$0.05	~$0.10	~$0.15
50 件の求人	~$0.10	~$0.20	~$0.30
100 件の求人	~$0.20	~$0.40	~$0.60

求人 1 件あたりの費用は LinkedIn のほうが安く、Indeed は求人 1 件あたりの情報がより豊富です。両方を併用すると、最も包括的な結果が得られます。

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一般的なユースケース

採用シグナルの検出： 「SFでAIエンジニアを採用している企業を探してください」→ 両方のソースを検索し、企業ごとにまとめ、募集中の職種数で順位付けします。AI関連の職種を5件以上募集している企業は、積極的に事業を拡大しています。

競合インテリジェンス： 「Anthropicはどのような職種を募集していますか？」→ searchQuery: "Anthropic" を指定してLinkedInを検索します。募集中の職種、チームの拡大状況、戦略上の優先事項が表示されます。

給与調査： 「NYCのMLエンジニアの給与はいくらですか？」→ Indeedを検索します（より充実した給与データがあります）。NYCに絞り込み、給与範囲を集計します。

GTMの見込み客開拓： 「営業担当副社長を募集している企業を探してください」→ こうした企業は営業組織を拡大しており、営業ツールを必要としている可能性があります。営業活動に向けて企業リストをエクスポートします。

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エラー処理

エラー	対処方法
APIFY_API_TOKEN が設定されていない	ユーザーに .env への追加を依頼します
Indeed：Missing country input	小文字2文字のコード（デフォルト：us）を指定した country フィールドを追加します
LinkedIn：結果が0件	検索クエリの範囲を広げるか、勤務地のフィルターを解除します
Indeed：999件の結果が返される	maxResults フィールドで結果数を制限できない場合があります。クライアント側で絞り込みます。
Apifyの実行が失敗する、またはタイムアウトする	1回再試行します。それでも失敗する場合は、もう一方のソースを試します。
古い結果（30日以上前）	新しさのフィルターを適用します。データの鮮度についてユーザーに注意を促します。