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linkfox-junglescout-sales-estimates

linkfox-junglescout-sales-estimates

github.com/linkfox-aiマーケティング・グロース113391 回インストール2 週間前に更新
リポジトリ

linkfox-junglescout-sales-estimates について

linkfox-junglescout-sales-estimatesは、Jungle Scoutを使ってAmazon ASINの日次推定販売数と最終既知価格を取得するスキルです。出品者が競合や商品機会、販売傾向を分析できるよう、指定期間と10のAmazonマーケットプレイスに対応します。

主な機能

  1. 01ASINの日次推定販売数を取得
  2. 02最終既知価格を米ドルで表示
  3. 03指定期間を照会
  4. 0410のAmazonマーケットプレイスに対応

活用シーン

  1. 01競合商品の最近の販売動向を監視
  2. 02商品需要と選定機会を評価
  3. 03季節ごとの販売傾向を分析
  4. 04新商品や販促期間の実績を追跡

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://github.com/linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-junglescout-sales-estimates

インストール後、Claude Code で/linkfox-junglescout-sales-estimatesを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
api.md
onboarding.md
scripts/
junglescout_sales_estimates.py
onboarding.py

詳細

Jungle Scout — ASIN 売上推定

このスキルは、Jungle Scout のデータソースを通じて、指定した Amazon ASIN の日次売上推定値と最後に確認された価格を取得し、指定した期間の日単位のデータポイントを、10 の Amazon マーケットプレイスにわたって返します。

コアコンセプト

Jungle Scout ASIN 売上推定ツールは、Amazon 各サイトにおける個々の ASIN の日次推定販売数と最後に確認された価格を提供します。出品者は、指定した期間の売上の変化を調べることで、次のことができます。

  • 競合商品の売上を監視:競合商品の日次販売数を把握し、市場シェアを評価します
  • 商品選定の機会を検証:実際の売上データを使って、商品の需要が十分にあるかを検証します
  • 季節性の傾向を追跡:月ごとの売上変動を観察し、繁忙期と閑散期を判断します
  • 価格設定の影響を評価:価格と売上の変化の関係を組み合わせて、価格設定の判断に役立てます
  • 新商品の実績を追跡:新商品の出品後の売上の伸びを追跡します

データ粒度:各レコードは 1 日を表し、その日の推定販売数と最後に確認された価格(米ドル)が含まれます。

データフィールド

出力フィールド
フィールドAPI 名説明例
ASINasin照会した ASINB0CXXX1234
データ識別子idデータポイントの識別子sales_estimate_B0CXXX1234_20260301
リソースタイプtype固定値sales_estimate_result
親 ASINparentAsin親 ASIN(バリエーションの場合)B0CXXX0000
親商品かどうかisParent親商品かどうかtrue / false
バリエーションかどうかisVariantバリエーション商品かどうかtrue / false
単独商品かどうかisStandalone単独商品(バリエーションではない)かどうかtrue / false
バリエーション一覧variantsこの親商品のバリエーション ASIN の配列["B0CX1", "B0CX2"]
日次推定値dailyEstimates日次データの配列下記を参照
消費トークンcostToken今回の呼び出しで消費したトークン数1
dailyEstimates 配列内の各オブジェクト
フィールドAPI 名説明例
日付dateデータの日付(YYYY-MM-DD)2026-03-15
推定日次販売数estimatedUnitsSold当日の推定販売数42
最後に確認された価格lastKnownPrice最後に確認された価格(USD)29.99

対応マーケットプレイス

10 の Amazon マーケットプレイス:us(米国)、uk(英国)、de(ドイツ)、in(インド)、ca(カナダ)、fr(フランス)、it(イタリア)、es(スペイン)、mx(メキシコ)、jp(日本)。デフォルトのマーケットプレイスは us です。ユーザーが指定しない場合は、us を使用します。

呼び出し方法

  • API エンドポイント:POST /tool-jungle-scout/sales-estimates/query(パラメーター/レスポンス/エラーコードの詳細は references/api.md を参照)
  • Python スクリプト:python scripts/junglescout_sales_estimates.py '<JSON 参数>' [--inline]
  • コストの制約:このツールは計算リソースを消費します。同一セッション内で同じパラメーターの組み合わせを指定した場合、デフォルトでは 1 回だけ呼び出します。スクリプトには 24 時間のローカルキャッシュがあります。失敗した場合や結果が空の場合、自動的にキーワードを変更したり、ページをめくったり、郵便番号を変えたりして連続的に試行してはいけません。引き続き検索する必要がある場合は、追加の消費が発生することを先にユーザーに説明してください。

出力方針(スクリプトのデフォルト動作):

  • 常に完全なレスポンスを <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-junglescout-sales-estimates-<timestamp>.json に保存します(<cwd> はスクリプト実行時の作業ディレクトリで、Claude Code では現在のプロジェクトディレクトリです。<session> は環境変数 SESSION_ID から取得し、ユーザーのタスクごとに自動的に集約されます。/tmp への書き込みは禁止です。現在のディレクトリに書き込めない場合はエラーになります)
  • レスポンス本文が 8 KB 以下の場合:保存後、完全な JSON を stdout に出力します
  • レスポンス本文が 8 KB を超える場合:保存後、stdout には要約(トップレベルのフィールド、total/costToken などの一般的な件数、最大のリストフィールドの長さと先頭 3 件のサンプル)のみを出力します
  • --inline を指定すると、stdout にすべて出力します(同様に保存も行います)

データの読み取りに関する推奨事項:まず要約を確認し、十分かどうかを判断してください。具体的なフィールドが必要な場合は、保存された JSON ファイルから jq または ConvertFrom-Json を使って必要なデータだけを抽出し、JSON 全体をコンテキストに読み込まないようにしてください。

認証と計算リソースの問題の解決

次のような例外が発生した場合は、references/onboarding.md の案内に従って問題を解決してください。

例外の状況
  • API Key が未設定:環境変数 LINKFOX_AGENT_API_KEY と LINKFOXAGENT_API_KEY のどちらも設定されていません。
  • レスポンスのステータスコードが 401 または 402
  • レスポンスに計算リソースまたは残高の不足が示されている:メッセージに「計算リソースの残高不足/課金不足/残高不足/quota exceeded/insufficient balance/プランの期限切れ/チャージが必要/チャージしてください」または類似の内容が含まれています。

クエリの作成方法

4 つのパラメーター(marketplace、asin、startDate、endDate)はすべて必須です。

API 呼び出しを作成する際の原則
  1. マーケットプレイスの対応付け:ユーザーが「米国サイト」と指定した場合は us、「日本サイト」の場合は jp、「ドイツサイト」の場合は de を使用します。指定がない場合は、デフォルトの us を使用します
  2. 日付形式:YYYY-MM-DD 形式で指定する必要があります。例:2026-03-01
  3. endDate の制限:endDate は現在の日付より前である必要があります(今日および未来の日付は含められません)
  4. ASIN の形式:標準的な Amazon ASIN で、通常は B0 で始まる 10 桁です
  5. 一般的な期間の計算:
    • 「過去 30 日間」→ endDate は昨日、startDate は 30 日前
    • 「先月」→ 先月の 1 日から先月末まで
    • 「Q3 と Q4 の比較」→ 2 回に分けて呼び出し、それぞれ 7~9 月と 10~12 月を調べます
一般的なクエリの例

1. 競合商品の過去 30 日間の売上を確認する

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX1234",
  "startDate": "2026-03-18",
  "endDate": "2026-04-16"
}

2. Q3 と Q4 の売上実績を比較する

2 回に分けて呼び出します。

  • Q3:startDate=2025-07-01、endDate=2025-09-30
  • Q4:startDate=2025-10-01、endDate=2025-12-31

3. 商品選定の機会を検証する——商品の年間売上を確認する

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX5678",
  "startDate": "2025-04-01",
  "endDate": "2026-03-31"
}

4. 新商品の出品後の実績を追跡する

{
  "marketplace": "de",
  "asin": "B0DYYY9999",
  "startDate": "2026-01-15",
  "endDate": "2026-04-15"
}

5. 大型セール期間中の売上変動を監視する(Prime Day など)

{
  "marketplace": "us",
  "asin": "B0CXXX1234",
  "startDate": "2025-07-01",
  "endDate": "2025-07-21"
}

表示ルール

  1. 折れ線グラフを優先:日次売上の変化は折れ線グラフで表示することを推奨します。横軸は日付、縦軸は推定日次販売数とします。価格データがある場合は、第 2 Y 軸を追加して価格の推移を重ねて表示できます
  2. 表で補足:正確に確認できるよう、日付、推定販売数、最後に確認された価格の列を含むデータ表も併せて提示します
  3. 集計統計:データの後に、総販売数、1 日あたりの平均販売数、推定総売上(総販売数 × 平均価格)などの主要指標をまとめます
  4. 傾向の要約:傾向の方向(上昇/下降/横ばい/周期的な変動)を簡潔にまとめ、売上のピーク日と谷の日付を明記します
  5. エラー処理:クエリが失敗した場合は、エラーレスポンスに基づいて理由を説明し、パラメーターの調整を提案します(例:endDate に今日または未来の日付を含めることはできません)

重要な制限事項

  • endDate に今日を含めることはできません:endDate は現在の日付より前である必要があり、今日および未来の売上は照会できません
  • 1 回につき 1 ASIN:1 回の呼び出しで照会できる ASIN は 1 つだけです。複数の ASIN を比較する場合は、複数回に分けて呼び出す必要があります
  • すべてのパラメーターが必須:marketplace、asin、startDate、endDate のいずれも省略できません
  • 価格は米ドル:lastKnownPrice の単位は USD であり、現地通貨ではありません

ユーザーの表現とシナリオのクイックリファレンス

該当するケース — ASIN の販売数推定と販売数の傾向分析:

ユーザーの発言シナリオ
"このASINは1日に何個売れますか"直近の日次販売数を推定
"競合商品は最近どれくらい売れていますか"競合商品の過去30日間の販売数をモニタリング
"この商品に季節性はありますか"1年間の販売データから季節的な傾向を判断
"この商品の販売傾向を見てください"指定期間の販売数の推移を確認
"第4四半期の繁忙期にはどれくらい売れますか"特定四半期の販売数を確認
"この商品に取り組む価値はありますか"過去の販売数から商品選定の機会を検証
"大型セール期間中にどれくらい売れましたか"セール期間中の販売数をモニタリング

該当しないケース — ASIN の販売数推定の範囲外:

  • キーワード検索数(キーワードの過去の検索数を調べるツールが必要です)
  • BSR ランキングの履歴(BSR 追跡ツールが必要です)
  • カテゴリー全体の販売数/市場規模
  • Amazon 以外のプラットフォームの販売データ
  • リアルタイム/現時点の販売数(データには遅れがあり、今日の分は含まれません)

適用範囲の判断:「販売数」「日次販売数」「どれくらい売れた」と尋ねられた場合、特定の ASIN の一定期間における日次推定販売数を確認したいのであれば、このスキルが該当します。キーワード検索数、カテゴリーランキング、またはリアルタイムの販売数を知りたい場合は該当しません。

計算リソースの消費ルール

計算リソースを64消費します。

ユーザーは計算リソースの消費に対して料金を支払います。十分に検討してください。このスキルを高頻度で呼び出す必要がある場合、またはユーザーが計算リソースの消費量を十分に見込めていない場合は、必ずユーザーに注意を促し、続行するかどうかはユーザーに判断してもらってください。

フィードバック:

次のいずれかに該当する場合は、Feedback API を通じてフィードバックを自動検出して報告してください。

  1. このスキルで説明されている機能または目的が、実際の動作と一致しない
  2. スキルの結果がユーザーの意図と一致しない
  3. ユーザーがこのスキルへの不満または称賛を表明した
  4. 改善できると思われる点がある

references/api.md に記載された方法に従って Feedback API を呼び出してください。ユーザーの作業を中断しないでください。


高品質でプロフェッショナルな越境ECスキルについては、LinkFox Skills をご覧ください。

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