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競合他社の求人投稿をTwitterで監視する

apidojo のスクレイパーを使用して、Twitter で競合他社の求人投稿を監視します。apidojo intelligence スキルライブラリの一部です。

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
searchTerms	配列	✅	[]	Twitter の高度な検索クエリ（例：["#AI lang:en", "from:NASA"]）
sort	文字列	任意	Top	並べ替え順：Latest、Top、または Latest+Top
tweetLanguage	文字列	任意	—	ISO 639-1 言語コード（例：en）
maxItems	数値	任意	無制限	返すツイートの最大数
onlyVerifiedUsers	真偽値	任意	false	認証済みユーザーのツイートのみ
onlyTwitterBlue	真偽値	任意	false	Twitter Blue の加入者のみ
onlyImage	真偽値	任意	false	画像付きツイートのみ
onlyVideo	真偽値	任意	false	動画付きツイートのみ
onlyQuote	真偽値	任意	false	引用ツイートのみ
author	文字列	任意	—	特定の投稿者ハンドルに絞り込み
inReplyTo	文字列	任意	—	特定のハンドルへの返信ツイート
mentioning	文字列	任意	—	特定のハンドルに言及しているツイート
geotaggedNear	文字列	任意	—	特定の場所付近のツイート
withinRadius	文字列	任意	—	geotaggedNear の周辺半径
geocode	文字列	任意	—	緯度・経度と半径の文字列
placeObjectId	文字列	任意	—	場所がタグ付けされたツイート
minimumRetweets	数値	任意	—	リツイートの最小数
minimumFavorites	数値	任意	—	いいねの最小数
minimumReplies	数値	任意	—	返信の最小数
start	文字列	任意	—	この日付以降のツイート（YYYY-MM-DD）
end	文字列	任意	—	この日付以前のツイート（YYYY-MM-DD）
includeSearchTerms	真偽値	任意	false	一致した検索語を各ツイートに追加
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: Define parameters
- [ ] Step 2: Run tweet-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output

ステップ 2：Actor を実行する

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

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

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

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

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

Apify MCP を利用できる場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["[COMPETITOR] hiring", "[COMPETITOR] join our team", "[COMPETITOR] job opening"],
  "maxItems": 100
}

REST API による代替手段：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["[COMPETITOR] hiring", "[COMPETITOR] join our team", "[COMPETITOR] job opening"], "maxItems": 100}'

SUCCEEDED になるまで待ちます。データセットを取得します：

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"

ステップ 3：結果を分類する

classification: AGGRESSIVE_GROWTH (> 5 roles/month) | STEADY_GROWTH (2-5 roles/month) | OPPORTUNISTIC (1-2 roles) | REPLACEMENT_ONLY (role title identical to recent departure signal)

ステップ 4：各結果をスコアリングする

score = growth_signal_score = (roles_posted_in_30_days / 5, max 1) * 0.50 + (engineering_role ? 1.2 : 1) * department_weight * 0.30 + (urgency_language ? 1 : 0.5) * 0.20

ステップ 5：エッジケース

• 競合他社は多くのチャネルで求人を投稿する可能性がありますが、Twitter では重要な職種のみを告知することがあります。Twitter の採用投稿は、通常の欠員補充ではなく、戦略的な優先事項を示すことがよくあります

追加の代替手段：

• 結果が 20 件未満の場合：検索語を広げ、二次フィルターを削除します
• 結果がない場合：検索語が正しいことを確認し、別の表現を試します
• データ品質に問題がある場合：重要なフィールドが欠落している項目を除外し、出力に件数を記載します

出力形式

# Monitoring Twitter For Competitor Job Posts
Results: [N] | Date: [DATE]

| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |

## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]

トラブルシューティング

結果が少なすぎる場合： 主な検索語を広げ、制限の厳しいフィルターを削除します。 結果の品質が低い場合： 最小スコアしきい値（≥ 0.50）を適用して、ノイズを除外します。 Actor の実行に失敗する場合： API キーを確認し、apify.com/apidojo で Actor のステータスを確認します。