💬 ApifyTrend分析
GoogleトレンドやInstagram、Facebook、YouTube、TikTokといった主要
📺 まず動画で見る(YouTube)
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※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Discover and track emerging trends across Google Trends, Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok to inform content strategy.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
GoogleトレンドやInstagram、Facebook、YouTube、TikTokといった主要
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o apify-trend-analysis.zip https://jpskill.com/download/2396.zip && unzip -o apify-trend-analysis.zip && rm apify-trend-analysis.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2396.zip -OutFile "$d\apify-trend-analysis.zip"; Expand-Archive "$d\apify-trend-analysis.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\apify-trend-analysis.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
apify-trend-analysis.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
apify-trend-analysisフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Apify Trend Analysis で、お客様への返信文を作って
- › Apify Trend Analysis を使って、社内向けアナウンスを書いて
- › Apify Trend Analysis で、メールテンプレートを整備して
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
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・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サポートのため) 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追跡してください。
タスクの進捗:
- [ ] ステップ1: トレンドの種類を特定する (Actor を選択する)
- [ ] ステップ2: mcpc 経由で Actor スキーマを取得する
- [ ] ステップ3: ユーザーの好みを確認する (フォーマット、ファイル名)
- [ ] ステップ4: 分析スクリプトを実行する
- [ ] ステップ5: 調査結果を要約する
ステップ1: トレンドの種類を特定する
調査のニーズに基づいて適切な Actor を選択してください。
| 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 トレンドデータ |
| 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 |
| 視覚的トレンド | apify/instagram-post-scraper |
投稿分析 |
| トレンド発見 | 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 |
| エンゲージメントトレンド | apify/export-instagram-comments-posts |
コメント追跡 |
| 製品トレンド | apify/facebook-marketplace-scraper |
マーケットプレイスデータ |
| 視覚分析 | apify/facebook-photos-scraper |
写真トレンド |
| コミュニティトレンド | apify/facebook-groups-scraper |
グループ監視 |
| YouTube ショート | streamers/youtube-shorts-scraper |
ショートフォームトレンド |
| 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 |
| トレンドサウンド | clockworks/tiktok-sound-scraper |
オーディオトレンド |
| TikTok 広告 | clockworks/tiktok-ads-scraper |
広告トレンド |
| 発見ページ | clockworks/tiktok-discover-scraper |
発見トレンド |
| 探索トレンド | 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 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) に置き換えてください。
これにより、以下が返されます。
- Actor の説明と README
- 必須およびオプションの入力パラメータ
- 出力フィールド (利用可能な場合)
ステップ3: ユーザーの好みを確認する
実行前に、以下を確認してください。
- 出力フォーマット:
- クイックアンサー - チャットで上位数件の結果を表示 (ファイルは保存されません)
- CSV - 全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基づきます
ステップ4: スクリプトを実行する
クイックアンサー (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、以下を報告してください。
- 見つかった結果の数
- ファイルの場所と名前
- 主要なトレンドの洞察
- 推奨される次のステップ (より深い分析、コンテンツの機会)
エラー処理
APIFY_TOKEN not found - ユーザーに APIFY_TOKEN=your_token を含む .env を作成するよう依頼してください。
mcpc not found - ユーザーに npm install -g @apify/mcpc をインストールするよう依頼してください。
Actor not found - Actor ID のスペルを確認してください。
Run FAILED - ユーザーにエラー出力の Apify コンソールリンクを確認するよう依頼してください。
Timeout - 入力サイズを減らすか、--timeout を増やしてください。
使用するタイミング
このスキルは、上記で説明されている主要なドメインまたは機能に関連するタスクに取り組む際に使用してください。
制限事項
- このスキルは、タスクが上記で説明されている範囲と明確に一致する場合にのみ使用してください。
- 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
- 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、停止して説明を求めてください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Trend Analysis
Discover and track emerging trends using Apify Actors to extract data from multiple platforms.
Prerequisites
(No need to check it upfront)
.envfile withAPIFY_TOKEN- Node.js 20.6+ (for native
--env-filesupport) mcpcCLI tool:npm install -g @apify/mcpc
Workflow
Copy this checklist and track progress:
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
Step 1: Identify Trend Type
Select the appropriate Actor based on research needs:
| User Need | Actor ID | Best For |
|---|---|---|
| Search trends | apify/google-trends-scraper |
Google Trends data |
| Hashtag tracking | apify/instagram-hashtag-scraper |
Hashtag content |
| Hashtag metrics | apify/instagram-hashtag-stats |
Performance stats |
| Visual trends | apify/instagram-post-scraper |
Post analysis |
| Trending discovery | apify/instagram-search-scraper |
Search trends |
| Comprehensive tracking | apify/instagram-scraper |
Full data |
| API-based trends | apify/instagram-api-scraper |
API access |
| Engagement trends | apify/export-instagram-comments-posts |
Comment tracking |
| Product trends | apify/facebook-marketplace-scraper |
Marketplace data |
| Visual analysis | apify/facebook-photos-scraper |
Photo trends |
| Community trends | apify/facebook-groups-scraper |
Group monitoring |
| YouTube Shorts | streamers/youtube-shorts-scraper |
Short-form trends |
| YouTube hashtags | streamers/youtube-video-scraper-by-hashtag |
Hashtag videos |
| TikTok hashtags | clockworks/tiktok-hashtag-scraper |
Hashtag content |
| Trending sounds | clockworks/tiktok-sound-scraper |
Audio trends |
| TikTok ads | clockworks/tiktok-ads-scraper |
Ad trends |
| Discover page | clockworks/tiktok-discover-scraper |
Discover trends |
| Explore trends | clockworks/tiktok-explore-scraper |
Explore content |
| Trending content | clockworks/tiktok-trends-scraper |
Viral content |
Step 2: Fetch Actor Schema
Fetch the Actor's input schema and details dynamically using mcpc:
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"
Replace ACTOR_ID with the selected Actor (e.g., apify/google-trends-scraper).
This returns:
- Actor description and README
- Required and optional input parameters
- Output fields (if available)
Step 3: Ask User Preferences
Before running, ask:
- Output format:
- Quick answer - Display top few results in chat (no file saved)
- CSV - Full export with all fields
- JSON - Full export in JSON format
- Number of results: Based on character of use case
Step 4: Run the Script
Quick answer (display in chat, no file):
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
Step 5: Summarize Findings
After completion, report:
- Number of results found
- File location and name
- Key trend insights
- Suggested next steps (deeper analysis, content opportunities)
Error Handling
APIFY_TOKEN not found - Ask user to create .env with APIFY_TOKEN=your_token
mcpc not found - Ask user to install npm install -g @apify/mcpc
Actor not found - Check Actor ID spelling
Run FAILED - Ask user to check Apify console link in error output
Timeout - Reduce input size or increase --timeout
When to Use
Use this skill when tackling tasks related to its primary domain or functionality as described above.
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.