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9:25Chase AI
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YouTubeやブログでソーシャルデータを使った市場調査の方法を見て真似してみても、すぐに壁にぶつかってしまう。サンプルコードはターミナルでエラーを吐き出し、オープンソースツールを数回回しただけでAPI費用として数十ドルが請求される。収集されたテキストを見ると、広告やTwitterのスパムが半分を占めており、肝心のサービス企画に使える内容はいくら探しても見つからない。
開発者出身ではない1人創業家や駆け出しPMが一番最初に直面する壁が、まさにこの部分だ。last30days-skill（last30days-skill）のようなオープンソースツールを使う際に重要なのは、大げさなAIトレンドではない。月5ドルで費用を確実に抑え、無駄なノイズを排除した上で、ユーザーの不満からビジネスの機会を見出す環境を構築することだ。
環境設定で躓かないためには、検証済みのコマンド通りにインストールする必要がある。LinuxやmacOSのターミナルを開き、順番にコマンドを実行する。
sudo apt update && sudo apt install -y git nodejs npm gh pipx コマンドで必須の基本パッケージからインストールする。pipx install yt-dlp && pipx ensurepath と入力し、非同期収集ツールが既存のPython環境と衝突しないよう独立した空間に配置する。/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill を打ち、続いて /plugin install last30days を入力すれば収集スキルのインストールは完了だ。CursorやCodexを使っている場合は npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g でグローバルインストールする。インストールが終わったら、プロジェクトフォルダの最上位に .env ファイルを作成し、APIキーを入力する必要がある。Anthropicキー（ANTHROPIC_API_KEY）とX収集用のScrape Creatorsキー（SCRAPECREATORS_API_KEY）を記述する。GitHubなどの公開リポジトリにキーが流出しないよう、同じフォルダ内の .gitignore ファイルに .env と1行必ず追記しておく。
キーを入れたからといってすぐにスクリプトを回してはいけない。Anthropicコンソールは初期状態の月限度が100ドルに設定されている。コードのループ処理が誤って動作した瞬間、口座からあっという間に資金が引き落とされてしまう。
支出をコントロールするには、Anthropic開発者コンソール（platform.claude.com）のBillingメニューに移動する。Monthly Spend Limitを5ドルに変更する。すぐ下にあるAuto-reload（自動再チャージ）スイッチもオフにする。これで、1ヶ月の支出が5ドルに達した瞬間にすべてのAPIリクエストが停止する。
last30days-skillはReddit、Hacker News、GitHubのデータをオープンAPIやパブリックJSONで取得するため、生データの収集費用は0円だ。収集したテキストを精製する際にプロンプトキャッシングとClaude 3.5 Haikuモデルを組み合わせて使えば、月5ドルの予算でも毎日数百件のコミュニティ投稿を十分分析できる。
XやRedditには、自社製品の宣伝投稿やアフィリエイトリンクがあふれている。これをそのまま収集すると、偽のトレンドを実際の市場ニーズだと誤解しやすくなる。
last30days v3は基本的に関連性アルゴリズムに従うが、検索パラメータを直接調整することでクリーンなデータが残るようになる。Redditデータを収集する際は、r/SaaS、r/micro-saas、r/SideProjectといった特定のサブレディットに対象を絞り、アップボート（高評価）が多くついたコメントを中心に取得するよう指定する。
Xデータを取得する際は、製品開発者が直接投稿した宣伝ツイートを排除しなければならない。
about:"SaaS tool" -from:promoted の構文を追加し、広告性ツイートを除外する。INCLUDE_SOURCES=reddit,hackernews,github オプションを指定すると、雑談が多い一般的なソーシャルチャネルをオフにし、開発者や事業者が集まるコミュニティデータのみを取得できる。--as-of=2026-05-01 のように日付オーバーライドオプションを追加して収集期間を固定する。このようにフィルターを設定しておけば、バイラルマーケティング目的の投稿はほとんど取り除かれる。収集結果には、実際のユーザー同士がやり取りした質問と回答だけが残るようになる。
収集したテキストデータは、文字通りユーザーが吐き出した生の言葉だ。これをそのまま読んでいては時間だけが過ぎてしまう。以下のプロンプトを実行してテキストを4つの不満タイプに整理すれば、市場調査の時間を毎週6時間以上節約できる。
`text
[役割定義]
あなたはB2B SaaSおよびITプロダクト分野のシニアプロダクトマネージャー（PM）です。
[入力データ]
/last30days の実行により収集された直近30日間のソーシャルデータ原文
[分類ガイドライン]
収集されたテキストから単なる感情的な吐露を除外し、既存の製品/サービスの使用中に発生した不満を以下の4つのカテゴリーに分類してMarkdownテーブル形式で整理してください。
[出力フォーマット]
カテゴリー | 言及された主な原文 (ユーザーの実際の言葉) | 発生頻度/高評価数 | 抽出可能な新規サービス企画の機会
`
分類が終わったら、ユーザーが実際に使った文章をランディングページのキャッチコピーや企画書の文言に変換する。例えばRedditで「API費用が突然200ドルもかかって恐怖を感じた」という投稿が多ければ、ランディングページのメインコピーを「API過課金の恐怖を無くすリアルタイム自動遮断システム」として抽出するような形だ。
収集した結果は --emit=html オプションを使って、綺麗なブリーフィング用ウェブページとしてすぐに書き出すことができる。ローカルに保存された分析データはそのまま読み込み、PRDドキュメントのフォーマットに当てはめればよい。
`markdown
ユーザーは現在、既存ソリューションの [具体的な技術的摩擦] により、毎週 [X時間] の損失を被っている。
`