マーケティング · COURSE
競合 SNS 分析を月 1 で自動化する
5 社 × 30 日分の投稿を集計してインサイトレポートを 1 ページに。
audience
マーケ・リサーチ担当
duration
60分
lessons
5 章
reviewed
2026.05
先に読むとよい
達成目安
全 5 レッスンを読み、コース完了マークを付ける
未完了
クイズ 3 問に挑戦し、正答率 80% 以上
未挑戦
コース構成
このコースで学ぶこと
- 01
なぜ自動化するか
競合 SNS 分析は手作業で月 8 時間。Claude Code なら 30 分 + 待ち時間。
競合の投稿頻度・トピック分布・反応率を月次で追うと、自社の戦略の足場になります。問題はデータ収集と整理に時間がかかること。
投稿 URL リストを CSV に置き、各社の月初〜月末の投稿を Web から取得 → Claude が分類・集計 → 1 ページのレポート出力、までを自動化すれば、毎月の作業時間が劇的に減ります。
- 投稿頻度の推移（曜日・時間帯別）
- トピック分布（製品 / キャンペーン / ブランディング / CSR）
- 反応率（いいね・RT・コメント数）の比較
- 突出した投稿（バズった例）の抽出
- 02
競合リストと取得対象を CLAUDE.md に
毎月変えないので CLAUDE.md に固定。プロンプトを短くできる。
markdown# 競合 SNS 分析（月次） ## 対象 - @competitor_a (Twitter) - @competitor_b (Twitter / Instagram) - @competitor_c (Instagram のみ) - @competitor_d (TikTok 中心) - @competitor_e (LinkedIn メイン) ## 集計軸 - 曜日 × 時間帯 - トピック: 製品 / キャンペーン / ブランディング / CSR / 内輪 - 反応率: (いいね + RT + コメント) / フォロワー数 ## 出力 - reports/competitor-sns/YYYY-MM.md（1 ページ Markdown） - グラフ用 CSV を data/ に - 03
プロンプトテンプレ：月次レポート生成
「2026 年 5 月分」と指定するだけで、収集 → 集計 → レポート生成まで一括で。
text> 競合 SNS 分析、2026 年 5 月分をやって。CLAUDE.md の対象リストを使う。 ## 手順 1. 各アカウントの 2026-05-01〜31 の投稿を取得 - Twitter: WebFetch で nitter ミラー経由 or 公開検索 - Instagram/TikTok/LinkedIn: 同様に公開部分のみ 2. 投稿テキストからトピック分類 3. 集計（曜日 × 時間帯、トピック分布、反応率） 4. 突出した投稿 TOP 3 を抽出（各社） 5. reports/competitor-sns/2026-05.md に 1 ページレポート 6. data/competitor-2026-05.csv に生データ ## レポート構成 - サマリー（3 行） - 競合 5 社のスタンス比較表 - 投稿頻度ヒートマップ用データ - トピック分布（円グラフ用 CSV） - バズった投稿 TOP 3 と分析 - 自社への示唆（3 つ）出力イメージreports/competitor-sns/2026-05.md（要約）# 競合 SNS 分析 2026-05 ## サマリー 5 社合計 312 投稿。平日 19-21 時の投稿が反応率で突出。製品訴求よりブランディング系の伸びが目立つ。 ## 競合 5 社のスタンス | 社 | 月間投稿 | 主トピック | 平均反応率 | |---|---|---|---| | A 社 | 88 | キャンペーン | 2.4% | | B 社 | 61 | ブランディング | 3.1% | …（バズ投稿 TOP 3 / 自社への示唆 3 件と続く）
- 04
結果から「自社への示唆」を引き出すコツ
データ集計だけでは意味がない。最後の『示唆』が経営判断につながる。
- 競合の伸びている時間帯と自社が出していない時間の比較
- 競合がバズった『型』を 3 つに分類（質問型・比較型・ストーリー型 等）
- 自社が出していないトピックの洗い出し（CSR・社員紹介 等）
- 次月の自社投稿 3 案（競合分析の結論を反映）
- 05
Skill 化 + 月初の Routine
`/competitor-sns YYYY-MM` の 1 コマンドで生成される状態に。月初 1 日のカレンダーに予約。
手を動かす
0 / 4
理解度チェック
Q1.競合 SNS 分析を Skill 化したあと、月次レポートをただ流し続ける以上の価値を出すには？
Q2.競合 SNS 分析の入力として取得してよい・取得してはいけないデータの組合せとして正しいのは？
Q3.AI が出した競合トレンドのレポートをマーケ施策に反映する前に、人間が必ずやるべきは？