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新語レーダー

新語レーダー 運営中

新語レーダー(new-term-radar)は、キーワードツールに掲載される前の新語を発見できる、オープンソースのAI新語監視ツールです。新語レーダーは毎日、Xアカウント、Hugging Faceのトレンド、GitHubで急成長しているリポジトリ、AIナビゲーションサイトのsitemapなどを自動スキャンし...

新語レーダー(new-term-radar)は、キーワードツールに掲載される前の新語を発見できる、オープンソースのAI新語監視ツールです。新語レーダーは毎日、Xアカウント、Hugging Faceのトレンド、GitHubで急成長しているリポジトリ、AIナビゲーションサイトのsitemapなどを自動スキャンし...

新語レーダー
月間訪問数
0
料金
未設定
掲載日
—
更新済み
2026-10-29

01新語レーダーとは

新語レーダー(new-term-radar)は、キーワードツールに掲載される前の新語を発見できる、オープンソースのAI新語監視ツールです。新語レーダーは毎日、Xアカウント、Hugging Faceのトレンド、GitHubで急成長しているリポジトリ、AIナビゲーションサイトのsitemapなど、公開されている6種類のシグナルソースを自動スキャンします。モデルでノイズを除去した後、毎日のレポートを作成し、どのような新しい名前が登場したのか、どれが記事を書く価値があるのかを知らせます。さらに、各新語の背後にある一般的な検索キーワードを抽出し、検索ボリュームを推定して検索結果1ページ目の競争状況を分析し、「優先」「観察」「スキップ」の判断を直接提示します。

02新語レーダーの主な機能

WeChatでフォローして「开源」と返信すると、AIオープンソースプロジェクトの交流グループに参加できます
複数ソースのシグナル監視:Xアカウント、Hugging Faceのトレンド、GitHubで急成長しているリポジトリ、ナビゲーションサイトのsitemapなど、6種類の公開シグナルを毎日スキャンし、新語が最初に現れた痕跡を捉えます。
AIによるノイズ除去:小型モデルで候補語をスコアリングし、固有名詞と一般語を区別して、無効なシグナルを自動的に除外します。
キーワード抽出:新しい名前ごとに、その背後にある一般的な検索キーワードを導き出し、1日あたりの検索ボリュームを推定します。
競争状況の分析:キーワードの検索結果1ページ目における競争状況と難易度を確認し、「優先」「観察」「スキップ」の判断を提示します。
多様な接続方法:コマンドラインの日次レポート、Agent Skill、MCPサーバーに対応し、Claude CodeやCursorなどのツールに直接接続できます。
効果の自動振り返り:各シグナルを14日後に検索トレンドと照合し、各シグナルソースの的中率と先行日数を集計します。

03新語レーダーの使い方

プロジェクトをクローン:git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar を実行し、プロジェクトディレクトリに移動します。
設定をコピーして編集:cp config.example.json config.json を実行し、監視するXアカウント、sitemap、テーマを入力します。
API Keyを設定:export AISA_API_KEY=...(中国語のレポートが必要な場合はlangを「zh」に設定)、無料シグナルだけを見る場合はスキップできます。
初回実行:python -m radar daily --out report.md を実行します。基準スナップショットを作成し、GitHubで急成長しているリポジトリのみをレポートします。
毎日の実行:すべてのシグナルの変化を通常どおり出力します。定期タスクに追加して自動実行することをおすすめします。
Agentとの接続(任意):npx skills add zhuyansen/new-term-radar を実行すると、Claude Codeで「今日のAI新語は何?」と直接尋ねられます。
MCPとの接続(任意):Cursorなどのクライアント設定に、uvx --with mcp new-term-radar mcp と環境変数を追加します。

04新語レーダーの主な強み

時間差による優位性:キーワードツールが追跡するのは拡散経路の最後の段階ですが、新語レーダーはその前の4段階を監視するため、新語を数日、場合によっては数週間早く発見できます。
シグナルソースは無料で公開:6種類のシグナルはすべて公開データに由来し、高額なサブスクリプションは必要ありません。
名前だけでなく答えも提示:各キーワードを優先して書くべきか、観察すべきか、スキップすべきかという実行可能な判断を直接出力し、自分で分析する時間を省きます。
柔軟な使い方を全面的にカバー:コマンドライン、Agent Skill、MCPサーバーの3形態に対応し、個人で手動利用することも、自動化ワークフローに組み込むこともできます。

05新語レーダーのプロジェクトURL

GitHubリポジトリ:https://github.com/zhuyansen/new-term-radar

06新語レーダーの活用シーン

AIツールサイトのSEO最適化:サイト運営者は新語の競争が形成される前にサイトを立ち上げて展開し、検索結果1ページ目の順位による先行者利益を獲得できます。
ホットトピックの発掘:公式アカウントやNewsletterの執筆者は、他の人より数日早く注目の新語を発見し、「ネット中で話題になっている」ような速報性の高いコンテンツを書けます。
海外市場調査:プロダクトマネージャーは、新語の検索人気が国や地域ごとにどう分布しているかを確認し、製品がまずどの市場に注力すべきか判断できます。
製品機会の発掘:個人開発者は、「初めて決済リンクを掲載したばかり」の新しい販売者や、急成長中のオープンソースプロジェクトを監視することで、市場で検証済みの有料ニーズを発見できます。
競合・業界監視:業界関係者や投資家は、リポジトリのスター増加速度、収益ランキング、広告出稿などのシグナルから、成長の可能性があるプロジェクトや企業を早期に見つけられます。

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