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このレシピで使う TrendViewer MCP は、mcp-dir の運営会社（HALDATA）の製品です。ほかのMCPはディレクトリの掲載基準どおり中立に紹介しています。

当社で実行済み 所要 約20分

新規参入カテゴリの下調べを1時間で終える

新しいカテゴリに出るか決める前の下調べ。検索需要・季節性・価格帯・買った人の不満を1回の会話で並べ、空いている売り方を探す。

Ahrefs×Google Trends×Keepa×TrendViewer MCP

流れを図で見るあなたは一言頼むだけ。AIが順にMCPを呼ぶ

AIとのやり取り会話のイメージ

あなた
「〇〇」カテゴリの検索需要の伸び、上位商品の価格帯とランキング変動、そのカテゴリのレビューで不満が集中している観点を出して。空いている訴求ポジションを3つ提案して。
AI
Ahrefsカテゴリ語の検索数と、伸びている関連語を出すGoogle Trends過去5年の関心の推移と季節性を見るKeepa上位商品の価格帯とランキングの動きを出すTrendViewerレビューで不満が集中している観点を出す

検索需要はここ2年伸びており、毎年春に山があります。上位商品は中価格帯に集中していて、高価格帯は競合が少なめです。レビューの不満は「におい」と「耐久性」に集中しています。空いている売り方の候補は、①においを抑えた点を前面に出す、②長く使える作りを高価格帯で訴える、③春の需要期に合わせて投入する、の3つです。

会話はイメージです。実際の答えは、つないだデータとAIによって変わります。商品名・件数は説明のための例です。

手順4ステップ

  1. Ahrefs カテゴリ語の検索数と、伸びている関連語を出す 返ってくるもの：月間検索数と関連語
  2. Google Trends 過去5年の関心の推移と季節性を見る 返ってくるもの：関心度の推移
  3. Keepa 上位商品の価格帯とランキングの動きを出す 返ってくるもの：価格帯とランキングの推移
  4. TrendViewer レビューで不満が集中している観点を出す 返ってくるもの：観点ごとの否定の割合

そのまま使えるプロンプトChatGPT／Claude に貼る

「〇〇」カテゴリの検索需要の伸び、上位商品の価格帯とランキング変動、そのカテゴリのレビューで不満が集中している観点を出して。空いている訴求ポジションを3つ提案して。

Claude用スキルとして配布中

スキルを入れると、「新規参入カテゴリの下調べをしたい」と一言伝えるだけで同じ手順で分析が実行されます。

スキルを見る（GitHub） ↗

「当社で実行済み」「当社で接続確認済み」は当社が実際にMCPを呼び出して手順が通ることを確かめたもの、「当社の想定手順」は公式資料をもとに組んだ手順です。書き込みをするMCPは、AI側で都度承認する設定にしてください（安全に使うには）。業務上の効果は保証しません。

使うMCP

  • MCPAhrefs
    サービスの提供元（公式）・かんたん：URLを登録するだけ
  • MCPGoogle Trends
  • MCPKeepa
    サービスの提供元（公式）・かんたん：URLを登録するだけ
  • レビュー分析TrendViewer MCP
    主要ECモールのレビューを観点別に集計（運営会社の製品）

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