Dify + Deep SerpApiでスマートビジネスニュースモニタリングを構築する

今日の競争が激しい環境では、ブランドの評価、業界の動向、および競合情報をリアルタイムで把握することが、効果的な意思決定にとって重要です。しかし、ニュースや情報を手動で監視することは時間がかかり、労力も必要で、重要な洞察を見逃すリスクがあります。

このソリューションは、主要なノーコードAI自動化プラットフォームであるDifyと、企業向けのGoogle検索データインターフェースであるScrapeless Deep SerpApiを統合し、企業が次のことを可能にするスマートで拡張可能なビジネスニュース監視システムを構築します。

• リアルタイムのニュースを自動的に収集・フィルタリングする
• AIを活用して知的な分析と実行可能な洞察を得る
• 複数のチャネルに自動的にアラートやレポートを送信する

1. ソリューション概要

2. エンタープライズグレードのツール概要

Difyインテリジェントワークフロープラットフォーム

柔軟なエンタープライズグレードのワークフロー向けに設計されたノーコードAI自動化プラットフォーム

• コーディング不要のドラッグアンドドロップワークフロー構築のためのビジュアルインターフェース
• 主流のAIモデル（GPT-4、Claude 3、Geminiなど）とのシームレスな統合
• APIや外部データソースと接続するためのプラグインエコシステム
• 詳細なログとエラートレースを備えたリアルタイムの監視
• 役割に基づくアクセス制御とチームコラボレーションのサポート
• セキュアなエンタープライズ環境でのプライベート導入に適している

Scrapeless Deep SerpApi

AIワークフローとビジネスインテリジェンス用に設計されたリアルタイムの高忠実度Google SERP API

Scrapeless Deep SerpApi は、ブランド監視、市場インテリジェンス、コンテンツ生成、AI駆動の意思決定などのエンタープライズグレードのユースケースのために特別に構築されています。これは、Googleの検索結果からリアルタイムの構造化データを直接抽出し（HTMLパース）、正確性、鮮度、信頼性を保証します。

主な利点

• リアルタイムのGoogle SERPデータへの即時アクセス（応答時間3秒未満）
• 包括的な結果カバレッジ：オーガニック結果、Googleローカル、Googleイメージ、Googleニュースなど
• キャッシュなし：直接HTMLパースにより最新の、検証可能な結果を確保
• アンチスクレイピング技術：99.9%の成功率、手動プロキシ設定不要
• 195以上の国と複数の言語をサポートし、グローバルな監視を実現
• 一般的なデータ形式での構造化出力で、AIモデルや自動化ワークフローによる解析と分析が容易
• 透明性のある使用量ベースの請求で、隠された制限やフィールドの制約なし

📌 理想的な用途:

• エンタープライズグレードのメディア監視およびアラートシステムの構築
• 世界中の競合活動および市場動向の追跡
• 検索に調整されたデータセットの作成、取得拡張生成（RAG）
• SEOおよびコンテンツの大規模な自動化

3. 環境設定およびアカウント登録

3.1 Scrapelessアカウントの登録とAPIトークンの取得

• Scrapelessダッシュボードにアクセス
• ビジネスアカウントを登録
• ログイン後、API管理ページに移動してAPIトークンを取得

⚠️ 重要：APIトークンを安全に保管し、公に共有しないでください。

3.2 Difyアカウントの登録とDeep SerpApiプラグインのインストール

1. まだ登録していない場合はDifyにサインアップし、Deep SerpApiプラグインをインストール

2. 新しいアプリケーションを作成し、「ワークフロー」を選択

3. ワークフロースタジオで「+」ボタンをクリックして新しいツールを追加

4. パネルの「ツール」タブに移動

5. ツールリストに示されている「Deep SerpApi」（scrapelesshq）を探します。

6. 「Deep SerpApi」をクリックしてワークフローに追加します。

4. 詳細な設定プロセス

ステップ 1: Deep SerpApiノードを追加

• ワークフローエディタで「+」ボタンをクリックします。
• ツールタブを選択します。
• **Deep SerpApi (Scrapeless)**を選んでワークフローに追加します。

• 設定パネルに、先にコピーしたAPIトークンを貼り付けます。

ステップ 2: 検索パラメータを設定

• Deep SerpApiノードのクエリ文字列フィールドに検索クエリを入力します。例えば：
  • "Your Company Name" news
• 次のような高度な検索構文をサポートしています：
  • "Your Company Name" OR "Industry Keyword"
  • "Company Name" AND (announcement OR partnership)
• この例では、次のように使用します：

{{ company }} 最新のビジネスニュース 2025年6月 site:reuters.com OR site:bloomberg.com OR site:cnn.com

ステップ 3: 検索結果をフォーマットするためのテンプレートノードを追加

1. Deep SerpApiノードの後に**“+”**ボタンをクリックします。
2. 利用可能なブロックから**“Template”**を選択します。

3. テンプレートフィールドに次のフォーマットテンプレートを入力します：

検索結果:
{% for item in arg1[0].organic_results %}
- タイトル: {{ item.title }}
- リンク: {{ item.link }}
{% endfor %}

• このテンプレートは、検索結果を構造化された方法で表示し、その後のAI分析を容易にします。

ステップ 4: AI分析ノードを設定

1. Deep SerpApiノードの後に**“+”**ボタンをクリックします。
2. 利用可能なブロックから**“LLM”**を選択します。
3. お好みのAIモデルを選択します（GPT-4推奨）。

モデルのインストールまたはアクティブ化を行うために、**“Model Provider Settings”**をクリックする必要があります。

4. LLMの選択肢があるページに移動します。お好きなものを選択できます。例として、Claudeを使用します。

5. システムプロンプトには、検索結果を参照します：

あなたはビジネスインテリジェンスアナリストです。

次の検索結果に基づいて、会社「{{ company }}」のための簡潔なB2Bインテリジェンスレポートを生成してください。レポートには以下を含めるべきです：

1. 全体的な感情（ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ）
2. 主要なニュースの展開または更新
3. ビジネスリスクまたは機会
4. 会社への戦略的な影響
5. 重要または注目すべき項目

検索結果が一般的すぎる場合や会社特有の内容が不足している場合、それを指摘し、検索クエリを改善する方法を提案してください。

適切な箇条書きを使用してください。トーンはプロフェッショナルかつ実行可能なものであるべきです。

6. ユーザープロンプトでは、フォーマットされたテンプレートの結果を参照します：

この会社に関する検索結果を分析してください: ニュースのタイトル、内容、および情報源に基づくインサイトです。

7. 次に、プロンプトテキストボックスで/を使用して変数セレクターを呼び出し、出力、テキスト、sys.などの変数リストを呼び出して、テンプレートに挿入または変数を設定できます。以下の画像を参照できます。

ステップ 5: ワークフローを実行・デバッグ

• インターフェースの右上隅にあるRunボタンをクリックします。

• ワークフローの実行を待ち、出力結果を確認します。
• 分析結果に基づいて、検索キーワードとAIプロンプトを調整してパフォーマンスを最適化します。

ステップ6: エンタープライズ通知チャネルの統合（例：Discord Webhook）(任意)

ワークフローが完了したときに通知をDiscordサーバーで直接受け取るには、Webhook統合を追加できます：

1. 新しいブロックを追加：

• LLM分析ステップの後に**「+」**ボタンをクリック
• ブロックメニューから**「ツール」**を選択

2. マーケットプレイスでDiscord Webhookを見つける：

• ツールセクションで**「マーケットプレイス」**をクリック
• **「Discord」または「Webhook」**を検索
• Discord Webhookツールがまだ利用できない場合はインストール マーケットプレイスのDiscordプラグイン

3. Webhookを設定する：

• Discord Webhookツールを選択
• あなたのDiscord Webhook URLを入力（これはDiscordサーバーの設定から取得できます）
• 分析結果を含むようにメッセージフォーマットをカスタマイズ
• 前のステップからの変数を使用して動的コンテンツを含める

4. メッセージのカスタマイズ：

• 通知に検索クエリを含める
• 重要な発見の要約を追加
• Discordでの読みやすさのためにメッセージをフォーマットする

🔍 **日次ビジネスインテリジェンスレポート**

/ context

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📊 *Generated by Dify + Scrapeless Deep SerpAPI*

注: 同じプロセスに従い、マーケットプレイスで適切なツールを検索することで、任意のWebhookサービス（Slack、Microsoft Teamsなど）を利用することもできます。

ステップ7: ワークフロー設定を完了するためのエンドノードを追加する

ワークフローを適切に完了するために、エンドブロックを追加します：
1. 最終ブロックを追加する：

• Webhookステップの後（Webhookをスキップした場合はLLMステップ）の**「+」**ボタンをクリック
• ブロックメニューから「エンド」を選択

2. エンドブロックを設定する：

• エンドブロックはワークフローの完了を示します
• ワークフローが完了した際に返される出力変数をオプションで設定できます
• これは、このワークフローをより大きな自動化の一部として使用する場合に便利です

あなたの完全なワークフローは以下のようになります：

ステップ8: 結果を出力する

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スケール、精度、AIネイティブワークフロー向けに構築されたリアルタイムで構造化された検索データを体験してください。

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ワークフローデモ

このスマートビジネスニュース監視ワークフローが最初から最後までどのように機能するかを理解する手助けをするために、短いGIFデモを作成しました。Deep SerpApiでリアルタイム検索結果を取得し、テンプレートブロックでフォーマットし、LLMを使用してデータを分析し、最終的にDiscord Webhook経由でインサイトを送信する各ステップを示しています。

5. 成功事例とパフォーマンスへの影響

主要な金融機関

「リアクティブからプロアクティブへ」 — 95％精度のリアルタイムニュース監視

主要な金融機関は、銀行規制、評判リスク、マクロ経済イベントに関連する急速に変化するニュースサイクルの監視に課題を抱えていました。このシステムを導入する前、彼らのコンプライアンスおよびリスクチームは手動のメディア追跡に大きく依存しており、時間がかかり、重要な対応が遅れることがよくありました。

Dify + Scrapeless監視システムを統合した後：

• ニュース検出の遅延が**80%**削減され、規制または評判リスクのほぼリアルタイムの認識が可能になりました。
• 感情ベースのアラートモデルの精度は**95%**に向上し、高品質の構造化されたSERPデータがAI分類器にフィードバックされました。
• アラートが内部のSlackチャンネルやBIダッシュボードに直接プッシュされ、部門間のコラボレーションが改善されました。
• 結果: リスク軽減のウィンドウは 数時間から数分 に短縮され、ネガティブな報道や誤情報からの潜在的なダメージが減少しました。