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今週の市場観測
転職市場スナップショット
公式情報の横並びに、YouTube/X/検索需要/求人市場の反応を重ねます。今、転職者が何に不安を感じ、どの比較軸を求めているかをHEAT SCOREで見ます。
関心度
今週、転職者が何に詰まっているか。
HEAT SCOREは、YouTube反応、検索需要、Xの会話、求人市場への接続度をもとにした0〜100の独自指数です。現在は確認日時点の手動スナップショットで、正確な市場予測ではありません。API接続後も同じ表示に流し込める構造にしています。
観測方法
生データは、煽りではなく設計に使う。
現在は公開検索と手動スナップショットで指数を作り、API接続後に動画数、投稿日、再生数、コメント数、検索需要、求人市場データへ置き換えます。
公開検索で観測
検索URL、確認日、キーワード、観測テーマを残します。
0〜100で指数化
7日変化、30日変化、ソース内訳、信頼度を同じ形式で保存します。
比較軸へ変換
未経験、SES、スカウト、AI不安などを診断・比較表・LPに反映します。
データ取得方針
API接続の優先順位。
最初から高額なX APIに寄せず、費用対効果が高い順に接続します。正規APIまたは許可された公開データだけを使います。
YouTube Data API
動画数、投稿日、再生数、いいね数、コメント数、新規動画発生を取得して伸び率を見る。
標準クォータ内で、小テーマごとの日次観測から始める。Google Trends API
検索需要、7日/30日変化、関連検索を取得する。
公式APIはalpha段階のため、承認前は手動確認またはSearch Consoleで代替する。X API
公開会話の急増、広告不信、サービス名の評判語を補足する。
pay-per-useのため、費用対効果が出るまで主軸にしない。求人市場データ
求人数、未経験可、リモート可、AI関連職種、年収レンジをテーマ別に接続する。
公式APIまたは許可されたデータだけを使い、無断スクレイピングはしない。観測ログ
指数の根拠と、次の打ち手。
各シグナルは、検索で確認できる公開反応をもとに、次の記事・診断・比較表の改善へつなげます。
HEAT 86
急上昇
生成AI時代のエンジニア職不安
YouTube36
検索需要30
X12
求人市場8
- 観測キーワード
- AI エンジニア 転職 不安 / 生成AI エンジニア 仕事なくなる / AI時代 エンジニア キャリア
- 観測した迷い
- AIで仕事がなくなるかより、今のスキルをどう棚卸しし、次の職種や役割へ変換するかに不安が移っている。
- 比較への反映
- 経験者向けLPでは、年収だけでなく、生成AI時代の役割、技術選定、PM/上流/自社開発への転換を扱う。
- 診断での使い方
- 経験者診断ではレバテックキャリア、Findy、Geekly、type ITを「技術理解と棚卸し」で比較する。
- 次の実装
- 経験者LPに「生成AIで伸びる役割」「技術棚卸し」「PM/上流/自社開発」を追加。
- 次に作る記事
- AI時代にIT転職で確認するスキル棚卸し
確認項目今日、先に確認する3項目
- 今の業務でAIに任せられる作業と、人が担う判断を分ける
- 次に伸ばす技術、設計、顧客折衝のどれかを決める
- 成果物や改善実績を、職務経歴に書ける形へ整理する
HEAT 82
急上昇
未経験エンジニア転職の現実ギャップ
YouTube34
検索需要28
X14
求人市場6
- 観測キーワード
- 未経験 エンジニア 転職 やめとけ / IT未経験 エンジニア つらい / 30代 未経験 エンジニア 転職
- 観測した迷い
- 未経験からのIT転職は、可能性より先に「本当に無謀か」「入社後に詰まないか」が検索・投稿されやすい。
- 比較への反映
- 未経験向けLPは、夢の訴求よりも、最初の職種、研修、SES/SIer/社内SEの違い、年収下げ幅の確認が必要。
- 診断での使い方
- 未経験診断では、ワークポート、マイナビIT、doda IT、paizaを「最初の入口」として分ける。
- 次の実装
- 未経験ページに「入社後に詰まない確認項目」と「研修・配属・年収下げ幅」の比較軸を追加。
- 次に作る記事
- 未経験IT転職で最初に確認する7項目
確認項目今日、先に確認する3項目
- 募集職種がヘルプデスクだけに偏っていないか
- 研修終了後の配属先と勤務地を確認できるか
- 初年度年収、固定残業、給与が下がる期間を比較する
HEAT 78
上昇
SES企業の見極め不安
YouTube29
検索需要31
X12
求人市場6
- 観測キーワード
- SES やめとけ / ブラックSES 見分け方 / SES 転職 後悔
- 観測した迷い
- SESは一括で否定される一方、良い会社の見分け方や入社後の配属リスクを知りたい反応が強い。
- 比較への反映
- 未経験・若手向け記事は「SESかどうか」だけでなく、配属、案件変更、研修、評価、商流をチェックリスト化する方が刺さる。
- 診断での使い方
- 未経験・第二新卒ルートに、相談型エージェントとスキル可視化型サービスの併用理由を追加する。
- 次の実装
- 比較表に「配属リスク」「案件変更」「研修の実態」「商流確認」を追加候補として管理。
- 次に作る記事
- SESを避ける前に見る確認リスト
確認項目今日、先に確認する3項目
- 配属先、案件変更、待機時の扱いが説明されているか
- 研修期間中の給与と、研修後の配属実績を確認する
- 商流、評価方法、勤務地変更の条件を質問できるか
HEAT 64
安定上昇
Findy/Green系の実績ベース評価
YouTube10
検索需要18
X29
求人市場7
- 観測キーワード
- Findy 転職 おすすめ / Green Findy 比較 / GitHub 転職 スカウト
- 観測した迷い
- 経験者エンジニアは、求人紹介よりも技術実績、GitHub、カルチャー、直接応募の相性でサービスを語る投稿が出やすい。
- 比較への反映
- 経験者向けLPでは、面談数よりも「実績をどう見せるか」「企業と直接話せるか」を評価軸にする。
- 診断での使い方
- スカウト型ルートではFindy、Green、paiza、ビズリーチを目的別に分ける。
- 次の実装
- Findy/Green比較に「GitHub実績」「スカウト耐性」「企業と直接話す温度感」を追加。
- 次に作る記事
- FindyとGreenはどちらを先に使うべきか
確認項目今日、先に確認する3項目
- GitHubや制作実績を公開できる状態か
- スカウト数より、求人の技術スタックを比較できるか
- 企業と直接話したいのか、相談支援が必要なのかを分ける
HEAT 58
高止まり
転職広告疲れと登録しすぎ問題
YouTube8
検索需要17
X26
求人市場7
- 観測キーワード
- 転職サイト 広告ばっかり / エンジニア 転職サイト 広告 / 転職エージェント 登録しすぎ
- 観測した迷い
- ユーザーは転職広告の多さに疲れやすく、比較サイトにも「結局広告では？」という警戒がある。
- 比較への反映
- CTAは強引な一括登録より、2つに絞る、公式で確認する、広告と評価を分けるという約束を前面に置く。
- 診断での使い方
- トップ診断と比較表の文言を「登録前に絞る」へ寄せ、広告URL差し替え後も評価文は独立させる。
- 次の実装
- CTA文言と運営方針に「広告と評価を分離」「登録前に2つへ絞る」を継続反映。
- 次に作る記事
- 転職サービスを登録しすぎない使い分け
次に読む
高温テーマから、次の比較記事を作る。
広告案件ではなく、ユーザーが実際に詰まっている問いから優先順位を決めます。