この記事の要点

Google Trends の公式 API は 2025 年 7 月からアルファ版（申込制の限定公開）のみ。一般には pytrends (Python 非公式) / SerpAPI / Glimpse / TrendsAPI Pro などサードパーティ経由で取得 取得できる値は 絶対検索回数ではなく相対値 0〜100（期間内のピークを 100 とした正規化） 対応する切り口: キーワード比較 / 地域別 (Interest by region) / 期間別 / 関連クエリ / 急上昇キーワード (Trending Searches) 非公式エンドポイント https://trends.google.com/trends/api/explore を直接叩く方法もあるが、クッキー (NID) とトークン取得が必要で、レート制限・突然の仕様変更リスクあり 商用利用や SLA が必要なら SerpAPI / Glimpse、研究/PoC なら pytrends、安価で大量なら TrendsAPI Pro を選択

Google Trends とは

Google Trends は Google 検索の人気度を可視化する無料サービスです。「特定キーワードが、ある期間にどれだけ検索されたか」を相対値で見られます。SEO 調査 / 季節性把握 / 競合分析 / ニュース解析で広く使われます。

ただし公式の Google Trends API は 2025 年 7 月に発表されたアルファ版で、申込制の限定公開です（2026-10 時点）。アクセスが得られない場合にデータを自動取得するには、非公式ライブラリやサードパーティ API を使う必要があります。

主な取得手段の比較

手段	言語	料金	SLA	用途
pytrends	Python	無料 (OSS)	無し	研究 / PoC / 個人
SerpAPI	多言語 SDK	無料 (月 250 検索) / 有料 $25/月〜（2026-10 時点）	あり (99.9%)	商用 / 安定稼働
Glimpse	Web UI / API	有料	あり	絶対検索回数推定が必要な場合
TrendsAPI Pro	REST	$15/月〜	あり	安価で大量取得
直接スクレイピング	自前	無料	無し	非推奨 (BAN リスク)

pytrends (Python 非公式ライブラリ)

最も普及している Python ライブラリ。内部的に Google Trends の非公式 JSON エンドポイントを叩いて整形してくれます。

pip install pytrends

from pytrends.request import TrendReq

# hl=表示言語, tz=タイムゾーン (分単位、東京は -540)
pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=-540)

# キーワード設定 (最大5語まで同時比較可)
kw_list = ['Python', 'Ruby', 'PHP', 'Go']
pytrends.build_payload(
    kw_list,
    cat=0,                  # カテゴリ (0=All, 5=Computers)
    timeframe='today 12-m', # 過去12ヶ月
    geo='JP',               # 国コード (JP=日本)
    gprop=''                # 検索プロパティ (''=Web, 'news', 'images', 'youtube')
)

# 1. 時系列トレンド
trend_df = pytrends.interest_over_time()
print(trend_df.head())
#             Python  Ruby  PHP  Go  isPartial
# 2024-06-09      82    18   45  61      False

# 2. 地域別関心度
region_df = pytrends.interest_by_region(resolution='COUNTRY')
print(region_df.sort_values('Python', ascending=False).head())

# 3. 関連クエリ
related = pytrends.related_queries()
print(related['Python']['top'])      # トップ関連
print(related['Python']['rising'])   # 急上昇関連

# 4. 関連トピック
related_topics = pytrends.related_topics()

# 5. 急上昇キーワード（日次）
trending = pytrends.trending_searches(pn='japan')
print(trending.head(10))

注意: 相対値 (0〜100) であること

pytrends も Web UI も絶対検索回数を返しません。値は次のように正規化されます:

- 期間内 / 指定キーワード群の中で「最も検索された地点」を 100 とする
- 他の地点・他のキーワードは、その 100 に対する相対値 (0〜100)
- 「100」は絶対値ではなく、「ピーク時点」を示すだけ

つまり:
  「Python」単独で 100 = ピーク時 100% 検索された
  「Python」と「Ruby」を比較して Python=80, Ruby=10
    → Python は Ruby の 8 倍検索された (期間ピーク基準)

絶対検索回数の推定が必要なら Glimpse / Keyword Planner を併用。

SerpAPI 経由 (商用おすすめ)

SerpAPI は Google Trends を含む各種 Google サービスを REST API で叩けます。SLA とサポート付きで商用利用しやすい。

curl "https://serpapi.com/search?engine=google_trends&q=Python,Ruby&date=today+12-m&geo=JP&api_key=YOUR_KEY"

from serpapi import GoogleSearch

params = {
    "engine": "google_trends",
    "q": "Python,Ruby,PHP",
    "data_type": "TIMESERIES",   # TIMESERIES / GEO_MAP / RELATED_TOPICS / RELATED_QUERIES
    "date": "today 12-m",
    "geo": "JP",
    "api_key": "YOUR_SERPAPI_KEY",
}
results = GoogleSearch(params).get_dict()
print(results["interest_over_time"]["timeline_data"][:3])

非公式エンドポイント直叩き (上級者向け)

pytrends も内部でこれを使っています。仕組み理解のみ:

1. https://trends.google.com/trends/api/explore?req=...&tz=...&hl=...
   → トークン (widgets) を取得
2. https://trends.google.com/trends/api/widgetdata/multiline?...&token=...
   → 時系列データ取得 (先頭5バイト ")]}'," を捨てて JSON パース)

ハマりどころ:
- NID クッキーが無いと 429 になりやすい
- レスポンス先頭の XSSI プレフィックス ")]}'," を除去必須
- 短時間多発で IP 単位の一時 BAN
- 仕様が予告なく変わる

レート制限と対策

症状	原因	対策
429 Too Many Requests	短時間多発	1〜5 秒のスリープ、指数バックオフ
ResponseError 数日継続	IP 単位の BAN	プロキシローテーション or SerpAPI 移行
空のデータフレーム	マイナーすぎるキーワード	キーワード変更 or 期間延長
キーワード5語超でエラー	1リクエスト最大5語	5語ずつバッチ化し基準語で正規化

SEO 調査での実践例

# 5語を超える比較は、共通の基準語を入れてバッチ化＋正規化
import pandas as pd
from pytrends.request import TrendReq

pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=-540)
keywords = ['Python','Ruby','PHP','Go','Rust','Java','TypeScript','Kotlin','Swift']
anchor = 'Python'  # 全バッチに共通で入れる基準語

dfs = []
for i in range(0, len(keywords), 4):
    batch = [anchor] + [k for k in keywords[i:i+4] if k != anchor]
    pytrends.build_payload(batch, timeframe='today 12-m', geo='JP')
    df = pytrends.interest_over_time().drop(columns=['isPartial'])
    dfs.append(df)

# anchor の値で正規化
merged = dfs[0]
for df in dfs[1:]:
    scale = merged[anchor].mean() / df[anchor].mean()
    df = df * scale
    merged = merged.join(df.drop(columns=[anchor]), how='outer')
print(merged.tail())

FAQ

Q: Google Cloud に Trends の API は無いの？
A: 公式の Google Trends API は 2025 年 7 月からアルファ版として申込制で限定提供されています（2026-10 時点、一般公開前）。また BigQuery の公開データセット（google_trends）で、人気・急上昇検索語の上位 25 件を取得できます。

Q: pytrends が突然動かなくなった
A: Google が内部仕様を変えるとよくあります。pytrends の GitHub リポジトリは 2025 年 4 月にアーカイブ（開発終了）されているため、公式 API（アルファ）への申込か SerpAPI への切り替えを検討してください。

Q: 検索回数の「実数」を知りたい
A: Trends は相対値しか返しません。Glimpse（推定実数を返す商用サービス）か、Google 広告の キーワードプランナー を併用してください。

Q: 利用規約上問題ないか
A: Google の規約はスクレイピングを禁止しています。商用や本番では SerpAPI 等の正規 API を経由するのが安全です。