APIを使用してニュースデータから何を抽出できますか？

名前、企業、場所。トピックとカテゴリ。ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルトーン。キーワード。記事の公開時期。ソースの詳細。地理的な情報源。報道が時間とともにどのように変化するか。エンティティが記事間でどのように関連しているか。

データサイエンティストはあなたのニュースデータをどのように利用できますか？

データサイエンティストは、自然言語研究、トーン分析、トレンド予測、イベント検出、トピックのグループ化、ナレッジグラフの構築、機械学習モデルのトレーニングにAPIを使用します。構造化されたデータは前処理時間を節約します。

分析にはどのデータ形式をサポートしていますか？

プログラムによる処理にはJSON形式、統計分析にはCSV形式でデータをエクスポートするか、大規模データセットにはバルクダウンロードエンドポイントを使用します。すべての形式に完全な記事メタデータが含まれています。

研究のために過去のデータにアクセスできますか？

はい、長期的な研究、モデルのバックテスト、過去のイベントの分析のために過去のニュースアーカイブにアクセスできます。履歴データの深さはプランによって異なります。エンタープライズ顧客は拡張アーカイブにアクセスできます。

ニュースデータ内のパターンと相関関係をどのように特定しますか？

トピックとエンティティ抽出を使用して、どのトピックが一緒に現れるかを特定します。時間シーケンスを分析して先行指標を見つけ、関連トピック間でトーンを比較し、イベントに先行するカバレッジパターンを特定します。

API経由で処理できるデータ量はどれくらいですか？

リクエスト制限はプランによって増加します。エンタープライズ顧客は、集中的なデータ分析のための専用リソースを受け取ります。

ニュースデータを使用して予測モデルを構築できますか？

はい、構造化されたトーン、エンティティ、トピックデータは予測モデルに適しています。クライアントは、データフィードを使用して、株価予測、リスク予測、トレンド検出、イベント予測のためのモデルを構築しています。

6,000+開発者に信頼されています

データマイニングAPI とニュースAPI

最終更新日: October 30, 2026

世界中の最新ニュースの見出しを、ソースと画像付きで取得します。

リアルタイムニュース記事から 177 国

の 60 言語

メリット

News API 機能によるデータマイニング

ニュースデータマイニングは、大量のニュースコンテンツからパターンとインサイトを見つけます。APIは、分析と予測に使用できる名前、企業、場所、ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルトーン、トピック、記事の詳細を返します。

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ワークフロー例

完全なデータモデル

APIレスポンス

✓ テスラ株ニュースのトーン

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この例で示されていること：

記事のトーン言及された企業記事の詳細画像リンク発行元詳細

ユースケース

できること

小規模企業でも大企業でも、当社のニュースデータをご利用ください。

Pipelines

一括取り込みパイプライン

ストリーム記事をKafkaまたはPub/Subに送信し、下流の処理、保存、分析を行います。

トレーニングコーパス構築

カテゴリ、言語、ソースランク、日付フィルターを使用してドメイン固有のトレーニングデータセットを構築します。

Knowledge graph

エンティティグラフのエンリッチメント

記事からエンティティと関係を抽出し、ナレッジグラフとCRMレコードを強化します。

Research

バックフィルデータセット

学術研究、バックテスト、監査のために、履歴エンドポイント経由で複数年データセットをバックフィルします。

コンプライアンス

データリネージとプロビナンス

監査可能性と引用のために、完全な記事メタデータ（発行者、タイムスタンプ、URL）をキャプチャします。

Quant

特徴量エンジニアリング

予測モデルのフィーチャー（エンティティ露出、センチメント時系列、トピック強度）を導出します。

機能

複雑さなく必要なものを手に入れる

何千ものソースからのニュース記事にアクセスします。

ニュースAPI

多くの形式でデータをエクスポート
業界モニタリング
ブランドモニタリング
市場ニュースとトレンド
リスク管理
競合他社のニュース
メディアモニタリング
記事のトーン
トレンド分析
関連する記事をグループ化する
社会的トレンドの予測
複数言語
視聴者のエンゲージメント
地理的分析
リアルタイム速報
過去の記事
カスタムニュースフィード
ニュース集約
コンテンツフィルタリング
50以上の統合

各記事の詳細

業界
場所
人物
組織
ブランド
イベント
災害
病気
リンク
メディア
画像と動画
ハッシュタグ
著者
ソース
重複記事を見つける
ソースランク
記事のセンチメント
可読性スコア
言語を検出
など

分析

記事のトーン
世論分析
分類
財務分析
トレンド分析
関連する記事をグループ化する
コンテンツの要約
名前と場所
キーワード抽出
記事のトピック
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名前と場所
テキスト分類
論争検出
ソースの信頼度スコア
エンゲージメント指標
ソースの視点
品質ランキング
スパム検出
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最終更新日: 5s 前
総ソース数: 300.000k
昨日のリクエスト: 27.524
昨日追加された記事: 94.645
総記事数: 3.88b

よくある質問

: ニュースデータマイニングは、大量のニュースコンテンツからパターンとインサイトを見つけます。APIは、分析と予測に使用できる名前、企業、場所、ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルトーン、トピック、記事の詳細を返します。
: 名前、企業、場所。トピックとカテゴリ。ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルトーン。キーワード。記事の公開時期。ソースの詳細。地理的な情報源。報道が時間とともにどのように変化するか。エンティティが記事間でどのように関連しているか。
: データサイエンティストは、自然言語研究、トーン分析、トレンド予測、イベント検出、トピックのグループ化、ナレッジグラフの構築、機械学習モデルのトレーニングにAPIを使用します。構造化されたデータは前処理時間を節約します。
: プログラムによる処理にはJSON形式、統計分析にはCSV形式でデータをエクスポートするか、大規模データセットにはバルクダウンロードエンドポイントを使用します。すべての形式に完全な記事メタデータが含まれています。
: はい、長期的な研究、モデルのバックテスト、過去のイベントの分析のために過去のニュースアーカイブにアクセスできます。履歴データの深さはプランによって異なります。エンタープライズ顧客は拡張アーカイブにアクセスできます。
: トピックとエンティティ抽出を使用して、どのトピックが一緒に現れるかを特定します。時間シーケンスを分析して先行指標を見つけ、関連トピック間でトーンを比較し、イベントに先行するカバレッジパターンを特定します。
: リクエスト制限はプランによって増加します。エンタープライズ顧客は、集中的なデータ分析のための専用リソースを受け取ります。
: はい、構造化されたトーン、エンティティ、トピックデータは予測モデルに適しています。クライアントは、データフィードを使用して、株価予測、リスク予測、トレンド検出、イベント予測のためのモデルを構築しています。

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Developer GuidesOctober 29, 2026

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