トピックス

調査・解析方法

• 情報源：　Googleトレンド、ヤフーリアル、クックパッド
• 検索ワード： 大豆ミート、ソイミート、豆腐ハンバーグ
• GoogleトレンドのデータはPythonのPytrendsを使い取得してプロット（コードを記載）

Googleトレンド

Goolgeトレンドとは、Googleにおける検索頻度の相対的動向をチェックできるGoogleが提供するツールです。
検索行動から関心の高さのトレンドが推定できます。食品としての関心トレンドに絞り込むために検索カテゴリーを"Food & Drink”に設定しました。

"大豆ミート"と"ソイミート"のGoogleトレンド

"大豆ミート"と"ソイミート"のGoogleトレンドを確認しました。
ソイミートの検索頻度は大豆ミートの1/10以下で、大豆ミートが言葉としては普及しているようです。
大豆ミートは２０２０年初めから顕著にトレンド上昇しています。一過性なのか、さらに継続して定着して行くのか注目です。

"大豆ミート"と"豆腐ハンバーグ"のGoogleトレンド

大豆由来の肉様食品としては豆腐ハンバーグがあります。豆腐ハンバーグがいつからあるのかは検索してもわかりませんでしたが、２００４年にはすでにかなり検索されています。大豆ミートはまだ豆腐ハンバーグほどは検索されていません。豆腐ハンバーグは２０１１年後半に一段と関心が高まり、２０２０年初めからさらに大豆ミートとともに関心が高まっています。

大豆ミートと豆腐ハンバーグについての情報行動の比較

検索行動のGoogleトレンド、情報拡散行動のツイート、レシピ投稿行動を示すクックパッドのレシピ数で、大豆ミートと豆腐ハンバーグを比較しました。
大豆ミートはGoogleトレンド、クックパッドのレシピ数では豆腐ハンバーグに迫りつつ、ツイート数ではすでに上回っています。

Pythonによるプログラムのコード

上記Googleトレンドのプロット作成に用いたPythonのコードです。
Googleトレンドのデータ取得には、ウエブページ上で検索してcsvファイルにダウンロードする方法と、Pythonのライブラリである Pytrendsを使う方法があります。今回はPytrendsを使うコードを掲載しました。PytrendsはGoogleトレンドの非公式なAPIですので、一度に多量な検索は慎みましょう。

あくまで参考です。自己責任で適当に編集して試してください。

開発・実行環境：Google Colaboratory

# Install
!pip install pytrends
!pip install japanize-matplotlib


# Import
from pytrends.request import TrendReq
import requests
from lxml import etree
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import seaborn as sns
sns.set(font="IPAexGothic")


# 大豆ミート、ソイミート
## タイムゾーンとキーワード設定
pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=540)
kw_list_01 = ['大豆ミート', 'ソイミート']

## データ作成　cat=71:カテゴリーを"Food & Drink"に
pytrends.build_payload(kw_list_01, cat=71, timeframe='2004-01-01 2022-06-30', geo='JP', gprop='')

## データ取得
df = pytrends.interest_over_time()
df.info()

## Plot
Y1 = kw_list_01[0]
Y2 = kw_list_01[1]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))
plt.xticks(rotation=60)
ax.plot(df.index, df[Y1], label= Y1)
ax.plot(df.index, df[Y2], label= Y2)
ax.set_title('Googleトレンド ( カテゴリー:　"Food & Drink" )', fontsize=20)
ax.set_xlabel('年月', fontsize=16)
ax.set_ylabel('Trend', fontsize=16)
ax.set_ylim(0, 100)
ax.set_yticks([ 0, 50, 100 ])
ax.set_yticklabels([0, 50, 100 ])
plt.legend(fontsize=16)
plt.show()
fig.savefig("trend_daizumeat_soymeat.jpg")