SerpApi Claude Codeプラグイン は、Claudeに100以上の検索エンジンへのネイティブなアクセスを提供します。しかし、それは実際にはどのように見えるのでしょうか？ここでは、今日すぐ実行できる5つのワークフローを紹介します——それぞれ単一のプロンプトを使い、1つ以上の検索エンジンを連鎖させ、すぐに利用できる構造化出力を生成します。
以下のすべての出力は、単一のClaude Codeセッション中に、プラグインを通じて実際に行われたAPI呼び出しから得られています。必要なものをあなたが説明し、プラグインがエンジンの選定、パラメータの構築、結果の解析を処理します。
1. クロスプラットフォーム価格比較
プロンプト:
Amazon、Walmart、eBayでPS5本体の価格を比較してください。
何が起きるか: Claudeは3つのエンジン——amazon、walmart、ebay——に問い合わせ、各サイトから価格と製品詳細を抽出し、並べて比較できる形にまとめます。
出力:
| プラットフォーム | 製品 | 価格 | 評価 |
|---|---|---|---|
| Amazon | PlayStation®5本体 – 1TB | $649.99 | 4.7 / 5 |
| Walmart | PlayStation 5 Pro Console | $899.00 | 4.6 / 5 |
| eBay | Sony PlayStation 5 Slim ディスク（新品） | $199.98 | — |
| eBay | Sony PlayStation 5 Slim デジタルエディション 1TB（新品） | $549.99 | — |
ここで役立つ点: 1回の実行で、3つの異なるマーケットプレイスから構造化された比較可能なデータが得られます。タブの切り替えも、手動での抽出も不要です。Claudeは価格で並べ替えたり、最良の取引をフラグ付けしたり、同じ会話の中で表をCSVに書き出したりすることもできます。
使用エンジン: amazon、walmart、ebay
2. 学術文献レビュー
プロンプト:
2024年以降に公開された、最も引用されている論文を見つけてください。それぞれ要約してください。
何が起きるか: Claudeは年で絞り込むためにas_ylo=2024を指定して、google_scholarエンジンへ問い合わせ、その後、タイトル、著者、引用数、出版情報を抽出します。
出力:
| # | 論文 | 著者 | 引用 |
|---|---|---|---|
| 1 | Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey | Zhao, Zhang, Yu et al. | 837 |
| 2 | Corrective Retrieval Augmented Generation | Yan, Gu, Zhu, Ling | 527 |
| 3 | Retrieval-Augmented Generation for NLP: A Survey | Wu, Xiong, Cui et al. | 218 |
| 4 | Chain-of-Retrieval Augmented Generation | Wang, Chen, Yang, Huang | 99 |
| 5 | RAG and Understanding in Vision: A Survey and New Outlook | Zheng, Weng, Lyu et al. | 51 |
ここからClaudeは、Scholarが返した抜粋に基づいて各論文の貢献を要約できますし、上位結果に共通するテーマを特定するよう依頼することもできます。構造化された引用数があることで、どの論文が最も影響力を持つかを素早く見極められます。
ここで役立つ点: 普通ならGoogle Scholarのタブを行き来しながら午後がかかってしまうような文献レビューが、単一のプロンプトになります。引用指標付きのランキング結果が得られ、Claudeがそれらを物語調の要約やLaTeXの参考文献リストへと統合できます。
使用エンジン: google_scholar
3. ローカルビジネス監査
プロンプト:
サンフランシスコのユニオンスクエア近くのコーヒーショップを見つけてください。評価、レビュー数、営業時間を教えてください。
何が起きるか: Claudeはgoogle_mapsエンジンに問い合わせ、評価、レビューのボリューム、住所、営業日ごとの営業時間を含む構造化されたローカル結果を返します。
出力:
| 名称 | 評価 | レビュー数 | 住所 | 営業時間（Mon–Fri） |
|---|---|---|---|---|
| Caffe Central | 4.5 | 1,511 | 133 O'Farrell St | 7 AM – 7 PM |
| The Coffee Movement | 4.7 | 1,320 | 1030 Washington St | 7 AM – 2 PM |
| Scullery | 4.7 | 572 | 687 Geary St | 7 AM – 2 PM |
| Cable Car CoffeeSF | 4.8 | 141 | 902 Market St | 6 AM – 4:30 PM |
| Origin Lab Coffee & Matcha | 4.8 | 102 | 211 Sutter St | 6 AM – 6 PM |
ここで役立つ点: これは、競合分析、不動産評価、移住の判断などで通常は手作業で集計する種類のデータです。Claudeはそれを構造化した形で返してくれるので、そのまま使えます。追加の質問もできます——評価で絞り込む、レビュー数で並べ替える、検索半径を広げる——といったことが、ターミナルから離れることなく実行できます。
使用エンジン: google_maps
4. トレンドに基づくコンテンツブリーフ
プロンプト:
「AI agents」周辺で今何がトレンドになっていますか？Google Trendsで時間経過における関心を確認し、Google Newsで直近の報道を確認してください。見つかった内容に基づいてコンテンツブリーフを下書きしてください。
何が起きるか: Claudeは2つのエンジンを連鎖させます——検索関心のデータにはgoogle_trends、現在の見出しにはgoogle_news——そして、結果を実行可能なコンテンツブリーフへと統合します。
トレンドデータ（サンプル）:
「AI agents」という用語は、過去3か月間で33〜43（正規化インデックス）の範囲にわたって一貫した検索関心を示しており、季節性による落ち込みはありません。これは、急上昇して終わるパターンというより、継続的で成長している注目であることを示しています。
最近の見出し:
- 「AIツールの“中毒”が、エンタープライズのエージェントセキュリティにおける重大な欠陥を露呈させる」 — VentureBeat
- 「QualcommのCEOが語る：2026年はAIエージェントが主流になる年」 — Fortune
- 「バリスタは人間だが、AIエージェントがこの実験的なスウェーデンのカフェを回している」 — AP News
- 「AIエージェントが、Consensus Miamiのハッカソンでのスタートアップ開発の熱狂を燃やした」 — CoinDesk
コンテンツブリーフ（Claudeによって生成）:
トピック: 2026年のAIエージェント — 熱狂から実運用へ
切り口: 議論は「AIエージェントとは何か？」から「どうやってそれらを保護し、展開するのか？」へと移っています。報道は、エンタープライズのセキュリティ上の懸念、実世界での導入、そしてハードウェア面の整備に焦点を当てています。
推奨キーワード: AI agents、AI agent security、agentic AI、enterprise AI agents、AI automation 2026
コンテンツの不足点: ほとんどの報道はニュース起点です。実務的な開発チュートリアル（エージェントの作り方、テスト方法、デプロイ方法）や、セキュリティに焦点を当てたガイドの余地があります。
ここで役立つ点: トレンドデータと最新ニュースを組み合わせることで、1分未満で調査に裏付けられたコンテンツブリーフが得られます。Claudeは物語の転換点を特定し、切り口を提案し、コンテンツの不足点を見つけます——すべて、学習データの知識ではなく現在のデータに基づいています。
使用エンジン: google_trends、google_news
5. 雇用市場のスナップショット
プロンプト:
返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}
NYC（ニューヨーク市）におけるシニアMLエンジニアの職種は、今どのようなものですか？タイトル、企業、給与レンジ、そして直近でいつ掲載されたかを見せてください。
何が起きるか: Claudeは google_jobs エンジンにクエリを送り、企業名、給与情報、掲載の新しさ（recency）を含む構造化された掲載データを抽出します。
出力:
| タイトル | 企業 | 給与 | 掲載 |
|---|---|---|---|
| Sr AI/ML Engineer | Phaxis | $175K – $250K/yr | 5日前 |
| Senior Machine Learning Engineer - Ads | Uber | — | 12日前 |
| Senior Machine Learning Engineer, Content | Paramount | — | 12日前 |
| Senior MLOps Engineer | Paramount | — | 10日前 |
| Senior Machine Learning Engineer (Remote) | Zencastr | — | 4日前 |
ここで役立つ点: 採用をしているのか、転職活動をしているのか、報酬（compensation）をベンチマークしたいのかにかかわらず、市場のリアルタイムなスナップショットが得られます。Claudeはさらに進められます——多数の掲載情報にわたる給与レンジを集計したり、最もよく求められる必須スキルを特定したり、都市間で市場を比較したり、すべてクエリパラメータを調整することで可能です。
使用するエンジン: google_jobs
5つすべての背後にあるパターン
これらのワークフローを並べて見ると、共通の構造があります。自然言語のプロンプトが1つ以上のエンジン呼び出しにつながり、返ってきた構造化JSONが読みやすい形——テーブル、簡単な説明、要約など——に整形されます。クエリパラメータに直接触れる必要はありません（触りたい場合を除きます）。
面白いのは、検索の後に何が起きるかです。これはClaude Codeの中で実行されるため、結果がブラウザのタブに消えていくことはありません。Claudeはそれらを書き出してファイルに保存したり、スクリプトにパイプしたり、追質問のための文脈として使ったり、さらにその上に別の検索を連鎖させたりできます。価格比較はスプレッドシートに取り込めます。文献レビューは参考文献リストにできます。求人市場のスナップショットは、給与交渉のメール作成に役立てられます。検索は行き止まりではなく、より長いワークフローの中で組み合わせ可能なステップになります。
はじめに
プラグインをインストールして、以下のどれかのプロンプトを自分で試してみてください：
/plugin marketplace add serpapi/serpapi-claude-plugin
/plugin install serpapi@serpapi-plugins
SerpApiのAPIキーが必要です—— free tier には月250回の検索が含まれます。環境変数として設定してください：
export SERPAPI_API_KEY="your_key_here"
あとは、Claudeに必要なことを聞くだけです。プラグインが残りを処理します。
次に何があるか
これら5つの例は導入の出発点です。このプラグインは 107の検索エンジン をカバーしています——フライト、ホテル、特許、金融、アプリストアなど、さらに多くのものがあります。「search for...」や「find me...」、あるいは「compare...」で始まるあらゆるワークフローが候補になります。
プラグインは github.com/serpapi/serpapi-claude-plugin でオープンソースです。これを使って面白いものを作ったなら、ぜひ教えてください。
