ネット小説の「売れ線」をリサーチするのに、Pythonがいいのか？ Go言語が向いているのか？

ネット小説の「売れ線」をリサーチするのに、Pythonがいいのか？ Go言語が向いているのか？
今日はこのテーマで、ブログ記事っぽく整理してみます。

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1. そもそも「売れ線リサーチ」で何をするのか？

まず、具体的にやりたいことを整理しておきます。

ネット小説の売れ線リサーチと言っても、やることはだいたいこんな感じですよね。

• 小説投稿サイト（カクヨム、小説家になろう、アルファポリス、ノベルピア、ハーメルンなど）のランキングや新着をチェック

• タイトル・ジャンル・タグ・あらすじ・文字数・連載頻度などのデータ収集

• 人気作品の共通点を分析

  • よく使われるキーワード

  • 流行しているサブジャンル（例：追放系、悪役令嬢、ざまぁ、現代ファンタジーなど）

  • タイトルの傾向（長い/短い、口語/地の文）

• 時系列でのトレンド変化を見る

  • 「1年前は異世界転生が強かったけど、今は現代ダンジョン系が増えている」など

• 可視化して、自分の企画に活かす

この「データ集め」と「分析」「可視化」に強いのはどっちか？
ここが、Python vs Go の一番重要なポイントになります。

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2. Pythonの強み：データ分析特化の“研究マシン”

2-1. データ分析ライブラリが圧倒的に充実

Pythonはもともとデータ分析・機械学習の現場でガッツリ使われてきた言語です。
代表的なライブラリだけ挙げても、

• pandas：表形式データの扱い（CSV、Excel、SQLなど）

• NumPy：数値計算

• Matplotlib / Plotly：グラフ描画・可視化

• scikit-learn：機械学習

• BeautifulSoup / Scrapy / Requests：Webスクレイピング

…と、売れ線リサーチにドンピシャな道具がひと通りそろっています。

「ランキングページをスクレイピング → CSV化 → 分析 → グラフ化」まで、
すべてPythonだけで完結しやすいのが大きな魅力です。

2-2. コードが比較的短く、サンプルも山ほどある

Pythonは文法がシンプルで、ネット上に日本語解説も山ほどあります。
「カクヨム ランキング スクレイピング Python」みたいな検索で、
似たようなコードがすぐ見つかりやすいです。

「とりあえず動くものを作って、あとで改良したい」という
クリエイター的な使い方と相性がいいです。

2-3. 機械学習との相性が抜群

将来的に、

• タイトルからジャンルを自動分類してみたい

• 流行しそうなキーワードを予測したい

• 人気作品/不人気作品の違いをAIで分析したい

といった「一歩先の売れ線リサーチ」をやりたくなる可能性があります。

このとき、Pythonはすでに

• ChatGPT APIを叩くコード

• BERT系モデルや日本語用の事前学習モデル

• テキスト分類・クラスタリング用のライブラリ

などが整っているので、発展性が非常に高いです。

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3. Go言語の強み：高速で堅牢な“エンジニア寄りマシン”

ではGoはどうか。

3-1. 高速・省メモリ・並列処理が得意

GoはGoogle発のシステム開発向け言語で、

• コンパイル言語 → 実行が速い

• 並列処理（goroutine）が標準機能として強い

• WebサーバーやAPI開発に向いている

という特徴があります。

例えば、

• 大量の小説サイトを横断的にクローリングする

• 定期的に自動クローラーを走らせてデータをため続ける

• 自作の「売れ線ダッシュボード」Webサービスを作りたい

みたいな、「インフラ寄り」「サービス化寄り」の用途ならGoはかなり優秀です。

3-2. ただし、データ分析用ライブラリは少なめ

一方で、「集めたデータをガッツリ分析する」という部分は、

• Pythonほどライブラリが豊富ではない

• Googleスプレッドシートや外部BIツールと連携する設計になりがち

という傾向があります。

「クローラーはGoで書いて、解析はPython or Excelでやる」
みたいに役割分担するケースも多いです。

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4. ネット小説の売れ線リサーチにおける結論

4-1. まず一本選ぶなら Python一択

ネット小説の売れ線調査が目的なら、
最初の一本はPythonをおすすめします。

理由をまとめると、

1. スクレイピング → 整形 → 分析 → 可視化まで、全部Pythonで完結しやすい

2. データ分析のノウハウ・記事・サンプルコードが圧倒的に多い

3. 機械学習やAI連携に発展させやすい

4. 文法がシンプルで、「小説家・ブロガー兼なんちゃってエンジニア」に優しい

つまり、

「今の流行を数字で見える化したい」「流行キーワードを抽出したい」

という、“売れ線リサーチそのもの”に一番近いのがPythonです。

4-2. Goが輝くのは「本格的にシステム化したくなったとき」

逆に、Goが本領発揮するのはこんなときです。

• 自動クローラーを24時間365日動かしたい

• サーバーに常駐させるバッチプログラムを軽く・速く動かしたい

• 自分専用の「小説トレンド監視Webサービス」を立ち上げたい

• 他の人に使ってもらう公開APIを作りたい

つまり、

「分析ツール」ではなく「サービス」や「システム」を作る段階

に進んだときに、Goが有力候補になってきます。

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5. 具体的な活用イメージ（Python編）

「実際にどんなことができるの？」というイメージを、
Pythonを前提にざっくり書いてみます。

5-1. ランキングデータの自動取得

• Requests＋BeautifulSoupで、ランキングページのHTMLを取得

• タイトル、著者名、ジャンル、文字数、ブクマ数などを抜き出す

• pandasでDataFrame（表データ）化して、CSVに保存

これを毎日・毎週実行するようにすれば、

• 「この1ヶ月で急に伸びたジャンル」

• 「いつの間にか上位に増えているタグ」

などを数字でチェックできます。

5-2. タイトル・あらすじのテキスト分析

• MeCabやJanomeなどの形態素解析ライブラリで日本語を分かち書き

• よく出る名詞・形容詞を集計して、「今の流行語リスト」を作る

• TF-IDFやWordCloudなどで可視化しても面白い

「悪役令嬢」「婚約破棄」「追放」「現代ダンジョン」みたいなキーワードが
どれくらい頻出なのか、感覚ではなく数字で出せます。

5-3. グラフで“自分の感覚”をチェックする

• ジャンル別作品数の推移

• タイトル文字数とブクマ数の相関

• 1話あたりの平均文字数と評価の関係

などをグラフにすると、

「なんとなく流行ってそう」→「データで確認済み」

に変わります。
これは企画を立てるときの自信にもつながります。

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6. 「PythonとGo、両方やる」のはアリか？

結論から言うと、順番をつけるなら：

1. 売れ線リサーチ・試作フェーズ：Python

2. 本格運用・サービス化フェーズ：Go（＋必要なら引き続きPython）

という流れが現実的です。

最初から両方を同時に学ぶと負荷が高いので、

• まずはPythonで「数字で売れ線を見る快感」を味わう

• 「もっと自動化・高速化・安定稼働させたい」と思ってきたらGoに挑戦

くらいのスタンスがおすすめです。

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7. まとめ：小説家・ブロガー目線での最適解

最後に、ネット小説を書いたりブログを書いたりしながら
売れ線リサーチをしたい人向けに、ポイントをまとめます。

• 目的が「流行を数字でつかむ」なら → Pythonがベスト

  • スクレイピング、分析、グラフ、AI連携までワンストップ

  • 学習資料が多く、独学しやすい

• 目的が「自分専用の分析サービスを本格的に作りたい」なら → Goも検討

  • 高速・安定・並列処理向き

  • クローラーやWeb APIを長期運用したいときに強い

• まずはPythonで「売れ線分析のプロトタイプ」を作り、
  物足りなくなったらGoで「システム化」していくのが現実的な戦略