AIが世論を丸ごと分析!30以上のSNSから情報を集めて未来を予測する多エージェントシステム — BettaFish

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BettaFishは、ユーザーがチャットのように質問するだけで、国内外30以上のSNS(ソーシャルメディア)から情報を自動収集し、世論(ネット上の人々の意見や反応)を総合的に分析してくれるAIシステムです。複数のAIエージェント(それぞれ専門の役割を持つAIアシスタント)が協力して、テキストだけでなく動画や画像も解析し、感情分析や未来の傾向予測まで行います。最終的に、見やすいHTML形式のレポートを自動生成してくれるため、専門知識がなくても世論の全体像を把握できます。既存のAIフレームワークに依存せず、ゼロからPythonで構築されているため、カスタマイズもしやすい設計になっています。企業のブランド管理や学術研究、意思決定の支援に役立つツールです。

🔥 なぜ話題?

AIエージェントが複数協力して複雑なタスクをこなす「マルチエージェント」技術への関心が世界的に高まっている中、BettaFishは既存フレームワークに頼らずゼロから実装し、SNS世論分析という実用的なユースケースを提供している点が注目を集めています。特に、情報の偏り(フィルターバブル)を打破して多角的な視点を提供するコンセプトが、フェイクニュースや情報操作が問題視される昨今の社会課題にマッチしています。

💡 こう使える!

例えば、自社の新製品がSNSでどう評価されているかを調べたいとき、BettaFishに『○○製品の評判を分析して』と入力するだけで、微博・小紅書・抖音・TikTokなどから関連投稿とコメントを自動収集し、『肯定的な意見が65%、否定的な意見は価格に集中』といった分析レポートをグラフ付きで生成してくれます。

ユースケース: 企業や研究者が、SNS上で自社ブランドや特定のテーマについて世間がどう感じているかを自動的に調査・分析し、意思決定の参考にする場面で使えます。

  • チャット形式で質問するだけで、30以上のSNSから世論を自動収集・分析してレポートを生成
  • 複数のAIエージェントが「フォーラム(掲示板)」方式で議論・協力し、単一AIでは得られない多角的な分析を実現
  • テキストだけでなく動画や画像も解析できる強力なマルチモーダル対応
  • AIフレームワーク不使用でゼロから構築されており、カスタマイズや拡張が容易
  • 自社の内部データベースとの統合もサポートし、外部世論と内部データを組み合わせた分析が可能
GitHubで見る →

微舆:人人可用的多Agent舆情分析助手,打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策!从0实现,不依赖任何框架。

技術情報

言語

Python

ライセンス

GPL-2.0

最終更新

2026-03-05

スター数

37,753

フォーク数

7,086

Issue数

37

トピック

agent-frameworkdata-analysisdeep-researchdeep-searchllmsmulti-agent-systemnlppublic-opinion-analysispython3sentiment-analysis

技術詳細

アーキテクチャ

BettaFishは4つの専門エージェントと1つの協調エンジンで構成されるマルチエージェントシステム:

  • Query Agent: 国内外のウェブ検索でニュースや記事を広範に収集
  • Media Agent: 動画・画像などマルチモーダルコンテンツの解析に特化
  • Insight Agent: プライベートデータベース(PostgreSQL/MySQL)からのデータマイニング
  • Report Agent: テンプレートベースの多段階レポート生成(IR中間表現→HTML/PDF/Markdownレンダリング)
  • ForumEngine: エージェント間の「フォーラム」協調メカニズム。LLMが司会者となりチェーン・オブ・ソート方式で議論を促進

主要機能一覧

  • 30以上のSNS(微博、小紅書、抖音、快手など)からのAI自動クローリング
  • 複数の感情分析モデル(BERT LoRA微調整、GPT-2 LoRA微調整、多言語モデル、Qwen3微調整、SVM等の機械学習)
  • マルチモーダル解析(動画・画像・構造化情報カード対応)
  • インタラクティブHTML / PDF / Markdownレポート自動生成
  • カスタムビジネスデータベースとの統合サポート
  • カスタムレポートテンプレートのアップロード対応

対応環境

  • OS: Windows / Linux / macOS
  • Python: 3.9以上(3.11推奨)
  • データベース: PostgreSQL(推奨)またはMySQL
  • メモリ: 2GB以上推奨
  • Docker対応: docker-compose.ymlによるワンコマンドデプロイ
  • パッケージ管理: Conda / uv 対応

LLMモデル連携

OpenAI API互換形式であれば任意のLLMプロバイダーを利用可能。各エージェントごとに異なるモデルを設定できる:

  • Insight Agent / Media Agent / Query Agent / Report Agent / ForumEngine それぞれ独立にAPI_KEY、BASE_URL、MODEL_NAMEを設定

クローラーシステム(MindSpider)

  • BroadTopicExtraction: 今日のニュースから話題を自動抽出
  • DeepSentimentCrawling: 各プラットフォームへのディープクローリング(Playwright + Chromium使用)
  • 対応プラットフォーム: 微博、小紅書、抖音、快手など

レポート生成パイプライン

  1. テンプレート選択(LLMが最適なテンプレートを自動選択)
  2. ドキュメントレイアウト設計
  3. 文字量計画・章節指示生成
  4. 章節ごとのJSON生成+バリデーション
  5. IR(中間表現)への装丁
  6. HTML/PDF/Markdownへのレンダリング

関連プロジェクト

  • MiroFish: 予測エンジン。BettaFish(データ収集・分析)→ MiroFish(予測)の完全なパイプラインを構成
  • DeepSearchAgent-Demo: 入門者向けのシンプルなエージェントデモ

制約・注意点

  • クローラー機能は学習・研究目的のみ。対象サイトのrobots.txtと利用規約の遵守が必須
  • 商用利用は禁止(免責声明に明記)
  • PDF出力にはWeasyPrintの追加システム依存が必要

ライセンス

  • GPL-2.0: オープンソースだが、派生物も同じライセンスで公開する必要がある

インストール・クイックスタート

Dockerで起動する場合(推奨)

  1. .env.example をコピーして .env を作成し、APIキーやデータベース情報を設定
  2. 以下のコマンドで起動:
docker compose up -d

ソースコードから起動する場合

  1. Python環境を作成:
conda create -n bettafish python=3.11
conda activate bettafish
  1. 依存パッケージをインストール:
pip install -r requirements.txt
  1. ブラウザドライバをインストール(クローラー用):
playwright install chromium
  1. .env.example をコピーして .env を作成し、LLMのAPIキーとデータベース情報を設定

  2. 起動:

python app.py

ブラウザで http://localhost:5000 にアクセスして利用開始

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