🐰
うさぎでもわかるTikTok API活用術
うさぎでもわかるTikTok API活用術
こんにちは！🐰です。今回は、TikTok APIを使って様々な操作を自動化する方法について解説します。動画の自動投稿からライブ配信のいいね連打まで、API活用のポイントを紹介しますよ！
はじめに
TikTokは世界で最も急速に成長しているSNSプラットフォームの一つです。そのユーザー数は10億人を超え、特に若い世代を中心に人気を集めています。そんなTikTokを効率的に運用するためには、APIを活用することが重要です。
TikTok APIとは、TikTokが提供する機能にプログラムからアクセスするためのインターフェースです。これを使うことで、手作業では難しい大量の操作や自動化が可能になります。
APIには大きく分けて公式と非公式の2種類があります。
- 公式API: TikTok社が公式に提供しているAPI。安定性が高く、利用規約に沿った使い方が可能。
- 非公式API: コミュニティによって開発された非公式のAPI。公式にはない機能も使えるが、TikTokの仕様変更で動かなくなるリスクがある。
この記事では、両方のAPIを活用して、特に以下の機能を実現する方法を解説します。
- 自分の動画管理（自動投稿、コメント返信、コメントいいね）
- 他ユーザーの動画操作（動画巡回、動画いいね、自動コメント）
- LIVE関連機能（いいね連打、宝箱自動取得）
それでは、TikTok APIの世界へホップしていきましょう！
TikTok公式APIの概要
TikTokの公式APIは、主に2つのカテゴリに分けられます。
- TikTok for Developers：一般開発者向けのAPI
- TikTok for Business Developers：ビジネスアカウント向けのAPI
TikTok for Developers
TikTok for Developersは、基本的なTikTokの機能にアクセスするためのAPIを提供しています。動画の表示、ユーザー情報の取得、認証プロセスの実装などが可能です。
主な特徴は以下の通りです：
- OAuth 2.0による認証システム
- REST APIによるエンドポイント提供
- JSON形式でのデータ交換
- レート制限あり（アプリケーションごとに制限が設定されている）
TikTok for Business Developers
ビジネスアカウントを持つユーザーが利用できるAPIで、広告キャンペーンの管理、データ分析、コンテンツ管理などの高度な機能にアクセスできるように設計されています。
主な特徴：
- より詳細なデータ分析
- 広告関連の機能
- アカウント管理の高度な機能
- マーケティング戦略のためのツール
アカウント登録と認証方法
TikTok APIを利用するには、まず開発者アカウントを作成し、アプリケーションを登録する必要があります。
開発者アカウント作成手順：
- TikTok for Developersにアクセス
- 「Get Started」をクリック
- TikTokアカウントでログイン
- 開発者情報を入力して登録完了
アプリケーション登録手順：
- 開発者ダッシュボードから「Connect a new app」をクリック
- アプリ名とアイコンを設定
- 利用するAPIの種類を選択
- リダイレクトURIを設定（OAuth認証用）
- 利用規約に同意
- アプリケーションキーとシークレットを取得
これらの手順を完了すると、Client KeyとClient Secretが発行され、APIを利用できるようになります。これらの認証情報は非常に重要なので、安全に管理する必要があります🐰
TikTok公式APIの主な機能
TikTok公式APIには、様々な機能が用意されています。ここでは特に重要な機能について詳しく見ていきましょう。
Login Kit（ログイン認証）
Login Kitは、ユーザーがTikTokアカウントを使って外部アプリケーションにログインするための機能を提供します。OAuth 2.0プロトコルを使用しており、安全にユーザー認証を行うことができます。
主な機能：
- TikTokアカウントを使ったログイン
- ユーザー情報へのアクセス許可管理
- アクセストークンの発行と管理
実装例（Python）：
# TikTok Login Kitを使用した認証フロー
import requests
# アプリケーション情報
CLIENT_KEY = "あなたのクライアントキー"
CLIENT_SECRET = "あなたのクライアントシークレット"
REDIRECT_URI = "http://あなたのリダイレクトURI/callback"
# 認証URLの生成
def generate_auth_url():
auth_url = "https://www.tiktok.com/v2/auth/authorize/"
params = {
"client_key": CLIENT_KEY,
"scope": "user.info.basic,video.list",
"response_type": "code",
"redirect_uri": REDIRECT_URI,
"state": "ランダムな文字列" # CSRFトークン
}
url_params = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in params.items()])
return f"{auth_url}?{url_params}"
# アクセストークンの取得
def get_access_token(code):
token_url = "https://open.tiktokapis.com/v2/oauth/token/"
data = {
"client_key": CLIENT_KEY,
"client_secret": CLIENT_SECRET,
"code": code,
"grant_type": "authorization_code",
"redirect_uri": REDIRECT_URI
}
response = requests.post(token_url, data=data)
return response.json()
Content Posting API（動画・画像投稿）
Content Posting APIを使用すると、アプリケーションからTikTokに動画や画像を投稿することができます。これにより、コンテンツの自動投稿や投稿スケジューリングなどが可能になります。
主な機能：
- 動画アップロード
- 画像アップロード
- 投稿ステータスの確認
- クリエイター情報の取得
注意点：
- 投稿するコンテンツはTikTokのコミュニティガイドラインに従う必要があります
- メディアには制約があり、フォーマットやサイズに制限があります
Display API（ユーザー情報と動画取得）
Display APIは、ユーザーの情報や動画リストを取得するためのAPIです。自分のアカウント情報や投稿した動画の詳細情報を取得できます。
主な機能：
- ユーザープロファイル情報の取得
- 動画リストの取得
- 特定の動画の詳細情報の取得
実装例（Python）：
# ユーザー情報を取得する例
def get_user_info(access_token, open_id):
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/user/info/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
params = {
*TikTok APIの概要図*
"fields": "open_id,union_id,avatar_url,display_name"
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
return response.json()
# ユーザーの動画リストを取得する例
def get_video_list(access_token, open_id):
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/video/list/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
params = {
"fields": "id,create_time,cover_image_url,share_url,video_description,duration"
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
return response.json()
Data Portability API（詳細情報取得）
Data Portability APIは、ユーザーのTikTokアカウントからより詳細な情報を取得するためのAPIです。ユーザーのフォロワーリストや検索履歴など、かなり細かいデータまで取得できます。
主な機能：
- フォロー・フォロワーリストの取得
- 検索履歴の取得
- アカウントの詳細情報の取得
注意点：
- この機能を使用するには、ユーザーからの明示的な許可が必要です
- プライバシーを考慮した設計が必要です
Research API（検索機能）
Research APIは、TikTok上の動画やコメント、アカウントを検索するためのAPIです。ただし、現在は研究目的でのみ使用が許可されています。
主な機能：
- 動画検索
- コメント検索
- アカウント検索
注意点：
- 使用には特別な承認が必要
- 商業利用は制限されている
以上がTikTok公式APIの主な機能です。次節からは、これらのAPIを使って具体的にどのような操作が可能かを見ていきましょう🐰
自分の動画管理機能
TikTok APIを活用すると、自分のアカウントの動画管理を効率化できます。ここでは、動画の自動投稿、コメント返信の自動化、コメントへのいいね自動化について説明します。
動画の自動投稿方法
Content Posting APIを使うと、プログラムから直接TikTokに動画を投稿することができます。これを活用すれば、複数の動画を自動で投稿したり、特定の時間に投稿するスケジューリングが可能になります。
実装手順：
- 投稿用の動画ファイルを準備
- 動画をTikTokのサーバーにアップロード
- 投稿内容（キャプション、ハッシュタグなど）を設定
- 投稿を確定
実装例（Python）：
import requests
import time
def upload_video(access_token, video_file, caption="", hashtags=[]):
# 1. 投稿初期化
init_url = "https://open.tiktokapis.com/v2/post/publish/inbox/video/init/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
init_data = {
"source_info": {
"source": "FILE_UPLOAD",
"video_size": get_file_size(video_file),
"chunk_size": 1024 * 1024 # 1MB chunks
}
}
init_response = requests.post(init_url, headers=headers, json=init_data)
upload_info = init_response.json()
# 2. チャンクでアップロード
upload_url = upload_info["data"]["upload_url"]
publish_id = upload_info["data"]["publish_id"]
with open(video_file, "rb") as f:
chunk_index = 0
while True:
chunk = f.read(1024 * 1024) # 1MB chunks
if not chunk:
break
chunk_headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/octet-stream",
"x-chunk-index": str(chunk_index)
}
chunk_response = requests.post(
upload_url,
headers=chunk_headers,
data=chunk
)
chunk_index += 1
# 3. 投稿を完了
publish_url = "https://open.tiktokapis.com/v2/post/publish/inbox/video/complete/"
hashtag_list = " ".join([f"#{tag}" for tag in hashtags])
full_caption = f"{caption} {hashtag_list}"
publish_data = {
"publish_id": publish_id,
"title": full_caption
}
publish_response = requests.post(
publish_url,
headers=headers,
json=publish_data
)
return publish_response.json()
def get_file_size(file_path):
"""ファイルサイズを取得"""
with open(file_path, "rb") as f:
f.seek(0, 2)
return f.tell()
コメント返信の自動化
自分の投稿に対するコメントに自動で返信することも可能です。例えば、特定のキーワードを含むコメントに対して自動返信を設定できます。
実装手順：
- 投稿に対するコメントを取得
- コメント内容に応じて返信内容を生成
- APIを使用してコメントに返信
実装例（Python）：
def auto_reply_comments(access_token, video_id):
# 1. コメントを取得
comments = get_video_comments(access_token, video_id)
# 2. 各コメントに対して処理
for comment in comments:
comment_text = comment["text"]
comment_id = comment["id"]
# 3. コメント内容に応じて返信内容を生成
reply_text = generate_reply(comment_text)
if reply_text:
# 4. 返信を投稿
post_comment_reply(access_token, comment_id, reply_text)
# レート制限に配慮して間隔を空ける
time.sleep(2)
def get_video_comments(access_token, video_id):
"""動画のコメントを取得する関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/video/comment/list/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
params = {
"fields": "id,text,create_time,user_info",
"video_id": video_id
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
return response.json()["data"]["comments"]
def generate_reply(comment_text):
"""コメントに対する返信を生成する関数"""
# ここでは簡単な例として、特定のキーワードに対する返信を設定
if "質問" in comment_text:
return "ご質問ありがとうございます！詳細はプロフィールのリンクをチェックしてください。"
elif "かわいい" in comment_text:
*TikTok APIを使った主な自動化機能と処理の流れ*
return "ありがとうございます！🥰"
elif "いつ" in comment_text:
return "最新情報は公式サイトでチェックしてください！"
# 上記以外のコメントには返信しない
return None
def post_comment_reply(access_token, comment_id, reply_text):
"""コメントに返信する関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/comment/reply/post/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"comment_id": comment_id,
"text": reply_text
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
return response.json()
コメントへのいいね自動化
コメントに自動でいいねする機能も実装できます。例えば、特定のファンからのコメントや、ポジティブな内容のコメントに自動でいいねすることが可能です。
実装例（Python）：
def auto_like_comments(access_token, video_id, keywords=None, usernames=None):
"""コメントに自動でいいねする関数"""
# 1. コメントを取得
comments = get_video_comments(access_token, video_id)
# 2. 各コメントに対して処理
for comment in comments:
comment_text = comment["text"]
comment_id = comment["id"]
username = comment["user_info"]["display_name"]
should_like = False
# キーワードに基づくいいね
if keywords and any(keyword in comment_text for keyword in keywords):
should_like = True
# ユーザー名に基づくいいね
if usernames and username in usernames:
should_like = True
if should_like:
like_comment(access_token, comment_id)
# レート制限に配慮して間隔を空ける
time.sleep(1)
def like_comment(access_token, comment_id):
"""コメントにいいねする関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/comment/like/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"comment_id": comment_id
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
return response.json()
実装上の注意点
TikTok APIを使用する際は、以下の点に注意しましょう：
-
レート制限の遵守：APIリクエストには上限があります。短時間に多くのリクエストを送ると、一時的にブロックされる可能性があります。
-
エラーハンドリング：APIからのレスポンスには常にエラーチェックを行い、適切に処理しましょう。
-
認証情報の保護：Client KeyやClient Secretは漏洩しないよう適切に管理してください。
-
利用規約の遵守：TikTokの利用規約に従い、スパム行為やユーザー体験を損なう行為は避けましょう。
これらの機能を活用すれば、TikTokアカウントの運用効率が大幅に向上するでしょう🐰
他ユーザーの動画操作
TikTok APIを使えば、他のユーザーの動画に対しても様々な操作ができます。ここでは、動画巡回の方法、動画いいねの自動化、自動コメント投稿について説明します。
動画巡回の方法
動画巡回とは、特定のハッシュタグを含む動画や、特定のユーザーの動画を自動的に閲覧していく方法です。これにより、トレンドの追跡やコンテンツのモニタリングができます。
実装例（Python）：
def browse_hashtag_videos(access_token, hashtag, max_videos=50):
"""特定のハッシュタグの動画を巡回する関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/search/video/search/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
cursor = 0
count = 20 # 1回のリクエストで取得する動画数
total_videos = 0
all_videos = []
while total_videos < max_videos:
params = {
"keyword": f"#{hashtag}",
"cursor": cursor,
"count": count
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
result = response.json()
if "data" not in result or "videos" not in result["data"]:
break
videos = result["data"]["videos"]
if not videos:
break
all_videos.extend(videos)
total_videos += len(videos)
if result["data"]["has_more"]:
cursor = result["data"]["cursor"]
else:
break
# レート制限に配慮
time.sleep(1)
return all_videos[:max_videos]
def browse_user_videos(access_token, username, max_videos=50):
"""特定のユーザーの動画を巡回する関数"""
# まずはユーザー検索APIでユーザーIDを取得
user_id = get_user_id_by_username(access_token, username)
if not user_id:
return []
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/video/query/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
params = {
"fields": "id,create_time,cover_image_url,share_url,video_description,duration,like_count,comment_count",
"user_id": user_id
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
result = response.json()
if "data" not in result or "videos" not in result["data"]:
return []
return result["data"]["videos"][:max_videos]
def get_user_id_by_username(access_token, username):
"""ユーザー名からユーザーIDを取得する関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/user/search/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}"
}
params = {
"keyword": username,
"count": 1
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
result = response.json()
if "data" in result and "users" in result["data"] and result["data"]["users"]:
return result["data"]["users"][0]["id"]
return None
動画いいねの自動化
特定の条件に合致する動画に対して、自動的にいいねを付ける機能も実装できます。例えば、特定のハッシュタグを含む動画や、特定のユーザーの新しい投稿に自動でいいねすることが可能です。
実装例（Python）：
def auto_like_videos(access_token, videos, delay=2):
"""複数の動画に自動でいいねする関数"""
for video in videos:
video_id = video["id"]
# いいねをつける
like_video(access_token, video_id)
# レート制限に配慮
time.sleep(delay)
def like_video(access_token, video_id):
"""動画にいいねする関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/video/like/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"video_id": video_id
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
return response.json()
def auto_like_by_criteria(access_token, hashtags=None, usernames=None, min_likes=None, max_videos=20):
"""条件に合致する動画に自動でいいねする関数"""
videos_to_like = []
# ハッシュタグに基づく動画収集
if hashtags:
for hashtag in hashtags:
hashtag_videos = browse_hashtag_videos(access_token, hashtag, max_videos=10)
videos_to_like.extend(hashtag_videos)
# ユーザー名に基づく動画収集
if usernames:
for username in usernames:
user_videos = browse_user_videos(access_token, username, max_videos=10)
videos_to_like.extend(user_videos)
# いいね数でフィルタリング
if min_likes:
videos_to_like = [v for v in videos_to_like if v.get("like_count", 0) >= min_likes]
# 最大数に制限
videos_to_like = videos_to_like[:max_videos]
# いいねを実行
auto_like_videos(access_token, videos_to_like)
return len(videos_to_like)
自動コメント投稿
特定の条件に合致する動画に対して、自動的にコメントを投稿することもできます。これにより、効率的なエンゲージメント戦略を実行できます。
実装例（Python）：
def auto_comment_videos(access_token, videos, comments, delay=3):
"""複数の動画に自動でコメントする関数"""
import random
for video in videos:
video_id = video["id"]
# ランダムにコメントを選択
comment = random.choice(comments)
# コメントを投稿
post_comment(access_token, video_id, comment)
# レート制限に配慮
time.sleep(delay)
def post_comment(access_token, video_id, comment_text):
"""動画にコメントを投稿する関数"""
url = "https://open.tiktokapis.com/v2/comment/post/"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"video_id": video_id,
"text": comment_text
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
return response.json()
def auto_comment_by_criteria(access_token, hashtags=None, usernames=None, comments=None, max_videos=10):
"""条件に合致する動画に自動でコメントする関数"""
if not comments:
comments = [
"素敵な動画ですね！",
"とても参考になりました！",
"いつも素晴らしいコンテンツをありがとう！",
"このアイデア好きです！",
"次回の投稿も楽しみにしています！"
]
videos_to_comment = []
# ハッシュタグに基づく動画収集
if hashtags:
for hashtag in hashtags:
hashtag_videos = browse_hashtag_videos(access_token, hashtag, max_videos=5)
videos_to_comment.extend(hashtag_videos)
# ユーザー名に基づく動画収集
if usernames:
for username in usernames:
user_videos = browse_user_videos(access_token, username, max_videos=5)
videos_to_comment.extend(user_videos)
# 最大数に制限
videos_to_comment = videos_to_comment[:max_videos]
# コメントを実行
auto_comment_videos(access_token, videos_to_comment, comments)
return len(videos_to_comment)
実装上の注意点
他ユーザーの動画に対する操作を実装する際は、以下の点に特に注意が必要です：
-
スパム行為の禁止：短時間に多数のいいねやコメントを行うと、スパム行為と見なされるリスクがあります。適切な間隔を設けましょう。
-
コメント内容の適切性：不適切なコメントや、同じコメントを大量に投稿することは避けましょう。コメントのバリエーションを持たせることが重要です。
-
ユーザー体験の尊重：自動化ツールを使用する場合でも、他のユーザーの体験を損なわないよう配慮しましょう。
-
TikTokの規約遵守：TikTokの利用規約に反する行為は、アカウント制限やBANにつながる可能性があります。
これらの機能を適切に活用すれば、TikTokでのエンゲージメントを効率的に高めることができます🐰
LIVE関連機能
TikTok LIVEは、リアルタイムでフォロワーとつながることができる人気機能です。APIを使えば、LIVE配信に関連する様々な操作を自動化できます。ここでは、LIVE APIの概要、いいね連打機能の実装、宝箱自動取得の方法について解説します。
LIVE APIの概要
TikTok LIVE APIは、ライブ配信に関連する様々な機能を提供しています。これを使用すると、コメントの取得、いいねの送信、ギフトの検出などが可能になります。
主な機能：
- ライブ配信の検出
- コメントの取得と送信
- いいねの送信
- ギフトの検出
- 視聴者数の取得
TikTokの公式LIVE APIはまだ限定的ですが、非公式APIを使用することで様々な機能を実現できます。ただし、非公式APIは安定性や継続性の保証がないことに注意が必要です。
いいね連打機能の実装
ライブ配信中に自動でいいねを連打する機能は、配信者のエンゲージメント向上に役立ちます。これにより、配信がおすすめ表示に載りやすくなる効果が期待できます。
実装例（Python - 非公式API使用）：
import requests
import time
import random
import websocket
import json
class TikTokLiveClient:
def __init__(self, username):
self.username = username
self.session = requests.Session()
self.ws = None
self.room_id = None
def connect(self):
"""ライブ配信に接続する"""
# まずはユーザー名からルームIDを取得
self.room_id = self._get_room_id()
if not self.room_id:
print(f"{self.username}はライブ配信していません")
return False
# WebSocketに接続
ws_url = f"wss://webcast.tiktok.com/ws?room_id={self.room_id}"
self.ws = websocket.WebSocketApp(
ws_url,
on_message=self._on_message,
on_error=self._on_error,
on_close=self._on_close
)
print(f"{self.username}のライブ配信に接続しました")
return True
def _get_room_id(self):
"""ユーザー名からルームIDを取得する"""
url = f"https://www.tiktok.com/@{self.username}/live"
response = self.session.get(url)
# ページ内容からルームIDを抽出
# （実際の実装ではより複雑なパースが必要）
if "roomId" in response.text:
import re
match = re.search(r'"roomId":"(\d+)"', response.text)
if match:
return match.group(1)
return None
def _on_message(self, ws, message):
"""WebSocketからメッセージを受信したときの処理"""
try:
data = json.loads(message)
# メッセージタイプに応じた処理
if data.get("type") == "comment":
print(f"コメント: {data.get('user', {}).get('name')}: {data.get('content')}")
elif data.get("type") == "gift":
print(f"ギフト: {data.get('user', {}).get('name')}から{data.get('gift', {}).get('name')}")
except:
pass
def _on_error(self, ws, error):
"""WebSocketでエラーが発生したときの処理"""
print(f"エラー: {error}")
def _on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
"""WebSocketが閉じられたときの処理"""
print("接続が閉じられました")
def send_likes(self, count=100, interval_range=(1, 3)):
"""いいねを連打する関数"""
if not self.ws or not self.room_id:
print("ライブ配信に接続されていません")
return
for i in range(count):
# いいねを送信
self._send_like()
# 進捗を表示
if (i + 1) % 10 == 0:
print(f"{i + 1}/{count}いいねを送信しました")
# ランダムな間隔で送信（不自然さを軽減）
time.sleep(random.uniform(interval_range[0], interval_range[1]))
print(f"合計{count}いいねを送信しました")
def _send_like(self):
"""いいねを1回送信する関数"""
if not self.ws or not self.room_id:
return
like_data = {
"type": "like",
"room_id": self.room_id,
"timestamp": int(time.time() * 1000)
}
# WebSocketを通じていいねを送信
self.ws.send(json.dumps(like_data))
# 使用例
def auto_like_live(username, count=100):
client = TikTokLiveClient(username)
if client.connect():
client.send_likes(count=count)
宝箱自動取得の方法
TikTokライブでは、定期的に「宝箱（ギフト）」が表示されることがあります。これを自動で検出して取得する機能を実装することで、ライブ視聴中も手動操作なしでギフトを集められます。
実装例（Python - 非公式API使用）：
class TikTokLiveClient:
# 前述のクラスに以下の機能を追加
def start_treasure_monitor(self):
"""宝箱の監視を開始する"""
if not self.ws or not self.room_id:
print("ライブ配信に接続されていません")
return
print("宝箱の監視を開始しました")
# 定期的にライブ配信の状態をチェック
self._check_treasures()
def _check_treasures(self):
"""宝箱の存在をチェックする"""
import threading
# ライブ配信の状態を取得
status_url = f"https://webcast.tiktok.com/webcast/room/info/?room_id={self.room_id}"
try:
response = self.session.get(status_url)
data = response.json()
# 宝箱情報の確認
if "treasure" in data and data["treasure"]["status"] == "active":
treasure_id = data["treasure"]["id"]
expire_time = data["treasure"]["expire_time"]
print(f"宝箱を発見しました！ID: {treasure_id}")
# 宝箱を取得
self._claim_treasure(treasure_id)
except Exception as e:
print(f"宝箱チェック中にエラーが発生しました: {e}")
# 5秒ごとにチェック
threading.Timer(5.0, self._check_treasures).start()
def _claim_treasure(self, treasure_id):
"""宝箱を取得する"""
claim_url = f"https://webcast.tiktok.com/webcast/treasure/claim/"
data = {
"room_id": self.room_id,
"treasure_id": treasure_id
}
try:
response = self.session.post(claim_url, data=data)
result = response.json()
if result.get("status") == "success":
print("宝箱を取得しました！")
# 獲得したコインやポイントの情報を表示
if "coins" in result:
print(f"{result['coins']}コインを獲得しました！")
else:
print(f"宝箱の取得に失敗しました: {result.get('message', 'Unknown error')}")
except Exception as e:
print(f"宝箱取得中にエラーが発生しました: {e}")
実装上の注意点
LIVE関連機能を実装する際は、以下の点に特に注意しましょう：
-
公式APIの優先使用：可能な限り公式APIを使用し、非公式APIは必要な場合のみ限定的に使用しましょう。
-
適切なレート制限：特にいいね連打機能では、不自然な間隔での連続送信は避け、ランダムな間隔を設けましょう。
-
アカウント安全性の考慮：非公式APIを用いた自動化は、アカウント制限のリスクがあります。テスト用アカウントでの検証を先行させることをお勧めします。
-
利用規約の確認：TikTokの利用規約や開発者ガイドラインを確認し、違反行為を行わないよう注意しましょう。
LIVE関連機能を適切に活用することで、配信者とのエンゲージメントを高めたり、ライブ配信の効果を最大化したりすることができます🐰
非公式APIライブラリの紹介
TikTokの公式APIでは提供されていない機能や、より柔軟な操作を行いたい場合には、コミュニティによって開発された非公式APIライブラリが役立ちます。ここでは、Python向けの主要な非公式TikTok APIライブラリを紹介します。
人気の非公式ライブラリ
1. TikTokApi
最も広く使われている非公式TikTok APIライブラリの一つです。様々な機能を提供しており、トレンド動画の取得やユーザー情報の収集などが簡単に行えます。
主な機能：
- トレンド動画の取得
- ハッシュタグ検索
- ユーザープロファイル情報の取得
- 特定ユーザーの動画一覧取得
- 音楽情報の取得
インストール方法：
pip install TikTokApi
使用例：
from TikTokApi import TikTokApi
# APIクライアントの初期化
api = TikTokApi()
# トレンド動画を20件取得
trending_videos = api.trending(count=20)
# 特定ユーザーの情報を取得
user_info = api.get_user_info("username")
# 特定ユーザーの動画を取得
user_videos = api.get_user_videos("username", count=15)
# ハッシュタグの動画を取得
hashtag_videos = api.get_hashtag_videos("programming", count=10)
2. PyTok
TikTokのAPIを使いやすく実装したPythonライブラリです。特にTikTokのOAuth 2.0認証プロセスをシンプルに扱える点が特徴です。
主な機能：
- OAuth 2.0認証の簡易化
- QRコードログイン
- ブラウザログイン
- アクセストークン管理
使用例：
from pytok.LoginKit import LoginKit
# ログイン機能の初期化
login_kit = LoginKit('YOUR_CLIENT_KEY', 'YOUR_CLIENT_SECRET')
# ブラウザでログイン
login_kit.oath_server()
# アクセストークンの取得
token = login_kit.current_access_token
print(token)
3. TikTok-Python
シンプルながら、TikTokの基本的なデータ取得機能を提供するライブラリです。
主な機能：
- ユーザー情報の取得
- トレンド動画の取得
- ハッシュタグ検索
使用例：
import TikTokPython
# クライアントの初期化
client = TikTokPython.Client()
# ユーザー情報の取得
user = client.get_user("username")
print(user.follower_count)
# トレンド動画の取得
for video in client.get_trending_videos(limit=10):
print(video.description)
Pythonでの実装例
非公式APIを使ったより実践的な実装例をいくつか紹介します。
ハッシュタグ分析ツール
特定のハッシュタグに関連する動画を収集し、分析するツールです。
from TikTokApi import TikTokApi
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
def analyze_hashtag(hashtag, count=100):
"""ハッシュタグ分析を行う関数"""
api = TikTokApi()
videos = api.get_hashtag_videos(hashtag, count=count)
# データフレームの作成
data = []
for video in videos:
data.append({
'create_time': datetime.fromtimestamp(video['createTime']),
'description': video['desc'],
'duration': video['video']['duration'],
'likes': video['stats']['diggCount'],
'comments': video['stats']['commentCount'],
'shares': video['stats']['shareCount'],
'views': video['stats']['playCount'],
'author': video['author']['uniqueId']
})
df = pd.DataFrame(data)
# 基本統計
print(f"=== #{hashtag}の分析結果 ===")
print(f"動画数: {len(df)}")
print(f"平均いいね数: {df['likes'].mean():.1f}")
print(f"平均コメント数: {df['comments'].mean():.1f}")
print(f"平均シェア数: {df['shares'].mean():.1f}")
print(f"平均視聴回数: {df['views'].mean():.1f}")
# いいね数の分布をプロット
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(df['likes'], bins=20)
plt.title(f'#{hashtag}のいいね数分布')
plt.xlabel('いいね数')
plt.ylabel('動画数')
plt.savefig(f'{hashtag}_likes_distribution.png')
# 投稿時間帯の分析
df['hour'] = df['create_time'].dt.hour
hour_counts = df['hour'].value_counts().sort_index()
plt.figure(figsize=(12, 6))
hour_counts.plot(kind='bar')
plt.title(f'#{hashtag}の投稿時間帯分布')
plt.xlabel('時間帯')
plt.ylabel('投稿数')
plt.xticks(rotation=0)
plt.savefig(f'{hashtag}_posting_hours.png')
return df
# 使用例
df = analyze_hashtag("programming", count=200)
ユーザーフォロワー分析ツール
特定のユーザーのフォロワーを分析し、インサイトを得るツールです。
from TikTokApi import TikTokApi
import pandas as pd
import time
def analyze_followers(username, max_followers=1000):
"""ユーザーのフォロワーを分析する関数"""
api = TikTokApi()
# ユーザー情報の取得
user_info = api.get_user_info(username)
if not user_info:
print(f"ユーザー '{username}' が見つかりません")
return None
user_id = user_info['user']['id']
follower_count = user_info['stats']['followerCount']
print(f"=== @{username}のフォロワー分析 ===")
print(f"総フォロワー数: {follower_count}")
# フォロワーリストの取得
followers = []
cursor = 0
while len(followers) < max_followers:
batch = api.get_user_followers(user_id, count=100, cursor=cursor)
if not batch or len(batch) == 0:
break
followers.extend(batch)
cursor = len(followers)
# レート制限に配慮
time.sleep(1)
print(f"フォロワー取得中... {len(followers)}/{min(max_followers, follower_count)}")
# フォロワーデータの整形
data = []
for follower in followers:
data.append({
'username': follower['uniqueId'],
'nickname': follower['nickname'],
'following_count': follower['stats']['followingCount'],
'follower_count': follower['stats']['followerCount'],
'heart_count': follower['stats']['heartCount'],
'video_count': follower['stats']['videoCount'],
'verified': follower.get('verified', False)
})
df = pd.DataFrame(data)
# 基本統計
print(f"\n=== フォロワー統計 ===")
print(f"平均フォロワー数: {df['follower_count'].mean():.1f}")
print(f"平均いいね数: {df['heart_count'].mean():.1f}")
print(f"平均動画投稿数: {df['video_count'].mean():.1f}")
print(f"認証済みアカウント数: {df['verified'].sum()} ({df['verified'].sum() / len(df) * 100:.1f}%)")
# CSVに保存
df.to_csv(f"{username}_follower_analysis.csv", index=False)
print(f"\nデータを {username}_follower_analysis.csv に保存しました")
return df
# 使用例
df = analyze_followers("tech_influencer", max_followers=500)
利用上の注意点と制限
非公式APIライブラリを使用する際は、以下の点に注意しましょう：
-
安定性の欠如：公式APIとは異なり、TikTokの仕様変更により突然動作しなくなる可能性があります。
-
利用規約の懸念：非公式APIの使用はTikTokの利用規約に抵触する可能性があります。リスクを理解した上で使用しましょう。
-
アカウントへの影響：大量のリクエストや不審な操作パターンにより、アカウント制限やBANのリスクがあります。
-
レート制限の遵守：非公式APIでも適切なレート制限を実装し、短時間に大量のリクエストを送信しないようにしましょう。
-
個人情報の取扱い：収集したデータに個人情報が含まれる場合は、適切なプライバシー対策と法令遵守が必要です。
非公式APIは強力なツールですが、責任を持って使用することが重要です。商用利用や大規模な運用では、可能な限り公式APIを使用することをお勧めします🐰
TikTok APIを使った実用的なユースケース
TikTok APIを活用することで、様々な実用的なユースケースが実現できます。ここでは、マーケティング分析、コンテンツ自動化、ユーザーエンゲージメント向上のための実践的な活用方法を紹介します。
マーケティング分析
TikTok APIを使用すると、トレンドの分析やコンテンツのパフォーマンス測定が可能になり、より効果的なマーケティング戦略を立てられます。
活用例：
- トレンド分析ツール
特定のキーワードやハッシュタグの人気動向を分析し、コンテンツ戦略の参考にします。
def analyze_trending_hashtags(count=20):
"""トレンドハッシュタグを分析する関数"""
api = TikTokApi()
trending = api.trending(count=count)
# ハッシュタグの抽出
hashtags = {}
for video in trending:
if 'challenges' in video:
for challenge in video['challenges']:
tag = challenge['title']
if tag in hashtags:
hashtags[tag] += 1
else:
hashtags[tag] = 1
# 人気順にソート
sorted_hashtags = sorted(hashtags.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("=== 人気ハッシュタグランキング ===")
for i, (tag, count) in enumerate(sorted_hashtags[:10], 1):
print(f"{i}. #{tag}: {count}件")
return sorted_hashtags
- 競合分析ダッシュボード
競合アカウントのパフォーマンスを分析し、成功している投稿の特徴を把握します。
def analyze_competitors(competitors, metrics=['views', 'likes', 'comments', 'shares']):
"""競合アカウントを分析する関数"""
api = TikTokApi()
results = {}
for username in competitors:
user_videos = api.get_user_videos(username, count=30)
# 各メトリクスの集計
metrics_data = {metric: [] for metric in metrics}
for video in user_videos:
stats = video['stats']
metrics_data['views'].append(stats['playCount'])
metrics_data['likes'].append(stats['diggCount'])
metrics_data['comments'].append(stats['commentCount'])
metrics_data['shares'].append(stats['shareCount'])
# 平均値の計算
avg_metrics = {metric: sum(values) / len(values) if values else 0
for metric, values in metrics_data.items()}
# 最も成功した動画
best_video_index = metrics_data['views'].index(max(metrics_data['views']))
best_video = user_videos[best_video_index]
results[username] = {
'avg_metrics': avg_metrics,
'best_video': {
'description': best_video['desc'],
'duration': best_video['video']['duration'],
'stats': {
'views': best_video['stats']['playCount'],
'likes': best_video['stats']['diggCount'],
'comments': best_video['stats']['commentCount'],
'shares': best_video['stats']['shareCount']
}
}
}
return results
- ハッシュタグ効果測定
使用するハッシュタグの効果を測定し、リーチを最大化します。
def measure_hashtag_effectiveness(videos, hashtags_to_analyze):
"""ハッシュタグの効果を測定する関数"""
results = {tag: {'count': 0, 'avg_views': 0, 'avg_likes': 0} for tag in hashtags_to_analyze}
for video in videos:
video_tags = []
if 'challenges' in video:
video_tags = [challenge['title'].lower() for challenge in video['challenges']]
# 分析対象のハッシュタグが含まれているか確認
for tag in hashtags_to_analyze:
if tag.lower() in video_tags:
results[tag]['count'] += 1
results[tag]['avg_views'] += video['stats']['playCount']
results[tag]['avg_likes'] += video['stats']['diggCount']
# 平均値の計算
for tag in results:
if results[tag]['count'] > 0:
results[tag]['avg_views'] /= results[tag]['count']
results[tag]['avg_likes'] /= results[tag]['count']
return results
コンテンツ自動化
APIを使用することで、コンテンツの作成や管理を自動化し、効率的な運用が可能になります。
活用例：
- 定期投稿スケジューラー
事前に準備した動画を指定した時間に自動投稿します。
import schedule
import time
from datetime import datetime
def schedule_video_posting(video_queue, post_times):
"""動画の投稿スケジュールを設定する関数"""
# 投稿キュー
videos = video_queue.copy()
# 投稿関数
def post_video():
if not videos:
print("投稿キューが空です")
return
video_data = videos.pop(0)
file_path = video_data['file_path']
caption = video_data['caption']
hashtags = video_data.get('hashtags', [])
print(f"[{datetime.now()}] 動画を投稿中: {file_path}")
try:
# 動画投稿API呼び出し
upload_video(access_token, file_path, caption, hashtags)
print("投稿成功！")
except Exception as e:
print(f"投稿失敗: {e}")
# 失敗した場合はキューに戻す
videos.append(video_data)
# スケジュール設定
for post_time in post_times:
schedule.every().day.at(post_time).do(post_video)
print(f"スケジュール設定: 毎日 {post_time}")
# スケジュール実行
print("スケジューラーを起動しました")
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)
- コンテンツリポスト自動化
他のソーシャルメディアのコンテンツをTikTokに自動的に再投稿します。
def repost_from_instagram(instagram_username, access_token, max_posts=5):
"""Instagramの投稿をTikTokに再投稿する関数"""
# Instagramからのデータ取得（別途APIが必要）
instagram_posts = get_instagram_posts(instagram_username, max_posts)
for post in instagram_posts:
if post['type'] == 'video':
# 動画のダウンロード
video_path = download_instagram_video(post['url'])
# TikTokに投稿
caption = post['caption']
hashtags = extract_hashtags(caption)
try:
upload_video(access_token, video_path, caption, hashtags)
print(f"Instagramから再投稿成功: {caption[:30]}...")
except Exception as e:
print(f"再投稿失敗: {e}")
# 一時ファイルの削除
import os
os.remove(video_path)
- コメント自動返信ボット
よくある質問に自動で返信し、エンゲージメントを維持します。
def automated_reply_bot(access_token, video_ids, check_interval=300):
"""コメント自動返信ボット"""
import time
# よくある質問とその回答のマッピング
faq_responses = {
'購入方法': '公式サイトからご購入いただけます！プロフィールのリンクをご確認ください。',
'値段': '商品は2,980円(税込)です。送料は別途500円かかります。',
'サイズ': 'S、M、Lの3サイズをご用意しています。詳細なサイズ表は公式サイトでご確認ください。',
'発送': '通常3営業日以内に発送いたします。',
'問い合わせ': 'お問い合わせはDMまたはプロフィールのリンク先フォームからお願いします。'
}
# 処理済みコメントのIDを記録
processed_comments = set()
while True:
for video_id in video_ids:
try:
# コメントを取得
comments = get_video_comments(access_token, video_id)
for comment in comments:
comment_id = comment['id']
comment_text = comment['text']
# 未処理のコメントのみ処理
if comment_id not in processed_comments:
# FAQに該当するかチェック
for keyword, response in faq_responses.items():
if keyword in comment_text:
# 返信を投稿
post_comment_reply(access_token, comment_id, response)
print(f"コメント返信: '{comment_text}' -> '{response}'")
# 処理済みとしてマーク
processed_comments.add(comment_id)
break
except Exception as e:
print(f"コメント処理エラー: {e}")
# 一定間隔で再チェック
time.sleep(check_interval)
ユーザーエンゲージメント向上
APIを活用することで、フォロワーとの交流を深め、エンゲージメントを高めることができます。
活用例：
- 自動いいねボット
フォロワーの新しい投稿に自動でいいねを付けて、関係を維持します。
def auto_like_followers_videos(access_token, max_followers=100, max_videos_per_follower=3):
"""フォロワーの投稿に自動でいいねをつける関数"""
# フォロワーリストの取得
followers = get_followers(access_token, max_followers)
total_liked = 0
for follower in followers:
# フォロワーの最新動画を取得
user_id = follower['id']
videos = get_user_recent_videos(access_token, user_id, max_videos_per_follower)
# 各動画にいいねを付ける
for video in videos:
try:
if not video.get('liked_by_me', False):
like_video(access_token, video['id'])
total_liked += 1
print(f"{follower['uniqueId']}の動画にいいねしました: {video['desc'][:30]}...")
# レート制限に配慮
time.sleep(2)
except Exception as e:
print(f"いいね処理エラー: {e}")
print(f"合計{total_liked}件の動画にいいねしました")
- コメントコンテスト自動化
コメントからランダムに当選者を選び、コンテストを自動化します。
import random
def run_comment_contest(access_token, video_id, winner_count=3, min_comment_length=5):
"""コメントコンテストを実行する関数"""
# コメントを取得
all_comments = get_video_comments(access_token, video_id)
# 有効なコメントのフィルタリング（短すぎるコメントを除外）
valid_comments = [comment for comment in all_comments
if len(comment['text']) >= min_comment_length]
print(f"有効なコメント数: {len(valid_comments)}")
if len(valid_comments) <= winner_count:
print("コメント数が少ないため、全員が当選となります")
winners = valid_comments
else:
# ランダムに当選者を選択
winners = random.sample(valid_comments, winner_count)
# 当選者の発表
print("=== コンテスト当選者 ===")
for i, winner in enumerate(winners, 1):
username = winner['user_info']['uniqueId']
comment_text = winner['text']
print(f"{i}. @{username}: {comment_text}")
# 当選通知コメントを投稿
notification = f"@{username} おめでとうございます！コンテストに当選しました！DMでご連絡ください。"
post_comment(access_token, video_id, notification)
return winners
- インタラクティブなLIVEアシスタント
LIVE配信中に自動でファンコメントに反応し、エンゲージメントを高めます。
def live_assistant(username):
"""LIVE配信中のインタラクティブアシスタント"""
client = TikTokLiveClient(username)
# コマンドの設定
commands = {
'\!song': '現在流れている曲は「夢の中へ」です。',
'\!schedule': '次回の配信は明日20:00からです！',
'\!sns': 'Instagram、Twitter、YouTubeもやっています！プロフィールのリンクをチェック！',
'\!help': '利用可能コマンド: \!song, \!schedule, \!sns, \!help'
}
# コメントハンドラの設定
def on_comment(comment_data):
username = comment_data['user']['uniqueId']
comment = comment_data['content']
# コマンドの処理
if comment.startswith('\!'):
command = comment.split()[0].lower()
if command in commands:
response = f"@{username} {commands[command]}"
client.send_comment(response)
# ギフトハンドラの設定
def on_gift(gift_data):
username = gift_data['user']['uniqueId']
gift_name = gift_data['gift']['name']
gift_count = gift_data['gift']['count']
# ギフトへの感謝メッセージ
response = f"@{username} {gift_count}個の{gift_name}をありがとう！❤️"
client.send_comment(response)
# イベントハンドラの登録
client.on('comment', on_comment)
client.on('gift', on_gift)
# 接続開始
if client.connect():
print(f"{username}のライブ配信にアシスタントとして接続しました")
これらの実用例を参考に、TikTok APIを活用して効率的なアカウント運用やマーケティング施策を実現しましょう。APIの特性を理解し、創意工夫することで、様々な可能性が広がります🐰
まとめ
この記事では、TikTok APIを活用した様々な自動化機能と実装方法について解説してきました。主なポイントを振り返ってみましょう。
TikTok API活用のポイント
-
公式APIと非公式APIの使い分け
- 公式API：安定性と信頼性が高く、利用規約に沿った使用が可能
- 非公式API：より多くの機能が利用できるが、安定性の面でリスクがある
-
主要機能のまとめ
- 動画管理：自動投稿、コメント返信、いいね管理
- 他ユーザー操作：動画巡回、いいね自動化、コメント投稿
- LIVE機能：いいね連打、宝箱自動取得
-
安全な利用のための注意点
- レート制限の遵守：短時間に多数のリクエストを送らない
- アカウント安全性の確保：テストアカウントでの検証を先行する
- 利用規約の確認：TikTokのガイドラインに違反しない範囲での利用
-
実用的なユースケース
- マーケティング分析：トレンド把握、競合分析
- コンテンツ自動化：定期投稿、リポスト、コメント管理
- エンゲージメント向上：フォロワー交流、コンテスト運営
今後の展望
TikTokのAPIは日々進化しており、今後もさらに機能が拡充されていくことが予想されます。特に以下のような分野での発展が期待されます。
- AIとの連携：コンテンツ分析や最適化にAIを活用する機能
- AR効果の拡張：APIを通じたARエフェクトのカスタマイズ
- クロスプラットフォーム連携：他のSNSとの連携機能の強化
- ライブコマースの拡充：ライブ配信中の商品販売機能のAPI対応
これからTikTokを活用したいエンジニアやマーケターは、APIの基本を理解し、適切に活用することで、効率的なアカウント運用やマーケティング施策を実現できるでしょう。
参考リソース
TikTok APIについて、さらに詳しく学びたい方は以下のリソースがおすすめです。
-
公式ドキュメント
-
関連ライブラリ（GitHub）
-
学習リソース
- TikTok開発者フォーラム
- 開発者向けのウェビナーやチュートリアル
TikTok APIの世界は奥深く、様々な可能性を秘めています。この記事が皆さんのTikTok活用の参考になれば幸いです。実際に手を動かしながら、APIの機能を探求してみてください！🐰
Discussion