ユースケース

Capterra のソフトウェアレビューで競合を分解分析する

Q: どのリンクを渡せばよいですか？

レビューを取得したい Capterra の製品ページです。たとえば https://www.capterra.com/p/135003/Slack/reviews/ のようになります。

Q: 低評価のレビューだけを取得できますか？

はい。starRating に取得したい星の数を設定するか、sort を LOWEST_RATED にしてください。複数の星の値を組み合わせることもできます。

Q: 製品のレビューをすべて取得するには？

maxResults を 0 にするか空のままにすると全レビューを取得できますが、課金はレビュー単位なので、まず小さく始めてください。リクエスト本文の max_results も実行の上限になります。

Q: 1 回のリクエストで複数の製品を実行できますか？

productUrl は製品ページを 1 つ受け取るため、製品ごとに 1 回ずつ実行してください。

任意のソフトウェア製品の Capterra レビューを JSON で取得。長所、短所、サブ評価、レビュー投稿者の役職や企業規模から、購入者の本音を把握できます。

API キーを取得ドキュメントを読む

プリペイド、サブスクなしREST でも MCP でもモデル・データ・エージェントを 1 つのキーで

ソフトウェアで競争しているなら、競合の顧客がすでにあなたのポジショニングを書いてくれています。何が気に入ったのか、何を買って後悔したのか、どの機能が欲しかったのか。Capterra にはそうしたレビューが集まっていますが、ページをスクロールして 1 件ずつ読むしかありません。Lovely Router はそれをデータとして取得します。Capterra の製品リンクを送れば、レビュー 1 件につき 1 つの JSON オブジェクトが返り、課金はプリペイド残高からレビュー 1 件ごとです。

AI エージェントに任せる

このプロンプトを Claude Code、Cursor、Codex などのコーディングエージェントに貼り付けてください。ドキュメントの場所と API キーの使い方をエージェントに伝えます。

Capterra のソフトウェアレビューで競合を分解分析する. Use the Lovely Router data tools: each returns JSON and is billed per result.

- Docs (read first): https://lovelyrouter.com/docs/tools/find.md and https://lovelyrouter.com/docs/tools/run.md
- Plan first: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/suggest with `{"task": "<my task in plain words>"}` (free). It returns the tools to run in order, each with an example `input`, the `input_required` fields, an estimated cost and a ready-made `run` request. Replace the example values with my task's; if a field is unclear, read the tool with GET https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>. To browse instead, POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/discover searches the catalog.
- Show me the plan and its estimated cost (`total_est_cost_usd`) before running anything large.
- Run: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>/run with `{"input": {...}, "max_results": N}`. A 200 has the finished run with `items`; a 202 means it is still running, so poll the `poll` path until `status` is `succeeded`, `failed`, `timed_out` or `stopped`.
- Only delivered results are billed. Keep max_results small on the first run, check the output, then scale up.
- If you support MCP, connect https://lovelyrouter.com/mcp instead (Streamable HTTP, same key; https://lovelyrouter.com/docs/tools/mcp.md) and use suggest_tools, get_tool and run_tool.
- Auth: read my API key from the LOVELY_API_KEY environment variable and send it as `Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY`. Never print or commit the key. If it is not set, ask me to create one at https://lovelyrouter.com/app/keys.
- Billing is prepaid: every call is charged to my balance, so test with a small request before running anything large.
- Every docs page is plain Markdown; the full index is https://lovelyrouter.com/llms.txt.

My task: <the inputs (links, keywords or accounts) and how many results you need>

仕組み

調べる製品をリストにする
各競合の Capterra のレビューページと、比較用に自社製品のページを用意します。
上限を付けてツールを実行する
製品のリンクを POST /v1/tools/capterra-reviews/run に送ります。読みたいレビュー数を、入力の maxResults とリクエスト本文の max_results に設定してください。実行は最大費用を残高から仮押さえし、レビューを JSON で返します。
テキストを比較表にする
モデルに長所と短所をテーマ別にタグ付けさせ、製品ごと、レビュー投稿者のセグメントごとにテーマを数えます。各競合が何を評価され、何を非難されているかをまとめた表が、そのまま分解分析になります。

1 回のリクエストで Capterra のレビューを取得する

Capterra レビューの取得は、productUrl に製品ページを 1 つ受け取ります。maxResults でレビュー数の上限を決め、sort で並べ替え、starRating で星の数による絞り込みができます。

Shell

curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/capterra-reviews/run \
  -H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "productUrl": "https://www.capterra.com/p/135003/Slack/reviews/",
      "maxResults": 5
    },
    "max_results": 5
  }'

60 秒を過ぎても実行中の場合は 202 が返ります。ポーリングの方法はツールを実行するをご覧ください。sort には MOST_RECENT、HIGHEST_COMPLETENESS_SCORE、HIGHEST_RATED、LOWEST_RATED を指定できます。1 回の実行で最大 500 件のレビューを取得できます。

各レビューに含まれる内容

フィールドグループ	取得できる内容
レビュー	タイトル、日付、コメント
評価	総合評価とサブ評価
フィードバック	長所と短所
投稿者	役職と企業規模

レシピ

競合製品の隙を見つける。

sort を LOWEST_RATED にして評価の低いレビューを取得し、短所を読んで、自社製品がすでに解決している問題を一覧にします。

営業用のバトルカードを作る。

競合ごとに、最も評価されているテーマと最も批判されているテーマを、それぞれ顧客の引用付きで集め、営業チームに渡します。

実際に誰が買っているかを確認する。

製品ごとにレビュー投稿者の役職と企業規模を数え、各競合が実際にどのセグメントに支持されているかを見ます。

ロードマップの優先順位を付ける。

競合 5 社の短所を集め、そのほとんどに共通して現れる不満を探します。それが満たされていない市場のニーズです。

リリース後の競合を追う。

毎月 MOST_RECENT で最新のレビューを取得し、不満のテーマが変わったかどうかを見ます。

普段の言葉で頼みたい場合は、MCP サーバーを接続して Claude Code や Cursor に次のように伝えます。「この製品の Capterra で評価が低いレビューを 100 件取得し、短所をテーマ別にまとめて、件数とテーマごとの引用を 1 つずつ見せてください。max_results は 100 に設定してください。」