ユースケース

Indeed の求人データで給与水準と採用需要をベンチマークする

Q: どの国に対応していますか？

country フィールドには us、uk、de、fr、in、au、ca などのコードを指定できます。対応するコードはツールのページに載っています。

Q: 1 回の実行で何件まで返せますか？

最大 200 件で、input の limit で指定します。

Q: 最近の求人だけに絞れますか？

はい。datePosted には 1、3、7、14 日のいずれかを指定できます。

職種と勤務地で Indeed の求人を JSON で取得。企業・給与・掲載日を使って、報酬水準の比較や、どの企業がどの職種を採用中かの把握に役立ちます。

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

給与レンジの設定、オファー額の決定、チームを置く拠点の選定には、ある地域でのある職種の相場が必要です。しかし、調査レポートは読む頃にはもう 1 年前のものです。求人情報は最新で、企業が今どれくらいの報酬を提示していて、誰が採用しているかがわかります。Lovely Router は Indeed の求人を代わりに読み取ります。職種名と勤務地を送ると、求人 1 件につき JSON オブジェクトが 1 つ返り、料金はプリペイド残高から求人単位で支払います。スクリプト、スプレッドシートのジョブ、AI エージェントのどこからでも、1 つの API キーで呼び出せます。

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。

Indeed の求人データで給与水準と採用需要をベンチマークする. 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

職種と地域を決める
Chicago, IL の data analyst のように、ベンチマークする職種と勤務地をリストにします。
上限を付けてツールを実行する
POST /v1/tools/indeed-jobs/run に送ります。input の limit が 1 回の実行あたりの上限です。最近の求人だけに絞るには datePosted を追加します。
レンジを算出する
給与が記載された求人だけを残し、職種と地域ごとに範囲と中央値を求めます。月ごとの推移も追跡しましょう。

1 回のリクエストで求人を取得する

Indeed の求人は title と location を受け取り、1 回の実行で最大 200 件の求人を返します。country は us や uk のような 2 文字のコードで、datePosted には 1、3、7、14 日のいずれかを指定できます。

Shell

curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/indeed-jobs/run \
  -H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "title": "data analyst",
      "location": "Chicago, IL",
      "country": "us",
      "datePosted": "14",
      "limit": 50
    },
    "max_results": 50
  }'

各求人には、企業、給与、掲載日、説明が含まれます。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。

各求人に含まれるもの

フィールドグループ	取得できる内容
職種	検索した職種名と勤務地
雇用主	企業
報酬	給与（求人に記載がある場合）
時期	掲載日
内容	求人の説明

すべての求人に報酬が記載されているわけではありません。レンジは記載のあるものだけから算出し、その件数も併せて示してください。

レシピ

給与レンジを設定する。

datePosted を 14 にして、自社の都市での職種を実行し、給与のある求人を残して、範囲の下限・中央・上限を使います。

都市を比較する。

同じ職種を 3 つの勤務地で実行し、採用拠点を決める前に、どこで提示報酬が高いかを確認します。

誰が採用しているかを把握する。

対象の職種の結果を企業ごとにまとめ、人材獲得で競合する雇用主の一覧を作ります。

企業が求める要件を読み解く。

説明文をモデルに送り、その職種で最もよく挙がるスキルやツールを数えてもらいます。

需要の変化に気づく。

同じ検索を毎月実行し、求人の件数がどう推移するかを追跡します。

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。「米国のテキサス州オースティンで、過去 14 日以内に掲載された『product designer』の求人を Indeed で 100 件検索してください。給与のあるものから、下限・中央値・上限を教えてください。limit と max_results は 100 にしてください。」