ユースケース

TikTok のコメントから視聴者の疑問と不満を掘り起こす

Q: トップレベルのコメントだけでなく返信も取得できますか？

はい。入力で includeReplies を true にすると、見つかった各コメントへの返信も取得します。返信も結果として数えられるため、上限をそれに合わせて引き上げてください。

Q: 1 回の実行で何件のコメントを取得できますか？

上限は入力の maxItems で設定し、ツールの最大値は 1 回の実行あたり 500 件です。それ以上のサンプルが必要な場合は、別の動画で複数の実行を開始してください。

TikTok 動画のコメント（返信も任意で）を JSON で取得し、視聴者が何を尋ね、疑い、不満に思っているかを把握できます。

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

TikTok の動画には数千件のコメントが付くことがありますが、役に立つものは埋もれています。誰も答えていない質問、繰り返し出てくる反対意見、要望の多い機能などです。手作業で読めるのは動画 1 本が限界です。Lovely Router がコメントを代わりに集めます。動画のリンクを送ると、コメント 1 件につき 1 つの JSON オブジェクトが返り、プリペイド残高からコメント単位で課金されます。スクリプト、ノートブック、AI エージェントのどこからでも、1 つの API キーで実行できます。

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。

TikTok のコメントから視聴者の疑問と不満を掘り起こす. 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

読む価値のある動画を選ぶ
自社の人気投稿、競合のローンチ動画、ジャンル内でバズっている動画などを選びます。動画のリンクを 1 件ずつ貼り付けます。
上限を付けてツールを実行する
リンクを POST /v1/tools/tiktok-comments/run に送り、入力に maxItems、リクエストに max_results を指定します。各コメントのスレッドが重要な場合は includeReplies を true にします。
コメントをテーマ別に整理する
コメントをモデルに渡し、質問、反対意見、要望、称賛に分類してもらいます。件数と代表的な引用も付けてもらいます。

1 回のリクエストで TikTok 動画のコメントを取得する

TikTok コメント一覧は、startUrls に動画のリンクを受け取ります。受け付けるのは投稿、動画、写真のリンクだけです。maxItems で返すコメント数の上限を決め、includeReplies を指定すると各コメントへの返信も加わります。

Shell

curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/tiktok-comments/run \
  -H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
  "input": {
    "startUrls": [
      "https://www.tiktok.com/@billieeilish/video/7050551461734042926"
    ],
    "maxItems": 20
  },
  "max_results": 20
}'

コメントは 1 件ごとに 1 つのオブジェクトで返るため、モデルはそのままリストとして読めます。テスト中は上限を小さくしておいてください。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。

各コメントの内容

フィールドグループ	取得できる内容
コメント	動画のリンクから見つけた、その動画のコメント
返信	`includeReplies` が `true` のとき、各コメントへの返信

このツールは、URL で指定した動画のコメントを返すものとして説明されています。パイプラインを組む前に、小さな実行を 1 回行って、お使いのアカウントで実際にどのフィールドが得られるかを確認してください。

レシピ

実際の質問から FAQ を作る。

コメントの多い上位 5 本の動画を、1 本あたり上限 500 件で実行します。モデルにすべての質問を抜き出し、重複をまとめ、出現回数で順位付けしてもらいます。上位 10 件が次の FAQ や動画シリーズになります。

購入をためらわせる反対意見を見つける。

商品動画の後に、返信付きでコメントを取得し、価格、サイズ、配送、信頼性など、視聴者がためらう理由をモデルに挙げてもらいます。最も多いものを商品ページで解消します。

ローンチの翌日に確認する。

ローンチ動画を午前 9 時に実行し、翌日にもう一度実行します。2 回を比べると、反応が変わったか、新しい質問が出たかが分かります。

自社と競合のコメントを比べる。

各アカウントの動画を 1 本ずつ同じ上限で実行し、相手のブランドには届いていない要望を、それぞれの視聴者が何に求めているかをモデルに尋ねます。

商品のヒントを見つける。

tiktok-search でトレンドを検索し、上位の動画のコメントから「どこで買えますか」「〜はありますか」といった声を探します。

自然な言葉で指示したい場合は、MCP サーバーを接続し、Claude Code や Cursor に次のように伝えてください。「この TikTok 動画 3 本の返信付きコメントを読み、質問、不満、要望に分類して、それぞれ上位 5 件を代表的な引用付きで出して。max_results は 300 にして。」