Competitive Digital Intelligence

競合デジタルインテリジェンス MCP

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クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "competitive-digital-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--competitive-digital-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

AI エージェント向けの競合デジタルインテリジェンスです。この MCP サーバーは、8 つの専門データソースを並列に連携させ、競合他社のデジタルプレゼンスを全方位から分析します。生のスクレイピングデータではなく、構造化され、スコア化されたインテリジェンスを必要とする戦略チーム、プロダクトマネージャー、AI を活用した調査ワークフロー向けに構築されています。

各ツールの呼び出しでは、生データだけでなく、テクノロジーの高度さ、検索での優位性、E コマースの強さ、ブランドの評判という 4 つの加重評価項目に基づく、0～100 の競合インテリジェンススコアも返します。出力を AI エージェントのコンテキストウィンドウに直接取り込み、戦略的な提案を生成するよう指示できます。

どのようなデータを抽出できますか？

データ項目	ソース	例
📡 テクノロジースタック（フレームワーク、CDN、分析ツール、決済処理サービス）	Website Tech Stack Detector	React 18、Next.js、Cloudflare、Stripe
🔍 SERP キーワードのランキングと順位	SERP Rank Tracker	上位 10 位以内に 14 キーワード、上位 3 位以内に 3 キーワード
🛒 Shopify の商品カタログ数とコレクション数	Shopify Store Intelligence	商品 347 件、コレクション 12 件
💰 商品価格と有効な割引件数	E-Commerce Price Monitor	割引対象 SKU 28 件、平均 $47.20
⭐ 複数プラットフォームにおけるレビュー評価とセンチメント	Multi-Review Analyzer	3 プラットフォームの平均 4.2/5
📋 Trustpilot の TrustScore とレビュー件数	Trustpilot Review Analyzer	TrustScore 4.4、レビュー 1,840 件
🕰 Wayback Machine のスナップショット履歴	Wayback Machine Search	2017 年以降、スナップショット 89 件
♿ 重大度別の WCAG アクセシビリティ違反	WCAG Accessibility Auditor	重大な違反 3 件、深刻な違反 7 件
🏆 複合競合インテリジェンススコア	Scoring engine	68/100 — STRONG 判定
📋 AI が生成する戦略的な提案	Scoring engine	実行可能な競合シグナル 5 件

Competitive Digital Intelligence MCP を使う理由

手作業で競合分析を行うには、8 種類のツールを開き、それぞれから CSV をエクスポートして、意味のある分析を始める前に半日かけてデータを正規化する必要があります。スライド資料が完成する頃には、データは古くなっています。

この MCP サーバーは、パイプライン全体を自動化します。1 回のツール呼び出しで 8 つのデータソースをすべて並列に実行し、調整済みの 0～100 のモデルで各項目をスコア化して、判定と戦略的な提案を含む構造化された JSON レポートを 2 分以内に返します。

• スケジュール設定 — 毎週の競合調査を自動実行し、時間の経過に伴うスコアの変化を追跡します
• API アクセス — 1 回のリクエストで、あらゆる AI エージェント、Python ワークフロー、HTTP クライアントから呼び出せます
• 並列実行 — 8 つのデータソースすべてを逐次ではなく、Promise.all を使って同時に実行します
• MCP ネイティブ — Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、および MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します
• 利用額の制御 — 各ツールにイベントごとの課金上限が設定されているため、エージェントが予算を使いすぎることはありません

特徴

• 8つの情報源を並列にオーケストレーション — Promise.all を介して website-tech-stack-detector、serp-rank-tracker、shopify-store-intelligence、ecommerce-price-monitor、multi-review-analyzer、trustpilot-review-analyzer、wayback-machine-search、wcag-accessibility-auditor を同時に実行します
• テックスタックの高度さをスコアリング — 検出されたテクノロジーを、厳選された MODERN リスト（React、Next.js、Vue、Nuxt、Svelte、Angular、TypeScript、GraphQL、Tailwind、Vercel、Cloudflare、AWS、GCP、Stripe）および LEGACY リスト（jQuery、Flash、ASP.NET、ColdFusion、Dreamweaver、FrontPage）と比較し、0〜100 のスコアを算出します
• 4段階のスコア内訳 — 各分析で、サブスコア（テックスタック 0〜100、SEO 0〜100、eコマース 0〜100、評判 0〜100）に加えて、加重複合スコアを返します
• 複合スコアの重み付け式 — SEO 30% + eコマース 25% + 評判 25% + テックスタック 20%。市場への影響を反映するよう調整されています
• 5段階の評価ラベル — WEAK_COMPETITOR、EMERGING、ESTABLISHED、STRONG、MARKET_LEADER によって、経営層にすぐ伝えられます
• SEO シグナルとしての WCAG — Core Web Vitals とアクセシビリティは検索順位と相関するため、アクセシビリティ違反（重大／深刻）を SEO スコアに反映します
• Wayback による進化のスコアリング — スナップショット数（20件以上、50件以上のしきい値）がテックスタックの履歴スコアに加算され、ウェブ上での存続期間と継続的な投資を捉えます
• 実行可能な推奨事項 — 検出されたパターン（レガシーテクノロジー、SERP での優位性、大規模なカタログ、高い評判）に基づき、5つの条件付き推奨文を自動生成します
• 価格競争力を詳細に示すシグナル — 価格モニターから割引中の SKU 数を数え、5製品以上が割引されている場合は積極的な価格戦略としてフラグを立てます
• 単独で使える特化型ツール — tech_stack_analysis、seo_ranking_intelligence、ecommerce_competitive_analysis、reputation_monitor、price_intelligence、website_evolution_tracker の6つの対象別ツールを、低コストで部分分析に利用できます
• 利用上限の適用 — 各ツールは実行前に chargeResult.eventChargeLimitReached を確認し、上限に達している場合は構造化されたエラーを返してエージェントの予算を保護します

競合に関するデジタルインテリジェンスのユースケース

マーケティングにおける競合ベンチマーク

戦略チームや CMO は、経営層に競争上の位置付けを示す際、根拠のある数値を必要とします。full_competitive_audit を使って上位3〜5社の競合を毎月分析し、複合スコアの推移を追跡します。競合のスコアが四半期で48から67に上昇した場合、大規模な投資が行われたことが分かり、どの分野への投資かを調査できます。

プロダクトチーム向けテクノロジーインテリジェンス

プロダクトマネージャーやエンジニアリングリーダーは、tech_stack_analysis を使って、競合が新しいフレームワークやインフラを採用したタイミングを検出します。競合が jQuery から React に移行し、Cloudflare CDN レイヤーを導入した場合、UX の刷新やパフォーマンス向上に先立つ、技術投資のシグナルとなります。Wayback Machine の分析項目から、移行時期を特定できます。

eコマースの価格戦略

小売アナリストやカテゴリーマネージャーは、ecommerce_competitive_analysis と price_intelligence を使って、競合の製品ラインナップの幅や販促パターンを監視します。競合の製品数が347点で、28 SKU が現在割引中である一方、自社は120点で割引が4件しかないと分かれば、品揃えと販促の計画に役立ちます。

投資および M&A におけるデジタルデューデリジェンス

投資アナリストは、投資対象の評価時に full_competitive_audit と tech_stack_analysis を使います。LEGACY のテックスタック評価に加え、レガシー技術の指標が3つ以上ある場合、エンジニアリング上の負債を示す代理指標となります。Trustpilot のスコアが3.0未満で、さらに競合が DOMINANT と評価されている場合、市場リスクを明確に示せます。構造化された JSON 出力は、投資メモのテンプレートに直接取り込めます。

評判リスクのモニタリング

ブランドマネージャーやカスタマーエクスペリエンス担当者は、reputation_monitor を使って、Trustpilot と複数のプラットフォームの情報源にわたるレビューの感情を同時に追跡します。スコアリングモデルは、ブランドに否定的なレビューが5件以上ある場合や、Trustpilot の平均評価が複数プラットフォームのデータと大きく異なる場合にフラグを立てます。これは、評判の乖離を早期に知らせるシグナルとなります。

AI エージェントによる競合調査のワークフロー

自律型の調査エージェントを構築する AI エンジニアは、この MCP をエージェントに組み込み、構造化された競合情報を提供します。「CRM 市場の上位3社を分析する」というタスクを与えられたエージェントは、各社について compare_competitors を呼び出し、シグナルを含む標準化されたスコアを受け取り、スクレイピングコードを書くことなく比較レポートを作成できます。

この MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "competitive-digital-intelligence": {
      "url": "https://competitive-digital-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

IDE の MCP 設定パネルで MCP サーバーの URL を追加します。

URL: https://competitive-digital-intelligence-mcp.apify.actor/mcp
Auth: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN

プログラムからの HTTP 接続（cURL）

# Call full_competitive_audit
curl -X POST "https://competitive-digital-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "full_competitive_audit",
      "arguments": {
        "competitor": "hubspot.com",
        "industry": "CRM"
      }
    },
    "id": 1
  }'

MCP ツールのリファレンス

ツール	価格	データソース	説明
full_competitive_audit	$0.045	全8種類のソース	複合的な競合インテリジェンススコアを含む、完全な競合監査
tech_stack_analysis	$0.045	Tech Stack + Wayback	MODERN／LEGACY の検出を含む、技術の高度さのスコアリング
seo_ranking_intelligence	$0.045	SERP + WCAG	アクセシビリティを SEO シグナルとして考慮した、SEO 順位の分析
ecommerce_competitive_analysis	$0.045	Shopify + Price Monitor	商品カタログの充実度と価格戦略の分析
reputation_monitor	$0.045	Multi-Review + Trustpilot	感情シグナルを含む、プラットフォーム横断の評判スコアリング
price_intelligence	$0.045	Price Monitor + Shopify	競合の価格分析と割引パターンの検出
website_evolution_tracker	$0.045	Wayback + Tech Stack	過去のスナップショット分析と技術進化のタイムライン
compare_competitors	$0.045	Tech + SERP + Reviews + Shopify	競合を直接比較するための、多軸ベンチマーク

ツールのパラメーター

ツール	パラメーター	型	必須	説明
full_competitive_audit	competitor	string	はい	競合のドメインまたはブランド名
full_competitive_audit	industry	string	いいえ	推奨事項のための業界情報
tech_stack_analysis	domain	string	はい	分析対象のドメイン
seo_ranking_intelligence	domain	string	はい	SEO パフォーマンスの分析対象となるドメイン
seo_ranking_intelligence	keywords	string	いいえ	対象キーワード（省略した場合はドメインを使用）
ecommerce_competitive_analysis	competitor	string	はい	競合する E コマースサイトのドメインまたはストア
reputation_monitor	brand	string	はい	モニタリング対象のブランド名または企業名
price_intelligence	product	string	はい	価格のモニタリング対象となる商品またはカテゴリ
website_evolution_tracker	domain	string	はい	進化の履歴を追跡するドメイン
compare_competitors	competitor	string	はい	分析する競合
compare_competitors	benchmark	string	いいえ	横並び比較に使用する自社のドメイン

出力例

acmecorp.com に対する full_competitive_audit の応答：

{
  "competitor": "acmecorp.com",
  "compositeScore": 68,
  "verdict": "STRONG",
  "techStack": {
    "score": 72,
    "techsDetected": 14,
    "modernStack": 7,
    "legacyIndicators": 1,
    "stackLevel": "ADVANCED",
    "signals": [
      "7 modern technologies — cutting-edge stack",
      "1 legacy technology — technical debt indicator"
    ]
  },
  "seoCompetitive": {
    "score": 65,
    "rankedKeywords": 18,
    "topPositions": 6,
    "seoLevel": "STRONG",
    "signals": [
      "4 keywords in top 3 — dominant SERP position",
      "6 keywords in top 10 — strong organic visibility"
    ]
  },
  "ecommerce": {
    "score": 58,
    "productCount": 247,
    "priceCompetitiveness": 9,
    "ecomLevel": "ESTABLISHED",
    "signals": [
      "247 products — extensive catalog",
      "9 discounted products — aggressive pricing strategy"
    ]
  },
  "reputation": {
    "score": 71,
    "avgRating": 4.2,
    "reviewCount": 142,
    "reputationLevel": "GOOD",
    "signals": [
      "Trustpilot 4.3/5 — strong customer satisfaction"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "7 modern technologies — cutting-edge stack",
    "1 legacy technology — technical debt indicator",
    "4 keywords in top 3 — dominant SERP position",
    "6 keywords in top 10 — strong organic visibility",
    "247 products — extensive catalog",
    "9 discounted products — aggressive pricing strategy",
    "Trustpilot 4.3/5 — strong customer satisfaction"
  ],
  "recommendations": [
    "Competitor has cutting-edge tech stack — invest in technical parity",
    "Large product catalog — consider niche specialization to compete",
    "Excellent reputation — differentiate on unique value props"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
competitor	string	入力された競合のドメインまたはブランド名
compositeScore	number	加重複合スコア（0～100）
verdict	string	WEAK_COMPETITOR / EMERGING / ESTABLISHED / STRONG / MARKET_LEADER
techStack.score	number	技術の高度さを示すスコア（0～100）
techStack.techsDetected	number	識別されたテクノロジーのユニークな総数
techStack.modernStack	number	MODERN リストに該当するテクノロジーの数
techStack.legacyIndicators	number	LEGACY リストに該当するテクノロジーの数
techStack.stackLevel	string	LEGACY / BASIC / MODERN / ADVANCED / CUTTING_EDGE
techStack.signals	string[]	技術面に関する人が読める形式の調査結果
seoCompetitive.score	number	SEO 競争力スコア（0～100）
seoCompetitive.rankedKeywords	number	順位が追跡されているキーワードの総数
seoCompetitive.topPositions	number	検索順位がトップ10に入っているキーワードの数
seoCompetitive.seoLevel	string	INVISIBLE / WEAK / MODERATE / STRONG / DOMINANT
seoCompetitive.signals	string[]	SEO 面に関する人が読める形式の調査結果
ecommerce.score	number	E コマースの強さを示すスコア（0～100）
ecommerce.productCount	number	検出された商品の総数
ecommerce.priceCompetitiveness	number	割引対象商品の数
ecommerce.ecomLevel	string	NO_ECOM / BASIC / GROWING / ESTABLISHED / DOMINANT
ecommerce.signals	string[]	E コマース面に関する人が読める形式の調査結果
reputation.score	number	評判スコア（0～100）
reputation.avgRating	number	すべてのプラットフォームの評価を統合した平均値
reputation.reviewCount	number	分析されたレビューの総数
reputation.reputationLevel	string	POOR / BELOW_AVERAGE / AVERAGE / GOOD / EXCELLENT
reputation.signals	string[]	評判面に関する人が読める形式の調査結果
allSignals	string[]	すべての側面にわたる調査結果の一覧
recommendations	string[]	検出されたパターンに基づく、AI が生成した戦略的な提案

競合インテリジェンススコアの説明

複合スコアは、4 つの側面のスコアを加重平均したものです。

側面	重み	スコア範囲	測定内容
SEO 競争力	30%	0-100	SERP のキーワード順位 + アクセシビリティに関する SEO シグナルとしての WCAG 準拠
E コマース	25%	0-100	商品カタログの充実度、価格設定の動向、Shopify ストアの有無
評判	25%	0-100	複数のプラットフォームにおける平均評価、レビュー数、Trustpilot との整合性
技術スタック	20%	0-100	モダン技術とレガシー技術の比率、幅広さ、Wayback による変遷履歴

複合スコアの計算式： composite = (seo × 0.30) + (ecommerce × 0.25) + (reputation × 0.25) + (techStack × 0.20)

判定のしきい値：

複合スコア	判定	解釈
80-100	MARKET_LEADER	すべての側面でデジタルプレゼンスをリードしています
60-79	STRONG	弱点が少なく、平均を上回る競争力があります
40-59	ESTABLISHED	競争力はあるものの、明確な改善の余地があります
20-39	EMERGING	デジタルプレゼンスが平均を下回り、能力に大きな不足があります
0-19	WEAK_COMPETITOR	ほとんど、またはすべての側面でデジタル面の状況が低調です

競争力のあるデジタルインテリジェンスを実行するには、どれくらいの費用がかかりますか？

どのツールを使用するかにかかわらず、ツール呼び出し1回あたりの料金は**$0.045**です。8つすべてのツールで、イベントごとの料金は同じです。プラットフォームのコンピューティング費用も含まれています。

シナリオ	ツール呼び出し数	呼び出しあたりの料金	合計費用
競合他社1社のスポットチェック	1	$0.045	$0.045
競合他社の週次スナップショット（3ツール）	3	$0.045	$0.14
2社の直接比較	2	$0.045	$0.09
競合他社5社の月次完全監査	5	$0.045	$0.23
四半期ごとの競合調査（完全監査20回）	20	$0.045	$0.90

費用を管理するために、MCP クライアントでセッションごとの最大支出額を設定できます。アクターはイベントごとにこの上限を適用し、上限に達した場合は、黙って失敗するのではなく、構造化されたエラーを返します。

これをSimilarWeb Proの月額$167やSemrushの月額$120と比べてみてください。このMCPを使って定期的に競合調査を行うユーザーの大半は、サブスクリプション契約なしで月額$5未満に収まります。Apifyの無料プランには月額$5分のクレジットが含まれているため、軽い用途の大半は無料です。

Competitive Digital Intelligence MCP の仕組み

フェーズ1：並列データ収集

ツール呼び出しを受け取ると、runActorsParallelはPromise.allを使って、必要なすべてのサブアクターを同時に起動します。各サブアクターはApifyアクターID（ACTOR_MAPにハードコードされています）を使って呼び出され、メモリ512 MB、タイムアウト120秒で実行されます。失敗またはタイムアウトした結果は空の配列を返すため、スコアリングモデルには常に完全な（ただしデータが少ない場合もある）データ構造が渡されます。

8つのサブアクターはそれぞれ異なるシグナルタイプをカバーします：mBdMOhOMY7XtwX99T（技術スタック）、FdqNJLv7xJSFTuuYe（SERP）、eiHLUkf3SgN0tv0JL（Shopify）、hgGm1sLFsSfwCqqiH（価格モニター）、S85IfVOoTyN9XWyXs（複数プラットフォームのレビュー）、BLXRNH33QZNOoyKEg（Trustpilot）、rT8Qt6fe3ygVyVMdb（Wayback）、IZc7S8V54w3JfvnUU（WCAG）。

フェーズ2：4つのディメンションによるスコアリング

scoreTechStackは、技術の高度さを4つのサブコンポーネントで採点します。技術の高度さ（最大40点。MODERN／LEGACYリストとの照合に基づき、最新技術1つにつき+5点、レガシー技術1つにつき-3点）、Waybackでの変化（最大25点。スナップショット数のしきい値に基づく）、技術の多様性（最大20点。技術の種類数に基づく）、スタックの成熟度（最大15点。最新技術とレガシー技術の比率および幅に基づく）です。各サブコンポーネントの値を上限・下限内に収めて合計し、0～100点のスコアを算出します。

scoreSEOCompetitiveは、SERPの順位に次の重みを適用します：上位3位のキーワードは1つにつき8点、上位10位は1つにつき4点、上位20位は1つにつき2点（最大40点）。WCAG違反はアクセシビリティのサブスコアに反映されます（重大または深刻な違反が0件なら25点、3件以下なら15点、10件以下なら8点）。残りの35点は、キーワードの幅とSEOの成熟度に基づきます。

scoreEcommerceは、Shopifyのデータから商品数を、価格モニターから割引数を取得し、段階的なしきい値を適用します：商品数500件以上は35/40点、100件以上は25/40点、20件以上は15/40点です。価格競争力は、割引対象の商品1点につき4点で採点されます（価格の幅と合わせて最大30点）。

scoreReputationは、複数プラットフォームの平均評価に8を掛けて、レビューから最大40点を算出します。また、Trustpilotの平均評価に6を掛け、レビュー数を加味して、Trustpilotから最大30点を算出します。残りの30点は、レビュー数と一貫性のボーナスで加算されます。

フェーズ3：総合スコアの算出と推奨事項

generateCompetitiveIntelは、重み付け式を適用して判定ラベルを割り当て、4つすべてのスコアラーからのシグナルをフラットなallSignals配列にまとめます。さらに、検出されたパターン（最先端のスタック、SERPでの優位性、大規模なカタログ、優れた評判または低い評判、レガシー技術の活用機会）に基づき、条件付きの推奨事項を最大5件生成します。

フェーズ 4：MCP トランスポート

サーバーは、@modelcontextprotocol/sdk の StreamableHTTPServerTransport を使用し、ポート ACTOR_STANDBY_PORT（デフォルトは 8080）で Apify Standby モードで実行されます。/mcp への各 POST リクエストでは、新しいトランスポートにバインドされた新しい McpServer インスタンスが作成され、リクエストを処理してトランスポートを閉じます。スタンバイモードでない場合、サーバーは短時間起動し、ヘルスチェックメッセージをログに記録してから、1 秒後に終了します。

最良の結果を得るためのヒント

1. 新しい競合相手には full_competitive_audit を使用してください。 競合相手を初めて分析する場合、フル監査では他のツールと同じ $0.045 で、4 つの評価軸すべてのスコアを一度に取得できます。どの評価軸が重要かをすでに把握している継続的なモニタリングには、対象を絞ったツールのみを使用してください。

2. より的確な推奨を得るには、industry パラメーターを指定してください。 業界のコンテキストはログに記録されるだけでなく、AI エージェントが業界のコンテキストに沿って推奨事項を解釈するのにも役立ちます。SaaS CRM の競合相手における「大規模な商品カタログ」は、アパレル E コマースの場合とは意味が異なります。

3. 上位 3 社の競合相手に対して、毎週 compare_competitors を実行するようスケジュールしてください。 1 回あたり $0.045 なので、競合相手 3 社を毎週追跡しても月額 $0.54 です。スコアをデータセットに保存し、Website Change Monitor を使って、スコアが大きく変化したときに通知するようにしてください。

4. 投資調査には company-deep-research と組み合わせてください。 競争上のデジタルスコアからはデジタルプレゼンスがわかり、企業の詳細調査からは財務、経営陣、公開情報がわかります。両方を組み合わせることで、デューデリジェンスの対象範囲を網羅できます。

5. E コマースの比重が高い競合相手には、ecommerce_competitive_analysis と price_intelligence を個別に実行してください。 専用ツールでは、より多くの価格データ（price_intelligence では最大 25 行、フル監査では 20 行）と、より多くの Shopify データ（15 行、フル監査では切り詰められます）が返されます。

6. LEGACY の技術スタック結果は慎重に解釈してください。 jQuery などのレガシー指標は、必ずしもエンジニアリングの質が低いことを意味しません。パフォーマンスの高いサイトの多くでも、特定のコンポーネントに jQuery が使われています。legacyIndicators >= 2 で、判定結果の stackLevel が BASIC または LEGACY の場合に、最も有意なシグナルとなります。

7. ピッチミーティングの前に website_evolution_tracker を使用してください。 競合相手の Wayback スナップショット数が 18 か月で 30 件から 89 件に増えたことがわかれば、現在の状態の監査では捉えられない成長の勢いを示すことができます。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方法
Website Tech Stack Detector	tech_stack_analysis で調査に値する最先端またはレガシーなスタックが示された場合、直接実行して、テクノロジーごとのメタデータをさらに詳しく取得します
Trustpilot Review Analyzer	reputation_monitor によって POOR または BELOW_AVERAGE と判定された特定ブランドについて、レビュー全文を取得します
Website Change Monitor	EMERGING と特定された競合相手のドメインで変更モニタリングを設定し、方向転換や新サービスの開始を早期に検出します
SERP Rank Tracker	seo_ranking_intelligence が DOMINANT を返したドメインに対して、詳細な SERP 分析用のキーワードセットを指定して実行します
Company Deep Research	デジタル姿勢スコアと企業の詳細調査を組み合わせ、包括的な競合プロファイルを作成します
B2B Lead Qualifier	WEAK_COMPETITOR ドメインを特定した後、リードスコアリングを使って、その顧客を見込み客として評価します
Multi-Review Analyzer	reputation_monitor がプラットフォーム間の評価の乖離を示したブランドについて、感情を詳しく分析するためにレビューコーパス全体を抽出します

制限事項

• Shopify の EC データのみ — EC の分析対象は Shopify ストアのみです。WooCommerce、Magento、カスタムストアフロント、Amazon の販売者アカウントは検出されません。Shopify 以外のプラットフォームを利用する競合他社は、実際の商品カタログの規模にかかわらず、EC スコアが低くなります。
• SERP のランキングは追跡対象のキーワードのみを反映します — SEO スコアは、入力クエリに対して SERP Rank Tracker が検出した内容に比例します。クエリの対象外であるロングテールキーワードで強い順位を獲得している競合他社は、実際より低く評価されます。包括的なキーワードギャップ分析には、専用の SEO プラットフォームを使用してください。
• 技術検出では JavaScript をレンダリングしません — 技術スタック検出機能は、HTTP ヘッダー、静的 HTML、リソース URL を分析します。初回ページ表示後にフレームワークを動的に読み込むシングルページアプリケーションでは、技術が検出されない場合があります。
• Trustpilot には掲載ページが必要です — Trustpilot に掲載されていないブランドでは、Trustpilot の分析対象の配列が空になり、評判スコアの最大値が下がります。スコアはこれを考慮して正規化されますが、この分析対象の評価は低くなります。
• Wayback Machine のカバレッジはドメインの運用年数によって異なります — 新しいドメイン（運用開始から3年未満）はスナップショットが少ないため、実際の投資レベルにかかわらず、Wayback による変遷のサブコンポーネントのスコアが低くなります。立ち上げから間もない競合他社の技術スタックのスコアを過度に重視しないでください。
• データの鮮度 — すべてのデータは呼び出し時にリアルタイムで取得されます。キャッシュレイヤーはありません。基盤となるプラットフォームが更新された場合、同じ競合他社のスコアが実行ごとにわずかに異なることがあります。
• サブアクターのタイムアウト — 各サブアクターのタイムアウトは120秒です。データソースの応答が遅い場合や失敗した場合、そのデータソースの結果は空の配列として扱われます。複合スコアは低くなりますが、無効にはなりません。タイムアウトが発生しやすいのは、大規模な Shopify ストアです。
• モバイルアプリに関する情報はありません — このサーバーはウェブプロパティのみを対象とします。主要なチャネルがモバイルアプリである競合他社は、実際のデジタル上の存在感に見合わない低いスコアになる場合があります。

インテグレーション

• Zapier — full_competitive_audit を毎週実行し、複合スコアを Google Sheet に送信して推移を追跡します
• Make — 競合他社のスコアが10ポイントを超えて上昇したときに Slack に通知する、競合モニタリングのワークフローを構築します
• Google Sheets — スコア付きの競合他社データをエグゼクティブダッシュボードや戦略プレゼンテーション用にエクスポートします
• Apify API — Python または JavaScript のデータパイプラインに統合し、競合調査を自動化します
• Webhooks — 実行のたびに allSignals と recommendations を社内の Slack チャンネルまたは CRM に送信します
• LangChain / LlamaIndex — 構造化された競合情報の JSON を、LLM を活用した戦略エージェントの検索コンテキストとして使用します

トラブルシューティング

よく知られた競合他社なのに、複合スコアが予想外に低くなります。 最も一般的な原因は、競合他社のストアフロントが Shopify で構築されていない（eコマースのスコアが0）、Trustpilot に掲載されていない（レピュテーションスコアが部分的）、または SERP クエリが競合他社の順位が高いキーワードと一致していないことです。ecomLevel、reputationLevel、rankedKeywordsを個別に確認し、どの項目が複合スコアを引き下げているか特定してください。seo_ranking_intelligenceに、より具体的なキーワード文字列を渡して SERP の網羅性を高めてみてください。

実行に2分以上かかります。 サーバーではサブアクターごとに120秒の実行時間が設定されています。複数のサブアクターの処理が同時に遅くなると、full_competitive_auditの合計所要時間が3～4分に達することがあります。これは、数千の商品を扱う大規模な Shopify ストアや、Wayback スナップショットが多数あるドメインでは正常です。より速く結果を得る必要がある場合は、2つのサブアクターのみを呼び出す、対象を絞ったツール（例：tech_stack_analysisやreputation_monitor）を使用してください。

すべてのeコマースフィールドが0を返します。 競合他社のストアフロントが Shopify で構築されていないか、Shopify Intelligence が入力クエリに一致するストアを見つけられなかった可能性があります。ブランド名ではなく、競合他社の正確なドメインを指定してみてください。競合他社が WooCommerce または独自のプラットフォームを使用している場合、この MCP ではeコマースの項目から有意義なデータを得られません。

ツールの応答にerror: Spending limit reachedが表示されます。 MCP セッションで、設定されたイベントごとの利用上限に達しています。Apify アカウントの設定または AI エージェントのセッション設定で上限を引き上げてください。これは保護機能です。各ツールは実行前にchargeResult.eventChargeLimitReachedを確認します。

明らかに現代的なブランドなのに、技術スタックのシグナルが LEGACY を示します。 検出モデルは、website-tech-stack-detectorの出力に含まれる技術名を、ハードコードされたキーワードリストと照合します。検出された技術名が、MODERN リストに含まれていないベンダー固有の用語（例：独自の CDN やフレームワーク）を使用している場合、モダン技術の数は想定より少なくなります。応答のtechnologies配列には、手動確認用に検出された技術が正確に表示されます。

責任ある利用

• このサーバーがアクセスするのは、公開されているウェブサイトのデータ、検索結果、レビューサイト、Internet Archive のみです。
• ウェブサイトの利用規約とrobots.txtの指示を遵守してください。
• 正当なビジネス戦略や調査のための競合情報の収集を想定しています。
• 抽出したデータを、不正アクセス、名誉毀損、またはブランドや個人を狙った嫌がらせに利用しないでください。
• レビューの感情分析とレピュテーションスコアは、公開された顧客レビューに基づいており、実際の顧客体験を反映しています。
• ウェブスクレイピングの合法性については、Apifyのガイドを参照してください。

FAQ

Competitive Digital Intelligence MCP は SimilarWeb や Semrush とどう違いますか？ SimilarWeb と Semrush は、独自のトラフィックパネルデータと、長年にわたって構築された大規模なキーワードデータベースを使用します。この MCP は、呼び出し時に SERP の結果、実際のレビュー数、Wayback の実際のスナップショットなど、公開されている最新のデータを取得し、透明性と監査可能性を備えたスコアリングモデルで評価します。出力は人間向けのダッシュボードではなく、AI エージェントが利用するための構造化 JSON です。利用料金は1回あたり$0.045で、これらのプラットフォームの月額$120～167と比べて低価格です。

競合情報スコアは、具体的に何を測定しますか？ 4つの項目を測定します。技術の高度さ（20％）、検索エンジンのランキング力（30％）、eコマースの存在感（25％）、ブランドの評判（25％）です。各項目には0～100のスコアと、名前付きのレベルラベルがあります。複合スコアは加重平均です。正確な重み付けと各構成要素の内訳については、スコアリング計算式のセクションを参照してください。 full_competitive_audit の呼び出しでは、いくつのデータソースが呼び出されますか？ 8つです。website-tech-stack-detector、serp-rank-tracker、shopify-store-intelligence、ecommerce-price-monitor、multi-review-analyzer、trustpilot-review-analyzer、wayback-machine-search、wcag-accessibility-auditorです。すべて Promise.all を使って並列で実行され、順番には実行されません。

英語以外のウェブサイトでも競合インテリジェンスを実行できますか？ はい。技術スタック検出ツール、Wayback Machine、WCAG 監査ツールは、言語にかかわらずあらゆるドメインで動作します。SERP トラッカーの結果は、指定するキーワードによって異なります。レビューのプラットフォームでは、主に英語以外の市場でレビューされているブランドの結果が少なくなることがあります。

SERP のランキングデータはどの程度正確ですか？ SERP データには、入力クエリから導き出されたキーワードについて、呼び出し時点での実際の検索結果が反映されます。過去のデータベースではなく、クエリ語句の現在のランキングが表示されます。キーワード順位を長期的に追跡するには、定期的に seo_ranking_intelligence を呼び出し、結果を保存してください。

競合のデジタルインテリジェンスは、地域密着型のビジネスにも有効ですか？ はい。ただし、いくつか注意点があります。地域密着型のビジネスは通常、Shopify の利用が少ないか、まったくないため、e コマースのスコアが低くなります。また、Wayback のスナップショットが少なく、技術進化スコアが低くなるほか、地域外のキーワードで SERP の可視性が限られることがあります。Trustpilot やレビューのプラットフォームでの存在感を考慮すると、地域密着型のビジネスでは、評判の評価軸が最も役立つ傾向があります。

通常、full_competitive_audit の呼び出しにはどのくらい時間がかかりますか？ ほとんどの競合では、60〜120 秒です。8つのサブアクターがすべて並列で実行されるためです。合計実行時間は、最も時間のかかるサブアクターによって決まります。商品カタログが大規模な Shopify ストアや、アーカイブが豊富なドメインでは、時間がかかる傾向があります。

競合のデータをスクレイピングして競合インテリジェンスに利用することは合法ですか？ 一般に、公開されているデータであれば合法です。公開アクセス可能な情報を競合調査のためにウェブスクレイピングすることは、広く確立され、法的にも認められている手法です。具体的な法的状況は管轄区域によって異なります。詳しくは Apify の法的ガイドをご覧ください。

この MCP を使って、自社ドメインと競合他社を比較できますか？ compare_competitors を使用し、benchmark パラメーターに自社のドメインを指定してください。このツールは両方の入力を受け付け、両ドメインのスコアを含む競合サマリーを返します。両者を詳しく分析するには、両方のドメインで full_competitive_audit を実行し、JSON 出力を比較してください。

8つのサブアクターのいずれかが失敗したり、タイムアウトしたりした場合はどうなりますか？ 失敗したサブアクターは空の配列を返します。スコアリングモデルはデータの欠落を適切に処理します。欠落している評価軸では該当する要素のスコアが低くなりますが、複合スコアの計算は中断されません。allSignals 配列は小さくなり、一部のスコア要素はデータがないことを示すのではなく、ほぼゼロになります。

毎週の競合調査を自動実行するようスケジュールできますか？ はい。Apify Schedules を使うと、任意のツールを定期実行するよう設定できます。スケジュールは Apify コンソール、API、または Zapier／Make から設定できます。結果は実行ごとに Apify Dataset に保存され、JSON や CSV としてエクスポートしたり、ウェブフックを介して外部システムに送信したりできます。

WEAK_COMPETITOR という判定は、どのように解釈すればよいですか？ 複合スコアモデルで競合のスコアが 20/100 を下回っていることを意味します。よくある原因は、Shopify を利用していない（e コマースのスコアが低下）、Trustpilot の掲載がない（評判のスコアが低下）、使用したクエリで SERP の可視性が低い、の3つです。実際に競争力の低い競合を示す場合もあれば、この MCP が対象としていないチャネル（Amazon、アプリストア、直接販売）で事業を展開していることを示す場合もあります。結論を出す前に、個別の評価軸のスコアを必ず確認してください。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、実行結果の共有を有効にして、問題のデバッグを迅速化してください。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行結果を公開 Actor 作成者と共有するを有効にします

これにより、問題が発生した際に実行の詳細を確認できるようになります。データは Actor の開発者のみが閲覧でき、一般公開されることはありません。

サポート

バグを見つけた場合や機能のリクエストがある場合は、この Actor のページにあるIssues タブで Issue を作成してください。競合インテリジェンスのカスタムワークフロー、AI エージェントとの統合、またはエンタープライズでの利用については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。