company-research

企業調査

ツールの選択（重要）

Exa の 2 つの機能には、それぞれ異なる用途があります。

• Exa Agent（agent_run）— 企業調査のデフォルトです。詳細調査、競合分析、複数の観点からの調査（製品＋資金調達＋ニュース＋人物）、企業リストの作成に使用します。Agent の実行 1 回で、クエリの分解、複数ステップの検索、情報の統合を内部で処理できます。Agent の実行で対応できる作業について、多数の手動検索を組み合わせて実行しないでください。
• web_search_advanced_exa — 素早く、低レイテンシーでの検索に使用します。高速な category: "company" による発見検索、単一のニュース確認、ホームページの検索などが該当します。

ほかの Exa ツールは使用しないでください。

詳細調査とリストの作成：Exa Agent

Agent の実行は、1 回の呼び出しで完了までストリーミングされる場合があります。MCP の呼び出しウィンドウを超えて実行が続く場合は、返された実行 ID を使って待機を続けてください。

1. 自然言語の query と、再利用可能な構造が必要な場合は outputSchema（maxItems で配列の上限を指定）を指定して agent_run を呼び出します。
2. status: "running" と runId が返された場合は、outputReady が true になるまで、その runId のみを指定して再度 agent_run を呼び出します。
3. agent_run の結果から、output.text または output.structured と、output.grounding の引用を確認します。

便利な入力：systemPrompt（情報源の優先設定、重複排除ルール）、input.exclusion（除外する企業）、previousRunId（完了済みの実行に基づく新しいフォローアップ実行）、effort（デフォルトは "low"。より詳細な調査には "auto" または "high"）。

例：企業の詳細調査

agent_run {
  "query": "Research Anthropic: product lines, funding history and valuation, key executives, main competitors, and notable news from the last 6 months.",
  "effort": "auto",
  "outputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "overview": { "type": "string" },
      "funding": { "type": "array", "maxItems": 10, "items": { "type": "object", "properties": { "round": { "type": "string" }, "amount": { "type": "string" }, "date": { "type": "string" } }, "required": ["round"] } },
      "competitors": { "type": "array", "maxItems": 10, "items": { "type": "string" } },
      "key_people": { "type": "array", "maxItems": 10, "items": { "type": "object", "properties": { "name": { "type": "string" }, "title": { "type": "string" } }, "required": ["name", "title"] } }
    },
    "required": ["overview", "competitors"]
  }
}

例：企業リストの作成

agent_run {
  "query": "Find 25 AI infrastructure startups headquartered in San Francisco. For each, include what they build and their latest funding stage.",
  "effort": "auto",
  "outputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "companies": {
        "type": "array",
        "maxItems": 25,
        "items": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "name": { "type": "string" },
            "website": { "type": "string", "format": "uri" },
            "description": { "type": "string", "description": "in 12 words or less" },
            "funding_stage": { "type": "string" }
          },
          "required": ["name", "website", "description"]
        }
      }
    },
    "required": ["companies"]
  }
}

クイック検索：Advanced Search

1 回の素早い検索で質問に答えられる場合は、web_search_advanced_exa を使用します。意図に応じて numResults を調整してください（少数 → 10～20 件、網羅的 → 50～100 件、件数指定あり → 指定数に合わせる）。

カテゴリ

• company → ホームページ、詳細なメタデータ（従業員数、所在地、資金調達、収益）
• news → 報道、発表
• people → 公開されている職業プロフィール
• カテゴリなし（type: "auto"）→ 一般的なウェブ検索結果、幅広い背景情報

デフォルトでは type: "auto" を使用します。コンテンツの抽出には highlights を優先してください。1 回の呼び出しで text、highlights、summary を併用しないでください。

カテゴリ固有のフィルター制限

サポートされていないカテゴリとフィルターの組み合わせは 400 エラーを返します。

• category: "company" は公開日やクロール日のフィルター、excludeDomains、完全一致テキストのフィルターをサポートしていません。「2020 年以降に設立」のような条件は、代わりにクエリで指定してください。
• category: "people" は公開日、クロール日、ドメイン、完全一致テキストのフィルターをサポートしていません。すべてのフィルター条件を自然言語のクエリに含めてください。
• カテゴリを指定しない場合（または news を指定する場合）は、ドメインと日付のフィルターを問題なく使用できます。

例

発見検索：

web_search_advanced_exa {
  "query": "AI infrastructure startups San Francisco",
  "category": "company",
  "numResults": 20,
  "type": "auto"
}

ニュース確認：

web_search_advanced_exa {
  "query": "Anthropic AI safety",
  "category": "news",
  "numResults": 15,
  "startPublishedDate": "2025-01-01"
}

主要人物：

web_search_advanced_exa {
  "query": "VP Engineering AI infrastructure",
  "category": "people",
  "numResults": 20
}

トークンの分離

検索結果の生データをメインコンテキストに出力しないでください。Advanced Search の呼び出しには Task エージェントを起動してください。Agent の実行では、output.structured から最終回答に直接進んでください。

ブラウザーでのフォールバック

コンテンツに認証が必要な場合、または JavaScript のレンダリングが必要な場合に限り、Claude in Chrome にフォールバックしてください。

出力形式

次の形式で返します。

1. 結果（構造化されたリスト。1 行につき 1 社）
2. 情報源（URL と、それぞれの関連性を示す 1 行の説明。Agent の実行では output.grounding を使用）
3. 注記（不確実な点や矛盾）

参考資料

• Exa Agent ガイド：https://exa.ai/docs/agent/quickstart
• 企業検索のリファレンス：https://exa.ai/docs/search/data/companies-people
• Exa MCP のセットアップ：https://exa.ai/docs/get-started/exa-mcp
• LLM 向け全ドキュメント：https://exa.ai/docs/llms.txt