parallel-research

並列リサーチ

概要

Parallel AI の専門 API を使用した、ウェブの詳細な調査、競合情報の収集、エンティティの発見、データの拡充。

クイック判断ツリー

What do you need?
│
├── Quick factual answer (3-5 seconds)
│   └── Chat API ($0.005/request)
│   └── Script: scripts/parallel_research.py chat "question"
│
├── Comprehensive research report (5min-2hr)
│   └── Deep Research API ($0.30/report for ultra)
│   └── Script: scripts/parallel_research.py research "topic"
│
├── Find entities matching criteria (companies, people)
│   └── FindAll API ($0.03 + $0.10/match)
│   └── Script: scripts/parallel_research.py findall "query"
│
└── Enrich existing data (add fields to records)
    └── Task API with schema ($0.025/record for core)
    └── Script: scripts/parallel_research.py enrich data.csv

環境のセットアップ

# Required in .env
PARALLEL_API_KEY=your_api_key_here

API キーを取得します：https://platform.parallel.ai/settings/api-keys

一般的な使用方法

クイック Q&A

python scripts/parallel_research.py chat "What is Anthropic's latest funding round?"

詳細な調査レポート

python scripts/parallel_research.py research "Competitive landscape of AI code editors in 2025" --processor ultra

企業を検索

python scripts/parallel_research.py findall "AI code editor companies that raised funding in 2024-2025" --limit 50

基本的な調査（簡易版）

python scripts/basic_research.py "Company Name"

ベンダーの選定

python scripts/vendor_selection.py "CRM software" --requirements "enterprise,API,automation"

プロセッサーの階層

プロセッサー	1K あたりのコスト	レイテンシ	最適な用途
lite	$5	10-60s	基本的なメタデータ
base	$10	15-100s	簡単な調査
core	$25	1-5min	複数の情報源を参照する調査
pro	$100	2-10min	探索的な調査
ultra	$300	5-25min	詳細な調査（推奨）
ultra-fast	$300	2-10min	スピードと品質

コストの目安

タスク	API	コスト
クイック質問 100 件	Chat	$0.50
市場調査レポート	Deep Research (ultra)	$0.30
競合企業 50 社の検索	FindAll (core)	~$5.00
見込み客 100 件の情報拡充	Task (core)	$2.50

無料枠

全 API 合計で 20,000 件のリクエストが無料です。

セキュリティに関する注意事項

認証情報の取り扱い

• PARALLEL_API_KEY を .env ファイルに保存します（git には絶対にコミットしないでください）
• キーを再生成します：https://platform.parallel.ai/settings/api-keys
• スクリプトの出力に API キーを記録または表示しないでください
• ハードコードされた値ではなく、環境変数を使用してください

データのプライバシー

• 調査クエリは Parallel AI のサーバーに送信されます
• 調査結果にはサードパーティ企業の情報が含まれる場合があります
• 結果はローカルの .tmp/ ディレクトリに保存されます
• Parallel AI はサービス改善のためにクエリをログに記録する場合があります
• 調査クエリに機密性の高い社内データを含めないでください

アクセス範囲

• API キーを使用すると、すべての調査エンドポイントにフルアクセスできます
• 詳細な権限スコープは利用できません
• Parallel AI のダッシュボードで使用量とコストを監視してください

コンプライアンスに関する考慮事項

• データソース：調査では公開ウェブ情報源を利用します
• 引用：調査結果では必ず情報源を引用してください
• 正確性：AI が生成した調査内容は検証してください
• 競合情報：競合調査がポリシーに準拠していることを確認してください
• サードパーティデータ：情報源の知的財産権を尊重してください
• 結果に含まれる PII：調査結果には企業や個人の PII が含まれる場合があります
• データの鮮度：時間の経過により変化する情報は、最新であることを確認してください

トラブルシューティング

よくある問題

問題：プロセッサーのタイムアウト

症状： リクエストがタイムアウトする、または部分的な結果が返される 原因： 複雑なクエリの処理に、許可された時間を超える時間が必要 解決方法：

• より高速なプロセッサーの階層（ultra ではなく lite または base）を使用します
• 調査クエリを簡潔にします
• 複雑なクエリを複数の小さなリクエストに分割します
• 設定可能な場合は、スクリプトのタイムアウトを延長します

問題：クレジットの超過

症状： 「Insufficient credits」またはクォータエラーが表示される 原因： アカウントのクレジットが不足している 解決方法：

• https://platform.parallel.ai/dashboard で残高を確認します
• プランをアップグレードするか、クレジットを追加購入します
• 重要度の低いクエリには、より低コストのプロセッサーの階層を使用します
• 想定外の残高不足を防ぐため、使用量を監視します

問題：無効なレスポンス形式

症状： JSON の解析エラー、または想定外のレスポンス構造が発生する 原因： API がエラー、または形式が不正なレスポンスを返した 解決方法：

• クエリ形式が API の要件に合っていることを確認します
• リクエストを再試行します（一時的な問題の可能性があります）
• API キーが有効で、アクティブであることを確認します
• API のドキュメントで、想定されるレスポンス形式を確認します

問題：結果が空、または無関係な内容が返される

症状： 調査結果が返されない、またはテーマから外れた内容が返される 原因： クエリが狭すぎる、曖昧、または構成が適切でない 解決方法：

• 検索クエリの範囲を広げます
• クエリの意図を明確にするため、コンテキストを追加します
• 別の言い回しやキーワードを試します
• まず Chat API を使用して、クエリの解釈が適切か確認します

問題：API 認証に失敗する

症状：「Invalid API key」または 401 エラー **原因：**API キーの期限切れ、無効、または未設定 解決方法：

• https://platform.parallel.ai/settings/api-keys でキーを再生成します
• .env で PARALLEL_API_KEY が正しく設定されていることを確認します
• キーの先頭または末尾に空白がないか確認します
• キーが無効化されていないことを確認します

問題：レート制限に達する

**症状：**429 エラーまたは「rate limit exceeded」 **原因：**同時リクエストが多すぎます 解決方法：

• リクエスト間に遅延を追加します
• 並列リクエスト数を減らします
• 指数バックオフを実装します
• 必要に応じて、より高いレート制限についてサポートに問い合わせます

リソース

• references/api-guide.md - API ドキュメント全体
• references/basic-research.md - 簡単な企業調査
• references/vendor-selection.md - ベンダー比較ワークフロー

統合パターン

調査からレポート作成

スキル： parallel-research → content-generation 用途： 調査結果から洗練されたレポートを作成します フロー：

1. トピックまたは企業について詳細な調査を実行します
2. 構造化された調査結果を生成します
3. content-generation を使用して、ブランドに合わせたドキュメントに整形します

FindAll から CRM へ

スキル： parallel-research → attio-crm 用途： 発見した企業を CRM に登録します フロー：

1. FindAll を使用して、条件に一致する企業を発見します
2. 各企業を追加データでエンリッチします
3. Attio CRM の企業レコードを作成または更新します

調査からスプレッドシートへ

スキル： parallel-research → google-workspace 用途： Google Sheets に調査データベースを構築します フロー：

1. 複数のエンティティについて FindAll または一括調査を実行します
2. 結果を表形式のデータとして構成します
3. チームで共同作業できるよう、Google Sheets にアップロードします