Observations Search
テーマ起点で複数社を横断探索する `sf observations search` の使い方です。
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sf observations search は、company をまたいで observation evidence を探す CLI surface です。保存しない市場調査、競合探索、候補の裏取りで使います。saved List 作成の主導線ではありません。
会社名、証券コード、company_id が主語なら、先に sf companies search か sf company observations を使います。保存済み List を作る前提なら、Lists / Research / Credits の plan -> estimate -> discovery show/refine -> discovery materialize に進みます。
基本コマンド
sf observations search "AI workflow automation" --json sf observations search CRM --company-id jpx_7203,jpx_5574 --json sf observations search --query "生成AI CRM" --industry 情報・通信業 --market-segment prime --json sf observations search --industry 情報・通信業 --technology generative_ai --limit 10 --json
[query] は省略できます。代わりに --query を使えます。ただし、query も filter も空にはできません。
いつ使うか
| Job | Use | Next |
|---|---|---|
| 市場テーマから関連会社を探す | sf observations search "<theme>" --json | hit した会社を company profile で読む |
| 競合候補の裏取りをする | --company-id で候補を絞る | 候補ごとに company-research |
| List 条件が弱い | theme evidence を確認する | 対応済み条件へ分解して list plan |
| 1 社だけ調べる | 使わない | sf job company-research <query> --execute --json |
Option
sf observations search CRM \ --source company_website \ --type corporate_profile \ --limit 10 \ --observations-per-company 3 \ --json
主な option:
--query <text>--company-id <value[,value]>--source <value[,value]>--type <value[,value]>--subtype <value[,value]>--industry <value[,value]>--market-segment <value[,value]>--technology <value[,value]>--website-domain <value[,value]>--has-website true|false--limit--observations-per-company--scan-limit
確認する key
results[].company.company_idresults[].company.display_nameresults[].matched_observations[].summaryresults[].matched_observations[].sourceresults[].matched_observations[].evidenceresults[].score.max_relevancemeta.returned_companiesmeta.matched_observationsmeta.scanned_observations
Query の作り方
query は 1-3 token にします。市場、上場区分、業種、技術タグのような構造条件は option に逃がします。
sf observations search "生成AI CRM SaaS" --limit 20 --json sf observations search "生成AI" --market-segment prime --industry 情報・通信業 --json sf observations search --technology generative_ai --industry 情報・通信業 --json
--technology generative_ai / genai / llm / ai_agent は EDINET theme alias です。generative_ai は 生成AI、llm は LLM、ai_agent は AIエージェント として検索されます。response の meta.technology_aliases で実際に適用された alias と effective_query を確認できます。
長い自然文をそのまま入れると、hit が弱くなります。保存条件を作りたい場合は、まず evidence を確認し、保存できる条件に分解してから sf list plan "<query>" --json に戻ります。
Hit が弱いとき
| Symptom | 次の command | Notes |
|---|---|---|
| 0 件 | sf observations search <short query> --market-segment prime --industry 情報・通信業 --json | query を短くし、meta.technology_aliases.effective_query を確認する |
| 会社名で探している | sf companies search <query> --json | company_id を解決 |
証券コードや company_id がある | sf company observations <companyId> --json | 1 社に降りる |
| 1 社の observation が見たい | sf company observations <companyId> --json | cross-company search から降りる |
| 保存したい | sf list plan "<criteria>" --json | evidence を見たあとに保存条件へ戻る |
0 件は「データが存在しない」と同義ではありません。query が長すぎる、filter が狭い、source が合っていない、または company-first command を使うべき可能性を分けて確認します。
次に進むコマンド
sf company profile <companyId> --json sf company observations <companyId> --json sf job company-research <companyId> --execute --json sf list plan "<supported criteria>" --json
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