Observations Search

POST /api/signal-foundry/observations/search は、company をまたいで observation evidence を探す surface です。単に全文検索するのではなく、structured filters と relevance を組み合わせて結果を company ごとに返します。会社群を保存する前提なら sf list estimate、会社名・証券コード・company_id が分かっているなら sf companies search / sf company observations を優先します。

何ができるか

• 自然言語 query で当たりをつける
• company_ids で対象会社を限定する
• observation_types / observation_subtypes / sources で SQL 側の候補を絞る
• industries / market_segments / website_domains / technologies で app 側の候補をさらに絞る
• 代表観測だけを company ごとに返す

どう処理されるか

処理は大きく 2 段階です。

1. SQL 側で company_ids / observation_types / observation_subtypes / sources を使って scan 対象を絞る
2. app 側で has_website / industries / market_segments / website_domains / technologies と relevance を適用する

query は whitespace で tokenize され、summary、type、subtype、source、evidence、company 名、industry、market segment、website 情報に照合されます。token はすべて match する必要があります。

返る shape

• results[]
  • company
  • profile
  • matched_observations[]
  • score.matched_observation_count
  • score.max_confidence
  • score.max_relevance
• meta
  • matched_observations
  • returned_companies
  • scanned_observations
  • scan_limit

典型的な使い方

sf observations search "AI workflow automation" \
  --type corporate_profile \
  --source company_website \
  --limit 10 \
  --json

1. 保存しない evidence review として company set の当たりをつける
2. hit した company.company_id を拾う
3. company profile または company observations に落として深掘りする

この surface は current shipped search surface です。保存する前提では sf list estimate -> discovery show/refine -> discovery materialize を使い、observations search は候補の裏取りや保存しない横断探索に使ってください。0 件は不在証明ではなく、query / filters / source / company-first command の選び方を見直す signal です。