データ、検索、モデル、CAPTCHAのAPIを選ぶ前に：まず納品すべき成果を定義する

プロダクトの状況（2026-10-09、北京時間に確認）：EveryInfraのAI APIは提供を再開しました。OpenAI互換のchat/completionsで、チャージ済みのアカウントは無料で利用でき、ストリーミングにも対応しています。本記事のモデルとSDKの例は引き続き有効です。現在のモデルはGET /api/v1/modelsで一覧を確認でき、最新の設定方法はドキュメントのAI APIセクションに記載しています。以前のデータクレンジング製品は提供を終了しました。

「商品の情報を取得したい」だけでは、APIを選べません。商品URLがすでにあってレビュー一覧が必要な場合もあれば、カテゴリしかなく公式ドキュメントを探したい場合や、レビューは取得済みで問題点の要約だけが必要な場合もあります。この3つのタスクは入力が似ていても、成果物はまったく異なります。入口を誤ると、検索スニペットを構造化データに見せかけたり、モデルに見たことのない事実を作らせたりする結果になりがちです。

このドキュメントでは、API選定を2つの判断に分けます。まずタスクの完了に必要な機能を選び、次にアプリケーションからの呼び出し方法を選びます。データ、検索、モデル、チャレンジはそれぞれ異なる課題を解決するもので、RESTとMCPは統合方法です。MCPは5つ目のデータソースではなく、すべてのタスクを自律エージェントに任せるべきという意味でもありません。

まず成果物を1文で明記

実行可能な要件には、入力、対象範囲、保持する出力フィールド、成功の判定方法を明記する必要があります。たとえば「この商品URLに対応するレビューを許可された範囲内で読み取り、レビューID、ソース、取得できる場合は評価を保持し、互換性の確認を人に引き継ぐ」のように書きます。「この商品を調べて」と書くよりも、インターフェースを選びやすく、エビデンスの不足も見つけやすくなります。

• 取得元のプラットフォームにあるオブジェクトとフィールドが必要な場合：データ機能カタログからplatform/actionを特定します。
• Webページを見つける、一次資料を探す、またはページを読む必要がある場合：検索ツールのカタログから、検索と読み取りの機能を選択します。
• 十分な資料がすでにあり、分類、翻訳、要約が必要な場合：モデルのエントリーポイントを選択し、出力の検証方法を定義します。
• 自身のシステムで許可を得てテストしている際にチャレンジが発生する場合：チャレンジ機能が必要かどうかを判断する前に、まず公式のテスト手段を確認します。
• ツールプロトコルに対応したクライアントから上記の機能を呼び出す必要がある場合：MCPの認証、権限、クライアント側の受け入れ検証をそれぞれ個別に評価します。

入力がURLだけでも、すぐにエントリーポイントを決めることはできません。同じ商品URLでも、商品オブジェクトを読み取る場合とページ本文を読み取る場合があり、前者には構造化されたフィールド、後者にはドキュメントの内容が必要です。「リンクがある」ことを唯一の分類基準にしないよう、先に出力を決めてください。

既知のプラットフォームオブジェクトにはデータAPIを選択

POST /api/v1/social

EveryDataのリクエストは、platform、action、paramsで記述します。プラットフォームのアカウント、投稿、コメント、商品、ランキングなどのオブジェクトは、このレイヤーから探すのが最適です。入力がキーワードであっても、対象が特定プラットフォーム上の投稿や商品であることが明らかなら、自動的にオープンなWeb検索へ移るのではなく、まずそのプラットフォームの検索を確認してください。

curl -fsS --max-time 30 \
  'https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog?compact=1' \
  | jq '[.capabilities[] | {
      platform, action, required_params, mode, returns_list
    }]'

カタログを読む際は、アクションの必須入力、返り値がオブジェクトかリストか、同期か非同期かに注意してください。辞書に記載されたフィールド名は、APIが返す可能性があることを示すだけです。すべての行に含まれることを保証するものではなく、履歴の網羅性、ページネーション、非公開コンテンツへのアクセスを意味するものでもありません。ソースID、欠損値、実際のサンプリング範囲は必ず保持してください。

たとえば、許可された範囲で商品のレビューを読み取った後、データインターフェースが担うのは利用可能なレコードの提供であり、商品の欠陥を判断することではありません。ユーザーのトピック、感情、提案は後続の分析レイヤーが扱います。2つのレイヤーはレビューのIDとバージョンで紐付け、モデルによるラベル修正で生データが書き換えられないようにします。

資料の検索と読み取りには検索ツールを選択

POST /api/v1/search

質問はあるものの情報源のURLがない場合は、まず検索で探します。確認済みのURLがある場合は、原文の読み取りを優先します。複数の情報源の関係を突き合わせる必要がある場合は、クロスチェックを組み込みます。EverySearchではこれらの段階を別々のツールが担うため、アプリケーション側で常にqだけを渡す単一の関数にまとめるべきではありません。

curl -fsS --max-time 30 \
  'https://api.everyinfra.com/api/v1/search/tools' \
  | jq '[.tools[] | {
      tool, required_params, optional_params
    }]'

カタログ内のツール識別子はtoolです。webとcrosscheckは質問を、readはURLを受け付けます。実際に使えるパラメータは現在のエントリーに従います。ニュース、フォーラム、学術のエントリーポイントは検索範囲を変えますが、エビデンスの信頼性を自動的に高めるものではありません。フォーラムは特定の問題の手がかりを見つけるのに適していますが、インターフェースの定義については、該当バージョンの一次情報を参照してください。

このレイヤーでの成功とは「結果が10件ある」ことではなく、読み取ることができ、関連性があり、現在の主張を裏付けられる情報源を見つけることです。同じ発表が複数のドメインに転載されていても、元となる観測事実は1件にすぎません。検索スニペットをreadで取得した全文の代わりにすることはできず、readに失敗しても、モデルにページ内容を生成させて補うことはできません。

資料の取得後はモデルAPIを選択

POST /api/v1/chat/completions

モデルは、利用が許可された資料をテーマ、要約、翻訳、またはレビュー待ちの構造化データに変換する用途に適しています。検索やデータの入力がない状態で、最新の事実を保証させるべきではありません。フィールドを抽出する場合は、不明な値の表し方を定義してください。根拠のない値は、完全なJSONスキーマを満たすためにモデルにデータを捏造させるのではなく、欠損ステータスとして返します。

curl -fsS --max-time 30 \
  'https://api.everyinfra.com/api/v1/models' \
  | jq '{default_model, models: [.data[].id]}'

EveryInfraの現行実装では、テキスト処理は非ストリーミングです。SDKのリクエスト形式に互換性があっても、OpenAIのすべてのパラメータ、ツール呼び出し、マルチモーダルのエントリーポイントが使えるわけではありません。また、モデルカタログはサービスごとの受け入れ検証結果でもありません。統合時はモデルIDを固定し、まず最小限のテキスト入力で確認してから、業務上必要なオプションを元に戻してください。

出力の検証は2段階です。まず構造をプログラムで読み取れるかを確認し、次に結論が入力によって裏付けられているかを確認します。トピック分類では原文のエビデンスを保持し、要約は情報源までたどれるようにします。顧客、従業員、対外的な発言に影響する判断では、モデルは候補の作成にとどめ、最終的なアクションには必ず人による確認を挟みます。

LewisらはRAG論文で、生成モデルと検索可能な外部ストレージの組み合わせを検討しました。これは「資料の取得」と「資料に基づく生成」を区別するための技術的な背景となります。そのため本ドキュメントでは、検索のヒットや生成の流暢さを事実の正しさの保証とみなさず、段階ごとの受け入れ検証を採用しています。

認可テストに含まれるチャレンジ機能

自社のログイン機能やフォームをテストする際は、まずチャレンジ製品がテストキー、テストモード、公式デモを提供しているか確認してください。統合時の問題の多くは、実際のチャレンジ結果を取得しなくても、これらの仕組みで直接検証できます。現在の認可ワークフローで本当に必要な場合にのみ、EverySolveのタイプと入力を確認してください。

curl -fsS --max-time 30 \
  'https://api.everyinfra.com/api/v1/captcha/types' \
  | jq '[.types[] | {
      type, available, required_params, solution
    }]'

公開のsitekey、ページURL、チャレンジのパラメータ、サーバー側のシークレットは、それぞれ種類の異なる入力です。シークレットを誤ってソルバーのインターフェースに渡したり、ログに書き込んだりしないでください。解決結果の形式もタイプによって異なるため、すべてを単一のtokenフィールドとして扱うことはできません。カタログにタイプが掲載されていても、その時点での完了が保証されるわけではありません。また、結果を取得できても、対象Webサイトのサーバーで検証を通過したことにはなりません。

チャレンジ機能は、アカウントの権限、プラットフォームのライセンス、ユーザーの確認に代わるものではありません。決済、本人確認、アカウント復旧を含むプロセスでは、チャレンジに成功しても、セキュリティ上重要な操作をそのまま続行してよいことにはなりません。本ドキュメントでは、第三者への不正アクセス手段は提供しません。

機能の決定後にRESTかMCPを選択

呼び出し手順が固定され、バックエンドのタスクがあり、受け入れ条件が明確な場合、一般にRESTのほうが各リクエスト、リトライ、結果の保存を明示的に管理しやすくなります。ツールクライアントがコンテキストに応じてアクションを選ぶ必要がある場合は、MCPを検討できます。ただし、インターフェースをツールとしてラップしても、入力検証、権限、課金、ユーザーの承認が不要になるわけではありません。これはアプリケーション設計上のトレードオフであり、性能比較ではありません。

MCPでは、プロトコルによる検出、認証方式、クライアントでの表示、実際の業務結果をそれぞれ個別に検証する必要があります。tools/listという名前が見えても、証明されるのは検出経路だけです。Claude、ChatGPT、Cursorの現在のアカウントで必要な認証情報を渡せることや、すべてのツールで実際の呼び出しが完了したことを意味するものではありません。

外部に副作用を及ぼすタスクでは、クライアントは対象とパラメータを提示し、確認の手順を残す必要があります。読み取り専用のタスクでも、Webページやコメント内の悪意あるテキストが新たな操作指示にならないよう、データの範囲と利用可能なツールを制限しなければなりません。プロトコルの選択で、こうした業務上の境界を代替することはできません。

選択した機能に長時間実行タスクが含まれる場合は、Microsoftの非同期リクエスト・レスポンスパターンに沿って、受付、処理、最終結果を個別に記録し、結果の受け渡しを確認するよう設計できます。統合方式を選んでも、これらの状態の区別はなくなりません。プロトコル名はタスクの完了条件の代わりにはなりません。

よくある3つのタスクの組み合わせ方

• 製品課題の調査：データAPIで認可済みのレビューを取得してIDで重複を除き、モデルが原文を添えてテーマを生成し、人がレビューしてから製品チームに引き渡します。まずレビューの責任者を決め、要約の生成をもってワークフロー全体の成功とみなさないでください。
• 技術ドキュメントの検証：検索でバージョンが一致する公式ページを見つけ、本文を読み取り、段落の位置を保持し、パラメータの違いを整理します。信頼できるURLがすでにある場合は、検索を繰り返さず、読み取りから直接始めます。
• カスタムフォームの統合：まず公式のテスト手段でフロントエンドとバックエンドを検証します。認可テストでチャレンジサービスが必要な場合は、タイプ、結果の構造、対象サーバーでの検証を確認してください。フォームの送信とチャレンジの処理は、それぞれ独立したアクションです。

ワークフローのすべてのステップでモデルが必要なわけではありません。決定論的なパラメータ検証、時刻変換、IDの重複排除、算術計算は通常のコードで処理できます。モデルを導入するのは、言語理解や候補となる説明の作成が必要な場合に限り、入力は追跡できる形で残してください。

選定記録に基づくレビュー可能な受け入れチェック

選定した機能ごとに、簡潔で統一された記録を残すことをおすすめします。記録する項目は、入力パラメータ、期待する出力、ソースの範囲、認可の根拠、同期／非同期モード、成功と空結果の判定基準、タイムアウト時の処理、課金の確認、責任者です。OpenAPIはHTTPインターフェースと構造を記述できますが、業務タスクが完了したことや、データの利用がすべて認可済みであることを単独で証明することはできません。

最初のラウンドでは最小限の目的だけを実行し、実際の結果を業務システムに取り込めるかを確認します。結果が不明な場合はクエリと人によるレビューを、フィールドが欠けている場合は未観測という状態を、ソースが読み取れない場合は失敗情報を残してください。ワークフローが完成しているように見せるために、モデルやキーを自動で切り替えたり、収集範囲を広げたりしないでください。

選定が完了したと言えるのは、すべての製品名を使ったときではなく、必要なステップのそれぞれに明確な入力、信頼できる成果物、失敗時の振り分け先がそろったときです。対象の拡大、エージェントの有効化、自動化の強化を決める前に、まずこの1本の経路をしっかり検証してください。