best crm for startups
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knowledge_graph
LLMとRAGの処理に根拠を与える最速の検索API
学習時に記憶した情報だけでなく、最新のWeb検索結果をモデルに提供できます。構造化検索の応答は1秒未満で、エージェントのループ内でも利用可能。1,000リクエストあたり1米ドルから、大量利用時は0.50米ドル未満になります。
クレジットカード不要 · プロキシ設定不要 · Google Search APIのドキュメントを見る
- エージェントの1ターン内で実行できる低遅延の情報取得
- 出典付きのタイトル、リンク、スニペットを取得し、そのままユーザーに引用を提示
- MCPサーバーとして提供され、エージェントは独自の接続コードなしで呼び出し可能
1秒未満
標準的な応答時間
1米ドル/1,000件
表示価格、大量利用時は0.50米ドル未満
0
失敗したリクエストの料金
MCP
エージェントから直接呼び出し可能
最新の検索でモデルに根拠を与えるチーム
現在の問いに答えるシステムには情報取得層が必要です。これらのチームは自社運用よりサービス導入を選びます。
01
AIアプリ開発者
ファインチューニングやモデル更新を待たず、最新の出来事に回答できます。
02
RAGプラットフォームチーム
同じ処理フローで、社内文書に加えて公開Webを検索します。
03
エージェントフレームワーク開発者
モデルが推論に使えるほど速く、構造化された結果を返す検索ツールを提供します。
04
企業のAIチーム
課金を統一した検証可能なエンドポイントから、社内AIアシスタントに最新のWebを提供します。
05
研究・分析ツール
モデルを信じるよう求めるのではなく、生成内容に実在する出典を付けます。
根拠を取得する処理が難しい理由
LLMを使う多くのチームは同じ3つの制約に直面します。より良いプロンプトだけでは解決できません。
問題 01
モデルの知識は数か月前で止まっている
学習締め切り後の変化は欠落するか、自信を持って誤答されます。現在の問いに対し、情報取得なしで生成する回答は流暢な推測にすぎません。
自信のある誤答を提供してしまう問題 02
情報取得の遅延はユーザーの待ち時間になる
エージェントは1ターンで複数のサブクエリを実行します。各3秒では、検索だけで点滅するカーソルを見ているユーザーの忍耐を超えます。
回答の途中でユーザーが離れる問題 03
情報取得基盤の運用は自社の製品ではない
プロキシ、解析処理、ブロック対応が、本来製品に使うべき開発時間を消費します。レイアウトが変わるたびに対応も必要です。
開発計画が基盤保守に費やされるモデルが受け取るデータ
scraper.google.search actorを1回呼び出すと、構造化済みの結果が返ります。モデルが読む前にHTMLを解析する必要はありません。
organic_results[]
array
クエリの結果を順位順に取得。
position
integer
順位。モデルに渡す情報を選ぶ際の関連性の事前指標に使えます。
title
string
結果のタイトル。
link
string
リンク先URL。ユーザーに表示する引用リンク。
snippet
string
説明文。短い回答なら、これだけで十分な文脈が得られる場合があります。
snippet_highlighted_words
array
Googleが太字にした語句。低コストな関連性の指標。
source
string
発行元名。情報源の品質に基づく重み付けに使えます。
knowledge_graph
object
エンティティの概要とWeb結果リンク。曖昧さの解消に使えます。
search_information
object
表示クエリと結果総数。クエリの書き換えを検出できます。
pagination
object
1ページ目が不十分な場合に情報取得を深めるためのオフセット。
metadata
object
検索エンジンと保存済み元URL。生成回答の根拠の検証に使えます。
POST /api/v1/scraper/request
200 ok
# request curl --location 'https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request' \ --header 'x-api-token: <api-key>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "actor": "scraper.google.search", "input": { "q": "eu ai act compliance deadline", "gl": "us", "hl": "en", "num": "10" } }' # response (trimmed) { "organic_results": [ { "position": 1, "title": "EU AI Act: key compliance dates", "link": "https://example.eu/ai-act", "snippet": "Obligations for general-purpose…", "source": "Example" } ], "knowledge_graph": { "source": "Wikipedia" }, "search_information": { "query_displayed": "eu ai act compliance deadline" }, "metadata": { "engine": "google.search" } }
パラメータとフィールドの完全リファレンス
スニペットではなくページ本文が必要ですか？CrawlとWeb Unlockerを組み合わせて引用ページを取得できます — APIドキュメントを見る。
モデルに根拠を与える処理の流れ
モデルが事実確認の必要性を判断
エージェントが検索ツールを呼び出すか、RAGチェーンが生成前に情報を取得します。どちらも1件のリクエストになります。
構造化結果をすばやく返却
IP調達、フィンガープリント、CAPTCHA処理はエンドポイントの裏側で行います。1秒未満の応答で、検索を長い事前待機ではなくターン内の処理にできます。
引用付きの回答を生成
タイトル、スニペット、リンクをコンテキストに渡します。各主張にURLがあるため、回答を信じるだけでなく検証できます。
AIアプリチーム、RAGプラットフォーム、エージェント開発者向け
同カテゴリで最速の応答
エージェントは1ターンに複数クエリ、1セッションに複数ターンを実行し、遅延の影響が増幅します。1秒未満の情報取得で、利用回数を制限せずツールを使えます。
under 1s
typical vendor window
request
unblock
parse
エージェントから直接呼び出し可能
MCPサーバーと公式SDKを提供し、Claude Code、Cursor、フレームワーク上のエージェントは中間の接続コードなしで検索できます。
エージェント接続
MCP サーバー
Python / Node / Go SDK
n8nの検証済みノード
webhook配信
出典を引用できる回答
各結果にはURLと発行元名があり、生成回答に情報源を示せます。これは社内デモを、企業が導入できるものに変える重要な要素です。
引用フィールド
organic_results[].link
organic_results[].source
knowledge_graph{}
metadata.rawUrl
席数ではなく利用量で課金
エージェントのアクセスは集中しやすく予測が困難です。成功リクエスト単位の課金なら、静かな週は費用が低く、急増してもプランの枠を超える問題がありません。
料金
1.00米ドル / 1,000リクエスト
大量利用時は0.50米ドル未満
失敗したリクエストは課金対象外
エージェントとRAGに適したプラン
エージェントのアクセスは予測しにくいため、席数よりリクエスト単位の課金が適しています。成功した1,000リクエストあたり1米ドルから、利用量に応じて単価が下がります。
人気のプラン
ビジネス
$0/月
→ $0.00/1,000リクエスト$0の支払い後、利用量に応じた料金が0%割引になります。代理店やプラットフォームでよく使われるプランです。
カスタム
カスタム
大量利用時は1,000件あたり0.50米ドル未満大量利用向け料金、専用の同時実行枠、担当ソリューションエンジニアを提供します。
LLMに根拠を与える検索APIの比較
情報取得を追加するチームは、自社開発、AI向け検索API、SEO向け検索APIから選ぶことが一般的です。
Scrapeless Google Search API
自社開発
一般的な検索API
標準的な応答時間
1秒未満
高負荷で性能低下
数秒
エージェント向けの標準接続
MCPサーバーとSDK
独自の接続処理を作成
多くはRESTのみ
1,000件あたりの開始価格
1.00米ドル、大量利用時は0.50米ドル未満
プロキシと開発の費用
1.00米ドル以上
失敗した呼び出しの費用
課金なし
成功にかかわらず通信費が発生
通常は課金対象
情報源の表示
各結果にリンクと発行元
自社で解析
状況による
根拠付きの最初の回答までの時間
1時間未満
4～8週間
数日
最速・最小コストの検索APIでモデルに根拠を提供
構造化検索の応答は1秒未満、1,000リクエストあたり1米ドルから、大量利用時は0.50米ドル未満。失敗したリクエストは課金しません。完全なエンドポイントリファレンス、パラメータ、料金をご確認ください。
既存の技術スタックにそのまま接続
公式SDKと検証済みノードにより、順位の定期取得を新規開発ではなく設定で実現できます。
Python SDK
Node.js SDK
Go SDK
n8n verified node
Make
Pipedream
Activepieces
Dify
MCP server
Webhooks
実装の詳細が必要ですか？製品の詳細を見るか、Google Search APIのドキュメントを開くことで、すべてのパラメータ、レスポンス構造、SDKの例を確認できます。
チームに必要な検索ワークフローを選択
検索での可視性、AIによる情報取得、コマースインテリジェンス、リサーチ、監視に特化したソリューションをご覧ください。各ユースケースはGoogle Search APIの結果を明確なビジネス成果へとつなげます。
SEOランキング監視
キーワードグループ、市場、デバイスをまたいで、ドメインの可視性、ランクインしているページ、SERP機能の表示状況を測定します。
ローカルSEO・ランキング
都市、地域、サービスエリアをまたいで、ローカルランキング、ビジネスリスティング、Maps上の可視性、レビューシグナルを比較します。
AI SEO・GEO可視性
AI生成の検索体験や対象トピックをまたいで、ブランドの言及、引用、ソースの可視性を監視します。
商品・市場リサーチ
構造化された検索結果を通じて、需要シグナル、代替商品、カテゴリでの存在感、競合オファーを分析します。
AIモデル・RAG
LLM、エージェント、RAGパイプラインに、グラウンディングと情報取得のための最新かつ出典を辿れる検索コンテキストを提供します。
キーワードランク追跡
地域、言語、デバイス、結果タイプ別に、キーワードの正確な順位と時系列の変動を追跡します。
ショッピング価格監視
選択したカテゴリについて、公開されているGoogle Shoppingの価格、販売店、評価、商品の可視性を比較します。
ニュース・メディア監視
関連クエリをまたいで、見出し、発信元、話題になり始めた記事、世論の変化を追います。
旅行データ
Google FlightsとGoogle Hotelsの結果を構造化し、路線、宿泊、目的地、旅行市場のリサーチに活用します。
採用データ
Google Jobsの結果を収集し、職種、雇用主、勤務地、労働市場の需要を監視します。
広告検証
対象クエリと市場をまたいで、PPCおよびAdsの表示、掲載位置、競合のメッセージングを検証します。
学術研究
学術研究やエビデンスに基づくリサーチのために、Google Scholarの結果、著者、引用元を整理します。
トレンド分析
Google Trendsのシグナルを用いて、トピック、期間、市場をまたぐ関心の変化を比較します。
画像検索
Google LensとGoogle画像検索の結果を用いて、視覚的に一致する対象、ソース、関連コンテンツを発見します。
ブランド監視
オーガニック検索結果、ニュース、ショッピング、その他のSERP面をまたいで、ブランドがどこに表示されるかを追跡します。