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企業検索
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print(response.text)
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fetch('https://api.pubrio.com/companies/search', options)
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  .then(res => console.log(res))
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    "pubrio-api-key: <api-key>"
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  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
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package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.pubrio.com/companies/search"

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	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("pubrio-api-key", "<api-key>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}
HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.pubrio.com/companies/search")
  .header("pubrio-api-key", "<api-key>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"company_name\": \"pubrio\",\n  \"companies\": [\n    \"3c90c3cc-0d44-4b50-8888-8dd25736052a\"\n  ],\n  \"domains\": [\n    \"pubrio.com\"\n  ],\n  \"linkedin_urls\": [\n    \"https://www.linkedin.com/company/pubrio\"\n  ],\n  \"company_filters\": {\n    \"company_locations\": [\n      \"US\"\n    ],\n    \"technologies\": [\n      37,\n      152\n    ],\n    \"founded_dates\": [\n      2015,\n      2023\n    ],\n    \"filter_conditions\": [\n      {\n        \"key\": \"technologies\",\n        \"operator\": \"and\"\n      }\n    ]\n  },\n  \"locations\": [\n    \"US\",\n    \"SG\",\n    \"CN\"\n  ],\n  \"exclude_locations\": [\n    \"CN\",\n    \"US\",\n    \"RU\",\n    \"CA\"\n  ],\n  \"places\": [\n    \"Tokyo\"\n  ],\n  \"exclude_places\": [\n    \"Tokyo\"\n  ],\n  \"job_locations\": [\n    \"US\",\n    \"SG\",\n    \"CN\"\n  ],\n  \"job_exclude_locations\": [\n    \"CN\",\n    \"US\",\n    \"RU\",\n    \"CA\"\n  ],\n  \"job_posted_dates\": [\n    \"2025-01-01\",\n    \"2025-01-10\"\n  ],\n  \"job_titles\": [\n    \"sales manager\",\n    \"marketing manager\"\n  ],\n  \"verticals\": [\n    123\n  ],\n  \"vertical_categories\": [\n    123\n  ],\n  \"vertical_sub_categories\": [\n    123\n  ],\n  \"categories\": [\n    123\n  ],\n  \"technologies\": [\n    123\n  ],\n  \"employees\": [\n    [\n      1,\n      10\n    ],\n    [\n      11,\n      20\n    ],\n    [\n      10001\n    ]\n  ],\n  \"revenues\": [\n    0,\n    100000\n  ],\n  \"founded_dates\": [\n    2018,\n    2024\n  ],\n  \"keywords\": [\n    \"ecommerce\",\n    \"ai\",\n    \"fintech\"\n  ],\n  \"news_categories\": [\n    \"launches\"\n  ],\n  \"news_published_dates\": [\n    \"2025-01-01\",\n    \"2025-01-10\"\n  ],\n  \"advertisement_search_terms\": [\n    \"asus\"\n  ],\n  \"advertisement_target_locations\": [\n    \"TW\",\n    \"AE\",\n    \"NO\"\n  ],\n  \"advertisement_exclude_target_locations\": [\n    \"IS\",\n    \"GB\",\n    \"FR\",\n    \"IE\",\n    \"ES\"\n  ],\n  \"advertisement_start_dates\": [\n    \"2025-12-25\",\n    \"2025-12-25\"\n  ],\n  \"advertisement_end_dates\": [\n    \"2025-12-25\",\n    \"2025-12-25\"\n  ],\n  \"filter_conditions\": [\n    {\n      \"key\": \"keywords\",\n      \"operator\": \"or\"\n    }\n  ],\n  \"is_enable_similarity_search\": true,\n  \"similarity_score\": 0.7,\n  \"exclude_fields\": [\n    \"emails\",\n    \"phones\",\n    \"contacts\"\n  ],\n  \"is_parameter_metadata_available\": true,\n  \"is_profile_metadata_available\": true,\n  \"per_page\": 25,\n  \"page\": 1,\n  \"profile_id\": 123\n}")
  .asString();
require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.pubrio.com/companies/search")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["pubrio-api-key"] = '<api-key>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"company_name\": \"pubrio\",\n  \"companies\": [\n    \"3c90c3cc-0d44-4b50-8888-8dd25736052a\"\n  ],\n  \"domains\": [\n    \"pubrio.com\"\n  ],\n  \"linkedin_urls\": [\n    \"https://www.linkedin.com/company/pubrio\"\n  ],\n  \"company_filters\": {\n    \"company_locations\": [\n      \"US\"\n    ],\n    \"technologies\": [\n      37,\n      152\n    ],\n    \"founded_dates\": [\n      2015,\n      2023\n    ],\n    \"filter_conditions\": [\n      {\n        \"key\": \"technologies\",\n        \"operator\": \"and\"\n      }\n    ]\n  },\n  \"locations\": [\n    \"US\",\n    \"SG\",\n    \"CN\"\n  ],\n  \"exclude_locations\": [\n    \"CN\",\n    \"US\",\n    \"RU\",\n    \"CA\"\n  ],\n  \"places\": [\n    \"Tokyo\"\n  ],\n  \"exclude_places\": [\n    \"Tokyo\"\n  ],\n  \"job_locations\": [\n    \"US\",\n    \"SG\",\n    \"CN\"\n  ],\n  \"job_exclude_locations\": [\n    \"CN\",\n    \"US\",\n    \"RU\",\n    \"CA\"\n  ],\n  \"job_posted_dates\": [\n    \"2025-01-01\",\n    \"2025-01-10\"\n  ],\n  \"job_titles\": [\n    \"sales manager\",\n    \"marketing manager\"\n  ],\n  \"verticals\": [\n    123\n  ],\n  \"vertical_categories\": [\n    123\n  ],\n  \"vertical_sub_categories\": [\n    123\n  ],\n  \"categories\": [\n    123\n  ],\n  \"technologies\": [\n    123\n  ],\n  \"employees\": [\n    [\n      1,\n      10\n    ],\n    [\n      11,\n      20\n    ],\n    [\n      10001\n    ]\n  ],\n  \"revenues\": [\n    0,\n    100000\n  ],\n  \"founded_dates\": [\n    2018,\n    2024\n  ],\n  \"keywords\": [\n    \"ecommerce\",\n    \"ai\",\n    \"fintech\"\n  ],\n  \"news_categories\": [\n    \"launches\"\n  ],\n  \"news_published_dates\": [\n    \"2025-01-01\",\n    \"2025-01-10\"\n  ],\n  \"advertisement_search_terms\": [\n    \"asus\"\n  ],\n  \"advertisement_target_locations\": [\n    \"TW\",\n    \"AE\",\n    \"NO\"\n  ],\n  \"advertisement_exclude_target_locations\": [\n    \"IS\",\n    \"GB\",\n    \"FR\",\n    \"IE\",\n    \"ES\"\n  ],\n  \"advertisement_start_dates\": [\n    \"2025-12-25\",\n    \"2025-12-25\"\n  ],\n  \"advertisement_end_dates\": [\n    \"2025-12-25\",\n    \"2025-12-25\"\n  ],\n  \"filter_conditions\": [\n    {\n      \"key\": \"keywords\",\n      \"operator\": \"or\"\n    }\n  ],\n  \"is_enable_similarity_search\": true,\n  \"similarity_score\": 0.7,\n  \"exclude_fields\": [\n    \"emails\",\n    \"phones\",\n    \"contacts\"\n  ],\n  \"is_parameter_metadata_available\": true,\n  \"is_profile_metadata_available\": true,\n  \"per_page\": 25,\n  \"page\": 1,\n  \"profile_id\": 123\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body
{
  "data": {
    "pagination": {
      "page": 1,
      "per_page": 25,
      "total_entries": 45234700,
      "total_pages": 1809388
    },
    "companies": [
      {
        "logo_url": "https://buckets.pubrio.com/company-logo/MjI0NDc1OTMxaWxqOXNzbmoxdHdpdHRlci5jb20=.jpg",
        "company_name": "Twitter",
        "emails": [
          "..."
        ],
        "phones": [
          "..."
        ],
        "contacts": [
          "..."
        ],
        "founded_year": 2006,
        "specialties": [
          "Software Development"
        ],
        "industry": "Software Development",
        "domain": "twitter.com",
        "domain_search_id": "61a73da7-2efc-41a5-a252-a8a8df29925a",
        "domain_id": 224475931,
        "linkedin_company_id": 44005587,
        "linkedin_name": "twitter",
        "is_company_url_active": true,
        "domain_ids": [
          224475931,
          1758889566,
          368242865
        ],
        "company_keywords": [
          "realtime information",
          "social commerce",
          "online shopping",
          "classifieds",
          "craigslist killers",
          "e-commerce",
          "killers",
          "consumer internet",
          "internet",
          "information technology",
          "edp services",
          "technology",
          "software development",
          "microblogging",
          "social networking",
          "public conversation",
          "user engagement",
          "content sharing",
          "advertising solutions",
          "monetization",
          "community building",
          "digital wallet",
          "ai integration",
          "user safety"
        ],
        "company_size": 1500,
        "youtube_url": null,
        "crunchbase_url": null,
        "linkedin_url": "http://www.linkedin.com/company/twitter",
        "instagram_url": null,
        "facebook_url": "http://facebook.com/twitterinc",
        "twitter_url": "https://twitter.com/x",
        "github_url": null,
        "x_url": null,
        "location": "United States",
        "company_ranking": null,
        "company_url": "http://twitter.com",
        "saved_lists": null,
        "company_size_printed": "1,500"
      },
      "..."
    ]
  }
}
{
  "code": 40001,
  "message": "エラーの背景やフィールド単位の情報などを含む追加データオブジェクトです。",
  "details": {}
}
{
  "error": "クライアントはしばらく待ってから再試行することが推奨されます。"
}
{
  "error": "レスポンスボディには `error` フィールドが含まれ、問題の概要がメッセージとして記載されます。"
}

承認

​
pubrio-api-key
string
header
必須

API で実行する操作内容と、その操作に付与された権限を識別するための一意の API トークンです。このトークンはダッシュボードの 設定 画面から発行できます。

ボディ

application/json
​
company_name
string

検索結果を、指定した社名に一致する企業のみに絞り込むためのフィルターです。入力値が企業名と一致しない場合、その企業は他の条件を満たしていても結果に含まれず、部分一致によるマッチングもサポートされます。

例:

"pubrio"

​
companies
string<uuid>[]

企業および人物検索処理で利用する domain_search_id の一覧です。

​
domains
string[]

企業および人物検索に使用する会社ドメインの一覧です。www や URL スキームが含まれる場合も、自動的にルートドメインへ正規化されます。

例:
["pubrio.com"]
​
linkedin_urls
string[]

企業の LinkedIn 公式ページを指す完全な URL です。値は http で始まり、linkedin.com/company/ を含んでいる必要があります。

例:
["https://www.linkedin.com/company/pubrio"]
​
company_filters
object

企業レベルフィルターのラッパーオブジェクト。推奨グループ化 — どのキーが人物を絞り(トップレベル)、どのキーが企業を絞るかを視覚的に分けます。トップレベルの企業フィルターと同じキーを受け付けます(例: technologies、verticals、vertical_categories、vertical_sub_categories、categories、keywords、founded_dates、employees、revenues、company_locations、company_exclude_locations、company_places、company_exclude_places、companies、domains、company_linkedin_urls、is_enable_similarity_search、similarity_score、および filter_conditions)。エンジンは処理前にこのオブジェクトをトップレベルに展開します — 同名キーがある場合はトップレベルが勝ちます。Monitor company_filters と同じ形状です。例はフィルター概要開発者ガイドを参照してください。

例:
{
  "company_locations": ["US"],
  "technologies": [37, 152],
  "founded_dates": [2015, 2023],
  "filter_conditions": [
    { "key": "technologies", "operator": "and" }
  ]
}
​
locations
string[]

ISO 3166-1 alpha-2（CCA2）コードで地域を指定するフィルターです。詳細はフィルタータブの location エンドポイントを参照します。

例:
["US", "SG", "CN"]
​
exclude_locations
string[]

ISO 3166-1 alpha-2 コードで、検索結果から除外する地域を指定します。

例:
["CN", "US", "RU", "CA"]
​
places
string[]

結果をフィルタリングするための場所名（都市または地域）です。ローカライズまたは英語の場所名を受け付けます。

例:
["Tokyo"]
​
exclude_places
string[]

結果から除外する場所名（都市または地域）です。ローカライズまたは英語の場所名を受け付けます。

例:
["Tokyo"]
​
job_locations
string[]

ISO 3166-1 alpha-2（CCA2）コードで地域を指定するフィルターです。詳細はフィルタータブの location エンドポイントを参照します。

例:
["US", "SG", "CN"]
​
job_exclude_locations
string[]

求人結果から除外する地理的位置。

例:
["CN", "US", "RU", "CA"]
​
job_posted_dates
string[]

求人の掲載日レンジです。最大値には当日が指定可能です。

例:
["2025-01-01", "2025-01-10"]
​
job_titles
string[]

対象人物に関連する役職名です。完全一致でなくても、類似する役職を含む結果が返されます（例：software engineer で senior software engineer もヒット）。

例:
["sales manager", "marketing manager"]
​
verticals
integer[]

特定の業界・業種セグメントに属する企業を検索するための vertical_id 一覧です。is_enable_similarity_search を有効化すると、["AI"] などの自由テキスト入力が可能です。

​
vertical_categories
integer[]

特定の業界カテゴリに属する企業を検索するための vertical_category_id の一覧です。フィルターは is_enable_similarity_search に対応しており、有効化すると ["Information Technology"] のような自由テキストから候補 ID を解決できます。

​
vertical_sub_categories
integer[]

特定の業界サブカテゴリに属する企業を検索するための vertical_sub_category_id の一覧です。is_enable_similarity_search を有効化すると、["Software"] のような自由テキスト入力に基づいて関連 ID を検索できます。

​
categories
integer[]

特定のテクノロジーカテゴリを利用している企業を検索するための category_id 一覧です。is_enable_similarity_search を有効化すると、["CDN"] のような自由テキスト入力も可能になります。

​
technologies
integer[]

特定のテクノロジーを利用している企業を検索するための tag_id 一覧です。ID はフィルタータブの technology エンドポイントから取得します。is_enable_similarity_search を有効化すると、["Shopify"] のような自由テキスト入力も可能になります。

​
employees
string[][]

企業の従業員数レンジを表します。複数レンジを指定することで、対象となる会社規模の幅を広げられます。詳細は company size エンドポイントを参照します。

例:
[[1, 10], [11, 20], [10001]]
​
revenues
integer[]

企業収益の最小値と最大値を表すレンジです。

例:
[0, 100000]
​
founded_dates
integer[]

企業の設立年レンジです。最大値には当年が指定可能です。

例:
[2018, 2024]
​
keywords
string[]

会社を関連性、専門分野、または説明でフィルタリングするためのキーワードのリスト。

例:
["ecommerce", "ai", "fintech"]
​
news_categories
string[]

特定のニュースカテゴリを検索するためのカテゴリスラッグ一覧です。スラッグは news categories エンドポイントから取得します。

例:
["launches"]
​
news_published_dates
string[]

ニュースの公開日レンジです。最大値には当日が指定可能です。

例:
["2025-01-01", "2025-01-10"]
​
advertisement_search_terms
string[]

広告コンテンツやタイトル内で検索するために使用するキーワードです。

例:
["asus"]
​
advertisement_target_locations
string[]

広告のターゲット地理的位置。

例:
["TW", "AE", "NO"]
​
advertisement_exclude_target_locations
string[]

広告ターゲティングから除外する地理的位置。

例:
["IS", "GB", "FR", "IE", "ES"]
​
advertisement_start_dates
string<date>[]

広告フィルタリングの開始日範囲です。

例:
["2025-12-25", "2025-12-25"]
​
advertisement_end_dates
string<date>[]

広告フィルタリングの終了日範囲です。

例:
["2025-12-25", "2025-12-25"]
​
filter_conditions
object[]

企業検索の高度なフィルタリングオプションです。キーと論理演算子を組み合わせた条件を指定して検索結果を絞り込めます。

​
is_enable_similarity_search
boolean

対応するフィルターで類似度検索を有効にするフラグです。有効化すると、ID ではなく自由テキストを渡しても、内部で類似スコアに基づいて候補を解決できます。

​
similarity_score
number<float>

is_enable_similarity_search と併用するスコアしきい値で、業種や技術などのスラッグとユーザー入力の近さを数値で指定します。値が高いほどマッチング条件が厳しくなり、より精度の高い結果に絞り込まれます。

例:

0.7

​
exclude_fields
string[]

レスポンスペイロードから除外するフィールドのリストです。

例:
["emails", "phones", "contacts"]
​
is_parameter_metadata_available
boolean

リクエストにパラメータメタデータが利用可能かどうかを示します。

​
is_profile_metadata_available
boolean

リクエストにプロファイルメタデータが利用可能かどうかを示します。

​
per_page
integer

1 ページあたりに返される検索結果件数です。ページサイズを制限することで、レスポンス速度や API パフォーマンスの向上が期待できます。

例:

25

​
page
integer

取得したい結果セットのページ番号です。

例:

1

​
profile_id
integer

オプション。リクエストを送信するチームを表す識別子です。API キーにワークスペース情報が既に含まれているため、このパラメータは必須ではなくなりました。指定した場合、検索結果が特定のチーム（ワークスペース）に紐づけられ、データ取得およびクレジット利用状況の追跡が可能になります。詳しくは、チーム関連の「ユーザー詳細」エンドポイントを参照してください。

レスポンス

関連する詳細情報を含む成功レスポンスです。

​
data
object | null

エンドポイント固有のレスポンスをオブジェクト形式で格納する汎用コンテナです。