例：求人情報の追跡

このガイドでは2つの実際のシナリオを説明します。すべてのコードブロックはコピー、ペースト、実行が可能です — YOUR_API_KEY を実際のキーに置き換えるだけです。

カンパニーファースト：OpenAIを追跡
シグナルファースト：AI採用を発見

シナリオ：OpenAIが新しい求人を投稿した時にモニタリング

OpenAIが求人を投稿した際にすぐに通知を受け取り、エンジニアリングリーダーシップの連絡先を自動的に取得したい場合。

モニターを作成

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/create \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "OpenAI Job Tracker",
    "detection_mode": "company_first",
    "signal_types": ["jobs"],
    "signal_filters": [
      {
        "signal_type": "jobs",
        "filters": {
          "locations": ["US"]
        }
      }
    ],
    "companies": [
      "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
    ],
    "is_company_enrichment": true,
    "is_people_enrichment": true,
    "people_enrichment_configs": [
      {
        "max_people_to_return": 5,
        "people_contact_types": ["email-work"],
        "filters": {
          "management_levels": ["director", "vp"],
          "departments": ["master_engineering"]
        }
      }
    ],
    "destination_type": "webhook",
    "destination_config": {
      "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-secret-token"
      }
    },
    "max_records_per_trigger": 5,
    "profile_id": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.pubrio.com/monitors/create",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "name": "OpenAI Job Tracker",
        "detection_mode": "company_first",
        "signal_types": ["jobs"],
        "signal_filters": [
            {
                "signal_type": "jobs",
                "filters": {
                    "locations": ["US"]
                }
            }
        ],
        "companies": [
            "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
        ],
        "is_company_enrichment": True,
        "is_people_enrichment": True,
        "people_enrichment_configs": [
            {
                "max_people_to_return": 5,
                "people_contact_types": ["email-work"],
                "filters": {
                    "management_levels": ["director", "vp"],
                    "departments": ["master_engineering"]
                }
            }
        ],
        "destination_type": "webhook",
        "destination_config": {
            "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer your-secret-token"
            }
        },
        "max_records_per_trigger": 5,
        "profile_id": 1
    }
)

data = response.json()
print(f"Monitor created: {data['data']['monitor_id']}")
print(f"Signature: {data['data']['signature']}")

const response = await fetch("https://api.pubrio.com/monitors/create", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
  },
  body: JSON.stringify({
    name: "OpenAI Job Tracker",
    detection_mode: "company_first",
    signal_types: ["jobs"],
    signal_filters: [
      {
        signal_type: "jobs",
        filters: {
          locations: ["US"]
        }
      }
    ],
    companies: [
      "67c4696b-b7b0-46b5-b2af-9f434543661e"
    ],
    is_company_enrichment: true,
    is_people_enrichment: true,
    people_enrichment_configs: [
      {
        max_people_to_return: 5,
        people_contact_types: ["email-work"],
        filters: {
          management_levels: ["director", "vp"],
          departments: ["master_engineering"]
        }
      }
    ],
    destination_type: "webhook",
    destination_config: {
      webhook_url: "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      headers: {
        Authorization: "Bearer your-secret-token"
      }
    },
    max_records_per_trigger: 5,
    profile_id: 1
  })
});

const data = await response.json();
console.log("Monitor created:", data.data.monitor_id);
console.log("Signature:", data.data.signature);

動作内容：

OpenAI（companies: ["67c4696b-..."]）の米国の新規求人をモニタリング
企業データをエンリッチメントし、最大5人のディレクター/VPレベルのエンジニアリング連絡先を検索
トリガーごとに最大5件のレコードをウェブフックに配信
その他の設定はデフォルト値を使用（リアルタイムのフリクエンシー、1日500回の上限など）

company_first モードでは、通常 companies（domain_search_ids）、domains、または linkedin_urls のいずれか1つとシグナルフィルターのみ必要です。company_filters はオプションです — ウォッチリストをより広い企業条件と組み合わせたい場合に第2のフィルタリングレイヤーを追加します。

すぐにテスト

スケジュールされたスキャンを待たずに、手動実行をトリガーしてすべてが正常に動作することを確認してください。tried_at に過去のタイムスタンプを使用してデータが利用可能であることを確認します（現在時刻を使用すると、新しいシグナルがまだ現れていない場合に0件の結果が返される可能性があります）：

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/try \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "tried_at": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
    "profile_id": 1
  }'

手動トリガーはスケジュールトリガーと同様にクレジットを消費します。テストで代表的な結果を得るために、tried_at に最近の過去の日付を使用してください。

結果を確認

数秒後、usewebhook.comでウェブフックURLをチェックしてペイロードを確認してください。ログでも検証できます：

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/statistics/logs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "profile_id": 1,
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "page": 1,
    "per_page": 5
  }'

各ログエントリにはステータス、シグナル/企業/人物の数、クレジット使用量、処理時間が表示されます。

シナリオ：AI/ML職種を採用している企業を発見

これまで追跡していたかどうかに関係なく、積極的にAIチームを構築している企業を見つけたい場合。これはプロスペクティングのユースケースです。

モニターを作成

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/create \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "AI Hiring Discovery",
    "detection_mode": "signal_first",
    "signal_types": ["jobs"],
    "signal_filters": [
      {
        "signal_type": "jobs",
        "filters": {
          "titles": ["Machine Learning", "AI Engineer", "Data Scientist"],
          "locations": ["US"]
        }
      }
    ],
    "company_filters": {
      "employees": [[201, 500], [501, 1000], [1001, 5000]]
    },
    "is_company_enrichment": true,
    "is_people_enrichment": true,
    "people_enrichment_configs": [
      {
        "max_people_to_return": 3,
        "people_contact_types": ["email-work"],
        "filters": {
          "management_levels": ["founder", "c_suite", "vp"]
        }
      }
    ],
    "destination_type": "webhook",
    "destination_config": {
      "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
      "body": {
        "pipeline": "ai-prospecting"
      }
    },
    "max_records_per_trigger": 10,
    "profile_id": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.pubrio.com/monitors/create",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY"
    },
    json={
        "name": "AI Hiring Discovery",
        "detection_mode": "signal_first",
        "signal_types": ["jobs"],
        "signal_filters": [
            {
                "signal_type": "jobs",
                "filters": {
                    "titles": ["Machine Learning", "AI Engineer", "Data Scientist"],
                    "locations": ["US"]
                }
            }
        ],
        "company_filters": {
            "employees": [[201, 500], [501, 1000], [1001, 5000]]
        },
        "is_company_enrichment": True,
        "is_people_enrichment": True,
        "people_enrichment_configs": [
            {
                "max_people_to_return": 3,
                "people_contact_types": ["email-work"],
                "filters": {
                    "management_levels": ["founder", "c_suite", "vp"]
                }
            }
        ],
        "destination_type": "webhook",
        "destination_config": {
            "webhook_url": "https://usewebhook.com/YOUR_WEBHOOK_ID",
            "body": {
                "pipeline": "ai-prospecting"
            }
        },
        "max_records_per_trigger": 10,
        "profile_id": 1
    }
)

data = response.json()
print(f"Monitor created: {data['data']['monitor_id']}")

動作内容：

米国のAI/ML求人をスキャン
グローバル企業フィルターが結果を中規模企業（従業員201〜5,000人）に絞り込みます — これがシグナルと企業条件を組み合わせるパワーです
企業をエンリッチメントし、最大3人のファウンダー/Cスイート/VP連絡先を検索
ウェブフックハンドラーでのルーティング用にカスタム pipeline フィールドをペイロードに追加
デフォルトでリアルタイムフリクエンシー

すぐにテスト

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/try \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "tried_at": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
    "profile_id": 1
  }'

手動トリガーはクレジットを消費します。テストで代表的なデータを得るために、tried_at に最近の過去の日付を使用してください — 現在時刻を使用すると、その瞬間に新しいシグナルが現れていない場合に0件の結果が返される可能性があります。

受信内容

usewebhook.comをチェックしてください — シグナルを主要構造とした signal_first ペイロードが表示されます。destination_config.body からのカスタム pipeline フィールドがルートレベルにあることに注目してください：

{
  "monitor": { ... },
  "metadata": {
    "total_signals": 5,
    "total_companies": 4,
    "total_people": 10
  },
  "triggered_at": "2026-04-06T14:30:00.000Z",
  "signals": [
    {
      "signal_type": "jobs",
      "signal": { ... },
      "companies": [
        {
          "company_name": "...",
          "domain": "...",
          "company_size": 800,
          "people": [...],
          ...
        }
      ]
    },
    ...
  ],
  "pipeline": "ai-prospecting"
}

失敗した配信のリトライ

特定のトリガーが失敗した場合（例：ウェブフックが一時的にダウン）、スキャン全体を再実行せずにリトライできます：

curl -X POST https://api.pubrio.com/monitors/process/retry \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "monitor_id": "YOUR_MONITOR_ID",
    "monitor_log_id": "THE_FAILED_LOG_ID",
    "profile_id": 1
  }'

統計ログをクエリし、"status": "failed" のエントリをフィルタリングして monitor_log_id を見つけてください。

シナリオ：OpenAIが新しい求人を投稿した時にモニタリング

モニターを作成

すぐにテスト

結果を確認

シナリオ：AI/ML職種を採用している企業を発見

モニターを作成

すぐにテスト

受信内容

失敗した配信のリトライ

次のステップ

ベストプラクティス

ウェブフック設定

​シナリオ：OpenAIが新しい求人を投稿した時にモニタリング

​モニターを作成

​すぐにテスト

​結果を確認

​シナリオ：AI/ML職種を採用している企業を発見

​モニターを作成

​すぐにテスト

​受信内容

​失敗した配信のリトライ

​次のステップ

ベストプラクティス

ウェブフック設定

シナリオ：OpenAIが新しい求人を投稿した時にモニタリング

モニターを作成

すぐにテスト

結果を確認

シナリオ：AI/ML職種を採用している企業を発見

モニターを作成

すぐにテスト

受信内容

失敗した配信のリトライ

次のステップ