> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.pubrio.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AND / OR 演算子 > すべての複数値フィルターに対するデフォルト AND/OR 演算子を上書きする — コピー可能な例つきの完全リファレンス。 `filter_conditions` はリクエストボディ上のオプションの配列です。各要素は、1 つの複数値フィルターをデフォルトの OR(「いずれかにマッチ」)から AND(「すべてにマッチ」)へ、あるいはその逆へと切り替えます。記載されていないフィルターはデフォルトのままです。 ## スキーマ ```json JSON theme={null} { "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" }, { "key": "verticals", "operator": "or" } ] } ``` ```typescript TypeScript theme={null} type FilterCondition = { /** 上書きするフィルター名。下記「サポートされるキー」を参照。 */ key: string; /** 大文字小文字を区別しない: "and" | "or"。配列のデフォルトは "or"。 */ operator: "and" | "or"; }; type SearchRequest = { // …他のすべてのフィルター… filter_conditions?: FilterCondition[]; }; ``` 各要素の `key` と `operator` はどちらも必須です。`operator` のみのエントリは黙って無視されます — グローバルなオーバーライド設定はありません。 *** ## なぜ重要か デフォルト演算子が OR なのは、多くのプロスペクティングが広い再現を求めるためです: 「いずれかの国の人物」「いずれかのバーティカルがタグ付けされた企業」。一方で、高精度のターゲティング — 「`Salesforce` + `HubSpot` + `Marketo` を *すべて* 使う」 — には AND が必要です。 選択を誤ったときのコスト: * **AND が欲しかったのに OR:** 過剰再現になり、1 タグだけマッチした企業まで含まれてしまう。気づきやすいが結果品質を損ないます。 * **OR が欲しかったのに AND:** 再現不足になり、複数値の AND は実世界の配列にすべての要求値が揃わないため、ほぼ 0 行になることが多い。気づきやすく、クエリが壊れて見えます。 内部的には、選んだ演算子は Postgres ネイティブの配列演算子にコンパイルされます: OR なら `&&`(オーバーラップ)、AND なら `@>`(包含)。どちらもインデックスに優しく、コストの違いはクエリ遅延ではなく *結果サイズ* に現れます。 *** ## サポートされるキー 正確なキーセットは呼び出すエンドポイントによります: | キー | `/companies/search` | `/people/search` | `/companies/advertisements/search` | デフォルト | `and` の意味 | | ---------------------------------------- | ------------------- | ---------------- | ---------------------------------- | ----- | ------------------- | | `technologies` | ✓ | ✓ | — | OR | リストの全テクノロジーを保有 | | `categories` | ✓ | ✓ | — | OR | 全カテゴリでタグ付け | | `verticals` | ✓ | ✓ | — | OR | 全バーティカルに属する | | `vertical_categories` | ✓ | ✓ | — | OR | 全バーティカルカテゴリに属する | | `vertical_sub_categories` | ✓ | ✓ | — | OR | 全サブカテゴリに属する | | `keywords` | ✓ | ✓ | — | OR | 説明が全キーワードを含む | | `places` | ✓ | ✓ | — | OR | 全場所に所在 | | `exclude_places` | ✓ | ✓ | — | OR | 全場所から除外 | | `advertisement_target_locations` | ✓ | — | — | OR | 広告が全国を対象(企業エンドポイント) | | `advertisement_exclude_target_locations` | ✓ | — | — | OR | 広告が全国を除外 | | `advertisement_search_terms` | ✓ | — | — | OR | 広告コピーが全語句を含む | | `job_exclude_locations` | ✓ | — | — | OR | 求人が全ロケーションを除外 | | `social_media` | — | ✓ | — | OR | 人物が全 SNS アカウントを保有 | | `target_locations` | — | — | ✓ | OR | 広告が全国を対象(広告エンドポイント) | | `exclude_target_locations` | — | — | ✓ | OR | 広告が全国を除外 | 上記のキーは OpenAPI 各 `*_filter_conditions` スキーマの `enum`(`company_filter_conditions`、`people_filter_conditions`、`ads_filter_conditions`)を反映しています。エンドポイントが対応しないキーを送っても黙って無視されます。 *** ## レシピ **目標:** Python、PostgreSQL、Kubernetes を *すべて* 使っている企業 — 1 つだけではなく。 ```bash cURL theme={null} curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \ -d '{ "technologies": [37, 152, 408], "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" } ], "per_page": 25, "page": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import requests response = requests.post( "https://api.pubrio.com/companies/search", headers={ "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, json={ "technologies": [37, 152, 408], "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" } ], "per_page": 25, "page": 1, }, ) print(response.json()) ``` ```javascript Node.js theme={null} const response = await fetch("https://api.pubrio.com/companies/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, body: JSON.stringify({ technologies: [37, 152, 408], filter_conditions: [ { key: "technologies", operator: "and" } ], per_page: 25, page: 1, }), }); console.log(await response.json()); ``` `filter_conditions` の要素を外せば、3 つの *いずれか* を含む検索に拡張されます。 **目標:** US・CA・GB の *いずれか* に所在し、サンフランシスコは除外する企業。 `locations` のデフォルトは既に OR なので、明示する必要はありません。`exclude_places` は独立したネガティブフィルター — オーバーライドも不要。 ```bash cURL theme={null} curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \ -d '{ "locations": ["US", "CA", "GB"], "exclude_places": ["San Francisco"], "per_page": 25, "page": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import requests response = requests.post( "https://api.pubrio.com/companies/search", headers={ "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, json={ "locations": ["US", "CA", "GB"], "exclude_places": ["San Francisco"], "per_page": 25, "page": 1, }, ) print(response.json()) ``` ```javascript Node.js theme={null} const response = await fetch("https://api.pubrio.com/companies/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, body: JSON.stringify({ locations: ["US", "CA", "GB"], exclude_places: ["San Francisco"], per_page: 25, page: 1, }), }); console.log(await response.json()); ``` **目標:** EU と US の *両方* を対象とする広告(マルチリージョンキャンペーン) — 単一市場の広告ではなく。専用の `ads_filter_conditions` スキーマで `target_locations` キーを使います。 ```bash cURL theme={null} curl -X POST https://api.pubrio.com/companies/advertisements/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \ -d '{ "target_locations": ["US", "DE", "FR"], "filter_conditions": [ { "key": "target_locations", "operator": "and" } ], "start_dates": ["2026-01-01"], "end_dates": ["2026-04-22"], "per_page": 25, "page": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import requests response = requests.post( "https://api.pubrio.com/companies/advertisements/search", headers={ "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, json={ "target_locations": ["US", "DE", "FR"], "filter_conditions": [ { "key": "target_locations", "operator": "and" } ], "start_dates": ["2026-01-01"], "end_dates": ["2026-04-22"], "per_page": 25, "page": 1, }, ) print(response.json()) ``` ```javascript Node.js theme={null} const response = await fetch("https://api.pubrio.com/companies/advertisements/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, body: JSON.stringify({ target_locations: ["US", "DE", "FR"], filter_conditions: [ { key: "target_locations", operator: "and" } ], start_dates: ["2026-01-01"], end_dates: ["2026-04-22"], per_page: 25, page: 1, }), }); console.log(await response.json()); ``` 広告エンドポイントは独自の `ads_filter_conditions` スキーマ(キーセットが小さい: `target_locations`、`exclude_target_locations`)を使います。`/companies/search` や `/people/search` で使えるオーバーライドキーはここでは適用 *されません*。 **目標:** Salesforce と HubSpot を *両方* 導入している企業の人物 — 古典的な CRM リプレイス信号。同じ `technologies` キーと演算子を `/people/search` で使う、統一エンジンの実例です。 ```bash cURL theme={null} curl -X POST https://api.pubrio.com/people/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \ -d '{ "people_titles": ["RevOps", "Sales Operations"], "technologies": [114, 287], "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" } ], "per_page": 25, "page": 1 }' ``` ```python Python theme={null} import requests response = requests.post( "https://api.pubrio.com/people/search", headers={ "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, json={ "people_titles": ["RevOps", "Sales Operations"], "technologies": [114, 287], "filter_conditions": [ { "key": "technologies", "operator": "and" } ], "per_page": 25, "page": 1, }, ) print(response.json()) ``` ```javascript Node.js theme={null} const response = await fetch("https://api.pubrio.com/people/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "pubrio-api-key": "YOUR_API_KEY", }, body: JSON.stringify({ people_titles: ["RevOps", "Sales Operations"], technologies: [114, 287], filter_conditions: [ { key: "technologies", operator: "and" } ], per_page: 25, page: 1, }), }); console.log(await response.json()); ``` *** ## よくある間違い グローバルな「デフォルト演算子」スイッチはありません。各エントリは具体的なフィルターを指定する必要があります: ```json theme={null} // 無視される — key がない { "filter_conditions": [{ "operator": "and" }] } // 正しい — technologies フィルターだけを上書き { "filter_conditions": [{ "key": "technologies", "operator": "and" }] } ``` エントリはキーごとに独立した上書きで、相互に連鎖しません。`technologies` と `verticals` を両方並べても、両者の間にブール式は構築されません。各々が自分の配列の演算子を設定するだけです。 *フィルターキー間* の組み合わせは常に AND(全フィルターがマッチする必要)です。`filter_conditions` で異なるフィルター次元を OR 結合することはできません。本当に「異なるフィルターの OR」検索が必要なら、2 回リクエストを投げてクライアント側でマージしてください。 AND は `column @> ARRAY[…]` — すべての値が必要です。8 件以上になるとほぼ常に 0 行になります。実世界のタグ付けは疎なため。AND オーバーライドの配列は 2〜4 値に抑え、探索的・カテゴリレベルのフィルタリングは OR で。 `/people/search` では人物 API 名は `company_places` / `company_locations` です。しかし `filter_conditions[].key` の中では **エンジン名** — `places`、`locations` を使います。再マッピングは `filter_conditions` 参照前に内部で完了します。 ```json theme={null} // 上書きされない — エンジンは "company_places" をフィルターキーと認識しない { "filter_conditions": [{ "key": "company_places", "operator": "and" }] } // 正しい { "filter_conditions": [{ "key": "places", "operator": "and" }] } ``` 完全な再マッピング表は [人物 + 企業フィルター](/jp/developer-guides/filters/people-with-company-filters#key-remap-reference) ページにあります。 迷ったら、まず `filter_conditions` を省略して結果件数を期待値と照合してください。デフォルトが意図に合わないフィルターにだけオーバーライドを追加する — リクエストペイロードが小さく、デバッグも楽になります。 *** ## 関連項目 メンタルモデル — `filter_conditions` が初めての方はここから。 `/people/search` に企業フィルターを重ねる方法、キー再マッピングを含む。 `/companies/search` の完全なリクエストスキーマ(`company_filter_conditions` 含む)。 `/people/search` の完全なリクエストスキーマ(`people_filter_conditions` 含む)。