MIAPI — 根拠に基づくAI回答API

概要

MIAPIは、リアルタイムのウェブ検索に裏付けられた応答を必要とする開発者向けの、グラウンディングされたAI回答APIです。インライン引用、ソースリンク、信頼度スコア付きの統合回答を返し、さらに生の検索、ニュース、画像、ストリーミング用エンドポイントも提供します。

この製品は、他のグラウンディング回答APIに対する開発者優先の代替手段として位置付けられているようで、OpenAI互換のチャット補完機能と、より柔軟に検索を設定できる独立した回答エンドポイントを備えています。検索支援型アシスタント、RAGワークフロー、リサーチ機能、モデル単体の応答ではなく最新情報を必要とするアプリケーションを構築するチーム向けです。

機能

• グラウンディング回答エンドポイント: /v1/answer はウェブを検索し、任意の引用、ソース、信頼度、キャッシュ状態、応答時間を含むAI生成回答を返します。
• OpenAI互換チャットAPI: /v1/chat/completions はOpenAIのチャットコードのドロップイン置き換えとして機能し、ウェブに基づく出力を求めるチームの移行工数を削減します。
• ナレッジモード: APIは、ユーザー提供テキスト、ウェブ、またはその両方を組み合わせて回答でき、軽量なRAGやドメイン特化型の質問応答に役立ちます。
• 検索専用モード: /v1/search はLLMによる統合なしで生のウェブ結果を返し、カスタムパイプラインやBYOMアーキテクチャにおいて開発者により大きな制御を提供します。
• ストリーミング応答: SSE対応により、まずソースを、その後に回答をトークン単位でストリーミングし、対話型アプリでの体感的な応答性向上に役立ちます。
• 特化型検索エンドポイント: 個別の /v1/news および /v1/images エンドポイントが、プレーンテキスト回答を超えるユースケース向けに、構造化メタデータ付きの最新記事とウェブ画像を提供します。

役立つヒント

• クエリ種別ごとにグラウンディング品質をテストする: 事実確認型、時間依存型、ニッチなドメインのプロンプトを分けて評価してください。グラウンディング回答APIは、広範な検索、最新ニュース、独自コンテキストの質問で性能が異なることが多いためです。
• 精度が重要な場合はドメイン制御を使う: search_domains と exclude_domains パラメータは、ノイズの多いソースを減らし、ビジネスやリサーチのワークフローで出力の予測可能性を高めるのに役立ちます。
• 製品設計に応じてエンドポイントの形式を選ぶ: 検索制御とメタデータが必要なら /v1/answer を、既存のOpenAI風ツールとの互換性を最優先するなら /v1/chat/completions を使います。
• アプリケーション層で信頼度とソースを検証する: APIは信頼度スコアと引用を提供しますが、本番ワークフローでは依然として高リスク用途向けに人手レビューやルールベースのチェックを適用すべきです。
• コアAPIの挙動以外の運用適合性も確認する: ページには使用量、キー管理、キャッシュヘッダー、レート制限、MCPサーバーが記載されているため、導入を検討する側はこれらの運用面の詳細が自社の展開およびガバナンス要件に合致するか確認すべきです。

OpenClaw Skills

OpenClawエコシステム内では、MIAPIは最新かつ引用付きの回答を必要とするエージェント向けの検索・グラウンディング層として機能する可能性があります。想定されるユースケースには、リサーチアシスタント、競合分析エージェント、社内知識と公開ウェブデータを組み合わせるカスタマーサポートコパイロット、ソース明記付きでニュースを要約する監視ワークフローなどがあります。

また、OpenClawスキルは、MIAPIの検索専用、ニュース、画像エンドポイントを中心に構築し、マルチエージェントシステムにおいて検索と推論を分離することもできます。たとえば、あるエージェントがMIAPI経由で最新ソースを収集し、別のエージェントが信頼性の評価や発見内容の分類を行い、さらに別のエージェントが構造化されたブリーフや応答ドラフトを生成するといった構成が考えられます。これが適切に実装されれば、製品、リサーチ、運用、サポートにおけるナレッジワークの監査可能性と検証容易性を高められる可能性がありますが、ソースページにはOpenClawとのネイティブ統合が明示的に確認できる記載はありません。