【保存版】Tavily Search API 導入で変わる AI アプリケーション開発


## 1. はじめに

Tavily は、主に大規模言語モデル（LLM）や AI エージェント向けに設計された**リアルタイム Web 検索エンジン**です。

情報検索の精度を高め、検索結果に信頼できる出典（citation）を付与することで、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やその他の AI アプリケーションへの統合を容易にします。  

以下のような課題をお持ちの方に最適なソリューションとなっています。

```mermaid
flowchart LR
    A[課題: <br>AIエージェントの回答精度向上] --> B[最新情報をリアルタイムで取得したい]
    B --> C[誤情報（Hallucination）を抑えたい]
    C --> D[Tavily で解決！]
```

本記事では、**LLM や AI エージェントを活用したサービスを開発しているエンジニア**や、**RAG や外部検索の活用で回答精度を高めたい AI 開発者**、そして**最新の Web 情報をリアルタイムに AI モデルへ組み込みたい技術担当者**の皆様をペルソナとして想定しています。  
Tavily の概要や特徴、各種言語での導入方法、LangChain との統合事例などを、すぐに活用できるようまとめました。
ぜひ参考にしてみてください。


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## 2. Tavily の主な特徴

- **AI エージェント向けに最適化**  
  LLM が外部情報を利用する際に、誤情報（hallucination）のリスクを抑え、正確かつ事実に基づいた検索結果を提供します。

- **カスタマイズ可能な検索パラメータ**  
  検索深度、対象ドメイン、取得件数などを柔軟に設定でき、用途に応じた最適な結果を得られます。

- **多言語対応と高速レスポンス**  
  リアルタイムで最新情報にアクセスでき、複数言語にも対応。結果は API 経由で数秒以内に返されます。

- **統合の容易さ**  
  Python や Node.js 用の SDK が提供されており、LangChain、LlamaIndex などの既存フレームワークと簡単に統合可能です。

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## 3. API キーの取得と初期設定

Tavily を利用するには、まずアカウントを作成し、API キーを取得する必要があります。

```mermaid
sequenceDiagram
    participant U as ユーザー
    participant T as Tavily公式サイト
    participant D as ダッシュボード
    U->>T: アカウント作成 (Sign Up)
    T-->>U: アカウント作成完了
    U->>D: ログインしてAPIキー取得
    D-->>U: APIキー表示
    U->>U: ローカル環境変数にAPIキーを設定
```

1. **サインアップ**  
   Tavily の公式サイトにアクセスし、アカウントを作成します。  
2. **API キーの取得**  
   アカウント作成後、ダッシュボードから API キーを入手します。このキーは各種 API 呼び出し時の認証に必要です。  
3. **環境変数への設定例（Python）**  
   ```python
   import getpass
   import os

   os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Tavily API Key: ")
   ```

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## 4. 各言語での基本的な使用方法

### 4.1 Python

Tavily 用の Python SDK（tavily-python）を利用した例です。

```python
from tavily import TavilyClient

# API キーを設定してクライアントを生成
tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")

# 検索クエリを実行
response = tavily_client.search("Who is Leo Messi?")
print(response)
```

LangChain などと連携する場合は、以下のように簡単なコードで検索結果を取得できます。

```python
from langchain.retrievers.tavily_search_api import TavilySearchAPIRetriever

retriever = TavilySearchAPIRetriever(k=3)
res = retriever.invoke("LangChainの最新情報を日本語で教えて")
print(res)
```

### 4.2 Node.js

Node.js 用の例です。  
```javascript
const { tavily } = require('@tavily/core');
const tvly = tavily({ apiKey: "tvly-YOUR_API_KEY" });

tvly.search("Who is Leo Messi?")
  .then(results => console.log(results))
  .catch(err => console.error(err));
```

### 4.3 cURL

API の動作確認やシンプルな利用例として、cURL を利用した場合の例です。  
```bash
curl -X POST 'https://api.tavily.com/search' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer tvly-YOUR_API_KEY' \
  -d '{"query": "Who is Leo Messi?"}'
```

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## 5. LangChain などとの統合

Tavily は LangChain や LlamaIndex との連携もサポートしており、AI エージェントの検索ツールとして利用できます。
たとえば、エージェントのプロンプト内で Tavily の検索結果をコンテキストとして組み込むことで、**より最新かつ正確な回答**を得ることが可能です。

また、Bedrock エージェントなどと連携する場合、Lambda 関数内で Tavily の API を呼び出して Web 検索を行い、その結果を AI エージェントへ返す実装例も公開されています。

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## 6. ドキュメントとサポート

- **公式ドキュメント**  
  Tavily の使い方やベストプラクティスを確認する場合は、公式のドキュメントを参照してください。API リファレンス、SDK の使い方、各種ガイドラインがまとめられています。

- **コミュニティ・サポート**  
  サポートはメール（support@tavily.com）や、GitHub、LinkedIn などで提供されています。また、無料プランも用意されているため、まずは試用してから導入を検討できます。

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## 7. まとめ

Tavily は、**LLM や AI エージェントが最新の Web 情報をリアルタイムで取得する**ための強力なツールです。  
- **API キーの取得から各種 SDK の利用、言語別の実装例** が公開されており、誰でも簡単に始められます。  
- **カスタマイズ性** や **信頼性の高い検索結果** により、RAG をはじめとするさまざまな AI アプリケーションへの統合が容易です。  
- また、**公式ドキュメント** や **サポート体制** も整っているため、初めての方でも安心して導入できる点が魅力です。

このように、Tavily を活用することで、**AI エージェントの回答精度向上**や**リアルタイム情報の取得**が実現でき、業務の効率化や新たなアプリケーション開発に大いに役立ちます。ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか。

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### 参考文献
- [Tavily 公式サイト](https://tavily.com/)
- [Tavily 公式ドキュメント](https://docs.tavily.com/welcome)

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### 会社紹介

**株式会社 Mosaica**  
最先端テクノロジーで社会課題を解決し、持続可能な未来を創造する IT カンパニー。
AI ソリューション、クラウド統合、DX 推進、経営コンサルティングなど包括的なサービスでビジネス変革を支援しています。  

詳しくは [公式サイト](https://mosaica.co.jp/) までお気軽にご相談ください。
公式サイト： https://mosaica.co.jp/