Claude CodeのエージェントとFirecrawl Alexandriaでリードリストを作成する方法

要約: Claude Codeのエージェントを使ってリードリストを作成するには、タスクをボード上で4つに分割します。Firecrawl Alexandriaを経由したApolloの無料人物検索、その検索結果のフィールドに基づく適格性確認（クオリファイ）、条件をクリアした対象者のみに絞ったPeople Data Labsによる有料エンリッチメント、そしてアウトリーチ前に人間が行う最終確認です。単一のFirecrawl APIキーですべてのプロバイダーを利用でき、各タスクが消費したクレジットを報告します。

Claude Codeの1つの長いセッションの中で、エージェントにリードリストを作成させることは可能です。「これら10社のエンジニアリング担当VPと、その業務メールアドレスをリストアップして」と依頼すれば、エージェントは検索、情報付加（エンリッチメント）を行い、CSVを返してくれます。しかし問題は請求書を見たときに生じます。役職を見ただけで除外できたはずの人物に対しても、エージェントが費用を払ってエンリッチメントを実行してしまっているのです。

Firecrawl Alexandriaを使えば、「低コストな処理から順に実行する」というルールを簡単に徹底できます。数百のデータプロバイダーを1つのFirecrawl APIキーで利用でき、ツールの探索（ディスカバリー）は無料、実行には各ツールに記載されたクレジットが消費されるというルールになっています。本記事では、ランタイムとしてClaude CodeまたはCodexを使用し、このパイプラインをSharkly上のタスクとして構成する方法と、各ステージで発生するクレジットコストを解説します。

Firecrawl Alexandriaがリード獲得エージェントにもたらすメリット

Firecrawl Alexandriaは、エージェントが単一のFirecrawlキー経由で呼び出せるデータプロバイダーのライブラリです。Alexandriaのページには430のプロバイダーと2,461の機能が一覧表示されています。エージェントはツールを無料で探索し、その入力パラメーターと価格を確認した上で、通常のWebページ取得と同じscrapeエンドポイントを通じてツールを実行できます。

リードリスト作成において重要となるのがPeopleカテゴリーです。ここには、エンリッチメント用としてApollo、People Data Labs、FullEnrich、Data Legionを含む12のプロバイダーに加え、制裁リストやNPIレジストリといった公開ソースが揃っています。本記事ではそのうち2つを使用します。

Alexandria上のApolloのページには、「Search-first prospect list（検索優先の見込み客リスト）」という組み込みスキルが掲載されています。その説明には、「まず無料で検索し、費用をかける価値のある人物のみを特定、その後コスト効率の高い順に認証済み業務メールアドレスを取得する」という戦略の真髄が1行で簡潔にまとめられています。下記のボードは、その方針を担当者付きの4つのタスクに落とし込んだものです。

リードリスト作成を1つのプロンプトではなく段階的に分けるべき理由

1つのセッションですべて実行してしまうと、コストを大きく左右する判断、すなわち「有料のAPIコールを行う前に誰を除外するか」という判断プロセスが見えなくなってしまいます。Firecrawlの料金体系を見れば、そのコスト差は一目瞭然です。

たとえば、10社のドメインからApolloが40人を抽出したとしましょう。全員に対して1人あたり60クレジットでエンリッチメントを実行すると計2,400クレジットが必要となり、Freeプランで提供される月間1,000クレジットの2倍以上を消費してしまいます。一方、役職による適格性審査によって12人に絞り込めば、エンリッチメントのコストは720クレジットに抑えられ、Freeプランの枠内に収まります。

この除外ルールはビジネス上の重要な判断です。「Head of Platform」という役職を購入決定権者と見なすかどうかは、誰かが判断しなければなりません。プロンプトの中に埋もれていると誰の目にも留まりませんが、担当者が割り当てられたタスクとして管理されていれば、責任の所在、ステータス、そして変更履歴が明確に残ります。

エージェントでリードリストを作成する4つのタスク手順

以下は、ボードタスクとして表現したパイプラインです。各ステージが前段の完了を待機するように、依存関係（blocks / is blocked by）でリンクします。

ステップ1: ICPをApolloの無料検索条件に変換する

最初のタスクでは、理想の顧客プロファイル（ICP）をApolloの検索入力に変換します。この機能はperson_titles、q_keywords、q_organization_domains_list、page、per_pageを受け付け、1ページあたり最大100件の結果を取得できます。Apolloのプレイグラウンド上でも、このAPIコールは0クレジットと表示されています。

ツールの探索（ディスカバリー）も無料です。使用すべきツールが不明な場合、エージェントはsources: ["alexandria"]を指定してAlexandriaに問い合わせます。Firecrawlのドキュメントに記載されているとおり、ソースに"web"を追加すると有料のWeb検索結果も返されるため、ツールの探索に限定するよう注意してください。

# Free tool discovery: tools only, no paid web results
curl https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "find people by job title at a company", "sources": ["alexandria"], "limit": 3}'

# Apollo people search at the target domains (listed at 0 credits)
curl https://api.firecrawl.dev/v2/scrape \
  -H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "alexandria": {
    "provider": "apollo",
    "capability": "people/search",
    "options": {
      "person_titles": ["VP of Engineering", "Head of Platform"],
      "q_organization_domains_list": ["example-one.com", "example-two.com"],
      "page": 1,
      "per_page": 100
    }
  }
}'

実行結果はalexandria[0].dataに格納されます。Firecrawlのドキュメントでは、ツールを使用する前に各結果のエラーを確認することが推奨されています。そのため、「取得件数と発生したエラーをエージェントが報告するまでタスクを完了としない」という受入条件を設定しておきましょう。

ステップ2: 検索で取得済みのフィールドに基づき適格性を確認する

適格性審査タスクには一切コストがかかりません。検索結果を読み込み、すでに手元にあるデータ（不適切な役職、対象外の企業、重複した人物など）をもとに対象行を除外するだけなので、新たなAPIコールは発生しません。

除外ルールは、すべてのエージェントが参照できる場所に配置します。Sharklyのスキル（Skill）機能を使うとエージェント作業用の再利用可能な指示をパッケージ化できるため、Skills in Sharklyで解説しているように、これらのルールを1つのスキルとして各リード獲得エージェントに紐付けることができます。

# lead-rules.md (owner: the person who approves the send)
keep_titles: ["VP of Engineering", "Head of Platform", "Director of Engineering"]
drop_if: [title_not_in_keep_titles, company_domain_not_in_list, duplicate_person]
max_enrich_calls_per_run: 15
pdl_min_likelihood: 6
every_task_reports: [rows_in, rows_out, credits_spent, errors]

ステップ3: 条件をクリアした人物のみ情報をエンリッチする

ここが課金が発生するステージです。People Data Labsのperson/enrichは、1コールあたり60クレジットと設定されています。入力にはpdl_id、email、またはemail_hashのいずれかが必須であり、その他に18のオプションフィールドを指定できます。検索フィールドをエンリッチメントの入力にマッピングする前に、エージェントにfindToolsを実行させて入力仕様の全容を把握させてください。

最もコスト削減に効く設定がmin_likelihoodです。1から10までの値を取り、デフォルトは2に設定されていますが、Firecrawlによるとデフォルト値では該当人物が本人である確率は10〜30%程度に過ぎません。この値を引き上げることで、一致度の低いマッチングを404エラーとして処理できます。プロバイダーのページにもその利点が明確に書かれています――「ここでは404なら無料ですが、誤ったレコードの取得には費用がかかります」。

// One enrich call per qualified person; client set up with $FIRECRAWL_API_KEY
const result = await firecrawl.scrape({
  alexandria: {
    provider: "people-data-labs",
    capability: "person/enrich",
    options: {
      email: person.email,      // or pdl_id / email_hash
      min_likelihood: 6,        // weak matches 404 instead of billing a wrong record
      titlecase: true,
    },
  },
});
const record = result.alexandria[0];
if (record.error) report.errors.push(record.error);

また、Alexandria経由のPeople Data Labsにはクォータ（利用上限）が設けられており、顧客組織ごとに年間50,000件のAPIコール（個人向けエンドポイントと企業向けエンドポイントで共有）となっています。再試行もカウント対象となり、毎年UTCの1月1日にリセットされます。ルールファイルで1回の実行あたりのエンリッチメント呼び出し件数に上限を設けるべき理由は、ここにもあります。

呼び出しがTHIRD_PARTY_DATA_TERMS_REQUIREDで失敗した場合、レスポンスにrequiresAction.urlが含まれます。組織の管理者がそのURLでプロバイダーの利用規約に同意する必要があり、Firecrawlのドキュメントでもエージェントが規約に同意するにはユーザーの明示的な承認が必要と定められています。ここは人間への引き継ぎポイントとして扱い、エージェントはタスクを人間の応答待ち状態にします。

ステップ4: アウトリーチ前に人間がレビューする

最後のタスクは人間が担当します。エージェントはエンリッチ済みのリストを添付し、タスクを人間のレビュー待ち（waiting for human review）にします。レビュアーは公開プロフィールと照合しながらサンプルをチェックし、コンタクトすべきでない人物を除外して承認します。

これは、human-in-the-loop coding agentsで解説しているチェックポイントと同じ考え方です。リストは単なるデータですが、実際にアプローチするかどうかは人間が判断し、責任を持つべき決定だからです。

ステージごとのクレジット消費内訳

10の対象ドメインから40人が見つかり、そのうち12人が適格と判定された場合、表示価格に基づく消費内訳は以下のようになります。

クレジットを金額に換算した際のコストはプランによって異なるため、大雑把に丸めずに計算してみましょう。Firecrawlの料金体系（月払い）では、Hobbyプランは5,000クレジットで19ドル（1クレジットあたり0.0038ドル）なので、720クレジットは約2.74ドル相当です。Standardプランは100,000クレジットで99ドル（1クレジットあたり0.00099ドル）となり、同じ実行にかかるコストは約0.71ドルになります。月間1,000クレジットが付与されるFreeプランなら、0ドルで収まります。

適格性審査のタスクを挟まなかった場合、同じ実行で2,400クレジットを消費します。これはHobbyプランで約9.12ドルに相当し、Freeプランの上限を超えてしまいます。適格性審査タスクは内訳の中で最も安価（0クレジット）でありながら、最大のコスト削減をもたらすのです。

Sharklyがパイプラインの確実性を担保する仕組み

APIの呼び出し自体はClaude CodeまたはCodexが実行しますが、その周辺のタスク管理とオーケストレーションをSharklyが担います。

• 担当者付きのタスク管理: 各ステージにはステータスとオーナー（Agent、Crew、人間のいずれか）が明確に設定されます。
• タスクのテキスト内にAPIキーを露出させない: 「Computer & Runtime」の「Agent’s Environment Variables（エージェント環境変数）」にFIRECRAWL_API_KEYを設定すれば、エージェントプロセスの起動時に挿入されます。Sharklyではこれらの値がシークレットストレージではなくエージェント管理者に閲覧可能な平文設定として扱われるため、この作業専用のスコープを持つキーを使用してください。
• レビュー状態の管理: エージェントはタスクを「人間の返答待ち」や「人間のレビュー待ち」の状態に移行させることができ、それらは担当者の受信トレイ（Inbox）に届きます。
• 実行ログの記録: 各実行の開始と終了、ツール呼び出し、失敗の詳細が記録されるため、クレジット消費の報告の裏付けとなる証跡が残ります。

4つのタスクを手動で作成したくない場合は、Sharkly Crewsで紹介しているように、Crewリーダーが親タスクを各ステージへと自動分割することも可能です。Sharklyは無料で使い始めることができ、モデルの利用料金はランタイムに接続されたClaude CodeまたはCodexのプランに基づいて請求されます。

定期実行しつつ、レビューは手動を維持する

4つのタスクが1週間問題なく稼働したら、タスク1〜3をオートメーションに設定し、新しいドメインリストが追加された際に無料検索と上限設定付きエンリッチメントが自動実行されるようにします。タスク4のレビューは手動のまま残しておきます。複数の実行を同時に監視する方法については、how to monitor coding agents running in parallelを参照してください。

まずは無料のステージから始める

Apolloのスキルに記されているように、「まずは無料で検索し、手持ちのデータで絞り込み、残った対象にのみ費用を支払い、コンタクト前に人間が確認する」というアプローチでエージェントによるリードリスト構築を進めましょう。まずはSharklyでタスク1と2から始めてみてください。これらは0クレジットで実行でき、有料ステージでどれだけのクレジットが必要になるかを事前に把握できます。

よくある質問（FAQ）

Firecrawl Alexandriaとは何ですか？

エージェントが単一のFirecrawl APIキー経由で呼び出せるデータプロバイダーのライブラリです。ツールの探索は無料であり、実行時には各ツールに定められたクレジットが消費されます。Firecrawlによって2026年9月22日にリリースされました。

Firecrawl経由でのApolloの人物検索は無料ですか？

Firecrawlのプレイグラウンド上において、Apolloのpeople/search機能は0クレジットと表示されています。連絡先の詳細情報の開示は別個の有料ステップとなるため、実行前にその機能の表示価格をご確認ください。

FirecrawlでのPeople Data Labsによるエンリッチメント費用はどのくらいですか？

person/enrichは1回の呼び出しにつき60クレジットと記載されています。月払いの場合、Hobbyプランで約0.23ドル、Standardプランで約0.06ドルに相当します。min_likelihoodの引き上げによって発生した404エラーにはクレジットがかかりません。

Claude Codeの代わりにCodexでも動作しますか？

はい、動作します。FirecrawlはCLI、SDK、そしてfirecrawl_search、firecrawl_find_tools、firecrawl_scrapeを備えたMCPサーバーを提供しており、Sharkly Agentはどちらのランタイム上でも動作可能です。全般的なセットアップ手順については、AI task manager: assign, track, and review agent workをご覧ください。

エージェントがリストに基づいて自律的にアウトリーチメールを送信すべきですか？

いいえ、送信処理の前には必ず人間によるレビュータスクを挟んでください。エージェントの役割は、検証済みリストの作成とクレジット消費の報告までにとどめるべきです。