毎週AIエージェントにBTOパソコン約1,000機種を調査させて、コスパの良い機種に絞って自サイトに掲載している話

個人開発のスペック診断サイトSpecSenseでは、BTOショップ5社・メーカー直販4社、合わせて約1000機種から検証済みの246機種を掲載している。売りは「やりたいこと」を選ぶと必要スペックと実在モデルが出てくることだ。しかし実在モデルは生モノだ。毎週セールが入り、モデルは販売終了し、URLは404になる。古い価格や死んだリンクを1件でも見せたら「買う前の判断を助ける」サイトとしての信頼は終わり。毎週日曜の夜にAIエージェントがショップの約1000機種を巡回して、検証済みの246機種に絞り込み、差し替えている。

最初の教訓は「検索結果をデータにしてはいけない」だ。Web検索とAPI取得は「もっともらしい嘘」が混ざる。型番が微妙に違ったり、販売終了ページが404だったり、開始価格を実売価格として拾ってしまう。コードとテストは普通に通るが、人間が実際にリンクを踏んだ時点で発覚する。これを「虚偽の確定値より正直な未確認」という原則で対抗した。読めなかったら載せない。以後、収集はPlaywrightの実ブラウザ経由に固定した。さらに泥臭いのが「ショップ別レシピ」だ。価格の位置・形式がショップごとに全部違う。CPU型番の語順も違う。HPの価格は2番目を取る。mouse系はShift_JISを返す。パソコン工房は連続fetchで虚偽データを返す。こうした細かい罠を一つずつ手順書（ランブック）に記録して、毎週エージェントはその手順書を読んで実行する。失敗は即座に手順書へ還流される。鮮度はCIで強制する。全レコードにpriceAsOfの刻印を入れ、CLIが閾値超過でexit 1を返す。データ放置でビルドが落ちるから「あとで更新しよう」が仕組みで潰される。

生モノデータを自動更新する場合、自動化より「腐敗検知」が先。実ブラウザ到達・実URL生存確認だけを信じる。そして優先順位を明文化する（「データ正確性 > 機種数」）。エージェント暴走は権限ではなく優先順位の明示で防ぐ。最後に、踏んだ地雷は手順書に還流させることで、二度と同じ穴には落ちない。