不動産月次相場レポートを Claude Opus + web_search で自動生成する設計

はじめに

物件ウォッチ という、SUUMO・athome・LIFULL HOME'S・楽待・健美家など複数の不動産サイトの新着物件を巡回して LINE 通知するサービスを個人開発しています。

このサービスでは、エリア×カテゴリ別（例: 札幌市中央区 × 土地、渋谷区 × マンション）の月次相場レポートを Claude Opus + web_search で自動生成し、SEO ページとして公開、登録ユーザーに LINE で通知するパイプラインを GitHub Actions + Supabase + Anthropic API で組んでいます。

不動産ドメインで自動生成するときの「単純に LLM 呼んだだけ」では足りないところ:

• 築年帯の事実拘束: 1981年6月＝旧耐震／2000年4月＝品確法／2009年＝長期優良住宅／2017年＝住宅セーフティネット改正、といった法律で固定された境界を LLM に勝手に動かされると記事の信頼が崩れる
• 公示地価・路線価との整合: 「相場が上がっている」と LLM が書くなら国交省の公示地価ベースで裏取りが要る
• near-duplicate penalty 回避: 「マンション × 中央区」を毎月同じ構造で書けば同一ページ判定を食らう。前月比による視点シフトが必要

これらを盛り込んだパイプラインの全体像を、コードと数値ベースで解説します。

全体アーキテクチャ

GitHub Actions (cron: JST 04:00 on 1st)
    ↓
run-monthly.ts
    ↓
[per (area_code × category) slug]
    Supabase properties → aggregateArea() → AggregatedStats
        ↓
    data/{slug}-stats-{prev YYYY-MM}.json (前月)
        ↓
    attachMonthlyComparison() → monthly_comparison + notable_changes
        ↓
    Step1: Area Profile (1日1回キャッシュ, Claude Opus + web_search)
    Step2: Article Generation (Claude Opus + web_search, streaming, 6500-8500字)
        ↓
    validate-article.ts (fail-closed gate)
        ↓
    HTML render + JSON-LD (XSS escape)
        ↓
    saveStatsToArchive() → data/{slug}-stats-{YYYY-MM}.json
        ↓
    git commit (per slug)

[全 slug 完了後]
    buildManifest() → docs/monthly/manifest.json
    git commit + git pull --rebase + git push
        ↓
    Railway redeploys
        ↓
    src/jobs/monthly-report-notify.ts (monitor.ts ごと, JST 09-11)
    manifest.json を読み per-slug dedup + batched delivery
        ↓
    LINE push notification

スタック:

• Node.js 20 / TypeScript
• Supabase (Postgres)
• Anthropic API (Claude Opus 4.7) + web_search ツール
• GitHub Actions (生成・公開)
• Railway (LINE 通知ジョブの実行環境)
• LINE Messaging API

ドメインデータ集計

properties テーブル（過去30日の物件掲載データ）から、エリア×カテゴリごとに集計します。LLM には集計済みの数値だけを渡すのがポイント。LLM に統計を作らせると平気で嘘を吐くので、SQL とコードで確定させる。

interface AggregatedStats {
  meta: {
    slug: string;
    area_name: string;
    category: "投資" | "マンション" | "戸建て" | "土地";
    total_records: number;
    active_listings: number;
    generated_at: string;
    window_start: string;
    window_end: string;
  };
  scope: { covered_sites: string[]; time_window: [string, string]; ... };
  by_era: BucketStat[];          // 築年帯別 (旧耐震 / 1981-1999 / 2000-2009 / 2010-2019 / 2020-)
  by_layout: BucketStat[];       // 間取り別 (1K/1LDK/2LDK/3LDK/...)
  by_structure: BucketStat[];    // 構造別 (RC造 / SRC造 / S造 / 木造)
  by_yield_band?: BucketStat[];  // 利回り帯別 (投資カテゴリのみ)
  by_station_walk: BucketStat[]; // 駅徒歩帯別 (徒歩5分以内 / 6-10分 / ...)
  price_distribution: {
    all_records: { p5, q1, median_man, q3, p95, mean };
  };
  outlier_aggregate: {
    bottom_pct: { price_cutoff_man };
    top_pct:    { price_cutoff_man };
  };
  risk_flag_prevalence: {
    旧耐震:   { count, pct };
    再建築不可: { count, pct };
    借地権:   { count, pct };
    告知事項: { count, pct };
  };
  era_boundaries: {
    "1981": "新耐震基準施行";
    "2000": "品確法施行";
    "2009": "長期優良住宅認定制度";
    "2017": "住宅セーフティネット改正";
  };
  monthly_comparison?: MonthlyComparison;  // 前月比
}

risk_flag_prevalence は properties.content_json.raw_text 内のキーワード正規表現マッチで集計（旧耐震 / 再建築不可 / 借地権 / 告知事項あり 等）。

M-o-M (前月比) 差別化メカニズム

課題

「マンション × 中央区」を毎月 6500字で書かせると、同じ構造（相場概要・築年帯・間取り別・FAQ）が繰り返される。Google の near-duplicate 判定リスクが上がる。

解決: 前月の集計を archive して diff を取る

// scripts/market-report/lib/stats-archive.ts
export function saveStatsToArchive(slug: string, stats: AggregatedStats, date: string): string {
  ensureArchiveDir();
  const cleanStats: AggregatedStats = { ...stats };
  // 自分の monthly_comparison は保存しない (来月から見ると入力データ汚染になる)
  delete cleanStats.monthly_comparison;
  // YYYY-MM-DD ではなく YYYY-MM。同月再実行で上書き → 1ヶ月1スナップショット
  const yearMonth = date.slice(0, 7);
  const filename = `${slug}-stats-${yearMonth}.json`;
  fs.writeFileSync(path.join(ARCHIVE_DIR, filename), JSON.stringify(cleanStats, null, 2));
  return path.join(ARCHIVE_DIR, filename);
}

slug は ${areaCode}-${categorySlug} (例: 13104-mansion, 01101-toshi) なので、parser regex は (.+) greedy:

const m = filename.match(
  /^(.+)-stats-(\d{4}-\d{2}(?:-\d{2})?)\.json$/
);

不動産ドメインでの impact_score 計算

各バケット (築年帯・間取り・構造・利回り帯・駅徒歩帯) を前月→当月で対応付け、new / disappeared / surge / drop / continuing に分類:

const countImpact = Math.abs(n_delta_pct ?? 0) * 50;
const priceImpact = Math.abs(med_delta_pct ?? 0) * 80;
const sizeWeight  = Math.log10(Math.max(now_n, prev_n, 1) + 1) * 5;
const impact_score = Math.round(countImpact + priceImpact + sizeWeight);

risk_flag_prevalence の前月比は pct_delta >= 1.0pt で notable に昇格:

return flags.map((f) => ({
  flag: String(f),
  prev_pct: prev[f]?.pct ?? 0,
  now_pct: current[f]?.pct ?? 0,
  pct_delta: Math.round((current[f].pct - prev[f].pct) * 10) / 10,
})).filter((r) => Math.abs(r.pct_delta) >= 1.0);

LLM プロンプトへの注入

## 今月の最重要トピック (前月比)
1. ㎡単価中央値が前月比 -3.2% (84万円/㎡ → 81万円/㎡)
2. 築年帯「2010-2019」の件数が 156→89件に減少 (-43%)
3. 旧耐震物件比率が 14.5% → 11.2% へ -3.3pt 縮小

これらの変化を H1 タイトルと TL;DR で foreground せよ。
本文4章「今月のトップ3変化（前月比）」セクションを必ず設けよ。

結果、月ごとに H1 が変化:

• 2026年5月: "中央区マンション、㎡単価3.2%下落 — 築15年帯の供給絞り込みが始まる"
• 2026年6月: "中央区マンション、旧耐震物件が過去最低比率に — 建替え需要が顕在化"

Claude Opus による記事生成

2ステップに分離している。両ステップとも web_search を使う点が中古車パイプラインとの違い。

Step 1: Area Profile (1日1回キャッシュ, web_search 5回)

エリア固有の事実情報（人口動態・交通・再開発・地価動向・競合エリア比較等）を Claude Opus + web_search で構造化 JSON として取得:

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 8000,
  tools: [{
    type: "web_search_20250305",
    name: "web_search",
    max_uses: 5,
  }],
  messages: [{ role: "user", content: profilePrompt(areaName, category) }],
});

profile はエリア×カテゴリ別 JSON にキャッシュし、月次バッチでは再取得しない。

Step 2: Article Generation (毎月1回, streaming + web_search)

stats + profile + monthly_comparison を入力に、Markdown 6500-8500字を生成。article 段階でも web_search を有効にすることで、相場の解説に対して国交省の公示地価・路線価ベースで裏取りができる:

const stream = client.messages.stream({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 16000,
  tools: [{
    type: "web_search_20250305",
    name: "web_search",
    max_uses: 10,
  }],
  messages: [{ role: "user", content: articlePrompt({ areaName, category, stats, profile }) }],
});
const response = await stream.finalMessage();

非ストリーミングだと長文生成が10分超で timeout するので、stream API を使う。

プロンプトに含める項目:

• 集計済み数値（LLM に作らせない、与える）
• era_boundaries (1981/2000/2009/2017) — 法律で固定された境界、捏造禁止
• 前月比 notable_changes（差別化軸）
• 必須H2セクション一覧（TL;DR / 価格分布 / 築年帯 / 間取り / リスク要素 / FAQ等）
• 推奨検索クエリ（"渋谷区 マンション 2026 相場"、"渋谷区 公示地価 推移"）
• 禁止フレーズリスト（"圧倒的人気" "今すぐ買うべき"等の煽り文）

不動産ドメイン固有の事実拘束

era_boundaries:
  1981年6月: 新耐震基準施行 (旧耐震との境界)
  2000年4月: 品確法 (10年瑕疵保証義務化)
  2009年6月: 長期優良住宅認定制度
  2017年: 住宅セーフティネット改正

これらの年は法律で固定。LLM が「築40年=旧耐震」と書くのは誤り
(1985年築なら新耐震)。建築年で判定すること。
era_boundaries の事実のみを引用し、年代を盛らない。

ここを明示しないと LLM は平気で「旧耐震基準は1980年に変わった」「品確法は1998年から」のような捏造をする。

Fail-closed Validation Gate

LLM 出力は時々:

• 必須セクションが欠落
• 禁止フレーズ混入
• ${variable} がそのまま漏出
• 「集計対象 12サイト」と書くべきところ「9サイト」と捏造
• 年代の境界 (1981/2000/2009) を書き間違える

const validation = validateArticle(articleResult.markdown, stats);
if (validation.errors.length > 0) {
  throw new Error(
    `validation failed (${validation.errors.length}): ${validation.errors.slice(0, 3).join("; ")}`
  );
}

tryPipeline は2回まで retry し、両方失敗ならその slug の公開を skip。Claude を2回叩くので $3-4 のロスにはなるが、年代境界を間違えた記事を本番に出すよりは明確に良い。

HTML レンダリング + JSON-LD

return `<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <title>${escapeHtml(input.title)}</title>
  <meta name="description" content="${escapeHtml(input.description)}">
  ...
</head>
<body>
  ${input.bodyHtml}

  <script type="application/ld+json">
${JSON.stringify(input.articleSchema, null, 2).replace(/</g, "\\u003c")}
  </script>
</body>
</html>`;

.replace(/</g, "\\u003c") がポイント。LLM 生成の見出しに </script> という文字列が混入すると script ブロックを早期終了して任意JS実行を許す（XSS）。

GitHub Actions オーケストレーション

on:
  schedule:
    - cron: "0 19 * * *"   # UTC 19:00 = JST 04:00 (翌日)
  workflow_dispatch:
    inputs:
      only:    { description: "Comma-separated slugs", required: false }
      dry_run: { type: boolean, default: false }

jobs:
  gate:
    outputs: { proceed: ${{ steps.check.outputs.proceed }} }
    steps:
      - id: check
        run: |
          if [ "${{ github.event_name }}" = "workflow_dispatch" ]; then
            echo "proceed=true" >> "$GITHUB_OUTPUT"
          else
            JST_DAY=$(TZ=Asia/Tokyo date +%d)
            if [ "$JST_DAY" = "01" ]; then
              echo "proceed=true" >> "$GITHUB_OUTPUT"
            fi
          fi

  generate:
    needs: gate
    if: needs.gate.outputs.proceed == 'true'
    timeout-minutes: 120
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with: { fetch-depth: 0 }
      - run: npm ci
      - run: npx ts-node scripts/market-report/run-monthly.ts

並行 push の race-mitigation

別の cron (hot-deals 6時間ごとの再生成) が同じ window で push する可能性があるため、最後の push 前に rebase:

try {
  git("pull", "--rebase", "origin", currentBranch);
} catch (err) {
  try { git("rebase", "--abort"); } catch {}
  throw new Error(`pull --rebase failed: ${err.message}`);
}
git("push", "origin", currentBranch);

LINE 通知: manifest.json + per-slug dedup + batched delivery

公開後、登録ユーザーへ「あなたが監視中エリアの月次相場レポートが公開されました」と LINE 通知。マニフェスト方式で、Railway 側で DB を再クエリせず、リポジトリにコミットされた docs/monthly/manifest.json を読みます:

// scripts/market-report/run-monthly.ts (生成側)
const manifest = {
  generated_at: new Date().toISOString(),
  date: opts.today,
  reports: results.filter(r => r.success).map(r => ({
    slug: r.slug,
    area_code: r.area_code,
    area_name: r.area_name,
    category: r.category,
    url: r.url,
    headline: r.headline,
    summary: { total_records, median_man, median_change_pct, key_change_topic },
  })),
};
fs.writeFileSync(MANIFEST_PATH, JSON.stringify(manifest, null, 2));

// src/jobs/monthly-report-notify.ts
// monitor.ts ごと15分間隔で起動、JST 09-11 ゲート
export async function notifyMonthlyReports(): Promise<void> {
  if (!isInNotifyWindow()) return;
  if (!fs.existsSync(MANIFEST_PATH)) return;
  const manifest: Manifest = JSON.parse(fs.readFileSync(MANIFEST_PATH, "utf8"));

  // 同月チェック (workflow が 1日に走った後 4日に notify が遅延でも届くように緩和)
  const today = todayJst();
  if (manifest.date.slice(0, 7) !== today.slice(0, 7)) return;

  const yearMonth = manifest.date.slice(0, 7);
  const userPending = new Map<string, PendingReport[]>();

  for (const report of manifest.reports) {
    const slugLabel = `monthly-${report.slug}-${yearMonth}`;
    const watchers = await findActiveWatchers(report.area_code, report.category);
    for (const w of watchers) {
      if (await alreadySent(w.line_user_id, slugLabel)) continue;
      const arr = userPending.get(w.line_user_id) || [];
      arr.push({ ...report, _label: slugLabel });
      userPending.set(w.line_user_id, arr);
    }
  }

  for (const [lineUserId, reports] of userPending) {
    // 同一ユーザーに対して N=1 なら個別、N≥2 なら全部入りバッチ
    const msg = reports.length === 1
      ? buildMonthlyMessage(reports[0])
      : buildBatchMessage(reports);
    const ok = await pushMessage(lineUserId, msg);
    if (ok) {
      // 送信成功時のみ per-slug 単位で notification_logs に記録
      for (const r of reports) {
        await recordSent(lineUserId, r._label, msg.slice(0, 500));
      }
    }
    await sleep(250);
  }
}

バッチ配信の意味

複数エリアを監視しているユーザー（投資家など）は1日に5-10通の月次通知を受け取りうる。バッチにまとめて1通の長文にすることで:

• ユーザーの LINE が連続着信音で煩わしくならない
• LINE Free プランの月間配信通数を節約

48h cleanup と monthly ラベル保持

notification_logs の48時間 TTL クリーンアップは monthly ラベルを除外する:

await getClient()
  .from("notification_logs")
  .delete()
  .lt("sent_at", new Date(Date.now() - 48 * 3600 * 1000).toISOString())
  .not("label", "like", "monthly-%");

これがないと月初に送信したラベルが2日後に消えて、3日後の遅延配信で全件再送してしまう。

コスト & 実数値

項目	コスト
Profile 生成 (1 slug, Opus + web_search 5回)	$0.30〜0.50
Article 生成 (1 slug, Opus + web_search 10回, 30k in / 8k out)	$2.00〜3.00
1 slug 1回あたり合計	$2.50〜3.50
30 slug × 月1回	$75〜105 / 月
GitHub Actions	月120分以内、無料枠

実測 dry-run: sapporo-chuo-toshi で $2.68 (web_search 8回, in 28k / out 6.4k)。

ハマりどころ

1. monthly_comparison の archive 汚染

当月 stats に monthly_comparison（前月比結果）を含めたまま archive すると、来月の「前月読み込み」でその diff も含めて読み込み、「前月比の前月比」を取って意味不明な結果になる。saveStatsToArchive で必ず delete cleanStats.monthly_comparison。

2. era_boundaries の事実拘束を必ずプロンプトに入れる

LLM は「旧耐震は 1980年に〜」「品確法は 1998年に〜」のような近年の数字捏造をする。era_boundaries: { "1981": "新耐震基準施行" } を JSON で投入し、「これ以外の年代を書くな」と明示する。

3. JSON-LD XSS escape

LLM 生成 title/description に </script> 文字列が混入する可能性。.replace(/</g, "\\u003c") を必ず通す。

4. notification_logs cleanup vs monthly dedup

48h で全 logs を消すと月次 dedup label が消滅して翌月再送信。label LIKE 'monthly-%' を保護 where句 として追加。

5. manifest.date の月一致チェック緩和

最初は manifest.date === today.slice(0,10) の strict 一致で書いていたが、Cloud Run 遅延・Railway redeploy ラグで通知 window (JST 09-11) を逸して「永遠に通知されない」という事故が出た。slice(0, 7) === today.slice(0, 7) の同月一致に緩和。per-slug dedup が再送を防ぐので安全。

6. fail-closed validation の retry コスト

validation エラーで throw すると tryPipeline が retry、Claude Opus を2回叩いて $3-5 増。systematic な validation バグがあると毎月数十 slug で大損害。warning と error を明確に分け、error は欠陥のあるケースに絞る。

7. cleanup の safety floor

古い slug を消す --cleanup フラグは active set が空に陥った瞬間に LP 全消しの危険。wouldDelete > existing × 0.5 で refuse、admin 投入で復旧する設計に。

まとめ

不動産ドメインで LLM 月次記事自動生成パイプラインを組むときの非自明な点:

• 法律で固定された境界を era_boundaries として LLM に拘束情報で渡す
• 公示地価/路線価/取引価格情報 を web_search で記事生成中に裏取り
• 前月比の notable_changes で月ごとに視点をシフトさせる (near-duplicate 回避)
• manifest.json ベースの notify で生成側と通知側を疎結合に
• batched delivery で複数エリア watcher の LINE スパムを防ぐ
• per-slug dedup で部分失敗時の重複送信を遮断

物件ウォッチでは月 30 slug 規模を $75-105 / 月 で回す設計。

実物のアウトプット:

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