コード未経験の僕が、Claude Code×Bright Dataで「Webを見張り続ける社内AI」を作った話

〜 Bright Data × Claude Code × 社内AI　公開Webを毎日集めて、変化まで見つける完全実録 〜

僕はプログラミング未経験です。この記事では、AIに手伝ってもらいながら、Web情報を集めて変化を見つける社内AIを試作した手順を紹介します。

社内AIは、社内規程やマニュアルから質問に関係する情報を探し、その内容をもとに回答する仕組みです。

ただし、社内文書だけでは、競合の値上げや最新ニュースには答えられません。

「競合が値上げした」「新しいプランが出た」「業界でこんな導入事例が出た」。こういう情報は、Webの上で毎日変わっていきます。

今回は、Web情報を取得するBright Dataと、プログラム作成を支援するClaude Codeを使い、4つの仕組みを試作しました。

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作ったもの	Bright Dataの役目
① 業界ニュースも答える社内AI	Googleでニュースを検索して、記事の本文を取ってくる
② 毎日自動でWebを見に行く「見張り番」	毎朝集め直して、新しい記事・書き変わった記事・消えた記事を見つける
③ 競合の料金比較表	各社の料金ページを取ってきて、値段の変化を見張る
④ 自分でWebを調べて答えるAIエージェント	AIが自分でGoogle検索とページ取得をする

その結果—

• 社内文書だけでは「記載がありません」だった質問に、日付と出典URL付きで答えられるようになりました。
• 見張り番は、深夜に集めた資料を朝と昼に見直して新しいニュースを9件見つけ、社内AIの資料を10件から19件に増やしました。
• 競合4社の料金ページから28プランを抜き出して、Excelで開ける表にできました（ただし1社は値段を読み取れませんでした）。
• AIエージェントは、自分で検索23回・ページ11件を調べて、出典付きで答えました。

かかったお金は、Claudeが1.24ドル（約200円）、Bright Dataが約0.42ドル（約67円）。合わせて約270円でした。

しかも、自分で書いたコードはゼロ行。全部、Claude Codeに日本語で頼んで書いてもらいました。うまくいかなかったところも含めて、そのまま公開します。

📝 この記事の読み方　各章の「💬 Claude Codeへの指示」は、僕が実際にClaude Codeに頼んだ内容です。そのあとに「🤖 Claude Codeがやったこと」と、実際に動かした結果を書いています。

今回の全体像

図1：準備から検証までの流れ。以降の各章で操作手順を説明します。

ステップ	やること
① 社内AIとBright Dataの役目	しくみを図でざっくり理解
② Bright Dataセットアップ	アカウント作成・APIキー取得
③ Claudeセットアップ	クレジット購入・APIキー取得
④ パソコンの準備	Python（プログラムを動かすための言語）・作業フォルダ・部品の用意
⑤ 業界ニュースを集める	Bright DataでGoogleニュースを検索して、本文を取る
⑥ 社内AIを動かす	質問して答えてもらう
⑦ 実験：ニュースあり vs なし	外の情報を足すと何が変わる？
⑧ 実験：Bright Dataあり vs なし	Bright Dataが本当に必要なのはどこ？
⑨ 実験：ルールと他社の話	AIは「うち」と「よそ」を区別できる？
⑩ 毎日の見張り番	公開Webを毎日集め直して、更新・削除を見つける
⑪ 競合の料金比較表	料金ページを集めて、値段の変化を見張る
⑫ AIエージェント	AIが自分でWebを調べて、出典付きで答える
⑬ かかったお金	Bright DataとClaudeの実際の利用額

使ったものは、WindowsのPC、Bright Data（無料トライアル。100ドル（約16,000円）分の無料クレジット付き）、Claude（5ドル＝約800円分のクレジット）、Claude Code（プログラムを書いてもらうAI）だけです。

💡 この記事では、1ドル＝160円で円に直しています。

① 社内AI（RAG）と、Bright Dataの役目

今回の社内AIで使う仕組みが「RAG（ラグ）」です。質問に関係する資料を探し、その資料をAIに渡して回答を作ります。

• 質問されたら、まず棚から関係ありそうな資料を持ってくる（検索）
• その資料を読んで、答えをまとめる（生成）

普通の社内AIは、棚に「社内文書」しかありません。そこで今回は、Bright Dataで集めた「業界ニュース」も棚に足します。

今回作る社内AIのしくみ

青い枠が、今回の主役のBright Dataです。

ここで大事なのは、「棚に一度ニュースを並べたら終わり」ではないことです。Webの情報は毎日変わります。新しいニュースが出るし、記事が書き換えられたり、消えたりもします。古い情報のままの社内AIは、古い規程を読んだ社内AIと同じように、自信を持って間違えます。

そこで今回は、Bright Dataに次の仕事を任せました。

Bright Dataの仕事	どの章で使うか	ひとこと
Googleの検索結果をもらう（SERP API）	⑤⑩⑫	プログラムからGoogleの検索結果を直接取るのは難しく、Googleの利用規約でも禁止されています。ここはBright Dataの出番です
ページの本文を取ってくる（Web Unlocker API）	⑤⑩⑪⑫	記事や料金ページを、AIが読みやすい文字にして渡してくれます
毎日取りに行って、変化を見つける	⑩⑪	上の2つを毎朝自動で動かし、前回との違いを探します

この3つで、次のような使い方ができます。今回は、どれも実際に試しています。

• 市場動向・公開企業情報を集め続ける（⑤⑩）
• 競合の価格・商品情報を分析する（⑪）
• Webの情報を根拠に答えるAIエージェント（⑫）

② Bright Data セットアップ

ポイント：Bright Dataでは、SERP API（検索1,000回あたり1.50ドル）と Web Unlocker API（ページ取得1,000回あたり1.50ドル）の2つを追加し、APIキーを取得します。

図3：各ツールの役割。設定方法は後続の手順を参照してください。

Bright Dataは、プログラムからWeb検索結果やページ本文を取得するサービスです。サイトや設定によっては取得できない場合もあります。

はじめに：データ取得・スクレイピングのコンプライアンスメモ

手を動かす前に、ここだけは押さえておきましょう。この記事のプログラムは、公開されているWebページを自動で取りに行きます。便利な分、守るべきルールがあります。

• **Bright Dataの利用ポリシー（Acceptable Use Policy）を確認する：**ログインが必要なページの情報を集めることは禁止されています。政府系サイトなど、Bright Data側で取得できないようにしているサイトもあります（利用ポリシーを読む）。
• **サイトの利用規約と robots.txt を確かめる：**ニュースサイトによっては、プログラムで情報を集めることを禁止しています。
• **記事の本文をそのまま転載しない：**ニュース記事には著作権があります。ブログや社内資料には、要約と出典のリンクだけを載せましょう。
• **有料会員限定の記事は対象にしない：**会員限定・有料の記事は、公開部分だけを根拠にします（会員限定の記事では、公開部分では確かめられない数字が答えに混ざることがあります）。
• **個人の情報を集めない：**今回は企業のニュースだけを対象にしています。
• **相手のサイトに負担をかけない：**今回の見張り番は1日1回、20件ほどです。件数や回数を増やすときは、必要な分だけにしましょう。
• **会社で本格的に使うときは、法務や情報システム部門に相談する：**どこまで集めてよいかは、会社ごとにルールが違います。

STEP 1　アカウント作成・無料トライアル登録

Bright Data にアクセスして、「無料で開始」からアカウントを作ります。クレジットカードの登録は不要で、ログインすると無料クレジット（5,000）が付いていました。

💡 すでにアカウントをお持ちの方は、ログインから進めてください。

▶ まだアカウントがない方は、ここから登録できます：Bright Data の無料トライアルに登録する

STEP 2　2つの機能を追加する

今回使うのは、次の2つの機能です。

機能	ひとことで言うと	今回の使い道
SERP API	検索結果を、一覧表の形でもらえる	「生成AI 社内 導入」などでニュースを検索する
Web Unlocker API	ページの中身を、読みやすい文章でもらえる	見つかった記事の本文を取ってくる

左の黒いメニューの「ウェブアクセス」（APIと書かれたマーク）を開き、「APIを追加」に進みます。「APIタイプを選択」で「SERP API（検索エンジン結果ページ）」を選んで「続行」を押し、画面に沿って作ります。続けてもう一度「APIを追加」に進み、今度は「ウェブ解除 API」（Web Unlocker APIの日本語名）を作ります。

💡 最初は「ブラウザ API」にチェックが入っています。今回は使わないので、選び直してから「続行」を押してください。

💡 設定画面で入れるのは「名前」だけでOKです。名前はあとで変えられないので、serp_api1 のような分かりやすい名前にします。説明や「Google 広告」はそのままで構いません。右側には料金（Rate $1.50/CPM＝検索1,000回あたり$1.50）が表示され、支払いは成功した検索の分だけです。

💡 画面では「Webアンロッカー API」という名前で出てきます。この記事の「Web Unlocker API」と同じものです。料金は、ページを1,000回取ってきて1.50ドル（約240円）です。
⚠️ アカウントによっては、途中に「支払い方法を追加」のステップが出ます。僕の場合、最初のアカウントでは出て、作り直したアカウントでは出ずにそのまま追加できました。出たときは、画面に従ってクレジットカードを登録します。
💡 「プレミアムドメイン」（特に取りにくい一部のサイト用。追加料金あり）という項目が出たら、オフのままでOKです。

作り終わると「APIが正常に追加されました」と出て、「APIをテストする」の画面になります。ここに出るコマンドはMac向けなので、Windowsでは実行しなくて大丈夫です。画面に出ている zone の名前（ゾーン名）だけメモしましょう。

作った2つには、それぞれ名前（ゾーン名）が付きます。何も変えなければ serp_api1 と web_unlocker1 のような名前です。あとで使うのでメモしておきます。

💡 「ゾーン」は、機能ごとの契約の窓口のようなものです。名前だけ覚えておけばOKです。画面では「ゾーン」という言葉はあまり出てこず、作ったAPIの「名前」がそのままゾーン名です。あとから確かめるときは、左のメニューの「ウェブアクセス」を開くと、一覧の左端に並んでいます。

STEP 3　APIキーの取得

「ユーザーとAPIキー」の画面で、APIキーを作ってコピーします。メモ帳に貼っておきましょう。

💡 Bright DataのAPIキーは、英字と数字が長く並んだ文字列です。始まりの文字は決まっていません（僕の場合は数字から始まっていました）。③で作るClaudeのキーは「sk-ant-」から始まるので、始まりを見れば、どちらのキーか見分けられます。
⚠️ APIキーは、プログラムからBright Dataを使うための「合い鍵」です。他人に知られると、勝手に使われて料金がかかります。チャットやスクショには絶対に載せないでください。

③ Claudeのセットアップ

ポイント：Claude Console で5ドル（約800円）分のクレジットを購入し、「sk-ant-」から始まるAPIキーを作ります。

集めた情報を読んで答えを作るのは、AIのClaudeです。自分のプログラムからClaudeを呼ぶには、Claude側のAPIキーも必要です。

STEP 1　クレジットを購入する

Claude Console にログインして、「残高を追加」から5ドル（約800円。税込み5.50ドル）分のクレジットを購入します。使った分だけ減っていくプリペイド式です。

💡 購入したのに残高が$0のままなら、支払いが失敗しています。Claudeを作っているAnthropicはアメリカの会社なので、カード会社に「海外の支払い」として止められることがあります。カードの設定を確かめて、もう一度試しましょう。

STEP 2　APIキーを作る

左のメニューの「APIキー」→「APIキーを作成」を押します。

💡 途中で「ID連携を使用すれば、APIキーは不要です」という画面が出ますが、自分のPCで試すだけなら「APIキーで続ける」でOKです。

表示されたキーは、横のコピーボタンでコピーしてメモ帳に貼っておきます。この画面を閉じると、二度と表示されません。

💡 ClaudeのAPIキーは「sk-ant-」から始まる、100文字ぐらいの長い文字列です。Claude Consoleのキーの一覧には、「sk-ant-……」のように途中を省いた形でしか出ません。この省略された形をコピーしても使えないので、必ず作ったときの画面でコピーしましょう（僕はこれで一度つまずきました）。
⚠️ こちらもBright Dataと同じく、他人に見せてはいけない合い鍵です。僕は以前、うっかりAIとのチャットに貼ってしまい、すぐに削除して作り直しました。貼ってしまったら、同じように削除して作り直せば大丈夫です。

④ パソコンの準備

ポイント：Python 3.10 以上が入っているかを確かめ、作業フォルダと「道具箱」（.venv）を作って部品を4つ入れ、APIキーとゾーン名の4つを登録します。

ここが最初の「ちょっと詰まるポイント」です。でも、書いてあるとおりにコピペすれば大丈夫です。

STEP 1　PowerShellを開く

PowerShellは、Windowsに最初から入っている「文字で命令を打ち込む画面」です。スタートメニューで「PowerShell」と入力して開きます。

💡 この記事の灰色の枠（コマンド）は、1行ずつコピーしてPowerShellに貼り付け、Enterを押します。一番下に PS C:\Users\名前> が戻ってきたら、次の行へ進みます。

STEP 2　Pythonが入っているか確かめる

Pythonは、プログラムを動かすための言語です。

python --version

• Python 3.10 以上の数字が出た → OK。次へ進みます。
• エラーが出た、Microsoft Storeが開いた → 入っていません。python.org からインストールします。

💡 インストールするときは、最初の画面で「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れます。終わったらPowerShellを開き直します。

STEP 3　作業フォルダと「道具箱」を作る

以下を1行ずつ実行します。

cd ~\Desktop
mkdir rag-brightdata
cd rag-brightdata
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install anthropic rank_bm25 sentence-transformers requests

やっていることは、ざっくりこうです。

• デスクトップに「rag-brightdata」というフォルダを作って、中に入る
• この作業専用の「道具箱」を作って開く（行の頭に (.venv) が付けば成功）
• 道具箱に「部品」を4つ入れる（スマホでアプリを入れる感覚です）

最後の pip install は部品が大きいので、数分待ちます。英語がたくさん流れますが、最後に Successfully installed と出れば成功です。

STEP 4　APIキーを登録する

メモ帳に貼っておいた2つのキーを、PowerShellに教えます。" と " の間を、キーでまるごと置き換えてください。

$env:ANTHROPIC_API_KEY="ここにClaudeのキー"
$env:BRIGHTDATA_API_KEY="ここにBright Dataのキー"
$env:BRIGHTDATA_SERP_ZONE="serp_api1"
$env:BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE="web_unlocker1"

💡 3行目と4行目は、②でメモしたゾーン名です。同じ名前ならそのままでOK。
💡 PowerShellを閉じると、登録したキーと開いた道具箱はリセットされます。開き直したときは、cd ~\Desktop\rag-brightdata と .venv\Scripts\Activate.ps1 を実行してから、上の4行をもう一度入れます。

ここまでの完了チェック

Bright Data側

• ☐ アカウント作成
• ☐ SERP APIとWeb Unlocker APIの追加（ゾーン名をメモ）
• ☐ APIキーの取得

Claude側

• ☐ クレジットの購入（残高が$5になっていることを確認）
• ☐ APIキーの取得

パソコン側

• ☐ python --version で数字が出た
• ☐ 行の頭に (.venv) が付いた
• ☐ Successfully installed と出た
• ☐ キーを4行登録した

⑤ 社内文書と業界ニュースを集める

ポイント：Bright DataのSERP APIで「生成AI 社内 導入」を検索して記事10件を見つけ、Web Unlocker APIで10件中9件の本文（1件あたり上限6,000文字）を取得できました。

ここからは、Claude Codeが書いてくれたプログラムをパソコンに保存して使います。プログラムは長いので、別タブにまとめました。

🤖 Claude Codeがやったこと：練習用の社内文書（documents.py）、ニュースを集めるプログラム（collect.py）、社内AIの本体（rag.py）の3つを書いてくれました。どう動かすかも、PowerShellに打つコマンドごと教えてくれます。

保存のしかたは、どれも同じです。

• PowerShellで notepad ファイル名 を実行する（メモ帳が開きます）
• 「新しく作成しますか？」→「はい」
• プログラム置き場からコピーして、メモ帳に貼り付ける
• Ctrl＋Sで保存して閉じる

💡 プログラムはメモ帳に保存、python … で始まる1行はPowerShellで実行。この役割分担だけ覚えておけば迷いません。PowerShellにプログラムを貼ろうとして警告が出たら、「キャンセル」を押してください。

STEP 1　社内文書を用意する（documents.py）

本物の社内文書の代わりに、練習用の「にせ社内文書」を4つ使います。

文書	中身
生成AI利用ガイドライン	使っていいのはClaudeだけ、社外秘は入力禁止、社外に出す前に人が確認
情報セキュリティ規程	社外秘は社内サーバーだけに保存、私物USBは禁止
旅費規程	出張の日当は1日3,000円
在宅勤務規程	在宅勤務は週3日まで

notepad documents.py で保存します。

STEP 2　ニュースを集めるプログラムを用意する（collect.py）

notepad collect.py で保存します。このプログラムがやってくれるのは、次の3つです。

• search：Bright Dataにニュースを検索してもらい、記事の一覧を作る
• fetch：一覧の記事の本文を、Bright Dataに1件ずつ取ってきてもらう
• compare：Bright Dataを使わずに同じ記事を取りに行き、結果を比べる（⑧の実験で使います）

STEP 3　ニュースを検索する

python collect.py search "生成AI 社内 導入" --limit 10

💡 " の中の言葉は、自分の業界に合わせて変えてOKです。--limit 10 は「10件まで」という意味です。

記事のタイトル、サイト名、日付が並べば成功です。

つまずきポイント：実は最初に試したときは「0件」でした。Bright Dataからの返事が、たまに空っぽだったり時間がかかったりするようです。そこで、画面のスクショをClaude Codeに見せて「0件だった」と伝えると、原因を調べて「失敗したら自動でやり直す」仕組みを足してくれました。直した版で試したところ、今回も空の返事が2回続いたあと、3回目で無事に取れました。
💡 外のサービスを使うプログラムには、「失敗したらやり直す」仕組みが大事だと実感しました。「コピー用コード」の collect.py は、この仕組み入りの版です。

STEP 4　記事の本文を取ってくる

python collect.py fetch

1件ずつ取りに行くので、数分かかります。○ が取れた記事、× が取れなかった記事です。

結果は、10件中9件の本文が取れました。取れた記事はどれも上限の6,000文字いっぱいまで保存されていて、10件の取得は数分で終わりました。

ここでも「返事が空」「時間切れ」は何度か起きましたが、ほとんどは自動のやり直しで取れています。1件だけ、3回やり直しても取れない記事がありました（公的機関のページ）。無理に取ろうとせず、そのままにしています。

💡 「6000文字」は、プログラムで決めた1記事あたりの上限です。記事がそれより長いので、先頭から6,000文字で切って保存しています。

⑥ 社内AIを動かす

ポイント：社内文書と業界ニュースから質問に近い資料を4つ選んでClaudeに渡すと、社内文書だけでは答えられない他社の生成AI導入事例を、日付と出典URL付きで回答できました。

いよいよ本体です。プログラム置き場の「③ rag.py」を、notepad rag.py で保存します。

やっていることは、ざっくりこの3つです。

• ニュースの本文を、250文字ずつの小さなかたまりに切る（長いままだと探しにくいため）
• 社内文書とニュースの中から、質問に近いものを4つ選ぶ
• その4つだけをClaudeに渡して、「この資料だけで答えて」と頼む

💡 Claudeへのお願い（指示文）には、「当社のルールと世の中の動きは分けて書く」「ニュースを使ったら日付と出典を書く」と入れてあります。

STEP 1　まずは社内文書だけで試す

python rag.py "出張の日当はいくら？"

初回だけ、文章の意味を読み取るAIの部品（約470MB）のダウンロードで数分かかります。英語の Warning がたくさん出ますが、気にしなくて大丈夫です。

STEP 2　ニュースのことを聞いてみる

python rag.py "他社は最近、生成AIをどう導入している？"

画面の「■ AIに渡した資料」には、[社内] と [社外] の印が付きます。[社外] が出ていれば、集めたニュースが使われています。

AIに渡した4つの資料は、すべて [社外] のニュースでした。答えは、こんな内容です。

• 社内文書（当社のルール）：「資料に記載がありません」
• 社外ニュース（世の中の動き）：
• NECが、提案書作成や議事録要約などに生成AIを使い、「生成AIを鵜吞みにしない」運用を掲げている（DXマガジン、2026年4月4日）
• Sansanの調査では、9割が「AIが社内の情報を把握すれば成果が変わる」と答えた一方、データが完全に整っている企業は22.2%（Sansan、2026年2月18日）
• 「AIツールを導入したが利益につながらない」と悩む企業も多い（パーソルグループの記事）

日付と出典URLが、きちんと付いています。 社内文書だけの社内AIでは絶対に答えられない質問です。

💡 よく見ると、AIに渡した4つのうち2つは、AIコンサルティング会社を紹介する同じ記事でした。ニュースを集めるときに、広告に近い記事も混ざるようです。どんな記事を集めるかは、人が選ぶのが大事だと思いました。

⑦ 実験：ニュースあり vs なし

ポイント：同じ質問でも、社内文書だけだと「資料に記載がありません」、ニュースを足すと出典URL3件・日付付きで他社の動向を回答しました。回答の中身は元の記事と照らし合わせて、一致を確認しています。

python rag.py "他社は最近、生成AIをどう導入している？" --no-news
python rag.py "他社は最近、生成AIをどう導入している？"

💡 --no-news を付けると、ニュースを使わずに社内文書だけで答えます。

結果はこうなりました。

	社内文書だけ	社内文書＋ニュース
AIの答え	「他社の生成AI導入については、資料に記載がありません」	NECの社内活用、Sansanの調査（担当者1,077名）、AI導入後の課題の3つを紹介
日付	なし（「日付や出典もお示しできません」）	2026年2月18日、2026年4月4日など
出典URL	なし	3件（DXマガジン、Sansan、パーソルグループ）

社内文書だけだと、AIは他社のことを何も知りません。それでも、知ったかぶりをせずに「資料に記載がありません」と正直に答えたのは安心でした。そのうえで「参考：当社のルール」として、生成AI利用ガイドラインの中身を添えてくれました。

ニュースを足すと、同じ質問に日付と出典URL付きで、他社の具体的な動きを答えられるようになりました。外の情報を足したことで、答えに付いた出典URLは0件から3件になりました。

答えは本当に合っていた？

AIが出したURLを実際に開いて、その内容が本当に書いてあるか確かめました。AIは、それらしいけど間違ったことを言うことがあるからです。

NECの記事（DXマガジン）を実際に開いて、AIの答えと照らし合わせました。

AIの答え	記事に書いてあったか
社内向けの生成AI環境を整えている	✅ あった
提案書作成・議事録要約・コーディング支援に使っている	✅ あった
「生成AIを鵜吞みにしない」運用を掲げている	✅ あった（AIの出力をそのまま使わず、社内レビューを続けている）
安全面の設計やルール作りをしながら進めている	✅ あった

AIの答えは、記事の内容とぴったり合っていました。「それらしいけど実は違う」ということは、今回はありませんでした。Sansanの調査（担当者1,077名、90.7%が「AIが社内の情報を把握すれば成果が変わる」と回答、データベースが完璧に整っているのは22.2%）も、記事を開いて確かめたところ、数字まで合っていました。

💡 社内AIを使うときも、大事な判断の前には出典を開いて確かめるのが安心です。出典が付いていれば、それがすぐにできます。

⑧ 実験：Bright Dataあり vs なし

ポイント：誰でも読める公開ニュース記事10件では、Bright Dataなしでも10件、Bright Dataありでは9件の本文が取れました。Bright Dataが欠かせなかったのは、本文の取得ではなくGoogleの検索結果の取得です。

参考として、Bright Dataを使わずに、同じニュース記事を取りに行ってみました。プログラムからのアクセスを断るサイトもあるので、差が出るはずです。

python collect.py compare

画面には、記事ごとに「Bright Dataあり / なし」で取れた文字数が並びます。最後の行に、取れた記事の数が出ます。

	Bright Dataあり	Bright Dataなし
取れた記事	9/10件	10/10件
取れなかった記事	1件（ライオンの記事。3回やり直しても取れなかった）	なし
中身の形	見出しや改行が残る。ただし画像のデータ（意味のない英数字の列）も混ざる	改行がなくなり、1行につながる。メニューやセミナー案内の文字も混ざる

collect.py compare の実行結果（2026年10月）

💡 「なし」のほうは、メニューや広告の文字も混ざるので、文字数が多いほど良いとは限りません。気になる記事は、notepad news\articles.json で中身を見てみましょう。

正直に書きます。予想は外れました。 Bright Dataを使わなくても、10件すべて取れました。逆に、Bright Dataを使った側が1件取れていません。今回集まったのは、企業のお知らせページやニュースサイトなど、ふつうに誰でも読めるページばかりだったからだと思います。

つまり、「記事の本文を取ってくる」だけなら、今回の記事ではBright Dataがなくても困りませんでした。

では、中身はどう違うのか。NECの記事で、あり・なしの先頭400文字を並べてみました（使った peek.py は「コピー用コード」にあります）。

python peek.py 7

どちらも、先頭は本文ではなくサイトのメニューでした。違うのは形です。

• Bright Dataあり：見出しや改行が残り、どこから本文かを人が追いやすい。ただし、ロゴ画像のデータ（data:image/png;base64,iVBOR... のような英数字の列）が混ざっていて、その分だけ6,000文字の枠をむだに使っていました。
• Bright Dataなし：改行がなくなり、メニューもセミナー案内も本文も、1行につながっていました。

どちらが圧倒的に良い、とまでは言えません。それでもAIは、Bright Dataで取った記事からNECの話を正しく拾えていました（⑦で確認済み）。

💡 今回、Bright Dataがないと本当に困ったのは、Googleでニュースを検索するところです。プログラムからGoogleの検索結果を直接取るのは難しく、Googleの利用規約でも禁止されています。本文を取る部分は、アクセスを断るサイトが混ざったときに効いてくる、「保険」のようなものだと感じました。

では、Bright Dataが本当に力を発揮するのはどこか。答えは、毎日、たくさんのページを取りに行き続けるところでした。それが、このあとの⑩〜⑫です。

⑨ 実験：うちのルールと他社の話、混ざらない？

ポイント：社内文書4件に対してニュースのかたまりが270件あると、AIに渡す4つがすべてニュースになり、社内ルールが届きませんでした。「社内2つ＋ニュース2つ」に枠を分けると、2つの質問とも期待どおりに答えました。

外の情報を入れたら、ちょっと心配になったことがありました。

「他社がやっていることを、AIがうちの会社のルールみたいに答えたらまずくない？」

たとえば、ニュースに「A社はChatGPTを全社導入」と書いてあっても、うちの会社のルールは「使っていいのはClaudeだけ」です。そこで、わざと紛らわしい質問をしてみました。

python rag.py "生成AIを仕事で使うときのうちの会社のルールと、他社の最近の動きを教えて"
python rag.py "仕事でChatGPTを使ってもいい？"

最初は、社内のルールが埋もれた

結果は、心配していた「混ざる」とは別の問題でした。そもそも社内文書がAIに届かなかったのです。

• 1つ目の質問では、AIに渡した4つが全部ニュース（しかも同じ記事が3つ）。当社のルールは「資料に記載がありません」でした。
• 2つ目の質問では、4つとも同じ記事のメニュー部分。「使えるのはClaudeだけ」というルールは届かず、「担当部署に確認してください」という答えになりました。

知ったかぶりをしなかったのは安心です。でも、社内AIが自分の会社のルールを答えられないのは困ります。

原因は、数の差でした。検索の対象は、社内文書が4件に対して、ニュースのかたまりが270件。上から4つ選ぶと、ニュースに枠を全部取られてしまいました。

「社内2つ＋ニュース2つ」に枠を分けた

画面をClaude Codeに見せて相談すると、原因を説明したうえで、AIに渡す4つの枠を、社内文書から2つ、ニュースから2つ必ず選ぶように直してもらいました（「コピー用コード」の rag.py は、直した後の版です）。

rag.py の「AIに渡した資料」の表示から数えた（2026年10月）

質問	期待する答え	直す前	直した後
うちのルール＋他社の動き	「当社のルール」と「他社の動き」が分かれている	❌ 当社のルールは「記載なし」	✅ 「当社のルール」「世の中の動き」を見出しで分けて回答
ChatGPTを使ってもいい？	「使えない（Claudeのみ）」	❌ 「担当部署に確認して」	✅ 「結論：使えません。ChatGPTは対象外」

直した後は、どちらも期待どおりでした。特に2つ目は、「ChatGPTは社内利用できる？」というニュースが渡されていても、社内ルールを優先して「使えません」と答えました。そのニュースについても、「中身はメニュー部分しかないので根拠にしていません」と断っています。外の情報と社内ルールが混ざることはありませんでした。

💡 外の情報をたくさん足すと、数の少ない社内文書が埋もれます。「社内からいくつ、外からいくつ」と枠を決めておくと安心です。
⚠️ この直しは、⑥と⑦の実験が終わったあとに入れました。そのため、⑥「社内AIを動かす」と⑦「ニュースあり vs なし」に載せたAIの答えの画面は、直す前の rag.py で動かしたものです。「コピー用コード」の今の rag.py で同じ質問をすると、「AIに渡した資料」に必ず [社内] が2つ入るので、画面が少し違います。
💡 今回は、AIに資料を渡すときに「社内文書」「社外ニュース」の印を付けています。外の情報を社内AIに入れるときは、この「出どころの印」が大事になります。

⑩ 毎日の見張り番：更新と削除を見つける

ポイント：見張り番（monitor.py）は、深夜に集めた10件の資料を朝と昼に見直して、新しい記事を合わせて9件見つけ、社内AIの資料を19件に増やしました。誤った「変わった」の判定は、直した版で2件から1件に減りましたが、記事の横の欄の入れ替わりは、まだ「変わった」と出ることがあります。

図4：Web監視は定期取得と差分比較で実現します。

ここからが、Bright Dataの本領です。

📝 ⑩〜⑫の画面は、記事の公開前にMacで動かし直したものです（2026年10月27日）。Windowsでも、手順と結果の見方は同じです。

⑤で集めたニュースは、その瞬間のものです。次の日には新しいニュースが出ますし、記事が書き換えられたり、消えたりもします。そこで、公開Webを毎日見に行って、社内AIの資料を最新に保つ「見張り番」を作りました。

🤖 Claude Codeがやったこと：monitor.py を書いてくれました。1回動かすと、次の4つをします。

• Bright DataでGoogleニュースを「新しい順」で検索して、新しい記事があれば追加する
• 前に集めた記事をBright Dataでもう一度取りに行き、書き変わった行を見つける
• 消えた記事は、社内AIの資料から外す
• 結果を monitor_log.txt に記録する

STEP 1　見張り番を動かす

「コピー用コード」の「④ monitor.py」を notepad monitor.py で保存して、実行します。

python monitor.py "生成AI 社内 導入"

深夜1時に集めたニュースと、朝（10月27日 9:51）の見張りを比べた結果です。

結果	件数
新しい記事	7件（富士通、ゴールドウイン、三菱地所リアルエステートサービスなど）
変わった	2件
変化なし	8件
取れなかった	0件

ひと晩で、新しいニュースが7件。社内AIの資料は、10件から17件に増えました。「1回集めて終わり」だと、この7件は社内AIから見えないままでした。

STEP 2　毎朝自動で動くようにする

Windowsに最初から入っている「タスクスケジューラ」（決まった時間にプログラムを動かす機能）を使います。

まず、PowerShellを閉じてもキーが消えないように、今のキーをパソコンに覚えさせます（キーを打ち直す必要はありません）。

[Environment]::SetEnvironmentVariable("BRIGHTDATA_API_KEY", $env:BRIGHTDATA_API_KEY, "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("BRIGHTDATA_SERP_ZONE", $env:BRIGHTDATA_SERP_ZONE, "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE", $env:BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE, "User")

次に、notepad run_monitor.bat で、自動で動かすためのファイルを作ります。

chcp 65001
cd /d %~dp0
.venv\Scripts\python.exe -X utf8 monitor.py "生成AI 社内 導入" >> monitor_run.txt 2>&1

最後に、毎朝7時に動くように予約して、試しに1回動かします。

schtasks /create /tn WebMonitor /sc daily /st 07:00 /tr "$PWD\run_monitor.bat"
schtasks /run /tn WebMonitor

💡 自動で動くのは、その時間にパソコンの電源が入っていて、ログインしているときだけです。止めたいときは schtasks /delete /tn WebMonitor で消せます。

見張り番が、最初は勘違いした

1回目の結果をよく見ると、「変わった」が2件ありました。でも、本当に記事が変わったわけではありませんでした。

変わっていたのは、ニコニコニュースの記事の横にある記事一覧と、山形新聞の「新着ニュース」の欄だけでした。画面をClaude Codeに見せると、原因を説明して直してくれました。直した版には、次の3つの直しが入っています。

起きること	原因	直し方
よこの「おすすめ記事」や広告が変わっただけで「変わった」	ページ全体を比べていた	見出しの一覧やリンクの行を外し、「。」で終わる文章だけを比べる
前回だけ「ページが見つかりません」だった記事が、今回は読めた	一時的に開けなかっただけ。記事は消えていなかった	1回見つからなければ「消えたかも」、2回続けて見つからなければ「消えた」として外す
検索の返事が空だった日に、全体が止まった	検索に失敗すると終わる作りだった	検索だけ休んで、今ある記事の見張りは続ける

特に2つ目は大事です。1回開けなかっただけで「消えた」と判定すると、まだある記事まで社内AIから消してしまうところでした。

直した版（「。」で終わる文章だけを比べる版）で、続けて動かした結果です（9:54）。

「変わった」は2件から1件に減りました。ただ、残った1件も、よく見るとゴールドウインの記事の横にある「新刊案内」やAIツールの宣伝の欄の変化でした。宣伝文のように「。」を含む欄は、まだ本文と見分けられません。完璧ではありません。

数時間後にも見に行った

同じ日の13時に、もう一度見張り番を動かしました。これまでの回の結果は、次のコマンドで一覧にできます（Macでは grep "チェック結果" monitor_log.txt）。

Select-String "チェック結果" monitor_log.txt -Encoding utf8

monitor_log.txt の記録（2026年10月27日）

13時の回では、新しい記事が2件見つかりました。在ベトナムの日系企業向けに、生成AIを使うエンジニアチームを提供するサービスの記事と、生成AI経由の個人情報・機密情報の流出を送信前に止めるサービス（MugendAI）の記事です。社内AIの資料は、17件から19件に増えました。一方で「変わった」が3件出ましたが、3件とも記事の横にある記事一覧が入れ替わっただけでした。

なお、Macで動かし直した今回は、タスクスケジューラは使っていません。13時の回は、時間になったら1回だけ動くように待たせて実行したものです。Windowsでタスクスケジューラに登録した場合は、手で動かしたいときに次のコマンドも使えます（schtasks /run /tn WebMonitor）。

💡 タスクスケジューラは、最初の設定のままだと「その時間にパソコンが動いていて、電源につないでいるときだけ」動きます。ノートパソコンなら、次の1行で「動けなかったら、パソコンを開いたときにすぐ動く」「バッテリーでも動く」設定にできます。僕もこの設定に変えました（「State」の下に Ready と出れば成功です）。

Set-ScheduledTask -TaskName WebMonitor -Settings (New-ScheduledTaskSettingsSet -StartWhenAvailable -AllowStartIfOnBatteries -DontStopIfGoingOnBatteries)

💡 「変わった」と出たときに、どの行が変わったか（＋と－の行）も一緒に表示されるので、人が一目で確かめられます。見張り番の結果は、最後は人が確かめる前提で使うのが安心です。

▶ 見張り番で使った2つの機能の仕様は、公式ドキュメントで確認できます：SERP API の公式ドキュメントを見る／Web Unlocker API の公式ドキュメントを見る

⑪ 競合の料金比較表を作る

ポイント：生成AIツール4社の料金ページから、合計28プランを抜き出してExcelで開ける表にできました（ChatGPTはプラン名6件のみで、値段は0件）。AIの書き方のゆれによる誤検知は、ページの変化をBright Dataで先に確かめる方式で、ページが変わらなかったGemini（2回目・3回目）とChatGPT（2回目）については防げました。

次は、競合の価格・商品情報です。題材は、生成AIツール4社（ChatGPT・Claude・Gemini・Microsoft Copilot）の料金ページにしました。

🤖 Claude Codeがやったこと：pricing.py を書いてくれました。

• competitors.txt に書いた会社の料金ページを、Bright Dataで取ってくる（比べるため、Bright Dataなしで直接開けるかも試す）
• Claudeが、ページから「プラン名・値段・月額か年額か・誰向けか」を抜き出す（ページにない値段は推測で埋めない）
• Excelで開けるファイル（prices_latest.csv）に保存する
• 2回目からは、前回と比べて「値段が変わった」「増えた」「なくなった」プランを教える

STEP 1　比べる会社を決めて、動かす

notepad competitors.txt で、「会社名,料金ページのURL」を1行ずつ書きます。

ChatGPT,https://openai.com/ja-JP/chatgpt/pricing/
Claude,https://claude.com/pricing
Gemini,https://gemini.google/subscriptions/
Microsoft Copilot,https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/copilot/pricing

💡 料金ページの場所は変わることがあります。保存する前に、ブラウザで開いて料金の表が出るか確かめてください。

「コピー用コード」の「⑤ pricing.py」を notepad pricing.py で保存して、実行します。

python pricing.py

pricing.py の1回目の実行結果（2026年10月27日）

4社で合わせて28プランを抜き出せました。Microsoftは「Microsoft 365 Copilot Business アドオン（年払い）¥2,698（通常 ¥3,148）」と、割引前の通常価格まで拾えています。結果は、そのままExcelで開けます（start prices_latest.csv）。

正直に書くと、うまくいかなかったこともあります。

• ChatGPTは値段を読み取れませんでした。 Bright Dataで約1万文字（10,945文字）のページは取れて、AIはプラン名（無料版・Go・Plus・Pro・Business・Enterprise）の6件までは読めました。でも、値段の欄はすべて空のまま。料金の数字を「ページを開いたあとで組み立てる」作りのページだったようです。AIはページにない値段を推測で埋めないので、値段は0件でした。
• ChatGPTとMicrosoftは、Bright Dataなしでは開けませんでした。 ClaudeとGeminiの料金ページはBright Dataなしでも直接開けましたが、ChatGPTとMicrosoftは、プログラムから直接取りに行くと「403」（アクセスお断り）のエラーが返ってきました。この2社は、Bright Dataを通したから比較表に入れられました。

値段は変わっていないのに「変わった」

同じ日に続けてあと2回（2回目・3回目）動かすと、値段は変わっていないのに、こんな「違い」が出ました。

出た「違い」	本当は？
Claude：「Team Standard seat」「Team Premium seat」がなくなり、「Team (Standard seat)」「Team (Premium seat)」が増えた	同じプラン。AIが書き方を変えただけ
Claude：Enterpriseの値段が「Seat price + usage at API rates（US$20/seat/month、年払い、最低20席）」→「US$20/seat/month」	同じ値段。説明が省かれただけ
Microsoft：6プランすべてが「値段変更」（例：「¥4,228（ユーザー/月）」→「¥4,228 ユーザー/月（消費税別）」）	同じ値段。「消費税別」が付いただけ

AIは、同じページを読んでも、毎回少しずつ違う書き方で表にします。AIの表どうしを比べると、そのゆれを「変化」と勘違いしてしまいます。

pricing.py には、こうした勘違いを減らすために、Claude Codeが提案してくれた順番で確かめる仕組みを入れてあります。

• まず、Bright Dataで取ったページが、前回と1文字でも変わったかを確かめる
• 変わっていなければ「値段の変更なし」。AIには聞かない（AIのお金もかからない）
• 変わっていたときだけAIに表を作り直してもらい、数字が同じかどうかで比べる

つまり、変化を見つけるのはBright Data、変化の意味を読むのはAIという役割分担です。「コピー用コード」の pricing.py も、この順番です。

2回目と3回目を、ページの文字数で比べた

それでも「違い」が出たのはなぜか。2回目と3回目の結果を、Bright Dataで取ったページの文字数と並べました。

会社	ページの文字数（2回目→3回目）	どうなったか
Gemini	21,611 → 21,611	✅ 「ページの中身は前回と同じ → 値段の変更なし（AIは使いません）」
Claude	22,240 → 22,261	ページが少し変わったのでAIが読み直して ❌ 「増えた：Team Premium seat ほか」「値段変更：Pro、Enterprise」（書き方が2回目の前に戻っただけ）
ChatGPT	10,945 → 10,937	ページが少し変わったのでAIが読み直した。結果は ✅ 「前回との違い：なし」
Microsoft Copilot	19,002 → 18,266	AIが読み直して ❌ 6プランすべて「値段変更」（「消費税別」の付け方が変わっただけ）

結果は、半分うまくいったというところです。

• ページが本当に同じだったGemini（2回目・3回目）とChatGPT（2回目）は、AIを使わずに「変更なし」と判定できました。
• でも、ほかのページは、取るたびに値段と関係のないところが少しずつ変わっていました。そのたびにAIが読み直すので、ClaudeとMicrosoftでは、またAIの「書き方のゆれ」が出ました（同じプランを別の名前で書いた、値段に「消費税別」を付けたり外したりした）。

まとめると、料金の見張りは「変化があったかもしれない」というお知らせとしては使えます。でも、「増えた」「値段が変わった」をそのまま信じず、元のページを人が確かめる前提で使うのがよさそうです。

💡 もっと勘違いを減らすなら、「ページ全体」ではなく「ページの中の値段の数字」だけを比べる方法があります。これは今回は試していません。
💡 比べた値段を社内で使うときは、必ず元の料金ページを開いて確かめましょう。税込みかどうか、年払いか月払いかなど、条件で値段は大きく変わります。

⑫ 自分でWebを調べて答えるAIエージェント

ポイント：AIエージェントは、検索23回・ページ11件を自分で調べて回答しました。条件にぴったり合わない事例は「やや弱い」「除外した」と書き分け、確かめた記事の日付と内容は元の記事と一致しました。

ここまでは、「集める人（プログラム）」と「答える人（AI）」が分かれていました。最後は、AIが自分で調べて答える「AIエージェント」です。

🤖 Claude Codeがやったこと：agent.py を書いてくれました。AIに2つの道具を渡して、使い方はAI自身に任せます。

道具	やること	中身
[検索]	Googleで検索する	Bright Data（SERP API）
[読む]	見つけたページを開いて読む	Bright Data（Web Unlocker API）

AIへのお願い（指示文）には、「検索結果の見出しだけで答えず、ページを読んで確かめる」「根拠にしたページのURLと日付を付ける」「分からないことは分からないと書く」と入れてあります。

STEP 1　質問してみる

「コピー用コード」の「⑥ agent.py」を notepad agent.py で保存して、実行します。

python agent.py "国内企業で、この1か月に生成AIを全社導入したと発表した事例を3つ、日付付きで教えて"

AIは、言葉を変えながら検索を23回し、ページを11件開いて読みました。そして、こう答えました。

• 結論：この1か月（9月27日〜10月27日）の事例を3件見つけた。ただし3件とも、導入した企業ではなく、AIサービスを提供する会社の発表だった
• 3件は、ウォーターエージェンシー（10月1日・ChatSenseを全社導入）、ヤマザワ（10月8日・ChatAIを「全社標準業務ツール」に）、東京パワーテクノロジー（9月29日・3,000以上のアカウントで全社展開。乗り換えなので「やや弱い事例」）
• 1年前の発表（NEWONE）、期間外の発表（TOMAコンサルタンツグループ）、全社ではない導入（花王の研究部門）は、理由を付けて除外。「取りこぼしがある可能性がある」と、分からないことも書いている

条件にぴったり合う答えが少ないときに、無理に3つを揃えず、確かさの違いを正直に書き分けたのは、社内で使うAIとして大事なポイントだと思いました。

答えは本当に合っていた？

ヤマザワの発表（ユーザーローカルのプレスリリース、2026年10月8日）を開いて、確かめました。

AIの答え	確かめた結果
ヤマザワに「ユーザーローカル ChatAI」を提供開始	✅ 記事のタイトルにあった
「全社標準業務ツール」と位置づけ、店舗と本部の双方で使っている	✅ 担当者コメントにあった
記事の日付は2026年10月8日	✅ 合っていた
全従業員に広げたかどうか（人数など）	✅ 記事に書かれておらず、AIも「確認できなかった」と答えていた

大事なところは合っていて、記事に書かれていない人数などは「確認できなかった」と書き分けていました。指示文に入れた「分からないことは分からないと書く」が、そのまま効いた形です。

💡 AIエージェントが出典を付けてくれるのは、「信じていい」という意味ではありません。「すぐに確かめられる」という意味です。大事な判断の前には、出典を開いて確かめましょう。

⑬ かかったお金

会社で「これ、うちでも使えない？」と話すとき、必ず聞かれるのが「で、いくら？」ですよね。実験をすべて終えたあと、それぞれの管理画面で確かめました。

サービス	使ったこと	かかった額
Bright Data	ニュースの検索と記事の取得（⑤）、見張り番（やり直した回も含む）、料金ページの取得（3回）、AIエージェントの検索と読み込み	約0.42ドル（約67円）。検索（SERP API）が0.06ドル、記事・ページの取得（Web Unlocker API）が0.36ドル
Claude	料金表づくり（3回）、AIエージェント（1回）	1.24ドル（約200円）。使ったモデルは Claude Sonnet 5.5

Bright DataとClaude Consoleで確かめた利用額（2026年10月26日〜27日）

Bright Dataのうち、見張り番は1回あたり多くても約0.06ドル（約10円）でした（10月27日の分は、3回の見張りと動作確認で約0.18ドル）。毎日1回、1か月動かしても約2ドル（約300円）の計算です。

💡 正確に測るコツ：作業を始める前に、両方の管理画面で今の利用額をメモしておきます。終わったあとの額との差が、今回かかった額です。
💡 Claude Code（プログラムを書いてもらうAI）の利用料は、この表には入っていません。

実際に使ったお金は、合わせて約270円。Bright Data約67円＋Claude約200円で、「毎日Webを見張る社内AI」の試作品が動きました。

▶ 自分の使い方だといくらになるか、Bright Data の公式サイトで料金プランを確認できます：Bright Data の料金プランを確認する（公式サイト）

つまずきポイント集

英語のエラーが出ても慌てなくて大丈夫です。ほとんどは下のどれかです。分からなければ、画面のスクショをClaude Codeに見せると原因を教えてくれます（APIキーが映らないように注意）。

こんなとき	原因	どうするか
python が見つからない、Microsoft Storeが開く	Pythonが入っていない	④のSTEP 2をやる
Activate.ps1 で赤いエラー	Windowsの安全設定	Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned を実行し、Yで答えてもう一度
cd ~\Desktop で「存在しません」	デスクトップがOneDriveの中にある	cd ~\OneDrive\Desktop を試す
No module named …	道具箱が開いていない	行の頭に (.venv) があるか確かめ、④のSTEP 3をやり直す
can't open file	ファイル名が違う（メモ帳が .txt を付けた、など）	dir で名前を確かめ、Rename-Item "今の名前" rag.py のように直す
SyntaxError	ファイルの中身が違う（コマンドを貼った、など）	notepad ファイル名 で開き、全部消してプログラムを貼り直す
invalid x-api-key	Claudeのキーが間違っている	sk-ant- を自分で打ってから貼ると二重になります。キーをまるごと貼り直す
credit balance is too low	Claudeの残高不足	Claude Consoleで残高を確かめる
BRIGHTDATA_API_KEY が登録されていません	PowerShellを開き直してキーが消えた	④のSTEP 4をやり直す
401 や Unauthorized	Bright Dataのキーが間違っている	キーをコピーし直して登録し直す
zone を含むエラー	ゾーン名が違う	②でメモした名前で、④のSTEP 4の3・4行目を登録し直す
見つかったニュース: 0件 や「JSONとして読めませんでした」	検索結果が予想と違う形で返ってきた	スクショをClaude Codeに送る。下の「URLを自分で集める方法」でも先に進められる

URLを自分で集める方法

ニュース検索がうまくいかないときは、読みたいニュース記事のURLを自分で集めてもOKです。

• notepad urls.txt でメモ帳を開き、記事のURLを1行に1つずつ貼って保存（5〜10件）
• 次のコマンドで本文を取る

python collect.py fetch --urls urls.txt

⑧の実験も python collect.py compare --urls urls.txt で同じようにできます。

※データを集めるときの注意は、②の最初の「はじめに：データ取得・スクレイピングのコンプライアンスメモ」に移動しました。

まとめ：コード未経験でも、ここまでできた

• Bright DataとClaudeでAPIキーを取得すること
• Claude Codeに、やりたいことを日本語で頼むこと（うまくいかないときは、画面のスクショを見せること）
• Claude Codeが書いたプログラムを、メモ帳にコピペして保存すること
• PowerShellでコマンドを実行すること

よくある質問（FAQ）

Q. プログラミング未経験でも作れますか？

A. 作れます。この記事では、自分で書いたコードは0行です。Claude Codeに日本語で頼んで書いてもらったプログラムをメモ帳に保存し、PowerShellで実行しただけです。

Q. かかった費用はいくらですか？

A. 今回の実行（⑤のニュース集めと⑩〜⑫）では、Bright Dataが約0.42ドル（約67円）、Claudeが1.24ドル（約200円）でした（やり直した回も含みます）。Claude Code自体の利用料は含みません（1ドル＝160円で換算）。

Q. Bright Dataは何に使っていますか？

A. SERP APIでGoogleの検索結果を取得し、Web Unlocker APIで記事や料金ページの本文を取得しています。⑩の見張り番、⑪の料金比較、⑫のAIエージェントも、この2つの機能を使っています。

Q. Bright Dataを使わなくても、記事の本文は取れますか？

A. 今回の公開ニュース記事10件では、Bright Dataなしでも10件すべて取れました。Bright Dataが必要だったのはGoogleの検索結果を取るところで、プログラムから直接取るのは難しく、Googleの利用規約でも禁止されています。

Q. 外の情報を入れると、社内ルールと混ざりませんか？

A. 何もしないと、ニュースの数が多すぎて社内ルールが埋もれました。AIに渡す4つの枠を「社内文書2つ＋ニュース2つ」に固定すると、社内ルールを優先して答えるようになりました（⑨）。

Q. 見張り番は毎日自動で動きますか？

A. Windowsのタスクスケジューラで、毎朝7時に動くよう予約できます。ただし、その時間にパソコンが起動していないと動かないため、「StartWhenAvailable」（動けなかったら次に起動したときに動く）の設定をおすすめします（⑩）。

Q. Webのデータを集めるときに、気をつけることは？

A. Bright Dataの利用ポリシーと、各サイトの利用規約・robots.txtを確認してください。記事本文の転載や、個人の情報の収集はしないでください。詳しくは②の「はじめに：データ取得・スクレイピングのコンプライアンスメモ」にまとめています。