という、ローカルDJイベント情報を集約するサイトを作りました。
まだβ版ですが、東京のDJイベント情報を収集・整理して一覧化しています。
今回は「なぜ作ったか」ではなく、どう作ったか
の技術寄りの話を書きます。
かなり2026年っぽい構成です。
やりたかったこと
まず前提として、
DJイベント情報って散らばりすぎています。
- X
- Club公式サイト
- Resident Advisor
- Flyer画像
- 個人告知
しかも、
- フォーマットがバラバラ
- 情報が途中で変わる
- 同じイベントでも表記揺れする
- DJ名も揺れる
- 日付の書き方もバラバラ
普通にスクレイピングしただけでは綺麗なDBになりません。
つまり必要だったのは、
「収集」
ではなく、
「正規化」
でした。
ここでLLMがかなり効きます。
全体構成
かなり雑に言うと：
X API / Google API / Web ↓ Event raw data ↓ LLM normalize ↓ Structured Event DB ↓ Static site generate ↓ Cloudflare Pages
みたいな構成です。
思想としては、
「情報収集 → AI正規化 → 静的化」
を徹底しています。
情報源
X API
まず一番強い情報源はX。
DJイベントって、
「知り合いの告知」
で回っているので、
ここを見ないと始まりません。
収集しているのは：
- イベント告知
- 出演告知
- リポスト連鎖
- フライヤー画像
- 日付情報
- venue名
- DJ lineup
など。
ただし問題が大量にあります。
問題1: 人間が書いている
例えば：
text 今週金曜！！ 渋谷で回します！！ 遊び来て〜
だけ書かれてたりする。
日時どこやねん。
問題2: 情報が画像にしかない
DJ界隈、いまだにフライヤー文化が強い。
つまり：
- 日時
- venue
- lineup
全部画像。
OCR必須。
問題3: 表記揺れ
例えば：
- VENT
- Vent Tokyo
- vent
- ベント
全部同じ。
DJ名もかなり揺れる。
問題4
X Apiには無料枠がなく、金がかかる…
個人の財布には、地味に痛い。
Google API
Google Maps / Place API 系も利用。
これは：
- venue情報
- location正規化
- geo補完
などに使っています。
特に箱情報は、
Google側の方が安定してる。
LLMによる正規化
ここが今回の本体。
普通のスクレイピングと違うのは、
「AIをparserとして使っている」
点。
例えば生テキストやOCR結果をそのまま食わせて、
json { "event_name": "...", "venue": "...", "date": "...", "djs": [...] }
へ変換。
さらに：
- DJ名統合
- venue統合
- 日付補完
- typo修正
- event分類
までやる。
つまり、
「曖昧な人間世界」
を、
「構造化データ」
へ変換している。
昔みたいに正規表現地獄を書かなくていい。
GitHub Actions運用
運用の自動化は基本。
イベント収集パイプラインは基本：
GitHub Actions
で回しています。
例えば：
- 定期クロール
- API fetch
- OCR
- LLM normalize
- static build
全部Actions。
つまり：
サーバー常駐ゼロ。
Cloudflare Pages
フロントはCloudflare Pages。
これもかなり良い。
理由：
- 静的サイト爆速
- CDN込み
- 無料枠強い
- GitHub連携簡単
Phase0には十分。
今の時代、
「まず動くもの出す」なら、
ここかなり強い。
最近の開発、かなり変わった
最近、2026年、作っていて強く感じたのが、
「AIによって個人開発の次元が変わった」
こと。
昔なら：
- scraper書いて
- parser書いて
- 正規化地獄
- サーバー運用
- cron
- queue
- worker
- infra
みたいな感じだった。
面倒なのは全部後回し。品質向上まで手が回らない。、
でも今は、
「LLMが時間と曖昧さを吸収してくれる」
ので、
人間は：
- 価値体験
- UX
- 情報設計
- コアバリューの創出
に集中できる。
これはかなり大きい。
Claude Code + AI駆動開発
最近はかなりAI駆動で開発しています。
特に：
- Claude Code
- GPT系
- Codex
を組み合わせると、
小規模サービスの開発速度がかなり変わる。
今回も：
- parser
- crawler
- schema
- UI
- build pipeline
かなり(ほぼ全部)AIに投げています。
ただ重要なのは、
「何を作るか」「何をコアバリューとするか」「ペインやエッジはどこか」
だけは人間が感覚を持つ必要がある。
ペインやコアバリューが見えない分野は、いくらAIがあってもリーチできません。
その肌感覚は、その世界に身を投じてないと絶対にわからない。
最後に
まだPhase0です。
今はひたすら：
- イベント情報集める
- 正規化する
- 可視化する
だけ。
でもまずは、
「今週どんなDJイベントあるん？」
を普通に見れる状態を作りたい。
ローカルDJカルチャー、
情報が散らばりすぎてるので。
AI時代、
こういう
「人間世界の曖昧情報を構造化する」
サービス、
かなり増えそうだなと思っています。