以下の記事の続きです。

はじめに

2025/12/21 にポケフォリオというサイトをリリースしました。
ポケモンランクマッチのパーティの構築記事ブログを登録、検索できるサイトになります。

この記事では、URL登録機能について、解説します。
URL登録機能にはAIエージェントを構築して、登録作業を自動化しています。

作ったもの

構築記事(元記事)を読み込んで、概要ページを作成します。
イメージは↓のように文字だけの記事から画像付きのページが出来上がります。

仕組みとしてはユーザーがURLを登録する形を取っています。

①ユーザーが記事URLを登録します
※規約等書いています。

②AIが分析しパーティが登録されます。

詳細画面を見る記事の概要が出来上がります。

ついでに英語も出来上がります。

苦労ポイント

概要記事を表示するための仕組み
精度を上げること
AIとルールベースの組み合わせ

概要記事を表示するための仕組み(django)

AIが解析したものを単に表示すると、統一性がないサイトになると思い、まずは表示する仕組みを作りました。

ポケモン、アイテム、わざなど決まっている要素については初期データとして整備し、それぞれにidを付与して記事はidを登録する方式にしました。

idは以下のイメージです。

pokemon.json

[
    {"id":1,"japanese_name":"フシギダネ","japanese_forme_name":"","english_name":"Bulbasaur","english_forme_name":""},
    {"id":2,"japanese_name":"フシギソウ","japanese_forme_name":"","english_name":"Ivysaur","english_forme_name":""},
    {"id":3,"japanese_name":"フシギバナ","japanese_forme_name":"","english_name":"Venusaur","english_forme_name":""},
    ....
    {"id":1252,"japanese_name":"モモワロウ","japanese_forme_name":"","english_name":"Pecharunt","english_forme_name":""}
]

item.json

[
    {"id":1,"japanese_name":"とくせいガード","english_name":"Ability Shield"},
    {"id":2,"japanese_name":"きゅうこん","english_name":"Absorb Bulb"},
    {"id":3,"japanese_name":"だいこんごうだま","english_name":"Adamant Crystal"},
    {"id":4,"japanese_name":"こんごうだま","english_name":"Adamant Orb"},
    {"id":5,"japanese_name":"バンジのみ","english_name":"Aguav Berry"},
    {"id":6,"japanese_name":"ふうせん","english_name":"Air Balloon"},
    ....
]

move.json

[
    {"id":1,"japanese_name":"あくまのキッス","english_name":"Lovely Kiss"},
    {"id":2,"japanese_name":"あなをほる","english_name":"Dig"},
    {"id":3,"japanese_name":"あばれる","english_name":"Thrash"},
    ....
    {"id":920,"japanese_name":"レイジングブル","english_name":"Raging Bull"}
]

例えば、パーティ記事は以下のようなイメージになる
(ポケモンid、アイテムid、わざ1のid、わざ2のid、わざ3のid、わざ4のid...)×6体

管理用の画面からぽちぽち選択すると

以下が出来上がるという仕組みになり。統一感が出ました。

※管理用の画面はDjangoにデフォルトでついているものになります。管理用の画面が強力であることがDjangoの選定理由です。

ではこのポチポチ登録する作業をAIにやらせようとしましたが、課題がありました。

精度を上げること

AIにやらせたいこととしては、以下の通り

AIにて記事を分析
データを構造化
サイトで定義したIDを特定しサイトに登録

これが非常に難しかった。
検証した順に、概要的に解説します。

まずはRAGで検証（Open AI Agent SDK + gpt-4o-mini）

まず最初に、すべてのidが記載されたJSONをベクターストア化（いわゆるRAG）してAIに参照させましたが、精度は体感50%も正解しないものでした

次にポケモン、アイテム、わざのそれぞれのJSONを分割し、役割分担する形にもしましたが、精度は体感70%程度でした

詳しい構成は、記事にしています。

さらに、コストが非常にかかるという問題がありました。ベクターストアの読み込みにかなり大きなトークンを消費しました。（当時は、gpt-4o-miniで検証）

1記事40円と、とても運用に耐えるものではなかったです。（家計に直撃）

※RAGという技術が悪いというわけでなく、用途が違っていたということです。

APIで都度データをとる方式(LangChain + Gemini-2.5-flash)

次はAPIでサイトから必要なものだけ取得する方式にしました。

まずは、AIにポケモン名をAPI経由で検索させます。

{
    "pokemon_id": 35,
    "national_number": 23,
    "national_sub_number": 0,
    "name": "アーボ",
}

そのポケモンidからそのポケモンに関連のあるidをAPI経由取得します。

{
    "pokemon_id": 35,
    "name": "アーボ",
    "forme_name": "",
    "type1_name": "どく",
    "type2_name": null,
    "abilities": [
        {"ability_id": 22, "ability_name": "いかく"},
        {"ability_id": 61, "ability_name": "だっぴ"},
        {"ability_id": 127, "ability_name": "きんちょうかん"}
    ],
    "moves": [
        {"move_id": 142, "move_name": "まきつく"},
        {"move_id": 109, "move_name": "にらみつける"},
        {"move_id": 101, "move_name": "どくばり"}
    ]
}

このデータをプロンプトに入れることで、ノイズが減ります。
具体的にいうと、"アーボ"は"10まんボルト"を覚えないので、idデータを与えないということです。

必要な情報だけ与えるということにより以下の効果がありました。

トークンコストの最適化（1記事40円から1円程度へ）
精度の向上（体感70%から90%へ）

APIは一部だけ一般に公開しています。
https://poke-trainerslink.com/ja/gen9/api/docs/
※JWT認証が実装されており、実際にAIで利用しているものは使えません。

MCPサーバーは構築していません。LangCheinで、APIを叩くツールを定義しています。理由はMCPを利用するメリットがないからです。

AIの使い方

全てを自律的にAIで対応させることはしませんでした。

フロー的にAIに対応させる方針です。

今回は、やることが決まっているので、AIに自律的にタスク分解してもらう必要はないです。（逆にハルシネーションリスクになります。）

メリットとして

ユーザーデータなど誤って欲しくない情報は、AIに与えずに処理をすることが可能。
スクリプト的に動かせるので、定期実行も容易にできる。

があります。

この仕組みで記事からデータの構造化をしていました。

最後におまけ

AI構築フレームワークはOpen AI Agent SDKからLangCheinに乗り換えています。
Geminiの方が安かったというのもありますが、真の目的は、

AIモデルごとの性能評価することです。

正直ベンチマークで評価されているのはみますが、実感湧かないので、もっと身近な例で語りたいと思いました。

AIモデルの比較ならOpen AIが開発しているものを使うとフェアな評価にならないと思い、LangCheinに変更しました。

AIが登録した後、ユーザーが修正できるようにし、その修正ログを取得しています。
修正ログから、長文が苦手、idの指定が苦手とかそういうことがわかると思っています。

最後にめっちゃおまけ

サイトリリースしましたが、広告をつけたくないです。

AIに聞く場合、ページが開かないため、広告での収益に将来性がない
UXの低下
私の経済的な体力次第でサービス存続が決まるかも…