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⚡ AI判定

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ONにするとサムネイル1枚をAIに送信します（1件あたり約+1円）

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📝 判定プロンプト（テキストのみ）

画像OFF時に使われるプロンプトです。商品説明テキストのみで判定します。

文字数: 0

⚙️ 判定フロー

1 URL重複チェック → スキップ

2 タイトルNGキーワード → 即FAIL（ページ取得なし）

3 詳細ページ取得 → 本文NGキーワード → 即FAIL

4 AI判定（テキスト＋サムネ画像1枚）→ A/B/C/D

※ AI ONの場合のみ④が実行されます。OFFの場合はキーワード＋価格＋サイズのみで判定。

🔎 Ref推測AI 仕様書

📌 概要

NOTIFYタブの出品カードにある「🔎 Ref推測」ボタンを押すと起動。
出品画像・タイトル・シリーズ名をもとに、Google検索＋AI（Claude Haiku 4.5）がRef番号を推測する。
推測結果はLISTとの照合・タスク保存・NOTIFYカード置き換えまで一貫して処理できる。

🔄 全体処理フロー

        STEP 1 フロントから送信

           → title / maker / series / thumbnail URL

           → watchListが未ロードの場合は /load を自動fetch（LIST照合に必要）

        STEP 2 Google テキスト検索（Custom Search API）

           → クエリ：{maker} {series} ref（例：OMEGA De Ville ref）

           → 上位5件のタイトル＋スニペットを収集

        STEP 3 Google 画像検索（searchType=image）

           → 同クエリで画像URL を最大5件取得・Base64変換（失敗はスキップ）

        STEP 4 Claude Haiku 4.5 へ投げる

           → 画像：出品画像1枚 ＋ Google参考画像 最大5枚（計最大6枚）

           → テキスト：メーカー・シリーズ・タイトル・Google検索スニペット

        STEP 5 結果を返してLIST照合

           → 推測RefをwatchList（メモリ内）と照合（完全一致 or 前方一致）

           → LIST登録済み → 「🔄 このリストカードに置き換え」ボタン表示

           → LIST未登録 → 「📥 タスクに追加」ボタン表示

🔍 Google検索クエリの仕組み

条件	クエリ例
シリーズ名が判明している場合	OMEGA De Ville ref
シリーズ不明の場合	OMEGA watch ref {タイトルの英数字}

※ シリーズを軸にすることで、SeamasterをDe Villeと誤認するシリーズ混在を防止。

🔗 LIST照合ロジック

推測されたRefをwatchListと照合。スペース・ハイフン・ドットを除去した正規化文字列で比較。
マッチ条件（いずれか）：
  ① 完全一致：normalize(ref) === normalize(w.ref_no)
  ② 前方一致：AIのRefがLISTのRefで始まる（Cal番号混入対策）
     例：AI「511.0471.625」→ LIST「511.0471」にマッチ
  ③ 逆前方一致：LISTのRefがAIのRefで始まる

✅ マッチした場合 → LIST情報（No.・maker・series・eBay価格・上限）を表示
「🔄 このリストカードに置き換え」でNOTIFYカードをLIST情報に差し替え＋DBのSKU更新

📥 未登録の場合 → 「タスクに追加」でREF TASKSに保存（後でまとめて新規LIST登録）

🖼️ AIへ渡す画像

順番	内容	枚数
1枚目	ヤフオク出品画像（判定対象）	1枚
2枚目〜	Google画像検索の参考画像（同シリーズの実物）	最大5枚

※ 画像取得失敗はスキップ。1枚も取れない場合はテキストのみで推測。

📝 AIへ渡す指示プロンプト（実際の内容）

あなたは時計の専門家です。
以下の情報からこの時計のRef番号（型番）を推測してください。

メーカー: {maker}
シリーズ: {series ※不明の場合は「（不明）」}
【ヤフオク出品タイトル（これが判定対象の商品説明です）】: {title}

【Google検索結果（参考情報）】
- {検索ヒットしたページのタイトル}: {スニペット}  ×最大5件

【重要】「ヤフオク出品タイトル」はオークション出品者が書いたものです。
「Google検索結果」はWeb上の参考情報です。両者を混同しないでください。
reasonには「ヤフオク出品タイトルに〇〇と記載」か「Google検索結果に〇〇と記載」のように情報源を明記してください。

【重要】シリーズが判明している場合は、必ずそのシリーズ内のRefのみを候補にしてください。
例：シリーズが「De Ville」なら、SeamasterやSpeedmasterのRefは候補にしない。

【添付画像について】
- 1枚目: ヤフオク出品画像（判定対象の時計）
- 2枚目以降: Google画像検索で取得した同系統の参考画像（N枚）

【分析手順】
1. シリーズ名を最優先で確認し、そのシリーズのRef番号に絞る
2. ヤフオク出品タイトルに含まれる型番・Cal番号・年代の手がかりを抽出する
3. Google検索結果のテキストにRef番号の手がかりがあれば優先活用する
4. 参考画像と出品画像を見比べて、文字盤・ケース・ベゼル・針のデザインが一致するものを探す
5. 上記を総合してRef番号を推測する

以下の形式でJSONのみ回答（説明文・コードブロック不要）:
{
  "refs": ["推測Ref1", "推測Ref2"],
  "confidence": 確信度(0〜100の整数),
  "reason": "情報源を明記して判断根拠を日本語100字以内で（例：ヤフオク出品タイトルに511.0457と記載）"
}

refsは最大3件。確信度が低い場合は1件でも可。全く不明な場合は空配列。

📋 REF TASKSタブの仕組み

未登録のRefをタスクとして保存し、まとめてLIST新規登録できる機能。
タスクに保存される情報：
  ref_no / maker / series / confidence / reason / title_sample / thumbnail_url
  source_url（ヤフオク出品URL・置き換え対象カードの特定に使用）
  google_image_urls（将来の画像照合フェーズ2用に保存）

タスクからの登録フロー：

          「✅ LISTに追加」クリック

            → LIST新規登録フォームへ遷移（maker・series・ref_noが自動入力）

            → eBay販売履歴URLも自動入力（maker + ref_no のSold検索URL）

            → フォーム入力後「LISTに登録する」

            → NOTIFYタブへ移動

            → source_urlでNOTIFYカードを特定して情報を置き換え

            → DBのSKUを新list_noで再割り当て（/notify_reassign）

            → タスクのstatusをaddedに更新（一覧から消える）

※ 同じref_noのpendingタスクを重複追加しようとすると「追加済み」の警告が出る。
※ 「📦 eBay販売履歴」ボタンでタスクカードからeBay Sold検索に直接アクセス可能。

🔄 NOTIFYカード置き換えの仕組み

LISTへの登録・照合後、元のNOTIFYカードを新しいLIST情報で差し替える。
置き換えられる情報： list_no / maker / series / ref_no / model / ebay_price / limit / ebay_url

DB側の更新（/notify_reassign API）：
  → notify_list テーブルの SKU を新 list_no ベースで再生成
     例：W-0457 → L0457-0001（スキャン商品マスター番号を正しい系統に更新）
  → list_no / maker / model も同時に更新

※ SKUはスキャン時の商品マスター番号。置き換え時に正しいlist_no系統へ再割り当てする。

🔌 関連APIエンドポイント

エンドポイント	用途
POST /ref_guess/analyze	Google検索＋AI推測を実行
GET /ref_tasks	pendingタスク一覧取得
POST /ref_tasks	タスク追加（重複チェックあり）
PATCH /ref_tasks/{id}	タスクのstatus更新（added/dismissed）
POST /notify_reassign	NOTIFYカードのSKU・list_noをDB更新

💰 コスト目安（Claude Haiku 4.5）

画像1枚 ≒ 1,600トークン　/　テキスト ≒ 1,000トークン　/　出力 ≒ 150トークン
1回あたり ≒ 約1.6円（出品画像1枚＋ Google参考5枚＋テキスト込み）
月100回利用 → 約480円 / 月50回 → 約240円

📋 Refタスク Ref推測AIで保存した候補をまとめてLISTに登録できます

保存済みタスク

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🕮 LIST 新規登録

1

親情報

メーカー・Ref・画像

2

枝番

色・デザイン・相場（任意）

3

クエリ

ヤフオク検索URL

4

確認

登録プレビュー

① 親情報（検索の材料）

メーカー *

シリーズ名 *

Ref番号

Cal番号

eBay検索URL（任意）

eBay相場 USD（参考）

仕入れ上限円（参考）

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手動仕入れ

業者オークション・店舗仕入・ネット仕入を登録

上のフォームから種別・取引先・商品マスターを選んで「下書きへ追加」 → 下のリストに溜まります。
画像コピペ・URL付与など編集してから、チェックを入れて「選択分を入札待ちへ移動」で BIDLIST へ送ります。
業者オーク → 入札待ち、店舗仕入・ネット仕入 → 落札（仕入済）として移動されます。

1. 仕入れ種別

🔴 業者オークション入札・事前登録 🟢 店舗仕入即決・事後登録 🔵 ネット仕入メルカリ等・即決

2. 取引先

3. 商品マスター（LIST 割り当て）

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全選択 📅 一括適用:

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📄 CSV / Excel 読み込み

🚨 未精査のみ

0件選択中

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🔗 検索クエリ

枝番一覧

⚙️ SCAN SETTINGS

価格・サイズ（型番スキャン用）

バッファ（%）

メンズ（cm）

レディース（cm）

上限価格（Cal・Series）

Cal 上限（円）

超えたら即除外

Series 上限（円）

超えたら即除外

最大取得件数

Ref（型番）

Cal

Series

⏭ スキャン済みURL: - 件

🚫 NGワード（タイトル・商品説明除外）

タイトルまたは商品説明本文に含まれていたらAI判定なしで即除外

Ref（型番）

Cal

Series

🏪 ショップ別 NG パターン

特定ショップの出品で、ここに登録した文字列が本文に含まれていたら即除外。
ストア凡例の「商品ランク【1】」「状態ランク：C」など、テンプレ表記で実質ジャンクのものを捕捉する用途。

🤖 AI SETTINGS

AI判定

OFF

画像AI

OFF

📝 AIプロンプト設定

Ref（型番）プロンプト

Cal プロンプト

Series プロンプト

🔍 スキャン実行

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除外アカウント

スキャン時にこのリストの出品者をスキップします

NEW EXCLUSION

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📖 Omega リサーチ手順書RAG実装までの暫定メモ

Ref. と Cal. の基本

Ref.（Reference）

外装側の型番。ケース基準で見る。裏蓋の刻印で最終確認。

Cal.（Caliber）

中のムーブメント番号。ムーブ本体で最終確認。

ヴィンテージOmegaの6桁系Refは1960年代初頭から使用。先頭3桁がケース属性、後ろ3〜4桁が個別モデル番号。

先頭3桁ルール早見表

1桁目：性別・スタイル

1	Gent's Watch
2	Gent's Jewellery
3	Gent's Bracelet
4	Gent's Jewellery Bracelet
5	Lady's Watch
6	Lady's Jewellery
7	Lady's Bracelet
8	Lady's Jewellery Bracelet

2桁目：ムーブ種別

1	手巻き・秒針なし
2	手巻き小秒針
3	手巻きセンターセコンド
4	手巻きクロノグラフ
5	自動巻き・秒針なし
6	自動巻きセンターセコンド
7	自動巻きクロノグラフ
8	電子クロノグラフ
9	電子式・クォーツ系

3桁目：防水・機能

1	非防水
2	非防水・カレンダー
3	非防水・クロノメーター
4	非防水・クロノメーター+Cal
5	防水
6	防水・カレンダー
7	防水・クロノメーター
8	防水・クロノメーター+Cal

具体例

196

メンズ・クォーツ・防水カレンダー

196.0312.1の読み方

511

レディース・手巻き・非防水

511.0392の読み方

145

メンズ・手巻きクロノ・防水

Speedmaster系

166

メンズ・自動巻き・防水カレンダー

Seamaster系

Refが変わりやすいポイント

Ref変更の決定打（変わりやすい）

ケース素材
ケースサイズ
ケース形状
ベゼル・ラグ形状
日付あり／なし
手巻き／自動巻き／クォーツ
搭載ムーブ系統

Ref変更に直結しにくい

ベルト・尾錠
後年交換の文字盤・針
風防交換
色だけの違い（同ケース設計なら同Ref）

色違いでも同じケース設計なら同じ後半4桁の場合あり

eBayで売れ筋を探す優先順位

Ref.

外装まで特定・精度高

›

Cal.

Ref不明時に近い仲間を広く

›

先頭3桁

ファミリー全体を広く掘る

仕入れ判断の精度を上げる → Ref.で検索／ 近い仲間を探す → Cal.で検索／ ファミリー全体を掘る → 先頭3桁で検索

ヤフオクでRef不明の時の実務フロー

1

まず「売れそうな顔」かを見る

ブランド・シリーズ・メンズ/レディース・クォーツ/手巻き/自動巻き・2針/3針・デイトありなし・ケース形状・インデックス・文字盤色・サイズ感 → eBayで需要がありそうか先に判定

2

タイトル・商品説明の弱い情報を拾う

裏蓋刻印・ケース番号・電池番号・横幅mm・風防形状など。OmegaならDe Ville / Geneve / Quartz / Ladies / Square / Dateだけでもかなり絞れる

3

eBayで類似検索（広め）

omega de ville quartz gold date ladies など。ブランド+シリーズ+駆動+性別+形+色+デイトで当てる

4

類似売れ商品からRef/Calを逆引き

eBayで似た顔の個体を見つけたら、タイトル・説明・裏蓋写真・ムーブ写真からRef/Cal候補を拾う

5

RefでSold確認

omega 196.0312 sold / omega 511.0392 sold → 売れ数と相場を確認

6

完全一致でなくても利益が出るかで判断

別Refでも相場が近いか・回転が遅すぎないか・不動でも採算が合うか・文字盤ダメージが重すぎないか・社外ベルトでも売れるか

一番大事な実務ルール

✓ 色だけでRefが変わるとは限らない

✓ Refは文字盤よりケース基準で見る

✓ 最終確認は裏蓋内側とムーブ

✓ eBay開拓は Ref. > Cal. > 先頭3桁

✓ ヤフオクで番号不明なら顔で探してから逆引き

✓ 完全特定できなくても近い群で利益が出るなら仕入れ候補

※ RAG知識エンジン実装後は、このページの内容をDBに取り込み自動参照できるようにする予定

📘 自動振り分けロジック仕様書 v1.0 (2026-05-21 制定)

⚡ 判定優先順位 (5段階)

スキャン結果は以下の順番で判定。早期に確定したら以降のチェックは行われない。
取りこぼし最小化を最優先。グレーゾーンはOK寄りにする方針。

1

タイトルNG → 即NG。詳細ページ取得もスキップ (最強)
タイトル文字列に NG ワード (11語) が含まれていれば確定

2

ショップ別NG → 即NG (社長が明示登録したテンプレ確定情報)
出品者名 × 本文パターン (例: ecoプラン店「商品ランク【1】」)

3

OKワード優先 → 即OK (本文NGをスルー)
タイトル or 本文に OK ワード (10語) があれば、本文の不動記述等は無視

4

本文NG → NG
凡例 TABLE 除去後の本文に NG ワードがあれば

5

デフォルト → OK (グレーゾーンは取りこぼし防止)
どれにも該当しなければ OK 扱い

🚫 NG ワード一覧 (11語・UI で社長が編集可能)

タイトルまたは凡例除去後の本文に含まれていたら NG 判定。「ジャンク」は意図的に未収録 (動くジャンクもあるため)。

不動不働動作未確認動作不良訳あり訳アリ訳有訳有り難あり難アリ難有り

⚙ 編集場所: SCAN ページ → 🚫 NGワード（タイトル・商品説明除外）

✅ OK ワード一覧 (10語・コード定数 TITLE_OK_KW)

タイトルまたは本文に含まれていれば、本文NGがあっても OK 化 (ショップ別NGには勝てない)。出品者が「動く」と明示した商品の誤NGを救う。

稼働稼働品稼働中稼働確認稼働確認済動作品動作確認済動作OK 実働実働品

⚙ 編集場所: app.py の TITLE_OK_KW 定数 (UI 化は将来検討)

🏪 ストア別 NG パターン (4大ストア解析結果)

出品者名 × 本文パターンの組み合わせで NG 判定。各ストアのテンプレ文を解析して登録。UI から社長が追加・削除できる。

ストア名	登録パターン	意味 / 補足
ecoプランヤフー店	`商品ランク【1】` `ランク【1】` `商品説明ランク【1】` `商品説明ランク【2】`	独自ランク制 (S/5/4/3/2/1)。1=ジャンク品・2=傷み多い使用不可寄り → どちらも NG。3以上は OK。
TOKYO VIP COLLECTION	(登録なし)	タイトルに「稼働」「不動」「不働」明示が多い → タイトルNGとOKワードで対応可能。凡例TABLEは Level1 で自動除去される。
ブランドカラー	`状態ランク：C コメント`	独自ランク制 (S/SA/A/AB/B/BC/C)。C=ジャンク品 → NG。BC・B以上は OK。 ※ パターンに「コメント」まで含めるのは BC を巻き込まないため
らくらく時計店	(登録なし)	タイトルに「稼働」「ジャンク」明示が多い → OKワードで対応可能。「ジャンク」は社長ポリシーで NG しない (動くジャンクあり)。

⚙ 編集場所: SCAN ページ → 🏪 ショップ別 NG パターン (UI から追加・削除可能)

📄 ストア凡例ランク表の自動除去 (Level 1)

多くのストアが商品ページ末尾に「コンディション一覧表」を <TABLE> で組んでいる (例: 【N】新古品〜【C】ジャンク品)。
これを本文判定で拾うと「商品個別の状態」と「凡例の説明文」を区別できず誤NGになる問題があった。

解決ロジック: scrape_item_detail 内で descriptionHtml をパース → <TABLE> 内に 【○】(半角A-Z/全角Ａ-Ｚ/数字 1-3文字) が 3個以上含まれる TABLE = 凡例ランク表 → 削除してから本文NG判定を行う。

効果: LW-0990-0991 (TOKYO VIP COLLECTION の凡例「【C】不動ジャンク品」を拾っていた誤NG) を解消。商品個別のスペック表 (腕回り・サイズ・ランク AB 単独等) は影響受けず残る。

⏰ 毎朝の自動スキャン

実行時刻	毎日 8:00 JST (VPS は Asia/Tokyo)
起動方法	`curl POST /auto_scan/run_daily` (cron)
Phase 1	型番 + Cal (scan_mode=ref_cal、watch_list 全件) を完走
Phase 2	Series 単独 (scan_mode=series、series_queries WHERE enabled=true)
順次実行	同一スレッドで Phase 1 完了後に Phase 2 起動。狭いクエリ (型番) を先にスキャン済み登録 → 広いクエリ (Series) で重複自動スキップ
重複防止	scan_state['running']=True ならスキップ・ログ記録
記録	scan_history に type='自動' で記録 + ログファイル `/opt/ai-automation/watch-scout/logs/auto_scan_daily.log`

🔀 スキャン経路別機能整合性

scan_worker には 3 つの経路があるが、全経路で同じロジックが動くよう整備済 (2026-05-21 修正)。

経路	タイトルNG	ショップNG	OK判定	本文NG	凡例除去
手動 Ref/Cal/Series (scan_mode=ref_cal)	✓	✓	✓	✓	✓
Cal単独 (scan_mode=cal)	✓	✓	✓	✓	✓
Series単独 (scan_mode=series、毎朝 Phase 2)	✓	✓	✓	✓	✓

🖥 NOTIFY 画面の挙動

終了済み自動非表示: end_time が現在時刻を過ぎた商品は API レスポンスから除外 (DB には保持)
未振り分け/あとで確認/対象外/入札済み: いずれも終了済みは非表示で統一
フィルタタブ: 📋全件 / ✅OK / 🤖AI:NG / ❌NG で切り替え可能
OKタブ = pass=true の商品 / NGタブ = pass=false かつ ai_rank≠NG (キーワードNG・価格NG)
BIDLIST は別エンドポイントのため、終了済み非表示の影響なし

🗄 関連テーブル

テーブル	用途
watchscout.notify_list	Ref スキャン結果。NOTIFY 画面 Ref タブのデータソース
watchscout.notify_candidates	Cal/Series 単独スキャン結果。NOTIFY 画面 Cal/Series タブのデータソース
watchscout.settings (key=main)	ng_keywords / ng_keywords_ref/cal/series/all / seller_ng_patterns / その他全設定
watchscout.excluded_accounts	出品者ブラックリスト (完全スルー対象)
watchscout.scan_history	スキャン実行履歴 (type='手動'/'自動')

📜 改善履歴 (2026-05-20 → 21)

5/20 ① 自動振り分け復活 - __NEXT_DATA__ 対応 (ヤフオク Next.js 化追随)

5/20 ② NOTIFY 全タブで終了済みUI非表示 (DB保持)

5/20 ③ 毎朝 8:00 JST 自動スキャン実装 (型番+Cal → Series 順次)

5/21 ① ストア凡例自動除去 + ショップ別NGパターン機能

5/21 ② タイトル/本文 OK 判定追加 (取りこぼし最小化)

5/21 ③ Cal/Series 単独経路に本文NG+OK判定 (経路間バグ修正)

5/21 ④ 異字体 5語追加 (不働/訳アリ/動作不良/難アリ/訳有)

5/21 ⑤ 4大ストア解析 + ecoプラン2語/ブランドカラー1語追加

※ 仕様変更時は本ページの記述と app.py / settings の整合性を保つこと

📡 Cal クエリ管理 Cal番号ごとのスキャン設定

＋新規登録

ブランド

Cal番号

検索クエリ

メモ（任意）

URL（任意・自動生成可）

登録済みクエリ

読み込み中...

🏷 シリーズクエリ管理シリーズ名ごとのスキャン設定

＋新規登録

ブランド

シリーズ名

検索クエリ

メモ（任意）

URL（任意・自動生成可）

登録済みクエリ

読み込み中...

📡 Cal・Series （0件）

表示： | | |

クエリ： | ソート：

🤖 AI絞り込み（対象: 未計算）

読み込み中...

📊 相場トラッカー

0件

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