【後編】4日で完成！Difyで買取BOT試作：AIが査定士となりデータ化するまで

【後編】4日で完成！Difyで買取BOT試作：AIが査定士となりデータ化するまで｜makoto_honikaze

買取相談BOTの入力をLLMで構造化し、コード整形とGASを経て業務用シートへ保存する後処理を解説。

商品名候補・属性・価格帯・注意点などを出すLLMノードの後に、配列や日付を表に適した形式へ直す工程を配置。ユーザーの最終確認を得てから記録し、査定担当者の検討資料にする試作を紹介する。

学習・構造化の項目：商品名候補、属性、価格帯と根拠、確からしさ、注意点を指定して出力を整理する。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/n0fc621df0b8d

学習・型の整形：リストや日付を扱いやすい文字列にし、未入力項目を空欄として補う。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/n0fc621df0b8d

学習・保存の接続：HTTPリクエストでGASの窓口に送り、スプレッドシートの行として追記する。／確認 2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/n0fc621df0b8d

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2025年9月の試作品。AIの価格帯や信頼度は査定精度の検証結果ではなく、実物確認・人の判断が必要。セキュリティや保守は改善途上とされる。

出典：makoto_honikaze「【後編】4日で完成！Difyで買取BOT試作：AIが査定士となりデータ化するまで」／公開・更新情報：2025-09-18／確認日：2026-09-14／https://note.com/makoto_honikaze/n/n0fc621df0b8d

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