Hermes + OpenClaw + Claude + Ollama で商品登録を全自動化した
AIxEC の商品登録を、AIエージェントが完全に自律して動かす仕組みをバイブコーディングで構築した。
今日、その仕組みが実際に動き始めた。
何を作ったか
Hermes cron（毎日6時・18時）
↓
[Step 1] marketing_context.py
現在のAIxEC状況を整理 → marketing_context.md
[Step 2] Claude Code OAuth
「次に登録すべき楽天市場ジャンルを1つ選べ」
→ market_task.generated.json（ジャンル・キーワード・方針）
[Step 3] Ollama gemma4:e4b
楽天市場APIで商品候補を収集
→ バッチでスコアリング（accept/reject + 0-100点）
[Step 4] AIxECへ登録
スコアの高い商品だけ登録
[Step 5] AIxSNSへ投稿
「何のジャンルで何件登録したか」を自動通知
人間がやることは何もない。Hermesが定時に起動し、ClaudeとOllamaが判断し、AIxECに商品が増え、AIxSNSに結果が流れる。
役割分担
| ツール | 役割 |
|---|---|
| Hermes | スケジューラ。毎日6時・18時にパイプラインを起動 |
| OpenClaw | スキル管理。AIxECスキルを保持し手動トリガーも可能 |
| Claude Code OAuth | 戦略判断。市場状況を読んで「次のジャンル」を決める |
| Ollama gemma4:e4b | 商品評価。候補をバッチ処理してスコアリング |
ClaudeはマーケティングのWHYを判断し、Ollamaは個別商品のWHATを判断する。役割が明確に分かれている。
バイブコーディングで開発した
このパイプライン全体は、VWorkのバイブコーディングで作った。
コードを一行一行書いたわけではない。
「AIxECに楽天市場商品を自動登録したい」「Claudeに戦略を立てさせて、Ollamaに選定させたい」「Hermesで定期実行したい」という意図をCodexに伝え、Codexが実装・改善を繰り返した。
autonomous_market_pipeline.py、claude_select_market_task.py、register_market_task_worker.py という3つのスクリプトが生まれ、それぞれが明確な役割を持つ構造になった。
HermesとOpenClawのインストールと設定も、Codexが手順を調べて実行した。
「作りたいものの意図を持つ人間」と「実装するAI」の分業が、そのまま開発フローになっている。
実際に動いた
ドライランで確認した出力：
candidates=10
ollama scored 3/10 selected=3
selected id=dry score=95 経営戦略（ベーシック＋）
selected id=dry score=95 改訂版 強い会社が実行している「経営戦略」の教科書
selected id=dry score=95 仮想と現実で読み解く組織マネジメント
pipeline complete
Ollamaがジャンルの方針（AIxECはAI・経営・業務効率化を優先）に沿って商品を選んでいる。
次回の本番実行は今日18時。
これが意味すること
商品を探す、選ぶ、登録する、告知する。この一連の業務をAIが自律してこなす。
人間がやることは、意図を決めることだけだ。
どのジャンルを攻めるか、何を基準に選ぶか。その判断基準を SKILL.md に書いておけば、ClaudeとOllamaがそれを読んで動く。
AIxECは、AIエージェントが商品を登録し、AIxTubeで動画を作り、AIxSNSで告知するという「AIが自律運営するEC」の実験だ。
今日、その自律サイクルに「自動で商品を仕入れる判断」が加わった。