VWork バイブコーディングフレームワーク

AIエージェントが見つけて、導入し、AIエージェントで育てる — Kurage App Storeを「AIが探せる店」にした作業の全記録

2026年8月9日

「業務システムを探す」という仕事は、これから人間だけのものではなくなります。Claude CodeやCodexに「うちの業務に合う請求書システムを探して」と頼む——そのときAIに見つけてもらえない店は、存在しないのと同じです。

そこで、業務システムのダウンロードストア Kurage App Store に新しいコンセプトを実装しました。

AIエージェントが見つけて、導入し、AIエージェントで育てる業務システム。

この記事は、それを「言葉」ではなく「事実」にするために実際に行った作業の記録です。

まず監査した：言葉が事実になっているか

コンセプトを掲げる前に、「AIエージェントが見つけられる店になっているか」を実測しました。

基礎はできていました。しかし決定的なものが2つ欠けていました。llms.txt が無い。機械可読カタログが無い。 AIはHTMLを1ページずつ読むしかない状態でした。ここまでは「半分事実」です。

llms.txt：AIエージェント向けの「店の看板」

llms.txt は、AIエージェントに「このサイトに何があるか」を伝えるテキストファイルです。静的に書くと出品が増えるたびに古くなるので、商品台帳から動的生成にしました。店の思想（全部読めるサイズのコード・MITライセンス・プロトタイプである旨）と全商品・税込価格・AIエージェント向けの案内が、常に最新の状態で載ります。

公開: https://kappstore.exbridge.jp/llms.txt

catalog.json：買い方・導入方法つきの機械可読カタログ

もう一つが機械可読カタログです。全商品のJSONに加えて、AIエージェント向けに手順を明示しました。

ポイントは「決済は人間が行う」と正直に書いたことです。GEO/AEOで一番やってはいけないのは、AIに嘘を読ませることだと考えています。AIが引用した内容が事実と違ったら、その店の信頼はそこで終わりです。

公開: https://kappstore.exbridge.jp/catalog.json

構造化データとFAQ

この最後の一文が、このコンセプトの使い方そのものです。試してみてください。

Kurage GEOで証拠を取った

やりっぱなしでは「対応したつもり」で終わります。自社のGEO監査ツール Kurage GEO でkappstoreを監査しました。Kurage GEOは、AIクローラー許可・llms.txt・構造化データ・AI向け発見性などをLLMを使わない決定論的な監査でスコア化し、日本語AEO診断も行うツールです。

残った指摘は「WikipediaやWikidataへのsameAs」「住所・電話の追加」といった実体情報系でした。ここは捏造せず、実体の成長に合わせて埋めていきます。監査ツールの提案を全部鵜呑みにせず、事実だけを書く——これもGEOの規律です。自社サイトが「AIに見つかる状態か」を知りたい方は、Kurage GEOで同じ監査ができます。

そして「作って、売る」につながる

実は、この店に並んでいる商品（請求書発行のkbilling、注文・決済ページのkpaylink、DB管理のkdbagentなど）は、すべてバイブコーディングで作られたプロトタイプそのものです。つまりこの店は「AIと作った業務システムが、AIに見つけてもらって、AIと育てられていく」流れの出口でもあります。

欲しい業務システムがカタログに無かったら、作る側に回れます。

  1. Kurage Architect でAIとの対話から設計書を作る
  2. バイブプロトタイピング に制作を依頼する——設計書から最短1営業日でデモを構築、触って確かめてから発注・決済（100,000円・税別）
  3. 納品されたプロトタイプ（ソース一式＋AIが読める設計マニュアル）を、自社の業務に合わせてAIと育てる
  4. 汎用性があるものに育ったら、Kurage App Storeに出品して売る側に回る

AIエージェントが見つけて、導入し、AIエージェントで育てる。その循環の入口は、探すことでも、作ることでも構いません。

▶ Kurage App Store ／ llms.txt ／ catalog.json ／ Kurage GEO（GEO/AEO監査） ／ バイブプロトタイピング