AIで作ったJSON商品を販売前に検査する｜型違いと欠落3件を止めた

価格の1200と"1200"は、JSON では別の値です。見た目は近くても、前者は数値、後者は文字列として処理されます。

2026 年 10 月 1 日、AI で下書きしたプロンプト集の商品台帳を検査しました。初稿には、価格と公開状態の型違いが 2 件あります。さらに、台帳へ載せた CSV が商品フォルダにありません。最初の実行は 3 件で失敗し、修正後は 0 件になりました。

JSON として読めることと、販売物の台帳として正しいことは別です。今回は Python の標準機能だけで、その境界を確かめます。

前回完了時から変えたこと

前回は、CSV 商品のセルが数式として扱われる入口を調べました。危険な先頭文字を持つ 4 セルを直し、同じ検査で 0 件へ戻しました。今回は、複数ファイルを束ねる JSON 台帳へ対象を広げます。

時点	確認できること	残る問題
前回完了時	CSV内の数式候補を販売前に止めます	商品台帳の型と同梱物は見ません
今回完了後	JSON台帳の必須項目、型、同梱ファイルを一度に検査します	商品内容の価値と各ファイルの品質は別に確認します

読み飛ばせる章: JSONの型とpathlibを使った経験がある場合は、「3件の不備を入れた台帳を用意する」から進めます。

なぜJSONの構文検査だけでは足りないのか

JSON のパーサーは、波括弧や引用符が正しいかを調べます。しかし、価格を文字列で書いても構文は正しいままです。falseを"false"と書いた場合も、どちらも JSON として読み込めます。

販売用のプロンプト集では、台帳を次の処理へ渡す想定です。

• price_yenを数値として価格表示へ使います
• draftを真偽値として販売対象から除外します
• filesに記録したファイルを ZIP へ梱包します

型が違うと、価格の比較や公開判定が崩れます。同梱ファイルがなければ、台帳だけ完成しても購入者へ渡す商品は欠けています。

私は、AI へ JSON を作らせた直後ではなく、販売候補を固める直前に検査を置きます。人がファイルを移動した後の欠落も拾うためです。

[AIでプロンプト集とJSON台帳を下書き]
                    │
                    ▼
[人が価格、公開状態、同梱物を調整]
                    │
                    ▼
[JSONを解析し、必須項目と型を検査]
                    │
                    ▼
[filesの各パスを商品フォルダで確認]
             ┌──────┴──────┐
             ▼             ▼
         errors=0       errors>0
             │             └── 台帳か同梱物を修正
             ▼
       [人が内容を確認]
             │
             ▼
        [販売候補ZIP]

検査が通っても、自動販売はしません。プロンプトの内容、CSV の列、価格の妥当性は、人が別に確認します。

用語をそろえる

用語	この回での意味
JSON	文字列、数値、真偽値、配列、オブジェクトなどを表せるデータ形式です
商品台帳	商品ID、価格、同梱ファイル、公開状態を記録するJSONです
型	文字列、整数、真偽値、配列など、値の扱いを決める種類です
manifest	商品に含める項目とファイルを列挙した台帳です
product root	購入者へ渡すファイルを置いた商品フォルダの基準位置です
path traversal	../などを使い、商品フォルダの外を指すパスです
終了コード	合格を0、不合格を0以外で伝える値です

3件の不備を入れた台帳を用意する

実験場所を作り、Python の版を確認しました。

mkdir -p hibanas-json-product-lab/product/prompts
cd hibanas-json-product-lab
python3 --version

Python 3.13.5

商品フォルダには、README とプロンプトを 1 件ずつ置きます。台帳が要求する CSV は、まだ作りません。

product/README.mdは次の内容です。

# 顧客ヒアリング用AIプロンプト集

顧客の課題、予算、完了条件を確認するためのテンプレートです。

product/prompts/interview.mdも保存しました。

# ヒアリングプロンプト

顧客が困っている作業を、頻度と所要時間を含めて質問してください。

初稿のmanifest-unsafe.jsonには、意図的に 3 件の不備を残します。

{
  "product_id": "prompt-pack-01",
  "title": "顧客ヒアリング用AIプロンプト集",
  "price_yen": "1200",
  "files": [
    "README.md",
    "prompts/interview.md",
    "assets/checklist.csv"
  ],
  "draft": "false"
}

price_yenとdraftは引用符で囲まれています。そのため、どちらも文字列です。assets/checklist.csvは台帳にありますが、商品フォルダには存在しません。

Python 自身の JSON コマンドで構文だけを確認しました。

python3 -m json manifest-unsafe.json >/dev/null
printf 'exit=%s\n' "$?"

exit=0

構文検査は通りました。この結果だけでは、2 件の型違いと 1 件のファイル欠落を見つけられません。

Python標準機能で台帳と実ファイルを照合する

検査コードをcheck_manifest.pyとして保存しました。追加パッケージは使いません。

from __future__ import annotations

import argparse
import json
from pathlib import Path
from typing import Any

REQUIRED = {
    "product_id": str,
    "title": str,
    "price_yen": int,
    "files": list,
    "draft": bool,
}


def validate(data: Any, product_root: Path) -> list[str]:
    errors: list[str] = []
    if not isinstance(data, dict):
        return ["TYPE root expected=object"]

    for key, expected_type in REQUIRED.items():
        if key not in data:
            errors.append(f"MISSING key={key}")
        elif type(data[key]) is not expected_type:
            errors.append(
                f"TYPE key={key} expected={expected_type.__name__} "
                f"actual={type(data[key]).__name__}"
            )

    if type(data.get("price_yen")) is int and data["price_yen"] <= 0:
        errors.append("VALUE key=price_yen expected=positive_integer")

    files = data.get("files")
    if isinstance(files, list):
        for index, item in enumerate(files):
            if not isinstance(item, str):
                errors.append(f"TYPE key=files[{index}] expected=str")
                continue
            target = (product_root / item).resolve()
            try:
                target.relative_to(product_root.resolve())
            except ValueError:
                errors.append(f"OUTSIDE key=files[{index}] path={item}")
                continue
            if not target.is_file():
                errors.append(f"MISSING_FILE key=files[{index}] path={item}")

    return errors


def main() -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("manifest", type=Path)
    parser.add_argument("product_root", type=Path)
    args = parser.parse_args()

    try:
        data = json.loads(args.manifest.read_text(encoding="utf-8"))
    except (OSError, json.JSONDecodeError) as error:
        print(f"PARSE {error}")
        return 1

    errors = validate(data, args.product_root)
    for error in errors:
        print(error)
    print(f"result={'FAIL' if errors else 'PASS'} errors={len(errors)}")
    return 1 if errors else 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())

json.loads()は JSON を Python の値へ変換します。そこで終わらず、5 項目の存在と型を照合します。

type(value) is expected_typeと書いたのは、Python ではboolがintの派生型だからです。isinstance(False, int)は真になります。価格へfalseが入った台帳を整数として通さないため、型を厳密に比べました。

ファイルの確認では、resolve()でパスを解決します。その後にrelative_to()を使い、商品フォルダの外へ出るパスをOUTSIDEとして止めます。最後にis_file()で実在する通常ファイルかを調べます。

初稿を検査して3件で止める

初稿の台帳と商品フォルダを渡し、終了コードも表示しました。

python3 check_manifest.py manifest-unsafe.json product
printf 'exit=%s\n' "$?"

TYPE key=price_yen expected=int actual=str
TYPE key=draft expected=bool actual=str
MISSING_FILE key=files[2] path=assets/checklist.csv
result=FAIL errors=3
exit=1

不備は 3 件です。価格の型、公開状態の型、CSV の欠落が別々に出ました。

ここでfilesの検査を外せば、エラーは 2 件に減ります。しかし、購入者へ渡す CSV は戻りません。数を減らすのではなく、台帳と商品を同じ状態へそろえます。

型を直し、欠けたCSVを追加する

修正版のmanifest-safe.jsonでは、価格を整数、公開状態を真偽値に変えました。ファイル一覧は変えません。

{
  "product_id": "prompt-pack-01",
  "title": "顧客ヒアリング用AIプロンプト集",
  "price_yen": 1200,
  "files": [
    "README.md",
    "prompts/interview.md",
    "assets/checklist.csv"
  ],
  "draft": false
}

不足していたproduct/assets/checklist.csvも追加します。

item,status
課題を1行で記入,未確認
完了条件を記入,未確認

初稿と同じ検査コードへ修正版を渡しました。

python3 check_manifest.py manifest-safe.json product
printf 'exit=%s\n' "$?"

result=PASS errors=0
exit=0

検査条件は変えていません。台帳の 2 項目と商品フォルダの 1 ファイルを直し、errors=3からerrors=0へ変わりました。

検査した版をハッシュで固定する

初稿、修正版、検査コード、追加した CSV の SHA-256 を記録しました。

sha256sum manifest-unsafe.json manifest-safe.json check_manifest.py product/assets/checklist.csv

fad0e3ed0b0d00123d5c4f8dd0e3c2794b3a9df7835e41694381a3263459196c  manifest-unsafe.json
b00b9ea26d804a9e217784178dd61399c8702975b3a15273ed562ea540e79167  manifest-safe.json
ee4e3e8632155855efb6e5e1281092bda30f60472e6d513be5db5aed297d8cfb  check_manifest.py
ce8778fc2755dd9496ebb1ce768624ebde9ed0aa5744362e8fcb8bad1efd2bd9  product/assets/checklist.csv

ハッシュは、検査したファイルと後で見るファイルが同じかを確かめる値です。商品内容の正しさや安全性までは証明しません。1 文字変えれば値も変わるため、再検査と組み合わせます。

0件でも商品価値は判定できない

今回のPASSが示すのは、決めた 5 項目の型が合い、台帳に載せた 3 ファイルが商品フォルダにあることです。プロンプトの質問が顧客ヒアリングで役立つかは分かりません。CSV の列が足りるかも未検査です。

独自コードの規則は小さく保ちました。商品項目が増える場合は、JSON Schema などへ移す方が管理しやすくなります。ただし、Schema で型を検査しても、ローカルファイルの実在確認は別に必要です。

検査	分かること	分からないこと
json.loads()	JSONを解析できるか	商品に必要な項目かは分かりません
型の照合	価格や公開状態を意図した型で扱えるか	値の事業上の妥当性は分かりません
relative_to()	商品フォルダの外を指していないか	ファイル内容は分かりません
is_file()	台帳のパスに通常ファイルがあるか	ZIPへ実際に入ったかは分かりません
人の確認	内容、価格、操作順が販売候補に合うか	将来の更新ミスは自動で止まりません

私は、この検査の後に ZIP を作り、展開したフォルダも同じ条件で検査します。作業場所で存在しても、梱包設定から漏れる場合があるためです。

よくあるエラー

症状	原因	対応
PARSEが出ます	カンマ、引用符、波括弧の構文が崩れています	表示された行と列を直し、再実行します
TYPE key=price_yenが出ます	1200を"1200"のような文字列で保存しています	引用符を外し、正の整数へ直します
TYPE key=draftが出ます	falseを"false"として保存しています	JSONの真偽値trueかfalseを使います
MISSING_FILEが出ます	台帳のパスと商品フォルダが一致しません	ファイルを追加するか、台帳のパスを直します
OUTSIDEが出ます	../などで商品フォルダの外を指しています	必要なファイルを商品内へ移します
手元ではPASSでもZIPにファイルがありません	梱包後のフォルダを検査していません	ZIPを展開し、展開先をproduct_rootへ渡します
errors=0でも商品が使えません	内容と操作順は検査対象外です	実際の利用手順を人が通します

失敗結果を残すと、直した場所が分かる

初稿のerrors=3は、AI が JSON の構文を壊した結果ではありません。構文だけなら正しく書けていました。問題は、後続処理が求める型と、購入者へ渡す実ファイルにあります。

価格と公開状態は、引用符を外すだけで直りました。CSV は、台帳から消さずに商品へ追加しました。チェック表が必要という商品設計を残したまま、不足を埋めるためです。

AI でデジタル商品を作ると、説明文、台帳、同梱物を別々の会話で増やしがちです。文章が完成しても、3 つの境界は自然には一致しません。販売前に完成したフォルダを入力へ渡し、型とファイルを同じ実行で確認すると、見た目だけ整った商品を止められます。

次に追加するなら、ZIP 展開後の再検査です。今回の小さな検査を捨てず、入力するproduct_rootだけを完成品へ変えます。

一次情報

資料	確認した内容
RFC 8259: The JavaScript Object Notation Data Interchange Format	JSONが文字列、数値、真偽値、配列、オブジェクトなどを区別する仕様
Python Documentation: json	json.loads()による解析、JSONDecodeError、コマンドライン検査
Python Documentation: pathlib	Path.resolve()、relative_to()、is_file()によるパスと実ファイルの確認