ホテル探しはもう勘弁！AIエージェントに空室ホテルを自動探索させてみた

#### tools.py

<br />def find_nearby_stations(station_name: str, max_stops: int = 5) -> dict:
"""出発駅から、同じ路線上でmax_stops駅以内にある駅の一覧を路線ごとに返す。

HeartRails Express API (無料・登録不要) を利用する。実際の所要時間を計算する
API ではないため、「1駅あたり平均2〜3分」とみなした簡易的な近似(ヒューリス
ティック)として駅数で絞り込む。急行/各駅停車の別や乗り換えは考慮していない
ため、あくまで目安として扱うこと。

Args:
station_name: 出発駅名 (例: "新宿")
max_stops: 起点から何駅以内を「電車で約15分以内」とみなすか (デフォルト5駅)

Returns:
路線名をキー、その路線上でmax_stops駅以内にある駅名のリストを値とする辞書
(nearby_stations_by_line)、および重複を除いた駅名+緯度経度のリスト
(nearby_stations、search_apa_hotels にそのまま渡せる形式)を返す。
駅が見つからない場合は "error" キーにメッセージを含む辞書を返す。
"""
station_name = station_name.strip()
if station_name.endswith("駅"):
station_name = station_name[:-1]

try:
resp = requests.get(
HEARTRAILS_API,
params={"method": "getStations", "name": station_name},
timeout=10,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
except requests.RequestException as e:
return {"error": f"駅情報の取得に失敗しました: {e}"}

stations = data.get("response", {}).get("station")
if not stations:
return {"error": f"駅「{station_name}」が見つかりませんでした。"}

lines = sorted({s["line"] for s in stations})
nearby_by_line = {}
nearby_flat = {
station_name: {
"name": station_name,
"latitude": stations[0]["y"],
"longitude": stations[0]["x"],
}
}
for line in lines:
try:
line_resp = requests.get(
HEARTRAILS_API,
params={"method": "getStations", "line": line},
timeout=10,
)
line_resp.raise_for_status()
line_data = line_resp.json()
except requests.RequestException:
continue
finally:
time.sleep(0.5) # HeartRails APIへの連続リクエスト対策

line_stations = line_data.get("response", {}).get("station", [])
names = [s["name"] for s in line_stations]
if station_name not in names:
continue

idx = names.index(station_name)
start = max(0, idx - max_stops)
end = min(len(names), idx + max_stops + 1)
nearby_entries = [s for s in line_stations[start:end] if s["name"] != station_name]
if nearby_entries:
nearby_by_line[line] = [s["name"] for s in nearby_entries]
for s in nearby_entries:
nearby_flat[s["name"]] = {
"name": s["name"],
"latitude": s["y"],
"longitude": s["x"],
}

if not nearby_by_line:
return {"error": f"駅「{station_name}」周辺の駅情報を取得できませんでした。"}

return {
"origin_station": station_name,
"note": (
"駅数は所要時間の簡易的な目安(1駅あたり約2〜3分と仮定)であり、"
"実際の所要時間とは異なる場合があります。"
),
"nearby_stations_by_line": nearby_by_line,
"nearby_stations": list(nearby_flat.values()),
}

#### tools.py

<br />def search_apa_hotels(
stations: list[dict],
checkin_date: str,
checkout_date: str,
max_charge: int,
) -> dict:
"""楽天トラベルの空室検索API(VacantHotelSearch)を使い、指定した駅の周辺
(半径1km)にあるアパホテルのうち、指定日程で実際に空室があり、1泊あたりの
上限金額以内の物件を検索する。

駅ごとに緯度経度を中心とした円形検索を行い、ホテル名に「アパホテル」を
含む結果だけに絞り込んで統合する。RAKUTEN_APP_ID と RAKUTEN_ACCESS_KEY
(楽天ウェブサービスの無料アプリID・アクセスキー)が必要。

Args:
stations: 検索対象の駅のリスト。各要素は
{"name": str, "latitude": float, "longitude": float} の辞書。
find_nearby_stations が返す "nearby_stations" をそのまま渡せる。
checkin_date: チェックイン日 ("YYYY-MM-DD" 形式)
checkout_date: チェックアウト日 ("YYYY-MM-DD" 形式)
max_charge: 1泊あたりの上限金額(円)。実際の指定日程の料金に対して
楽天API側で絞り込まれる。

Returns:
見つかったアパホテルのリスト(ホテル名・実際の料金・住所・アクセス・
予約URL)。RAKUTEN_APP_ID/RAKUTEN_ACCESS_KEY が未設定、またはAPI呼び出し
に失敗した場合は "error" キーを含む辞書を返す。
"""
app_id = os.environ.get("RAKUTEN_APP_ID")
access_key = os.environ.get("RAKUTEN_ACCESS_KEY")
if not app_id or not access_key:
return {
"error": (
"RAKUTEN_APP_ID と RAKUTEN_ACCESS_KEY の両方が必要です。"
".env に追加してください。"
)
}

seen_hotel_no = set()
hotels = []
api_errors = []
for station in stations[:8]:
if (
not isinstance(station, dict)
or "latitude" not in station
or "longitude" not in station
):
return {
"error": (
"stations の各要素は "
'{"name": str, "latitude": float, "longitude": float} '
"の辞書である必要があります。find_nearby_stations の結果の "
"nearby_stations をそのまま渡してください。"
)
}
try:
resp = requests.get(
RAKUTEN_VACANT_HOTEL_SEARCH_API,
params={
"applicationId": app_id,
"accessKey": access_key,
"format": "json",
"formatVersion": 2,
"latitude": station["latitude"],
"longitude": station["longitude"],
"searchRadius": 1,
"datumType": 1,
"checkinDate": checkin_date,
"checkoutDate": checkout_date,
"maxCharge": max_charge,
"hits": 30,
},
timeout=10,
)
data = resp.json()
except requests.RequestException as e:
api_errors.append(f"{station['name']}: リクエスト失敗 ({e})")
continue

if data.get("error") == "not_found":
# この駅周辺には該当する空室が0件だっただけの正常な応答。
continue
if "error" in data:
api_errors.append(
f"{station['name']}: {data.get('error')} - {data.get('error_description')}"
)
continue
if "errors" in data:
err = data.get("errors", {})
api_errors.append(
f"{station['name']}: {err.get('errorCode')} - {err.get('errorMessage')}"
)
continue

for hotel_entry in data.get("hotels", []):
if not hotel_entry:
continue
info = hotel_entry[0].get("hotelBasicInfo", {})
hotel_name = info.get("hotelName", "")
if "アパホテル" not in hotel_name:
continue
hotel_no = info.get("hotelNo")
if not hotel_no or hotel_no in seen_hotel_no:
continue
seen_hotel_no.add(hotel_no)

charge, reserve_url = _min_room_charge_and_url(hotel_entry)
hotels.append(
{
"hotel_name": hotel_name,
"charge_for_requested_dates": charge,
"address": f"{info.get('address1', '')}{info.get('address2', '')}",
"access": info.get("access"),
"hotel_url": info.get("hotelInformationUrl"),
"reserve_url": reserve_url,
"nearest_search_station": station["name"],
}
)
time.sleep(1) # 楽天APIのレート制限対策(1リクエスト/秒)

hotels.sort(key=lambda h: h.get("charge_for_requested_dates") or float("inf"))

if not hotels:
if api_errors:
return {
"hotels": [],
"error": "楽天トラベルAPIの呼び出しに失敗しました: " + " / ".join(api_errors),
}
return {
"hotels": [],
"note": (
"指定した駅周辺・条件・日程では空室のあるアパホテルが見つかりません"
"でした。駅の範囲を広げるか、予算・日程を見直すことを検討してください。"
),
}

return {"hotels": hotels, "searched_stations": [s["name"] for s in stations[:8]]}

#### tools.py

<br />def _min_room_charge_and_url(hotel_entry: list) -> tuple[int | None, str | None]:
"""hotel_entry内の各プランのdailyCharge(実際の指定日程の料金)から最安値と予約URLを取得する。"""
min_charge = None
reserve_url = None
for part in hotel_entry[1:]:
room_info = part.get("roomInfo", [])
charge = None
url = None
for item in room_info:
if "dailyCharge" in item:
charge = item["dailyCharge"].get("total")
if "roomBasicInfo" in item:
url = item["roomBasicInfo"].get("reserveUrl")
if charge is not None and (min_charge is None or charge < min_charge):
min_charge = charge
reserve_url = url
return min_charge, reserve_url

#### agent.py

<br />import datetime

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

from .tools import find_nearby_stations, search_apa_hotels

root_agent = Agent(
model="gemini-2.5-flash",
name="root_agent",
description="出発駅・予算・宿泊日をもとに、電車15分圏内のアパホテルを探す手助けをするアシスタント。",
instruction=f"""
あなたは宿泊先探しをサポートするアシスタントです。

今日の日付は {datetime.date.today().isoformat()} です。ユーザーが年を指定せずに
日付(例: "10/21〜10/22")を伝えてきた場合、今日の日付以降で直近に来る日付を採用
してください(すでに今日以降にその月日が来ない場合は翌年とみなす)。今日より前の
年を勝手に補完しないでください。

まずユーザーから次の3つの情報を聞き出してください。
1. 出発駅名(この駅から電車で移動する)
2. 宿泊予算の上限(1泊あたりの金額)
3. 宿泊日(チェックイン日・チェックアウト日)

ユーザーは長い文章ではなく「渋谷駅、1泊14000円、9/21〜9/22」のように、駅名・予算・
宿泊日を読点(、)やカンマ区切りで短く送ってくる場合があります。この形式は正式な
入力として扱い、聞き返さずにそのまま3項目を読み取ってください。解釈ルールは次の
通りです。
- 駅名: 「〜駅」の表記があってもなくても駅名として扱う。
- 予算: 「8000円」「1泊8000円」のような表記は1泊あたりの上限金額として扱う。
- 宿泊日: 「8/31〜9/1」「8/31-9/1」のような表記は、前者をチェックイン日、後者を
チェックアウト日とする。年の指定がなければ直近の未来の日付として扱う。
3項目が一度に全て送られてきた場合は、追加の質問はせずそのまま次のステップ
(find_nearby_stations の呼び出し)に進んでください。3項目のいずれかが不足して
いる場合のみ、不足分を聞き返してください。

3つ揃ったら find_nearby_stations ツールを使い、出発駅から電車で概ね15分以内に
ある駅を洗い出してください(デフォルトのmax_stops=5で呼び出せば十分です)。
このツールは実測の所要時間ではなく駅数による簡易的な近似である点を、
ツールが返す note の内容も踏まえてユーザーに正直に伝えてください。

続けて search_apa_hotels ツールを使い、実際に空室があり予算内のアパホテルを
検索してください。
- stations には、find_nearby_stations の結果の "nearby_stations"(駅名+緯度経度
のリスト)をそのまま渡すこと。
- checkin_date / checkout_date は "YYYY-MM-DD" 形式に変換して渡すこと。年の
指定がなければ直近の未来の日付とみなす。
- max_charge には、ユーザーから聞いた1泊あたりの上限金額をそのまま渡すこと。
この金額は指定日程の実際の料金でのフィルタに使われる。

search_apa_hotels の結果に基づいて、ホテル名・実際の料金(charge_for_requested_dates)
・住所・アクセス・予約URLをユーザーに提示してください。該当するホテルが見つから
なかった場合は、駅の範囲を広げる(max_stopsを増やして再検索する)か予算・日程を
見直すことを提案してください。回答は必ず楽天トラベル経由の情報である旨を明記して
ください。

ホテルの空室状況や料金を、ツールを使わずに推測や記憶だけで答えることは禁止します。
必ず search_apa_hotels ツールの実行結果に基づいて回答してください。
""",
tools=[find_nearby_stations, search_apa_hotels],
)