LIFULL HOME'S マイページチームにおけるAI活用

2026.04.20 LIFULL HOME'S マイページチーム におけるAI活⽤ 株式会社LIFULL 佐藤聖也 © 2025 LIFULL Co., Ltd.

⾃⼰紹介 - satose - SWE - LIFULL HOME'S マイページを約4年間開発 - HHKB Type-S 雪 US 無刻印 好き - 趣味は⾃作PC‧⾃作鯖😂 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 2

サービス概要 LIFULL HOME’S マイページ お気に⼊り物件の⽐較分析機能、AIチャット機能などで ユーザーの物件探しのサポートとしてLLM APIを組み込み 技術スタック - Next.js (App Router) / TypeScript のモノリス （Frontend + BFF） - Pages Router の API Routes が⼀部残存 - Vercel AI SDK, Zod - devDependencies: pnpm, biome, dotenvx, knip - 社内基盤k8sでホスティング © 2025 LIFULL Co., Ltd. 4

マイページチームでのAI活⽤の2つの軸 プロダクト 開発体制‧環境 LIFULL HOME’S マイページ アプリケーションへのAI機能 - コーディングエージェント活⽤、⾮エンジニアでもPRを の組み込み 出せる効率的なチーム運営への変⾰ - 既に⼀定の価値があるお気に⼊り機能への組み込み - 4年ほど運⽤しているNext.jsアプリケーションのメンテ - AIチャットの新規作成 ナンス © 2025 LIFULL Co., Ltd. 5

プロダクトでのAI活⽤ プロダクトでのAI活⽤ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 6

プロダクトでのAI活⽤ 住まい探しAIチャット ● ⾃然⾔語で物件検索ができる会話型インターフェース ● 昨年秋にAI Chat の初期実装を開始 ● いくつかの tool-callを実装: ○ search-tool — ⾃然⾔語 → 物件検索API call ○ item-trend-tool — ClickHouse ベースの相場分析、グラフ表⽰ ○ favorite-tool, history-tool — お気に⼊り‧閲覧履歴のAPI call ○ station-info-tool, city-info-tool — まち情報の取得 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 7

プロダクトでのAI活⽤ ⾃然⾔語からの物件検索 ● 既存のポータルでは構造化された検索条件（エリア‧価格‧間取り等）で検索する が、AI Chat では⾃然⾔語のフリーテキストが⼊⼒される ● 検索エンジンへのフリーワード検索: 既存の物件検索エンジンに対して、⾃然⾔語ク エリをそのまま渡すフリーワード検索を実装 ● マスターデータの静的ファイル化: 駅名‧市区町村名から ID への変換が必要だが、外 部 API を毎回叩くとレイテンシが増⼤。駅マスター‧市区町村マスターを JSON とし て AI Chat リポジトリ内に静的ファイルで保持し、インメモリで名前解決 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 8

プロダクトでのAI活⽤ フレームワーク選定の失敗 ● 初期はMastra フレームワークを導⼊してツールコール機構を構築 ● 数ヶ⽉使った結果、完全に除去して Vercel AI SDK のみ利⽤へ移⾏ ● フレームワークを⼊れる前に「素の SDK でできないか？」を先に検証すべき ● 除去後は社内パッケージとして分離 ● 社内npmパッケージではcore, tools, client, schemasで分離することでマイページで のAIツールの実装を他サービスからも利⽤可能にしている © 2025 LIFULL Co., Ltd. 9

プロダクトでのAI活⽤ Server Actions vs Route Handler ● LLM APIを呼び出すAI Chat APIは従来のポータルが使うようなAPIと⽐較するとリク エスト時間が⻑い ● AI Chat API では Route Handler を採⽤ ● 使い分け: ○ AI Chat → Route Handler ○ DB更新‧設定変更 → Server Actions © 2025 LIFULL Co., Ltd. 10

開発体制でのAI活⽤ 開発体制でのAI活⽤ © 2025 LIFULL Co., Ltd. 11

開発体制でのAI活⽤ 職種を超えた AI エージェント活⽤ ● エンジニアだけでなく、企画‧デザイナーもコーディングエージェントを活⽤して PR を作成する体制に変化 ● 企画‧デザイナーもGitHub Orgへ参加 ● 仕様書をPull Requestとして作成してレビュー ● 仕様書の作成はAGENTS.mdやルールファイルで⽣成 ● 企画: マークダウンで仕様書を記述し、コーディングエージェントで PR 作成。機能実 装まで⾏うケースもあり ● デザイナー: Figma でモックアップを作成 → Figma REST API 経由でデザインデータ を取得 → コーディングエージェントでフロント実装‧PR 作成 ● エンジニア: ⾮エンジニア PRのコードレビュー‧仕様書作成からリリースまで © 2025 LIFULL Co., Ltd. 12

開発体制でのAI活⽤ AI コーディングエージェント ● 基本Amazon Q, Kiro CLIを利⽤ ● Kiro CLIではsandbox内でyoloモード(trust-all-tools)を活⽤ ● AGENTS.md は必須ルールだけをコンパクトに記載し、詳細は docs/ に分離(100⾏以 内) ● ⽤途に応じて必要なドキュメントを参照させることで、AGENTS.md の肥⼤化を防⽌ ● 設計判断 docs/adr/、実装ガイド、仕様書作成、テストケース作成など ● MCP サーバー: chrome-devtools, figma, slack, confluenceなどを設定 © 2025 LIFULL Co., Ltd. 13

開発体制でのAI活⽤ 基本的なチーム運営資料はGitHubへ集約 ● ghコマンド(GitHub CLI)で参照できれば楽にコーディングエージェントへインプット してアプリケーションを成⻑させることができる ● ⽇々のタスク管理はIssueとGitHub Projects ● 週次の定例はGitHub Discussions © 2025 LIFULL Co., Ltd. 14

開発体制でのAI活⽤ 職種横断でGitHubを利⽤するようになった経緯 ● ⼩さなことからコツコツと、半年でどんどんエスカレートしていった！ ● 2025年10⽉ごろまでは⾮エンジニアがGitHubへPRを送る⽂化はありませんでした ● 11⽉: 「仕様書もGitHubのリポジトリ内のdocsで管理してみましょう」 -> 企画の GitHubアカウントをorgへ紐付け ● a/bテストの切り替え(静的ファイルの更新)をやってみる -> ⼩さな機能改修をやって みる -> AI Chatのシステムプロンプトの調整もやってみる -> AI Chatのtool-callの追加 や新機能の作成もやってみる 🤣 (<-イマココ) © 2025 LIFULL Co., Ltd. 15

開発体制でのAI活⽤ 開発フローの⾼速化 ● アイデア -> コーディングエージェントを使って速やかにIssueやPRを作成 ● CODEOWENERSへ⾮エンジニアを追加して、mainブランチへマージしてリリース ● ESlint -> Biomeへの移⾏で数分のLintが数秒へ ● 開発環境のセットアップ ○ Ghostty, Zellij ○ mise, ghq, fzf, rg, fd, z, gh, kubectx © 2025 LIFULL Co., Ltd. 16

まとめ AI時代の開発を楽しんでいきましょう 😆 ● 職種関係なく、コーディングエージェントを使ってPull Requestを作成していこう(で きればプロダクトにLLM APIを使った機能を作ってみよう) ● エンジニアは⽇々⾃分のリポジトリをメンテし続けてチームが動きやすい体制にして いこう ● 権限を⾮エンジニアにも委譲して運⽤をサポートしよう © 2025 LIFULL Co., Ltd. 17