シンガポールPropTech向けRAG物件検索インテリジェンス

課題

急成長中のシンガポールのPropTechスタートアップは50万件以上の物件リストを保有していましたが、インテリジェントな検索手段がありませんでした。ユーザーはキーワードを硬直したフィルターUIに入力するだけで、意図に合った物件を見つけられないケースが多発。営業チームは毎日数時間を物件の手動選定に費やしており、スケールできない状況でした。

ソリューション

NKKTechはOpenAI埋め込みとPineconeを活用した完全なRAGパイプラインを構築しました。50万件以上の物件をチャンク化・埋め込み処理し、FastAPI経由で自然言語クエリをハイブリッド検索（ベクトル＋メタデータ）に変換。ReactフロントエンドはチャットライクなUI、夜間の同期パイプラインで鮮度を維持しました。

技術スタック

成果

主な学び

• ✓ベクトル＋メタデータフィルターのハイブリッド検索は、キーワード検索より大幅に優れた結果を提供。
• ✓夜間の埋め込み更新サイクルでクエリレイテンシを犠牲にせずインデックスを常に最新化。
• ✓カスタムメタデータスキーマ（間取り・価格帯・地区・MRT近接）でセマンティック結果の精度を向上。
• ✓手動選定ワークフローを完全に置き換え、営業チームが高付加価値業務に集中できるように。