メルカドーナがAlgoliaを独自AI検索エンジンに置き換え、週440万クエリを3日で構築

スペインのスーパー大手メルカドーナのオンラインショップが、Algoliaを独自の検索エンジンに置き換えました。CTOのホセ・ラモン・ペレス・アグエラ氏が主にAIツールで構築。品質85%向上と90-94%のコスト削減を実現しました。

独自検索エンジンの開発背景は？

メルカドーナのオンラインストアは週440万件の検索を処理します。これまで8年間、Algoliaを使用していました。

今、独自検索エンジンに切り替えました。主にペレス・アグエラCTOが構築しました。

彼は自宅で週末と月曜日を使って開発。詳細をLinkedIn投稿で公開しました。

“70%の作業（実装、品質向上、基盤構築）は3日間でした。週末と延長月曜日です。”

ペレス・アグエラ氏が語りました。

AIがもたらした成果は何？

結果は顕著です。ランキング品質が85%向上しました。

検索結果ゼロを完全排除（以前は4%）。月間コストは9,000-15,000ドルから900ドル未満へ削減。節約率は90-94%です。

• 検索貢献度：カート商品の30-35%を直接駆動。
• Algoliaの問題：SaaS価格が使用量でスケール。ベンダーロックインが発生。

なぜ今、独自開発が可能になった？

独自開発の構想は長年ありました。しかし、従来の見積もりは5ヶ月必要でした。

AIエージェントの時代が到来。ペレス・アグエラ氏はClaude Codeを主ツールに実験開始。正式プロジェクトなしで進めました。

AIは何を担い、何を担わなかった？

技術はハイブリッド検索（キーワード+意味論）と機械学習ランキングを組み合わせました。

AIは40-50の実験を週末で実行。479MBのデータを数日で分析しました。

しかし、29の技術決定は人間が行いました。例えば、インデックスエンジンをTantivy（Rust製）に選択。Elasticsearchの汎用推奨を避けました。

• 14のパラメータ：人気度、意味的適合度が最終ランキングの2/3を占める。
• クリック・購入データ（過去4週間）で学習。

チーム移管と生産までの道のりは？

コア完成後、エンジニアチームへ移管。コードは機能したが、社内基準に不適合でした。

Tech Leadが2-3日で調整。TDDテストは存在しましたが、一部修正必要。

総作業は約1ヶ月。速度は5倍向上しました。

開発プロセスにAIが与える影響は？

AIは開発者の数を減らし、エンジニアの質を高めるとペレス・アグエラ氏。

コーディングの価値低下。システム視野と判断力が重要になります。

制限なし。全プロジェクトでAI活用可能。セキュリティ監査も向上します。

• 次ステップ：仕様駆動開発（GSD, Superpowers, Open Spec）。
• ガードレール：人間判断必須のブロックを実装。

FAQ: AI開発のポイント

• Q: AIの限界は？ コンテキスト依存の決定を避ける。
• Q: コスト効果は？ 90-94%削減、品質85%向上。
• Q: 生産性向上率？ 5倍、1ヶ月で完了。
• Q: 推奨ツール？ Claude Codeで高速実験。