Yui Abe

【開発の背景】 現在、検索エンジンやSNSでは広報ノウハウやWeb発信力を持つ一部の有名NPOに注目が集中し、アテンション獲得競争が起きています。その結果、地域で着実に活動している団体が、支援を求める当事者、寄付・ボランティア希望者、連携先を探す行政・企業から見つかりにくいという構造的課題がありました。Web発信量の多寡に関わらず、行政に届け出られたオープンデータをもとにすべてのNPOがフラットに見つかる仕組みを作るため、個人開発で「NPOサーチ」を構築しました。 【データ基盤と検索アーキテクチャの工夫】 データソースとして、内閣府NPO法人ポータルサイトに掲載されている全国約4万8千法人（解散法人を除く）の情報を整備しました。また、外部の相談窓口サイトや自治体・マッチングサービス等へ検索機能を提供できるよう、APIとしての切り出しや組み込みを見据えた設計としています。 【直面した課題と解決策】 ＜定款特有の硬い表現とユーザー語彙のギャップ（AI検索）＞ NPOの活動内容は定款ベースの硬い文章や用語（「生活困窮者支援」など）で記述されているため、単純なキーワード一致では日常の言葉（「家賃が払えない」など）で検索した際にヒットしない課題がありました。そこで、都道府県と検索目的（支援・参加・寄付・連携）を事前フィルタとして組み合わせた上で、LLMが各団体の説明文を1件ずつ評価し、ユーザーの求めに直接応えられそうな団体を抽出する仕組みを実装しました。また、「こども」など粒度が粗すぎる入力に対しては、AIが意図を汲み取って具体的な絞り込み候補を逆質問するインタラクションを取り入れました。 ＜ローカル起点の検索＞ AI検索では必ず「都道府県」を先に選択させるUIとし、地域の団体が自然に目に入る仕組みにしています。ローカルで根を張って活動している団体と必要な人とのマッチングを促進します。 ＜表記揺れへの対応と類似団体の可視化＞ 通常の条件検索においては、「特定非営利活動法人」の有無や、ひらがな・カタカナ、漢字のよみがな検索にも対応し、検索性を高めました。さらに、活動内容の類似度から共通点を言語化して近い団体を提示する「近い団体を探す」機能も実装しています。