マッチングサイトの構築方法とは？種類・市場・作り方

多様なジャンルで活用されるマッチングサイトには、さまざまな作り方があります。本記事では構築方法・種類・市場拡大の背景を解説します。

WHATマッチングサイトとは

マッチングサイトとは、提供する人と必要とする人がつながれるサイトです。商品の売買や仕事の受発注など、さまざまな需要と供給を結びつけます。ユーザーのニーズに合わせてマッチングを行うため、各々に適した内容を提供できます。

MARKETマッチングサイト市場の現状

市場規模は年々成長しており、2020年度126億円が2022年度には228億円と2年で1.8倍に拡大。2027年度には555億円（2020年度の4.4倍）になる見通しです。コロナ禍をきっかけにオンライン商談や比較サイトの需要が拡大したことが背景にあります。

拡大の背景には、スマートフォンの普及（利用率78.8%）とSNSの普及、物価高による「所有しない」傾向の高まりがあります。シェアリングサービス市場は2022年度に2兆6,158億円、2032年度には15兆1,165億円に達する見込みです。

ROLE情報過多時代に求められる役割

情報が溢れる現代では、ニーズに合うものを探すのに時間も手間もかかります。マッチングサイトは、ニーズに合ったものを的確に効率よく見つける役割を果たし、提供する側にとっても届けたい人へ届ける手段として重要です。

MODELマッチングサイトのビジネスモデル

TYPESマッチングサイトの種類

求人・職業紹介（クラウドワークス、発注ナビ）、ビジネスマッチング（Web幹事、比較ビズ）、一括見積（SUUMO、比較ビズ）、出会い系（Pairs、with）、売買（メルカリ、airCloset）、場所・スペース（Akippa、Airbnb）、スキル（ランサーズ、ココナラ）など、ニーズに応じて多種多様です。

BUILDマッチングサイトの主な構築方法

CASEマッチングサイトの制作事例

獣医師求人

VETS CAREER

動物病院と獣医師をつなぐマッチング。事前に経歴・希望条件を登録するとマッチング率の高い求人を確認できる。

ITビジネス

IT ICHIBA

企業のIT課題解決のため商談を効率化して必要な人に届けるマッチング。

ヘアモデル

modeca

ヘアサロンとサロンモデル希望者をつなぐ。サロンは低コストでモデルを、希望者は無料・低価格でサービスを得られる。

INSIGHTエムズの視点：新しい市場は“埋もれたニーズ”から生まれる

CONCLUSIONまとめ

マッチングサイトの構築は、作り方がわかれば難しいものではありません。商品やサービスに合ったビジネスモデルを設定すれば収益化も可能です。時間や費用と相談し、自社に合った最適な方法で作りましょう。

AI ERA生成AIの登場でマッチングサイトの作り方はどう変わったか

マッチングサイトの構築は従来、要件定義から設計書の作成、コーディング、テストという工程を人力で積み上げる必要があり、リリースまでに数ヶ月単位の期間を要するのが一般的でした。しかし生成AIの実用化によって、この開発プロセスの一部が大きく効率化されつつあるわけです。とくに会員登録フォームやマッチング条件の検索画面といった定型的な機能については、AIがコードの雛形を短時間で生成できるようになり、エンジニアが一から書く作業が減ってきていますね。

具体的には、要件をテキストで伝えるだけでプロフィール検索機能やチャット機能の基本ロジックをAIが提案してくれるケースが増えており、開発初期の試行錯誤にかかる時間が短縮される傾向にあります。また、マッチングアルゴリズムの設計においても、AIが過去のマッチング成功パターンを分析し、条件設定のたたき台を提示してくれるツールが登場しており、企画段階での検討材料が格段に増えたと言えるわけです。ただし、生成された内容をそのまま採用するのではなく、自社サービスの特性やユーザー層に合わせて人の目で調整する工程は依然として欠かせません。

デザイン面でも変化が見られます。UIのモックアップやバナー画像をAIが自動生成することで、デザイナーの負担が軽減され、複数パターンを比較検討しやすくなった点は実務上のメリットとして挙げられますね。一方で、マッチングサイトは個人情報や決済情報を扱う性質上、セキュリティ設計やプライバシーポリシーの策定にはAIの提案を鵜呑みにせず、専門家によるチェックが必要となる場面も少なくありません。まさに玉石混淆の情報の中から、実用に耐える部分を見極める姿勢が求められるわけです。

生成AIの活用が広がったことで、開発現場では次のような変化が具体的に起きています。

• 要件定義書やワイヤーフレームのたたき台をAIが短時間で作成できるようになった
• マッチングロジックの初期案をAIが複数パターン提示し、比較検討がしやすくなった
• テストコードの自動生成により、品質確認の工数が一部軽減されている
• 問い合わせ対応用のFAQやチャットボットの文面作成にAIを活用する事例が増えている

このようにAIは開発の下地作りを支える存在として定着しつつありますが、マッチングサイトの成否を左右するのは、やはりユーザーのニーズを的確に汲み取った企画力と運用体制にある点は変わらないですね。AIをうまく取り入れながらも、最終的な意思決定や品質保証は人の手で行うというバランス感覚が、今後のサイト構築において一層重要になってくるわけです。

この記事について

FUNCTIONSマッチングサイトの機能一覧（必須／推奨）

機能	優先度	ポイント
会員登録・プロフィール	必須	供給側・需要側で項目を分ける。本人確認の要否も設計
検索・絞り込み	必須	マッチング体験の中核。条件設計が使い勝手を決める
応募・オファー・マッチング	必須	双方向か片方向か、承認フローの有無を決める
メッセージ機能	必須	直接取引への抜け道対策（連絡先マスキング等）とセット
決済・手数料徴収	推奨	サイト内決済にすると手数料の取りこぼしを防げる
レビュー・評価	推奨	信頼の可視化。健全なレビュー設計が定着率を左右
通知（メール・プッシュ）	推奨	再訪の起点。マッチ成立・新着条件通知など
管理画面	必須	会員・案件・決済・審査の管理。運用工数を決める要

STEPS構築の進め方5ステップ

図：市場と対象を定義し、収益モデルを先に固めてからMVPを公開。供給側を確保し、データを見ながら改善を重ねます。

機能構成と費用の当たりを付けたい方は、マッチングサイト構築サービスと料金目安をご覧ください。

執筆

株式会社エムズ 編集部

ポータルサイト・マッチングサイトの構築を専門とするエムズの編集部。1,000件を超える構築・運用支援の現場で得た知見をもとに、Web・システム・AI活用に関する情報をお届けしています。

監修

松浦 聡（まつうら さとし）代表取締役

通信系の一部上場企業を経て、1998年にエムズコンサルティングを創業。2018年に法人化し、株式会社エムズ代表取締役に就任。新規事業開発、ポータル/マッチングサイト、AI活用を専門とし、これまでに1,000件超のWeb・システム構築を支援。

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