MiraIF（ミライフ）｜AIエージェントのマッチング代行アプリ

開発の背景

私はマッチングアプリが苦手です。

プロフィールを取り繕って、ルックスやスペックで選ばれて。
「思っていたのと違う」──そりゃそうなるに決まってる。
そもそも、プロフィールに書く「自分の性格」だって、ただの思い込みかもしれない。

でも最近、毎日AIと話すうちに気づいたんです──「自分のことを一番わかってるの、もうAIかもしれない」と。だったら、自分をよく知るAIに出会いを任せたらどうなるだろう？

そんな発想から生まれたのが「MiraIF ── ミライフ」です。

MiraIFは、AIがあなたの「分身（Mirror）」となり、相手の分身と会話をシミュレーションして相性を確かめる、新しいかたちのマッチングアプリです。
プロフィールを取り繕う必要はありません。Mirrorと日々話すだけで、あなたらしさは自然に蓄積されます。そして、Mirror同士が「もしもの会話」をシミュレーションしてくれるから、出会う前に「もしもの未来」が見えてきます。

マッチングアプリ市場の現状 ── 飽和と、変わらない課題

マッチングアプリは今や出会いの定番です。明治安田生命の調査（2025年）では、1年以内に結婚した夫婦の出会いのきっかけ第1位がマッチングアプリ（30.4%）で、3年連続の首位となっています。

しかし市場は飽和期に入りました。カオスマップには111ものサービスがひしめき、2025年だけで8つのアプリがサービスを終了。新規参入も前年の18個から11個に減少し、大手による寡占化が進んでいます。

それでもユーザーの不満は解消されていません。Archers社の調査（2025年）では6割以上が「疲れた」と回答し、約9割が「人柄がアプリでは伝わらない」と感じています。条件で絞り込んで、取り繕ったプロフィールを見比べて、よそ行きのメッセージを交わす──この仕組み自体が、もう限界に来ているのかもしれません。

MiraIFは何が違うのか

既存のマッチングアプリにも「AI搭載」を謳うサービスは増えています。しかしそのほとんどは、従来の仕組みをAIで効率化するアプローチです。AIが相性の良い相手をおすすめする、初回メッセージを代筆する、デートの日程を自動調整する──便利にはなっても、「条件とプロフィールで人を選ぶ」という構造そのものは変わっていません。

MiraIFのアプローチはまったく異なります。

条件で絞り込むのではなく、AIが「あなたの分身」として会話をシミュレーションし、相性を確かめる。日常会話から学習したあなたの性格・好み・話し方を持つMirror同士が、「もしもこの二人が出会ったら？」を先に試してくれます。

ユーザーは演じる必要がない。プロフィールを取り繕う必要もない。AIという鏡に映った「自分らしさ」で、人とつながれる仕組みです。

デモ動画

https://youtu.be/v112BJpb3G8

📌 仕組み

全体フロー

STEP 1  Mirrorとの会話で性格・趣味を学習
　　　　　↓
STEP 2  相性スコアで候補をリスト表示
　　　　　↓
STEP 3  Mirror同士が「もしもの会話」をシミュレーション
　　　　　↓
STEP 4  「いいかも」が3つ揃ったらマッチング成立 → DM開放

STEP 1：Mirror ── あなたの分身AI

Mirrorは、ユーザーとの日常会話から性格・趣味を自律的に学習するAIエージェントです。

従来のマッチングアプリはフォームにプロフィールを記入します。MiraIFでは、Mirrorとの自然な会話の中でデータが蓄積されます。

Mirrorは、タグ（カテゴリ）＋ メモ（具体的な好み）の2層構造でユーザーを理解します。「カフェ巡り」というタグだけでは浅い。「古民家カフェが好き、静かな場所が落ち着く、にぎやかな店は苦手」というメモがあることで、シミュレーションの会話に具体性が生まれます。

Mirrorの動作：

• 会話内容からタグを自動で提案（ユーザーが承認）
• 過去の会話を踏まえて掘り下げ質問を生成
• Big Five性格特性を会話の傾向から分析・更新
• MBTIタイプの判定（プロフィール表示用）

STEP 2：マッチングリスト ── 相性スコアの算出

Mirrorが蓄積したデータをもとに、相性スコアが高い順に候補がリスト表示されます。

📊 計算式

総合スコア = (70 × 0.5) + (87.5 × 0.3) + (70 × 0.2) - 0
           = 35 + 26.25 + 14
           = 75.25 → 75点

STEP 3：シミュレーション ── もしもの会話

相性スコアの高い候補から、Mirror同士の会話シミュレーションを実行できます。自分と相手の性格データ・タグ・メモをGemini APIに渡し、シチュエーションに応じた会話と相性スコアを生成します。

【入力】自分と相手の性格データ（Big Five、MBTI、タグ＋メモ）＋ シチュエーション設定
　　↓ Gemini API ↓
【出力】2人の自然な会話（8〜10往復）＋ 相性スコアと根拠

各ユーザーの性格データに基づいて会話のトーンや反応が変わるため、同じシチュエーションでも人によってまったく違う会話が生成されます。

5つのシチュエーション

同じ相手でも場面が変われば見えるものが違います。

3回の「いいかも」でマッチング成立。 1つのシチュエーションだけでは判断しない設計です。

STEP 4：マッチング成立 → DM開放

3つのシチュエーションで「いいかも」が揃うとマッチング成立。DM（ダイレクトメッセージ）が開放されます。

シミュレーションの会話が共通の話題になるので、最初の一言に困りません。「シミュレーションの古民家カフェの話、すごく楽しかったです！」──そんなふうに、自然な会話が始まります。

🏗️ システムアーキテクチャ

MiraIFは、React Nativeで構築されたモバイルアプリケーションです。
すべてのAI処理は Cloud Functions for Firebase を経由して実行され、Vertex AI (Gemini 2.0 Flash) を使用して会話生成や性格分析を行います。
ユーザーデータは Firebase Realtime Database に保存されます。
これにより、Google Cloudの各サービスを活用したスケーラブルで安全なアーキテクチャを実現しています。

処理フロー

① 学習フェーズ
ユーザー ⇄ Mirror会話 → Gemini APIがタグ・メモ・性格傾向を抽出 → Firebaseに保存

② スコア算出フェーズ
タグ一致数＋MBTI一致度＋目的一致度 → 相性スコア算出 → 候補リスト表示

③ シミュレーションフェーズ
シチュエーション選択 → 自分＋相手の性格データ → Gemini APIが会話＋相性スコアを生成

④ マッチングフェーズ
「いいかも」×3 → マッチング成立 → DM開放

技術スタック

Google Cloudの活用

• Gemini API：Mirror会話生成、シミュレーション会話生成、タグ自動抽出、相性スコア算出
• Cloud Functions for Firebase：リクエスト時のみ起動し、コストを最小化
• Firebase：認証・リアルタイムデータ管理

🔧 非エンジニアによるAIコーディング

私はプログラミングを学んだことがありません。前職は漫画家で、現在はインターネット新聞の記者をしています。

MiraIFはAntigravityで開発しました。私がやることは「何を作りたいか」「どう動いてほしいか」を言語化すること。AIがコードを生成し、UIを確認して調整を依頼し、エラーが出たらログを渡して修正してもらいました。
これまで使っていた「Cursor」などのツールと比較して、非エンジニアである私がAntigravityを選んだ理由を少しだけ触れておきます。

• 移行がスムーズ: Cursorからの切り替えでも操作感に違和感がありませんでした。
• 「曖昧な指示」への対応力: 開発の途中で思いついた機能を五月雨式に追加していったのですが、AIが裏側で全体の整合性を保ち続けてくれました。
• ロジックの構築力: 特に複雑になりがちな「数値計算（スコア判定など）」のロジックにおいて、矛盾のない正確なコードが出力された点には驚かされました。

「どう書くか」よりも「何を作りたいか」に集中できる点で、私のような非エンジニアにとっても非常に頼もしいツールだと感じています。

🚀 今後の展望

AI Talk：現在のシミュレーションは自分だけが見る「予行練習」です。次のステップとして、2つのMirrorがそれぞれ独立したAPI呼び出しで交互にやり取りし、双方のユーザーに結果が届く「AI Talk」を構想しています。シミュレーションで「いけそう」と思ったら、「AI Talkする？」で相手のMirrorに話しかける。技術的には現在の仕組みに通知と共有保存を追加することで実現できます。

学習精度の向上：会話履歴の蓄積で、話し方や口癖まで再現できるMirrorへ。

シチュエーションの拡充：ユーザーが自分でシチュエーション作成。季節・イベント連動も。

グループシミュレーション：3人以上のMirror会話で、趣味コミュニティの相性判定へ応用。

📝 おわりに

MiraIFは恋愛のためだけのマッチングアプリではありません。

趣味のコミュニティ、地域の活動、仕事上のつながり──。今は興味が細分化されて、自分から発信しないと誰とも繋がれない時代になっています。発信が得意な人、社交性のある人はSNSを駆使してつながりを広げられる。でも、それができない人は出会いそのものから遠ざかってしまいます。

MiraIFが目指しているのは、AIとの会話から、人とのつながりが生まれる世界です。

Mirrorは、会話の中から「あなたってこういう人だよね」を少しずつ理解してくれます。プロフィールを盛る必要も、自分を演じる必要もありません。ただMirrorと話して、シミュレーション結果を眺めるだけ。そこで「この人となら話が広がりそう」と思えたら、それが自然な出会いのきっかけになります。

MiraIF ── 「もしも」から始まる、新しいつながりのかたち。