Zillowのミッションは、より多くの人々にマイホームを実現することであり、月間2億5,000万人以上のユーザーに、購入、売却、賃貸、資金調達にわたるシームレスな体験を提供しています。しかし、長年の急成長、買収、厳格なコンプライアンス要件により、データは多くのツールにサイロ化され、社内の取り組みに摩擦が生じることがありました。Unity Catalogを備えたDatabricksプラットフォームに標準化することで、Zillowは多数のツールを単一の統制されたエコシステムに置き換え、Genieを通じてセルフサービス型のインサイトを解放し、エージェント型AIの基盤を築きました。Lakebaseはその基盤をさらに拡張し、AIチームに対話型体験のための永続的なメモリレイヤーを提供しました。このプラットフォームは現在、統合後にインフラコストと運用コストを65%削減しながら、1,500人以上の月間アクティブな社内ユーザーにサービスを提供しています。
課題：サイロ化したデータと分断されたシステムが目標達成の足かせに
シームレスな住宅購入体験を提供するというZillowのビジョンは、製品、チーム、ビジネス部門間でデータが円滑に移動することにかかっていました。しかし実際には、サイロ化したシステム、コンプライアンス要件、そして時に競合するツールによって、それがますます困難になっていました。
つながりのあるカスタマージャーニーがデータの複雑さを生む
住宅購入者は、一連のシームレスな体験を期待しています。物件を閲覧し、不動産エージェントとの内見を 予約し、資金調達を行う、これらすべてを最初からやり直すことなく行いたいと考えています。Zillowの製品ポートフォリオや買収はそれを可能にしますが、同時にデータ環境を複雑にしています。賃貸、住宅購入、内見、住宅ローン、そして買収した企業は、それぞれ独自のテクノロジースタック、コンプライアンス要件、アクセス制御を持っていました。社内の各チームは、多くのツールを個別に運用していました。
サイロ化したシステムが日常業務を遅延させる
新規買収に伴う単一のデータ統合に、数ヶ月を要することもありました。その一方で、基幹データベースと分析システムが従来のように分断されていたため、日常的な問い合わせへの対応が、チームやツール間での時間のかかる引き継ぎ作業になっていました。また、各サイロが個別にアクセス制御を適用していたため、ドメインをまたぐ単純なデータ要求であっても、チーム間の手動での調整が必要となり、プロセスに数週間かかることもありました。
AIへの取り組みが既存アーキテクチャの限界を露呈
この摩擦は、ZillowがAI Mode（購入者や賃貸契約者が住宅を探し、追加の質問をし、内見の予約やエージェントへの連絡などのアクションを実行できるように設計された対話型体験）の構築を開始した際に障害となりました。AI Modeには、対話のための低遅延な永続メモリと、同じガバナンスが適用されたデータを使用してそれらのやり取りを評価・改善する機能が必要でした。
個別のデータベースと新しいパイプラインを繋ぎ合わせることは技術的には可能でしたが、複雑さが大幅に増すことになります。「統合プラットフォームに移行していなければ、私たちはまったく異なる状況に置かれていたでしょう。エージェント型AIへの移行が本格化したとき、私たちは1つではなく、5つか6つの別々のシステムに接続しなければならなかったはずです」と、Zillowのデータプラットフォーム担当エンジニアリングディレクターであるJaycen Grant氏は語ります。
ソリューション：ガバナンスを中核に据えた統合プラットフォーム、Lakebaseによるエージェント型AIへの拡張
Zillowは、Databricksへの標準化によってこれらの課題を解決し、アクセス管理、システムの接続、迅速な意思決定をよりシンプルな方法で実現しました。
ガバナンスは最終チェックポイントではなく、基盤に
Zillowは、ガバナンスを最終チェックポイントではなく出発点とし、Unity Catalogを導入して、これまで個々のビジネス部門内にデータを閉じ込めていたアクセス制御を置き換えました。データプラットフォームチームは、一貫したタグ付け、ロールベースおよび属性ベースのアクセス制御、そして構造化されたラボ、ステージ、本番ワークスペースを実装しました。これにより、各チームは迅 速に行動できるようになり、同時にSOX法における変更管理要件などのコンプライアンスとセキュリティ体制を全面的に強化しました。
かつて専用システムに孤立していた住宅ローンデータは、Unity Catalogを通じて行レベルおよび列レベルのマスキングを適用することで、ワークスペース間で安全に利用できるようになりました。Jaycen氏は、「強力なセキュリティとコントロールを犠牲にすることなく、サイロを排除してデータのアクセシビリティと柔軟性を向上させました。もうデータを移動させる必要はありません」と指摘します。
単一のプラットフォームがサイロ化したツールを置き換え、セルフサービスへの扉を開く
統合プラットフォームへの集約により、社内の各チームは孤立したツールチェーンではなく、共有環境を利用できるようになりました。データエンジニア、プロダクトエンジニア、プロジェクトマネージャー、アナリスト、エグゼクティブは全員、別々のチームが管理する別々のシステムに依存するのではなく、同じプラットフォーム内で作業するようになりました。かつてはドメインをまたぐデータ要求のたびにプラットフォームチームがシステム間の橋渡しを行う必要がありましたが、現在ではチーム自身がデータセットを発見し、統制されたプロセスを通じてアクセスを要求し、プラットフォームチームの介入なしに作業を開始できます。チケット駆動型のワークフローからセルフサービスへのこの移行は、データプラットフォームチームの時間配分を根本的に変え ました。インフラの維持やリクエストのルーティングに費やす時間が減り、セルフサービスを信頼性の高いものにするためのツールやガードレールの構築により多くの時間を割けるようになりました。
Genieがガバナンスの効いたデータの迅速な活用を支援
Zillowはまた、Genieを通じてガバナンスが適用されたデータの価値を拡張しました。Zillowのエンジニアリング担当SVPが社内のAIツール使用状況の可視化を求めた際、Jaycen氏はGenie Codeを使用して関連するテーブルを特定し、クエリを生成し、ノートブックを構築して、ダッシュボードとGenieスペースを1時間未満で公開しました。
「以前なら、このようなエグゼクティブ向けダッシュボードの作成には数日、場合によっては数週間かかっていたでしょう。適切なデータを探し出し、まとめ、洗練させてから共有する必要があったからです。Genieを使えば、同じSlackスレッド内で1時間以内に回答することができました」とJaycen氏は語ります。
LakebaseがAIのために基幹データと分析データを統合
基礎となるガバナンスが整ったことで、LakebaseはZillowのエージェント型AIスタックの重要なコンポーネントとなりました。Lakebaseは、Databricksに統合された、エージェント向けに構築されたフルマネージドのPostgreSQLデータベースです。Zillowにとって、これは以前の取り組みを遅らせていた基幹システムと分析システムとの間のギャップを埋めるのに役立ちました。Jaycen氏は次のように説明します。「私 たちはLakebaseを単なるデータベース以上のものとして捉えています。トランザクションシステムとAI駆動型アプリケーションを統合する新しいアーキテクチャレイヤーです。Postgresであるため、チームはすぐに導入できますが、その真の価値は、従来のデータベースを超えて可能にするものにあります」
AIチームは、AI ModeのエージェントメモリレイヤーとしてLakebaseを導入し、会話履歴とコンテキストのための高並行・低遅延なストアを提供しました。Lakebaseはレイクハウスと統合されているため、エージェントは関連する履歴を取得し、データを別のシステムに移動することなく、同じデータに対して評価、トレース、分析を実行できます。
LakebaseはUnity Catalogのコンプライアンスフレームワークを継承しているため、チームは財務情報や信用情報を含む規制対象のデータセットに、適切なガバナンス管理のもとでアクセスでき、セキュリティ審査にさらに数ヶ月を費やす必要がありませんでした。「Lakebaseがなければ、それらのデータセットを使用できるようになるまでに、セキュリティとコンプライアンスの審査に数ヶ月を費やしていたでしょう。Lakebaseのおかげで、すぐに利用可能になりました」とJaycen氏は説明しました。
成果：大規模データに対応するガバナンスの効いた基盤
ガバナンスの効いた単一のプラットフォームに統合したことで、データエンジニアリング、アプリケーション開発、プロジェクト管理、アナリティクス、経営陣などのチーム全体でアクセスが拡大しました。同時に、データプラットフォームチームはより価値の高い業務に集中できるようになりました。運用オーバーヘッドは65%以上削減され、プラットフォームの月間アクティブユーザー数は1,500人以上に成長しました。ユーザー数が450%増加したにもかかわらず、チケット主導のワークフローからセルフサービスへの移行が進んだことで、アクティブユーザーあたりのプラットフォームサポートチケット数は44%減少しました。Genieはこのセルフサービスへの移行をさらに加速させ、経営陣向けダッシュボードの作成といったタスクに要する時間を、数日〜数週間から1時間未満へと短縮しました。
Lakebaseは、Zillowに本番環境レベルでコンプライアンスに準拠したエージェント型AIへの実用的な道筋を提供しました。Postgresをバックエンドとする単一のメモリ層が、リアルタイムの顧客体験とオフライン評価の両方をサポートするようになり、以前なら数ヶ月の審査が必要だった機密データセットへのアクセスをAI Modeに許可できるようになりました。今後のエージェント型アプリケーションは、ゼロから構築することなく、これと同じガバナンスの効いたパターンを踏襲できます。この基盤は、2026年3月に一般公開されたZillow AI Modeにすでに反映されています。これは、ユーザーの住まい探しの道のりをより深くサポートするために設計された、対話型の体験です。
主な成果は以下の通りです。
運用オーバーヘッドが65%以上減少
リアルタイム体験とオフライン評価の両方をサポートする単一のメモリ層
ガバナンスの効いたフレームワークを通じて機密データセットへのアクセスが可能に
アクティブユーザーあたりのプラットフォームユーザーサポートチケット数が44%減少
Zillowは、Genieを財務、人事、営業部門に拡大し、AI Mode以外のエージェント型体験にもLakebaseを適用することを計画しています。インフラのメンテナンスに費やす時間が減ったことで、データプラットフォームチームは、コンプライアンス、コストガバナンス、そしてデータ品質を、ユーザーがすでに使用しているツールに直接組み込むことに集中できるようになります。「Databricksが基盤となるインフラストラクチャを管理してくれるため、私たちのチームは最も重要な業務に集中できます」とJaycen氏は語ります。「開発チームがもう1つ増えて、より迅速に動けるようになったような感覚です。新しい機能が登場するたびに、活用の幅がさらに広がっています」