LaravelでAI占いサイトを作るとき苦労したこと

公開日：2026年6月25日 10時10分

Laravelなら作れると思っていた

私は長年バックエンドエンジニアとして開発に携わってきました。

PHPやLaravelにも慣れていたため、AI占いサイトを作ると決めたときも、

「バックエンド側はなんとかなるだろう」

と思っていました。

しかし実際に作り始めてみると、通常のWebサービスとは違う難しさがいくつもありました。

AI占いサイトは、単にフォームを作って結果を返すだけのサービスではありません。

相談内容を受け取り、AIに渡し、占い結果を生成し、履歴として保存し、必要に応じて次回以降の相談にも活用する必要があります。

今回は、LaravelでAI占いサイトを作る中で苦労したことを振り返ってみます。

OpenAI APIとの連携

最初に苦労したのは、OpenAI APIとの連携です。

APIを呼び出すだけなら、それほど難しくありません。

しかし実際のサービスとして使うには、

相談内容をどう渡すか
タロットカード情報をどう含めるか
どのような形式で回答させるか
エラー時にどう処理するか

を細かく考える必要がありました。

特に占い結果は文章が長くなりやすいため、レスポンス時間やトークン数にも注意が必要でした。

プロンプト設計の難しさ

AI占いサイトで一番重要なのは、プロンプト設計です。

Laravelのコードが正しく動いても、AIの回答が期待した内容にならなければサービスとしては成立しません。

例えば、

未来を断定しすぎない
不安をあおらない
相談者の気持ちを整理する
タロットカードの意味を反映する
読みやすいMarkdownで出力する

といった調整が必要でした。

これは通常のシステム開発とは少し違う難しさでした。

コードのバグなら原因を特定できます。

しかしAIの回答品質は、プロンプトを少し変えるだけで大きく変わります。

そのため、何度も試行錯誤しながら調整しました。

JSONとMarkdownの扱い

AI占いでは、カード情報や結果本文を扱う必要があります。

最初はすべて文章として返していました。

しかしサービスとして画面表示するには、

選ばれたカード
正位置・逆位置
カード画像
占い本文

を分けて管理した方が便利です。

そこで、カード情報はJSONで扱い、占い本文はMarkdownで表示する形にしました。

ただし、AIにJSONを返させる場合は注意が必要です。

少しでも形式が崩れると、Laravel側でパースできません。

このため、

JSON部分
Markdown本文
エラー時のリカバリ

をどう設計するかに苦労しました。

ストリーミング対応

占い結果は文章量が多いため、生成完了まで待つと利用者が不安になります。

当初は、AIの回答がすべて完成してから画面に表示していました。

しかしそれでは、長いときに40秒近く待つことがありました。

そこでOpenAI APIのストリーミングに対応しました。

ストリーミング化すると、数秒で文章が表示され始めます。

ただしLaravel側では、

レスポンスを逐次返す
フロントエンドへリアルタイムに表示する
最終結果を保存する

という処理が必要になります。

通常のJSONレスポンスとは違うため、実装にはかなり工夫が必要でした。

相談履歴の保存

AI占いサイトの特徴として、相談履歴を保存する仕組みを作りました。

これは「続き占い」や「毎朝のAI占いメルマガ」にも関わる重要な機能です。

ただ、履歴を保存するときには、

どの情報を保存するか
個人情報をどう扱うか
過去履歴をどこまでAIに渡すか
ユーザーが見返しやすい形にできるか

を考える必要がありました。

特に過去の相談内容をAIに渡す場合、すべてを渡すとコストも増えますし、回答が散らかる可能性もあります。

そのため、直近の相談を中心に参照する形にしました。

認証とプラン制御

AI占いサイトでは、無料プランと有料プランで使える機能を分けています。

例えば、

1日の利用回数
AIヒアリングの有無
続き占いの有無
毎朝のメルマガ
回答文字数

などです。

Laravel側では、ユーザーのプランに応じて処理を分岐する必要があります。

単純な会員制サイトならログイン判定だけで済みますが、AI占いサイトでは機能ごとの制御が多くなります。

この部分は思ったより複雑でした。

決済連携

有料プランを提供するためには、決済機能も必要です。

月額課金を導入する場合、

契約開始
無料トライアル
プラン変更
解約
決済失敗時の対応

などを考える必要があります。

Laravelで決済処理を実装すること自体も大変ですが、それ以上に「ユーザーのプラン状態を正しく管理すること」が重要でした。

決済とAI機能が連動しているため、ここは慎重に設計しました。

AWS環境での運用

ローカル環境で動くことと、本番環境で安定して動くことは別の話です。

AI占いサイトではAWS上で運用しているため、

ECS
RDS
ElastiCache
SQS
SES
Lambda
EventBridge

など、さまざまなサービスを組み合わせています。

特に毎朝のAI占いメルマガでは、夜中にAIで文章を生成し、朝に一斉配信する仕組みを作りました。

Laravelアプリだけで完結するのではなく、AWSの各サービスと連携する点も苦労したところです。

コスト管理

AIサービスでは、API利用料とインフラ費用の両方を考える必要があります。

占い結果を生成するたびにOpenAI APIの利用料が発生します。

さらに本番環境では、AWSの各種リソースにも費用がかかります。

個人開発では、このコスト管理がとても重要です。

機能を増やせば便利になりますが、その分コストも増えます。

そのため、

どの機能を無料にするか
有料プランに何を含めるか
どこまでAIに処理させるか

を常に考える必要がありました。

SEOとの両立

AI占いサイトは、アプリ機能だけ作っても利用者には届きません。

検索から見つけてもらうためには、SEOも必要です。

Laravelで動的ページを作る場合、

title
description
canonical
sitemap
OGP
インデックス対象ページ

なども考える必要があります。

特にAIチャットのような動的ページは、検索エンジンにどう見せるかが難しい部分でした。

アプリとしての使いやすさと、SEOとしての分かりやすさを両立させる必要がありました。

作ってみて分かったこと

LaravelでAI占いサイトを作ってみて感じたのは、

AIサービスは通常のWebサービスよりも考えることが多いということです。

ユーザー管理や決済だけでなく、

AIの回答品質、

レスポンス速度、

履歴活用、

コスト、

安全な表現、

SEOまで考える必要があります。

それでも、一つずつ課題を解決していくことで、サービスとして少しずつ形になっていきました。

おわりに

Laravelは非常に使いやすいフレームワークです。

しかしAI占いサイトを作るとなると、単なるCRUDアプリとは違う難しさがあります。

OpenAI APIとの連携、ストリーミング、相談履歴、決済、AWS運用、SEO。

どれも簡単ではありませんでした。

それでも、自分の得意なLaravelを土台にすることで、AIタロットサイトを形にすることができました。

これからも改善を続けながら、利用者にとって使いやすく、安心して相談できるAI占いサービスを目指していきたいと思います。

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