Buy Houses Japan: buscar vivienda en Japón con IA
Buy Houses Japan es una app de búsqueda inmobiliaria bilingüe en producción, construida y operada por Urbano DX. El comprador escribe una frase, la app la convierte en filtros estructurados que puede editar, y los resultados aparecen en una lista de fichas junto a un mapa con chinchetas de precio. Cubre Kanto, Kansai y Kyushu, con interfaz en inglés y en 日本語, precios en USD o JPY y superficies en sqft o m2.
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El panel de filtros tras una búsqueda en lenguaje natural: cuatro filtros deducidos por la IA (Osaka, casa, precio máximo, mínimo 3 dormitorios) como campos editables junto al formulario manual
Los resultados de esa consulta: 429 inmuebles con 4 filtros activos, en una lista de fichas junto a un mapa interactivo con chinchetas de precio
Ficha de un inmueble: campos normalizados del anuncio japonés original (distribución, régimen de propiedad, año de construcción, estación más cercana, calificación urbanística, superficies en m2) con galería de planos, puntuación de relevancia y lectura de mercadoQué es
El comprador escribe una frase corriente en el buscador, tal cual: "quiet family home near a train station in Osaka with a garden under 30 million yen". La app interpreta esa frase, la convierte en filtros estructurados, los muestra como campos editables y lanza la búsqueda. Esa consulta concreta devuelve 429 inmuebles repartidos en 18 páginas, con la prefectura, el tipo de inmueble, el precio máximo y el número mínimo de dormitorios ya rellenados y abiertos a corrección.
- Una frase en lenguaje natural se convierte en filtros editables
- 429 resultados en la consulta de ejemplo, paginados en 18 páginas
- Lista de fichas junto a un mapa con chinchetas de precio
- Bilingüe en inglés y 日本語, con USD o JPY y sqft o m2
Qué se construyó
Los anuncios llegan desde los grandes portales japoneses mediante pipelines de ingesta programados y se normalizan en campos homogéneos: tipo de inmueble, distribución (por ejemplo 3LDK), régimen de propiedad, año de construcción, estación más cercana y accesos de transporte conservados en japonés, calificación urbanística y superficies de edificación y parcela en m2. Sobre esa base, cada ficha incorpora señales derivadas: una puntuación de relevancia, una lectura de mercado frente a precios comparables e indicadores del estado del inmueble.
- Frontend: React 18 y Vite compilado con Bun, mapas con MapLibre GL
- Backend: FastAPI sobre MongoDB, con zvec para búsqueda semántica
- Ingesta: pipelines de Prefect sobre AtHome y Nifty
- Firebase para autenticación, Stripe para pagos y las llamadas al LLM por una pasarela común
Qué demuestra
El patrón sirve mucho más allá del sector inmobiliario. Una intención difusa del usuario se convierte en criterios estructurados que él mismo ve y puede corregir, unos datos de origen desordenados se convierten en registros normalizados, y lo que produce el modelo se muestra a la vista como información de referencia, en lugar de quedar oculto. Urbano DX ha construido, publicado y opera toda la superficie del producto, con la misma disciplina de desarrollo que aplica en los PoC de pago y en los sprints de MVP.
- De la intención a filtros estructurados, siempre editables
- Datos japoneses de origen desordenados normalizados en campos utilizables
- Los valores derivados se presentan como señales, no como veredictos
- Una prueba real que se puede abrir y usar, no un dosier de diapositivas