MintlifyがClickHouse Cloudのリアルタイム分析でNPSを30%向上、コストを60%削減

Mintlify は、Anthropic、Microsoft、Coinbase、Perplexity といった企業のヘルプセンター、サポートセンター、開発者向けドキュメントサイトを支えるインテリジェントなナレッジプラットフォームで、毎月数千万人の開発者にサービスを提供しています。

ここ1年で同社は、それらのドキュメントを「誰が」、あるいは「何が」読んでいるのかという点で、大きな変化を目の当たりにしてきました。かつては人間が90%、AIクローラーが10%だったトラフィックは現在では半々となっており、Mintlify は2026年末までに全トラフィックの90%をAIエージェントが占めるようになると予測しています。

ChatGPT、Claude、Cursor といったツールがドキュメントへの依存を強めるなか、Mintlify の顧客は、人間とエージェントの双方が自社コンテンツとどのように関わっているかを高速かつ確実に把握し、何を改善すべきかについて十分な情報に基づいた意思決定を行う必要があります。しかし利用が増えるにつれ、そうしたデータを高速かつ確実に提供することは想像以上に難しいことが明らかになってきました。

「ClickHouse を使う前は、Mintlify のダッシュボードのアナリティクスページを開くのに、読み込みが数十秒かかることもありました」とエンジニアリングマネージャーの Nicholas Khami は語ります。「ClickHouse を使うようになってから、そのレイテンシーは1秒未満にまで下がりました。ほぼ即時です」

私たちは Nick に話を聞き、Mintlify が PostHog から移行した理由、ClickHouse Cloud を選んだ決め手、そしてそれが AI エージェントが支配する未来に向けたスケールにどう役立っているのかを伺いました。

PostHog からの卒業 #

ClickHouse に移行する前、Mintlify は当初プロダクトアナリティクスに PostHog を使っており、顧客向けにダッシュボードへ組み込むことは比較的容易でした。最初はうまく機能していましたが、顧客基盤が拡大するにつれて、その限界が見え始めました。

問題の核心はアーキテクチャにありました。「PostHog は素晴らしい製品です」と Nick は言います。「ただ、インクリメンタル・マテリアライズドビューをサポートしていないため、レイテンシーが非常に高くなっていました」。Mintlify のように何万社もの企業がそれぞれ自社トラフィックのアナリティクスを問い合わせるマルチテナント SaaS プラットフォームでは、これは深刻な問題を引き起こしました。

インクリメンタル・マテリアライズドビューがないと、すべてのダッシュボードがデータセット全体に対する生クエリをトリガーしてしまい、読み込みが遅くなったり、レートリミットエラーが発生してダッシュボードが完全に表示できなくなったりしました。「とても遅く、レートリミットでエラーになっていました」と Nick は語ります。

問題が深刻化するにつれ、既存のアナリティクス構成の限界はますます明らかになりました。ダッシュボードのパフォーマンスや信頼性の問題は顧客体験に大きな影響を及ぼし始め、エンジニアリングチームの継続的な対応を必要としました。チームはよりスケーラブルなソリューションへ移行する時が来たと判断しました。

ClickHouse Cloud を選んだ理由 #

Nick にとって ClickHouse は初めてではありませんでした。Mintlify に入社する前、彼は検索 API スタートアップ Trieve を共同創業し、そこで検索アナリティクスのために ClickHouse を毎秒100リクエスト以上で利用していました。2025年に Mintlify が Trieve を買収した際、Nick と共に ClickHouse もやってきて、結果的に Mintlify 自身の検索アナリティクスを支えることになりました。チームが PostHog の代替を検討し始めたとき、そのポジティブな実体験が大きな出発点となりました。

それでもチームはきちんと比較検討を行い、他に2つの選択肢を検討しました。「DuckDB は当社のニーズを満たしませんでした。当社のリアルタイムアナリティクスは、成長する顧客ベースに合わせて水平スケールする必要があったからです」と Nick は語ります。「BigQuery は非常に高価で、ClickHouse と比べて始めるのが難しかったのです」

最終的に、Nick とチームの ClickHouse への精通、加えてその使いやすさ、強力なオープンソースコミュニティ、豊富な実例の存在によって、決断は容易になりました。

次の問題は、セルフホストにするか ClickHouse Cloud を使うかでした。Nick は Trieve でセルフホストを経験していたため、それが何を意味するか分かっていました。Mintlify については、3つの要素がマネージドサービスの選択を後押ししました。第一に、ClickHouse Cloud の Query Insights ツールです。「ClickHouse Cloud にクエリを入れると、そのクエリが最適かどうかを教えてくれる。これは私たちのチームにとって本当に大きかったです」と Nick は言います。「私たちの負担をかなり減らしてくれます」

第二に、チームはデータ取り込みに Amazon のマネージド Kafka サービスである MSK を使いたいと考えていました。Mintlify の規模では、「ClickHouse Cloud のおかげで、自前のインフラで行うよりもはるかに簡単に MSK を VPC ピアリングでセットアップできました」と Nick は語ります。

第三に、Mintlify は Kubernetes ではなく ECS を主に使う組織であり、EKS でのセルフホストは独自デプロイメントの管理にかなりのオーバーヘッドを追加することになります。「結果として」と Nick は言います。「クラウド製品を使う方がはるかに理にかなっていました」

2週間の移行 #

移行は2025年の秋に約2週間かけて行われました。

一気に切り替えるのではなく、チームはイベントを ClickHouse と PostHog の両方に同時に書き込み、両方を並列でクエリして結果を比較しました。混乱を最小限に抑えるため、PostHog のイベントスキーマを ClickHouse でそのまま再現し、同じハンドラ関数や API サーフェスを1対1でマッピングしました。「これによって移行は非常にスムーズになりました」と Nick は言います。「API サーフェスや統合をほとんど変更する必要がありませんでした」

現在、Mintlify のすべてのイベントは MSK 経由でのみ、ClickHouse のネイティブ取り込みサービスである ClickPipes を通じて ClickHouse に流れています。PostHog では利用できなかったインクリメンタル・マテリアライズドビューは今や、Mintlify が顧客にアナリティクスデータを提供する仕組みの中核となっており、データセット全体に対する高コストな生クエリなしでリアルタイムダッシュボードを実現しています。

顧客向けアナリティクスに加えて、データは社内の AI Slack ボットも支えており、Mintlify の go-to-market チームに顧客データへの読み取り専用アクセスを提供して、高成長アカウントの発見やより根拠に基づいたプロダクト判断を支援しています。「ClickHouse はそれに最適です」と Nick は言います。「以前のソリューションではレートリミットに引っかかっていましたが、これらのクエリは格段に高速になりました」

より速いアナリティクス、より満足する顧客 #

Mintlify の顧客にとって、ClickHouse はすぐに効果をもたらしました。PostHog では数十秒かかっていたダッシュボードが、今では1秒未満で結果を返します。「ClickHouse への移行でレイテンシーが下がり、レートリミットの問題もすべて解消されました」と Nick は語ります。「今では顧客に対してアナリティクスが毎回確実に正しく表示され、しかも素早く表示されます。これは満足度向上にとって非常に大きなことです」

その満足度は Mintlify の NPS スコアにも表れており、Nick の見積もりではおよそ30%向上しています。「毎週約10%の顧客からアナリティクスに関する問題が報告されていた状態から、アナリティクスのバグ報告がゼロ件になりました」と彼は言います。「動作しないという顧客サポートの問い合わせも一切なくなりました。これは最高の結果でした」

運用面でおそらく同じくらい大きな影響をもたらしたのは、ClickHouse Cloud が Mintlify のエンジニアリングチームから継続的な保守作業をまったく必要としないことです。「セットアップしたらそのまま動きます」と Nick は言います。「フルタイムで管理している人は誰もいません。平均すると週0時間の作業です。これが ClickHouse Cloud を使うことの素晴らしさです」

コストは嬉しいおまけとなりました。Nick の見積もりでは、ClickHouse Cloud は Mintlify が同じワークロードで PostHog に支払っていた金額より約60%安く済んでいますが、彼はコストは決して主たる決定要因ではなかったと強調します。「私たちは何よりも製品の品質を求めていました」と彼は語ります。「コスト削減はおまけにすぎませんでした」

道のりで得た学び #

Trieve、そして今回 Mintlify と、ClickHouse を二度導入してきた Nick には、同様の移行を検討するチームへのいくつかの提案があります。

第一に、イベント量が多い場合は MSK 用の ClickPipes を使うこと。「データを直接書き込むよりはるかに効率的で、ClickHouse Cloud と ClickPipes の組み合わせは非常にうまく機能し、よりスムーズにスケールできます」と Nick は言います。これは彼が苦労して学んだ教訓で、Trieve では MSK を使っていなかったため、Mintlify でまず変えたことの一つがこれでした。

第二に、単一のイベントテーブルから始め、その上にマテリアライズドビューを構築すること。Nick が説明するように、マテリアライズドビューは ClickHouse におけるファーストクラスのプリミティブであり、本質的にはテーブルそのものです。そのため、別々のテーブルを散らかして管理するメリットはほとんどありません。「すべてのイベント用に1つの巨大なテーブルを作成し、その上にマテリアライズドビューを作成する方がはるかに楽です」と Nick は語ります。

最後に、独自に構築するのではなく既存の移行ツールを使うことを推奨しています。「マイグレーションをコードとして持つことは重要です。ClickHouse は最近そのまわりのツーリングに投資していて、それが素晴らしいです」。ゼロから始めるのは、その労力に見合わないと彼は付け加えます。

エージェント時代に向けたスケーリング #

Nick とチームにとって、ClickHouse への移行は当初の目的をまさに達成しました。「数千社の企業が、毎月数千万人の開発者のトラフィック統計を見て、自社の製品のどこがうまく機能しているか、どこが分かりにくいか、どこを磨くべきか、あるいはドキュメント改善に時間を費やすべきかを把握できるようになりました」と彼は語ります。「開発者の一人として、私はそれをとても誇りに思っています」

経営陣も同意見です。「当社の CTO と CEO は顧客体験を深く重視しています」と Nick は付け加えます。「彼らは非常に満足しており、私たちの成長を支えるものとして ClickHouse を信頼していると断言できます」

先を見据えると、課題、そして機会はますます大きくなっています。AI エージェントのトラフィックが指数関数的に伸びるなか、Mintlify はエージェントにとっても人間にとっても同じくらい良い体験を提供できるよう大胆な投資を続けています。これはつまり、アナリティクスの重要性が今後さらに高まることを意味します。「Mintlify を使う企業は、エージェントが自社の製品をどのように使っているか、人間がどう使っているかについて、非常に高速で信頼できるアナリティクスを必要とするようになると思います」と Nick は語ります。「最良のインサイトが何かを見極めながら、それらを容易に利用できるようにするために、引き続き ClickHouse を使い続けます」

ClickHouse Cloud によって、Mintlify のインフラは成長に対応できる構成になっています。「現在の地点を遥かに超えて、何年にもわたるスケーリングに耐えられるアーキテクチャに将来対応済みです」と Nick は語ります。「私たちは本当に急速に成長していますが、ClickHouse の限界には全く近づいていません」