資料３

メルカリ生成AI/LLM
専任チームの取り組み [2023.12]
Yuki Ishikawa

いしかわゆうき石川 佑樹
株式会社メルカリ
執行役員 VP of Generative AI / LLM
東京大学卒業後、2012年任天堂株式会社入社。2014年にモイ株式会社（ツイキャス）に入社し、各種開発や新規立ち上げに従事。2017年6月メルカリグループの株式会社ソウゾウ（旧）に入社。その後、株式会社メルカリへ異動を経て、2020
年7月より株式会社メルペイ執行役員VP of Product。2021年1月から株式会社
ソウゾウ代表取締役CEO。2022年7月から株式会社メルカリ執行役員VPを兼任。2023年5月から現職。

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メルカリの生成AI・LLM関連の取り組み
生成AI/LLM
専任チーム発足

メルペイ
LLMハッカソン
実施

生成AI
クリエイティブの採用での活用

生成AI
クリエイティブの広告での活用

Mercari AI
Builders Fest（ハッカソン）実施

5月

6月

7月

8月

9月

SEOにLLM利用

Mercari
ChatGPTプラグインリリース

LLM利用のためのガイドライン策
定10月
クリエイティブ (動画)のOOHで生成AIを活用

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全体の方針4

Direction
Direction“AI Driven”● AI Driven For UX● AI Driven For Engineering● AI Driven For Employee

5Direction: AI Driven For UX

AIを活かしたお客さまへのプロダクト体験●

AIの進化をみた上で、1,3,5年後のメルカリの姿にどうAIが統合されていくと思うか？

●

生成AI/LLM時代の、AIを活かしたプロダクト体験はどんなものであるべきか？

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Direction: AI Driven For Engineering

AIを活かすための基盤投資●

AI活用をしやすいデータ・API設計はどういうものか？そのために必要なアクションは何か？

●

AIによる自動化やパーソナライズのための必要情報は利用可能になっているか？必要な情報量・幅はあるか？

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Direction: AI Driven For Employee

AI活用を前提とした
業務設計・組織設計●

全ての領域・職種で、AIと協働してパフォーマンスを発揮できているか？

●

AIの最新の進歩と可能性を継続的に学習し、業務に適用する仕組みを構築できているか？

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Investment
Investment

機動的に動ける専任チームの組成● 技術探索● 既存プロジェクトへの適用● 新規事業の企画・実装

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Execution
Execution

生成AI/LLM専任チームのミッション● 生成AI/LLM技術を用いた、新たなお客さま体験創出と事業インパク
トの最大化● 全社の生産性の劇的な向上

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Execution

具体的な取り組み

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LLMチームでやっていること

Building と Enabling

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LLMチームでやっていること

Building と Enabling13

既存プロダクトへの適用・応用
各Function Team
(チーム名はイメージ)

Seller UX

Buyer UX

CSFintech

B2CXB

LLM team
企画立案、利用モデルの選定、 prompt engineering、プロダクト実装 etc

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既存プロダクトへの適用・応用

① 主導

② 共創

LLM専任チームがオーナーシップをもち、企画から実装まで実施するケース

Functionチームがリードし、LLM周りを必要に応じて専任チームが確認するなど並走するケース

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SEO改善（リリース済み）
SEOに関わるメルカリ検索画面のタイトル情報をLLMで生成●●

検索結果のタイトル「日傘」と「傘」でキーワードが重複
ブランド名の表記

カテゴリ X ブランド名を

LLMでタイトル生成
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「Mercari ChatGPTプラグイン」をリリース

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「出品した商品への改善提案機能」の使い方
STEP.1

改善できる商品に対してAIアシストから提案が届く

STEP.2

チャットを開いてAIアシストからの提案を選ぶ

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「出品した商品への改善提案機能」の使い方
STEP.3

AIアシストの指示に従って選択を進める

STEP.4

内容を更新して完了すると、出品商品の情報が更新される

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「メルカリAIアシスト」今後の予定

購入サポート機能

出品サポート機能

お困りごと解決機能

さまざまな機能をリリース予定
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LLMチームでやっていることBuilding と Enabling22

全社のLLM Readyのための取り組み① ガイドライン策定●●●

MLチームだけでなく、一般のSWEのチームもプロダクト実装できるように必要
メルカリ研究開発組織「R4D」とも連携しつつ策定
開発者向けガイドラインの一般公開も実施（link）② 勉強会・ハッカソン●●●

不定期で社内勉強会の実施。
エンジニアに限らず、全職種でハッカソンを実施。
4月メルカリ、6月メルペイ、9月メルカリとすでに3回実施。

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メルカリ社員専用ツール
社内の利用促進のため、業務情報を入れても良いメルカリ社員専用の”ChatGPT”を作成。GPT-4とGoogle PaLMにも対応して、徐々に社内OSS的な運用へ移行。

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組織を横断したバーチャルチームの組成
生成AI専任チームと社内の各種チームでバーチャルチームを組成し、3ヶ月から半年の推進PJを実行。
● 7~9月：○ 生成AI x Marketing&Creativeチーム● 10~12月：○ 生成AI x Analyticsチーム○ 生成AI x CS Opsチーム● 1~3月：○ 生成AI x HR・Corporateチーム25

バーチャルチーム直近の成功事例

生成AIチーム x Marketing&Creativeチーム
でバーチャルチームを結成。
OKRを設定し、下記マイルストーンを進行。
●

7月：採用クリエイティブ by 生成AI●

8月：キャンペーンクリエイティブ by 生成AI●

9月：動画クリエイティブ by 生成AI26

クリエイティブ(動画)のOOHで生成AIを活用

＠渋谷スクランブル交差点

URL :https://youtu.be/IWgwWYrhaMs

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現評価
制作工数：評価◯ 制作工数が圧倒的に短縮
特にイラストはストック素材にはない斬新さを出しつつも制作工数の短縮に成功。
◆導入前：12営業日（企画（3営）→イラスト描き下ろし（5営）→デザイン化（4営））◆導入後：4営業日 （企画（1営）→イラストAI生成（1営）→デザイン化（2営））

再現性：評価◯直近のアップデートでホビー・グッズだけでなくファッショングッズなど質と再現の幅が広がっている

成果貢献：評価◯ 特にCVRで優位がみえている

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CTVRマッピング
生成AIで制作したクリエイティブはCVRが高い傾向に。
生成AIで制作した「7人に一人はメルカリ」「ハロウィン」企画は全体でも高い効率で獲得

クリエイティブA
クリエイティブB

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生成AI時代の組織・人材について30

①メルカリ内のマインドセット・経営層の関与・組織づくり●●

全体の方針: AI Driven○

グローバルテックカンパニーを志向○

これまでもAIに投資をしてきたが、改めてAI活用を提起

生成AI専任のVPの設置と、創業者CEO山田を中心としたトップの後押し○●

取り組みを強力に推進するための体制

組織の縦と横○縦：専任チームを置いて集中的にプロダクト実装・技術知見投資○

横：バーチャルに連携チームを作り、成功事例→横に増やしていく31

②組織の在り方や業務フローへの影響●

現状の生成AIを活用するために最も重要なのは、組織のマインドセットと実行環境●

より深く活用するためには、AIが活用しやすい形のデータ設計が必要●

2023年は、一部の企業が一部の業務において使い始めた年。

●

2024年に、より多くの企業が活用を始めることになる。
○

生成AIを活用することのハードルは今よりも下がる。現在普段使っているサービスに生成AIが搭載されていくため。

○

上記に挙げた要件を満たしてない企業でも、サービスによるハードル低減努力から利用する企業自体は増える（同時に課題も増える）。

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③エンジニアなどデジタルの専門人材のスキルや仕事への影響●●●

人間の労働が機械に代替されるというより、現状起こっているのはエンハンスメント(能力拡張)○ 特にプログラミング領域やクリエイティブ領域で顕著○ 自分がこれまで培ってきた専門性がより拡張される
今後人の労働が自動化されるところもあり得る。が、同時に新たな仕事も増える
個人の観点でもマインドセットが重要。
○ これまでできないと思っていたことが実はできる、ということがあり得る。
■ Ex; プログラマー以外の多くの人は簡単なプログラムを書くことも自分はできないと思っているが、簡単なプログラムであれば現状の生成AIを使うと実現可能○ 個人の単位でも思考の柔軟性を持ち、何でも試してみることが重要になる。

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Thank you for listening.

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