【メルカリのAI活用】全社員利用率95%の秘密！AI-Native戦略の全貌

メルカリのAI活用とは、フリマアプリへの「AI出品サポート」「AI絞り込み検索」といったユーザー向け機能から、社内AIツール「Ellie」による全社員の業務効率化まで、プロダクトと組織の両輪でAIを徹底活用する「AI-Native」戦略のことです。

この取り組みにより、2025年7月時点で従業員のAIツール利用率95%・AI生成コード比率70%・エンジニア1人あたりの開発量前年比64%増という驚異的な数値を実現し、日本企業のAI活用の最先端事例として業界から広く注目を集めています。

この記事では、メルカリAI活用の背景・サービス面での具体的な機能・社内AI推進体制・実績数値・他社が学べる成功のポイントの順に、AIやDXに興味のある方でも理解しやすく解説します。

「うちの会社もAIを導入したいけれど、何から始めればいいかわからない」「大手がAIを使っているのは知っているが、具体的に何をどう活用しているのか知りたい」——そんな疑問を持つビジネスパーソンにとって、メルカリの事例は非常に参考になります。

メルカリはもともと「ITに強い人材が集まる企業」というイメージがありますが、実際には2024年末時点でも業務でAIを積極的に使っていた社員は体感で約2割にとどまっていました。そこから約半年で利用率95%を達成した背景には、明確な戦略と地道な組織変革の積み重ねがあります。ぜひ最後までご覧ください。

なぜ今、メルカリはAI活用に全力を注ぐのか？

メルカリがAI活用に本腰を入れる背景には、事業成長の踊り場という現実的な課題があります。

2025年6月期の通期決算では、売上収益が1,926億円（前年比+3%）、コア営業利益が275億円（前年比+46%）と利益面では過去最高を更新しました。しかしマーケットプレイス事業のGMV（流通総額）成長率はわずか+4%にとどまっており、トップラインの成長鈍化という明確な課題に直面しています（参考：エンジニアtype）。

累計40億品突破が生んだ「検索疲れ」という新たな課題

メルカリの累計出品数は2024年9月時点で40億品を突破しており、商品の多様さは大きな強みである一方、ユーザーの「検索疲れ」という新たな課題を生み出しています。

ユーザー調査によると、「絞り込み設定の操作が複雑で使いづらい」「希望する商品を絞り込むための適切なキーワードが思い浮かばない」という声が多く寄せられており、膨大な商品数の中から目的の商品にたどり着けないフラストレーションが存在していました（参考：メルカリ プレスリリース）。

この課題を解決し、ユーザー体験を抜本的に改善する手段として、メルカリはAIを積極的に活用していく方針を打ち出しています。

世界で戦い続けるための「全社AI化」

もう一つの動機は、グローバルな競争環境への対応です。

メルカリはフリマアプリの先駆者として国内でトップの地位を誇りますが、EC・フィンテック・越境取引など関連領域では世界規模の競合との戦いが続いています。AI活用による開発スピードの向上・コスト効率化・ユーザー体験の差別化は、こうした競争を勝ち抜くための必須条件になっています。

メルカリの「AI-Native」戦略とは？

「AI-Native」とは、2025年7月以降にメルカリが掲げる経営方針で、AIをすべての業務・プロダクト・組織の前提として組み込む考え方です。

単に「AIツールを導入する」のではなく、「AIが当たり前に存在する状態」を組織の起点として業務プロセスやプロダクト設計を行うという、より根本的な変革を意味します。グループCEOの山田進太郎氏が主導するこの方針は、2025年5月に公式に宣言され、全社的な取り組みとして展開されています（参考：ai-native.jp）。

AI-Native戦略の3つの柱

メルカリのAI戦略推進室では、AI活用を「社員一人ひとり」「チーム単位」「会社全体」という3つのレイヤーで推進しています（参考：日本の人事部）。

• 社員一人ひとり：全社員がAIツールを自由に、かつ安全に活用できる環境を整備する。コンプライアンス・セキュリティ上の課題をクリアにしたうえで、「ガードレール（安全な枠組み）」の中でアクセル全開でAIを使える体制を構築する。
• チーム単位：各部門がAI活用の目標をOKR（目標と主要な成果）に組み込み、部門ごとに自律的にAI活用を推進する仕組みを整える。
• 会社全体：AIを前提とした業務プロセスの再設計を全社規模で推進し、3,800以上の業務を棚卸しして、AIで代替・効率化できる業務を特定・実行している（参考：日経ビジネス）。

ユーザー向けAI機能①：AI出品サポートの仕組みと評価

メルカリのAI活用において、最もユーザーの目に触れるのが「AI出品サポート」です。

2024年9月に提供を開始したこの機能は、出品時に商品の写真を撮影またはアップロードし、カテゴリーを選ぶだけで、AIが商品名・説明文・販売価格を自動入力するという仕組みです（参考：メルカリ プレスリリース）。

最短3タップで出品を完了できる体験

AI出品サポートの最大の特徴は、「手間ゼロに近い出品体験」の実現です。

従来、出品者は商品の特徴・状態・適切な価格を考えながら文章を作成する必要があり、「何と書けばいいかわからない」「相場がわからない」という心理的なハードルが出品の障壁になっていました。AI出品サポートはこのハードルを取り除き、最短3タップで出品を完了できる体験を提供しています。

AIが生成したタイトル・説明文・価格はユーザー自身が確認・修正できる設計になっており、AIが出品内容を「押しつける」のではなく「提案する」という使いやすいUIが評価されています。また、AI機能のオン・オフをユーザー自身が選択できる点も特徴です。

2025年度グッドデザイン賞を受賞

AI出品サポートは、その設計思想と使いやすさが評価され、2025年度グッドデザイン賞（公益財団法人日本デザイン振興会主催）の「システム・サービス」カテゴリーを受賞しました（参考：メルカリ プレスリリース）。

受賞のポイントとして、「従来の出品体験を大きく変えず、AIが自然にサポートする形でプロダクトに組み込んでいる」点が高く評価されています。ユーザーにAIを「意識させない」設計が、利用率向上と定着につながっています。

ユーザー向けAI機能②：生成AIによる自然言語絞り込み検索

メルカリのAI活用の最新機能が、2026年3月4日より提供開始された「生成AIを活用した絞り込み検索機能」です。

これは、検索結果画面において自然な言葉でリクエストを入力すると、生成AI（LLM）がユーザーの意図を理解し、最適な商品を絞り込んでくれる機能です（参考：メルカリ プレスリリース）。

従来の「キーワード検索」の限界を超える

40億品を超える商品の中から目当てのものを見つけるには、従来のキーワード・フィルター設定では限界がありました。

新しい絞り込み検索では、以下のような自然な言葉でそのまま検索できます。

• 「予算1万円以内で探して」→ 価格の上限設定が自動で適用される
• 「使用感の少ない、きれいな状態のものだけにして」→ 商品状態のフィルタリングが適用される
• 「販売中のものを安い順に並べて」→ 並び替え条件が変更される
• 「あんしん鑑定が利用可能な商品にして」→ 条件設定が自動で反映される

専門用語やフィルター設定の知識がなくても、普段話すような言葉でそのまま検索できるため、スマートフォンに不慣れな方や初めてメルカリを使う方にも優しい体験が実現されます。

ユーザー向けAI機能③：CS対応の自動文案生成

メルカリのAI活用はフロントエンドのユーザー体験だけでなく、カスタマーサポート（CS）業務の効率化にも及んでいます。

メルカリでは日々大量のユーザー問い合わせが寄せられますが、Azure OpenAI Serviceを活用して、問い合わせ内容に応じた返信文案を自動生成するシステムを導入しています（参考：SigmaBrain）。

CS担当者の「ゼロから書く」負担を大幅に削減

このシステムでは、AIが問い合わせ内容を解析して返信文案を自動生成し、CS担当者がその文案を確認・修正して送信するという流れになっています。

ゼロから文章を作成する手間が省けるため、対応時間を大幅に短縮できます。空いた時間を、AIだけでは解決が難しい複雑な問題や、より丁寧な対応が求められるクレームケースに充てることができ、サービス全体の顧客満足度向上にも貢献しています。

社内AI活用の核：内製ツール「Ellie」とは？

「Ellie（エリー）」とは、メルカリが社内向けに独自開発した生成AIアシスタントツールで、いわば「メルカリ版ChatGPT」です。

社員が業務上で生成AIを安全・便利に活用できる統合環境として構築されており、文書作成・情報収集・データ分析・コードレビューなど幅広い業務に対応しています。複数のLLM（大規模言語モデル）を組み合わせたプラットフォームとして設計されており、さまざまなAIツールを一元的に利用できる構造を目指しています（参考：メルカリエンジニアリング）。

月次利用率75%・リテンション率80%超という高い定着率

Ellieの利用状況は、社内AIツールとして非常に高い定着度を示しています。

2024年下半期のデータによると、社内生成AIツール（Ellie）の月次利用率は7月時点の約61%から11月末時点で75%まで上昇し、30日間でのリテンション率（再訪率）は80%強を維持しています（参考：mercan メルカン）。一度使って終わりではなく、継続的に使い続けてもらえているという事実が、ツールの実用性の高さを証明しています。

また、利用されているトークン総数が増加していることから、単純な質問だけでなく、データや資料を組み合わせた具体的な業務での活用が増えていることも読み取れます。

Ellieに加え「Gemini for Google Workspace」も活用

メルカリでは、Ellieに加えて「Gemini for Google Workspace」の社内活用も並行して進めています。

Google Workspaceはメールやドキュメントなどのグループウェアとしてすでにメルカリ社内に根づいており、そこにGeminiが統合されることでドキュメント作成・メール返信・会議の要約など日常業務でのAI活用がさらに加速しています（参考：mercan メルカン）。

メルカリのAI推進体制：AI戦略推進室と100名タスクフォース

メルカリのAI活用が組織全体に広がった背景には、強力な推進体制の整備があります。

単に「ツールを導入して終わり」ではなく、組織全体でAIを使いこなす文化を醸成するための仕組みが、複数のレイヤーで構築されています。

AI戦略推進室の設置とCEOのコミットメント

メルカリでは、全社的なAI活用を統括する「AI戦略推進室」を設置しています。

AI戦略推進室は、社員一人ひとりのAI活用促進からコンプライアンス・セキュリティの整備まで、AI活用に関わるあらゆる側面を横断的に担っています。さらに特筆すべきは、グループCEO山田進太郎氏自らがAI-Native化を主導し、経営の最優先課題として位置づけていることです。トップのコミットメントが、全社的な変革を後押しする最大の原動力になっています（参考：ai-native.jp）。

100名規模のAIタスクフォースを2025年5月に発足

2025年5月、メルカリはAI推進の加速に向けて100名規模の「AIタスクフォース」を立ち上げました。

このタスクフォースは、AI専門エンジニア約40名を中心に、各事業部門の代表者・プロジェクトマネージャーで構成されています。AI専門知識を持つメンバーが各部門に配置されることで、技術的な知識のない部門でもAI活用のサポートを受けながら実装を進められる体制が整えられています（参考：ai-native.jp）。

OKRへの組み込みでAI活用を「全員の課題」にする

メルカリがAI利用率を急速に高めることができた重要な仕掛けの一つが、AI活用目標のOKRへの組み込みです。

各部門のOKR（目標と主要な成果）にAI活用に関する指標を設定することで、AIの活用は「希望者がやるもの」から「組織全体の目標」へと性格が変わりました。管理職・現場社員を問わず、AI活用が評価軸の一つとなることで、全社的な取り組みとして定着させる仕組みになっています。

学習支援・表彰で「使い続ける文化」を育てる

メルカリは、AI活用を広げるための社内施策にも力を入れています。

OpenAIやGoogleが提供する研修プログラムやハッカソン（ぐげん会議）の実施、プロンプトの例文を収録したマニュアルの整備、AI活用が優れた社員をアワードで表彰する取り組みなど、「AIを使うことが楽しい・評価される」環境を組織として意図的に作り出しています（参考：日経ビジネス）。

驚異の実績：従業員AIツール利用率95%・開発量64%増の裏側

メルカリのAI活用が達成した数値は、日本企業の中でも際立っています。

2025年8月に公表された決算資料では、以下の実績が明らかになりました（参考：エンジニアtype）。

• 従業員のAIツール利用率：95%（2025年7月時点）
• プロダクト開発におけるAI生成コード比率：70%
• エンジニア1人あたりの開発量：前年比64%増

2024年末の「2割」から半年で95%へ：急激な変化の原動力

しかし実は、2024年末時点では業務で生成AIを積極的に使っていた社員は体感で約2割程度だったとされています。

わずか半年足らずでここまで利用率が高まった原動力の一つは、2025年2月に登場した「ディープリサーチ」機能です。従来の生成AIは誤回答への懸念が活用の心理的障壁になっていましたが、ディープリサーチでは参照元も回答として示されるため信頼性が向上し、「使わない理由がなくなった」という評価が社内に広がりました（参考：SB Creative Business）。

技術的な壁が解消され、あとは人と組織の心理的な壁を乗り越えるだけという状況において、前述の推進体制・OKR組み込み・社内研修・表彰といった施策が有機的に機能した結果が、95%という数値に表れています。

エンジニア組織のAI活用：コード生成からAIエージェントまで

メルカリのAI活用はビジネス職にとどまらず、エンジニア組織でも急速に深化しています。

2023年6月にGitHub Copilotの利用を開始した後、Cursorの導入を機に活用が大きく加速し、現在ではCopilotとCursorだけでエンジニア組織全体の約8割のメンバーが利用しています（参考：メルカリエンジニアリング）。

Project Double：開発生産性を2倍にする挑戦

2025年7月からスタートした「Project Double（pj-double）」は、プロダクト開発の生産性を2倍にすることをミッションに掲げた社内プロジェクトです。

当初メルペイの一部プロジェクトから始まったこの取り組みは、2025年10月に10人超のチームに拡大し、対象も全社へとスケールしています。バックエンドの実装だけでなく、要件定義・設計・iOS/Androidのクライアント開発・QAを含むデリバリーサイクル全体のAI化に挑んでいます（参考：メルカリエンジニアリング）。

具体的には、PMや開発者が簡単な要件や技術方針を伝えるだけで、AIが過去のプロジェクト情報を参照しながらプロダクト仕様書と技術設計書を自動生成することを目指しています。

AIエージェント「Devin」の活用も拡大

自律的にタスクを実行するAIエージェント「Devin」の活用もメルカリ社内で広がっています。

Devinはコーディングを自律的に行うAIエージェントで、単純な繰り返し作業や定型的なコードの実装を担うことで、エンジニアがより付加価値の高い設計や創造的な作業に集中できる環境が整いつつあります（参考：メルカリエンジニアリング）。

メルカリのAI活用から学ぶ：成功する企業AI導入の3条件

メルカリのAI活用事例は、AI導入を検討するあらゆる規模・業種の企業にとって実践的な示唆を提供しています。

特に、IT企業でありながら「最初から全員がAIを使えていたわけではない」という事実は、AI導入に難しさを感じている企業にとって重要なメッセージを持っています。

条件①：「ガードレール」を先に設計し、あとはアクセル全開にする

メルカリが採用した最も重要なアプローチは、「制約で縛る」のではなく「安全な枠組みの中で自由に使わせる」という発想です。

セキュリティポリシーや情報管理ルール（ガードレール）を先に明確に定め、その範囲内では社員が自由にAIを試せる環境を整えました。「何が禁止か」を明確にすることで、かえって「その範囲内では何でもやっていい」という心理的安心感が生まれ、AIの積極活用につながっています（参考：日本の人事部）。

条件②：「体制を整えてから」ではなく、早く始めることが最重要

AI導入に際して「万全の準備が整ってからスタートしよう」と考えることが、最大の落とし穴です。

メルカリのAI戦略を担当した人物は、他社でも生成AI導入を進めるなら「6カ月から1年程度の計画を立てて、なるべく早くスタートするべき」と語っています。変化への対応には必ず時間がかかるため、体制が整う前でも小さくスタートし、走りながら改善していくことが成功のカギです（参考：SB Creative Business）。

条件③：CEOのコミットメントとOKRへの組み込みで「全員事」にする

AI活用が一部の熱心な担当者の「個人的な取り組み」にとどまらず、組織全体に広がるためには、経営層のコミットメントと評価制度への組み込みが欠かせません。

メルカリでは、CEOが自らAI-Native化を宣言し、OKRにAI活用指標を設定することで、AIを使うことが「全員にとっての課題」になりました。「AIを使いたい人が使う」から「組織として使う」への転換が、利用率95%を達成した根本的な理由です。

メルカリ AI活用機能 比較まとめ

メルカリが展開しているAI活用機能の概要と特徴を、以下の表にまとめます。

機能・取り組み	対象	主な効果・特徴	提供開始時期
AI出品サポート	出品ユーザー全員	写真＋カテゴリ選択だけで商品名・説明文・価格を自動生成。最短3タップで出品完了。2025年グッドデザイン賞受賞	2024年9月
AI絞り込み検索	購入ユーザー全員	自然言語でリクエストするだけで検索条件を自動設定。40億品超の中から直感的に商品を絞り込める	2026年3月
CS返信文案の自動生成	CS担当者	問い合わせ内容に応じた返信文案をAIが自動生成。対応時間を短縮し、複雑なケースに注力できる	【要一次情報：正確な開始時期の公式情報を追記】
社内AIツール「Ellie」	メルカリ社員	月次利用率75%・リテンション率80%超。文書作成・分析・コードレビューなど幅広い業務に対応	2023年〜順次展開
GitHub Copilot / Cursor	エンジニア組織	エンジニアの約8割が利用。AI生成コード比率70%・開発量前年比64%増を達成	2023年6月〜
AIエージェント「Devin」	エンジニア組織	自律的なコーディングが可能なAIエージェント。定型的な実装を自動化し、エンジニアの創造的作業時間を確保	2024年〜順次展開
AIタスクフォース（100名）	全社組織	AI専門エンジニア約40名が各部門に配置。AI活用のサポートとベストプラクティス共有を担う	2025年5月

よくある質問

Q. メルカリのAI活用で最も利用者数が多い機能はどれですか？

A. ユーザー向けでは「AI出品サポート」が最もリーチが広く、メルカリで出品するすべてのユーザーが対象です。2024年9月の提供開始以来、グッドデザイン賞を受賞するほどの評価を獲得しており、多くの出品者が活用しています。社内向けでは「Ellie」の月次利用率が75%に達しており、社員の4人に3人が毎月利用している計算です。

Q. メルカリの従業員AIツール利用率95%というのはどのような意味ですか？

A. 2025年7月時点で、メルカリの全従業員のうち95%が何らかのAIツールを業務で利用しているという指標です。社内AIツール「Ellie」・GitHub Copilot・Cursor・Gemini for Google Workspaceなど複数のツールを合算した数値であり、AIが特定の部門や職種に偏ることなく、組織全体に浸透していることを示しています。

Q. AI出品サポートは出品者全員が使わなければいけないのですか？

A. いいえ、強制ではありません。AI機能のオン・オフはユーザー自身が選択できる設計になっています。AIが生成した商品名・説明文・価格はあくまで「提案」であり、ユーザーが確認・修正したうえで出品する流れです。AIを使いたくない方は従来通りの手動入力でも出品できます。

Q. メルカリが「AI-Native」を宣言したのはいつですか？

A. 2025年7月以降、メルカリは「AI-Native」という経営方針を公式に掲げています。2025年5月にグループCEO山田進太郎氏がAI-Native化を主導することを宣言し、同月に100名規模のAIタスクフォースを発足させました。その後2025年7月以降、プロダクト全体にAI-Nativeの方針が反映された形で機能展開が進んでいます。

Q. メルカリのAI導入事例は中小企業にも参考になりますか？

A. はい、特に「どう組織をAIに慣れさせるか」という点で参考になります。メルカリでも2024年末時点では社内のAI活用率は約2割程度でした。ガードレール（安全な枠組み）を先に整備し、あとは自由に使わせる方針・早期スタート・トップのコミットメント・学習支援の4点は、規模を問わず適用できる原則です。特に「体制が整うのを待たずに早く始める」という点は、規模の小さい組織ほど行動しやすい強みでもあります。

Q. メルカリの自然言語検索機能はいつから使えますか？

A. 2026年3月4日より、一部のユーザーから順次提供が開始されています。全ユーザーへの展開は段階的に進む予定です。メルカリアプリを最新バージョンにアップデートし、対象ユーザーとなった際に検索結果画面から自然言語でのリクエストが可能になります。最新情報はメルカリの公式アプリやサイトでご確認ください（参考：メルカリ プレスリリース）。

Q. メルカリはどのような社内AIセキュリティ対策をしていますか？

A. メルカリでは「ガードレール」と呼ばれる明確な利用ルールと情報管理ポリシーを整備したうえで、その範囲内では社員が自由にAIを活用できる方針を採用しています。社内AIツール「Ellie」は社内環境で完結する設計になっており、外部への情報漏洩リスクを低減しています。コンプライアンス・セキュリティの課題をクリアにすることを前提に、AI活用のアクセルを踏む体制を構築しています。

まとめ：メルカリ AI活用が示す「AI-Native企業」への道筋

この記事では、メルカリのAI活用について、背景・ユーザー向け機能・社内推進体制・実績・成功のポイントまで詳しく解説しました。要点を以下にまとめます。

• 「AI出品サポート」「AI絞り込み検索」「CS自動文案生成」の3機能でユーザー体験を革新。写真1枚で出品が完了し、自然な言葉で商品を絞り込める体験は、フリマアプリのハードルを大きく下げています。
• 社内AIツール「Ellie」は月次利用率75%・リテンション率80%超で定着。文書作成から分析・コードレビューまで幅広い業務をカバーし、Gemini for Google Workspaceとの併用でさらに活用が進んでいます。
• 2025年7月時点で従業員AIツール利用率95%・AI生成コード比率70%・開発量前年比64%増を達成。日本企業のAI活用事例として最高水準の実績です。
• CEOのコミットメント・100名タスクフォース・OKRへの組み込みという3層の推進体制が、わずか半年で利用率を約2割から95%へ押し上げた原動力です。
• 「ガードレールを先に設計し、あとはアクセル全開」「体制を整える前に早く始める」という2つの原則は、業種・規模を問わず他の企業が学べる普遍的な教訓です。

メルカリの事例が示すのは、AIの活用は特別な企業だけの話ではないということです。大切なのはツールではなく「どう組織に定着させるか」という問いへの答えであり、そこには明確な戦略と地道な文化形成が必要です。

自社でのAI活用を検討する際には、まず「今すぐできる小さな一歩」から始めることを、メルカリの事例は強くすすめています。