メルカリ、GENIACに採択。40億件以上の出品データで日本独自のAI基盤開発に着手

最終更新日:2026/06/16

メルカリ GENIAC採択

メルカリは「GENIAC」において「Generative Retrieval技術を用いた二次流通市場向け高精度検索・推薦基盤モデルの開発」が採択されたと発表しました。メルカリの研究開発組織「R4D」が中心となり、日本独自の4AI基盤開発に取り組みます。

このニュースのポイント

メルカリが、経済産業省およびNEDOが主導する生成AI基盤モデル開発支援プロジェクト「GENIAC」に採択
メルカリの出品データ約40億件などを活用し、Generative Retrieval技術を用いた高精度なAI検索・推薦基盤モデルの研究開発に着手
ロングテール商品や曖昧な自然言語検索への対応強化を目指す

株式会社メルカリは、経済産業省および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が主導する「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／競争力ある生成AI基盤モデルの開発（GENIAC）」において、「Generative Retrieval技術を用いた二次流通市場向け高精度検索・推薦基盤モデルの開発」が採択されたと発表しました。

本プロジェクトでは、同社の研究開発組織「R4D」が、フリマアプリ「メルカリ」上に蓄積された40億件以上の出品データをはじめとする二次流通市場固有のデータを活用し、Generative Retrieval（生成検索）技術を用いた高精度なAI検索・推薦を実現する基盤モデルの研究開発を行います。

フリマアプリに出品される商品の多くは、型番のない中古品や一点物です。メルカリでも出品物の約8割は既存のカタログとの紐付けができないロングテール商品が占めています。こうした商品は説明文が簡素であったり、独特な専門用語で書かれていたりすることが多く、従来のキーワードマッチ型検索では適切な商品を提示することが困難です。

また、商品がロングテールであるほど関連する行動データも少なくなるため、購買履歴やクリックデータをもとにした推薦システムも十分に機能せず、自然言語による曖昧な検索クエリへの対応も、従来の検索技術では限界があります。

このような課題を解決しうるのが、今回のプロジェクトのキーとなるGenerative Retrieval技術です。本技術は、膨大な商品の情報を学習し、商品自体の意味や文脈を理解したAIが、ユーザーの検索意図に応じた商品を提示できるようになります。

一方で、EC検索領域で本技術を確立しているプレイヤーは国内に存在しておらず、日本独自の文化や感性に根ざしたAI検索基盤の開発は急務となっています。

本プロジェクトでは「メルカリの出品データ（約40億件）」「資本業務提携契約を締結している『駿河屋』の商品カタログデータ（約3000万件）」「LLM合成感性口コミデータ（約300万件）」の3種類を組み合わせた学習データセットを設計し、二次流通市場に特化したAI検索・推薦基盤モデルを開発します。

これにより、ロングテール商品でもユーザーの要望に応じて的確に提案でき、自然言語による曖昧な検索を行った際も、コンテキストを理解した検索結果を提示できるようになることを目指します。さらに、本プロジェクトは検索体験の抜本的な改善にとどまらず、越境取引への応用や資源循環の加速といった観点からも、社会的・事業的な大きな意義を持っています。

同社「R4D」所長の小堀氏は「GENIACという国家プロジェクトに採択されたことを、この挑戦の意義を国に認めていただいたと捉え、二次流通市場の検索体験を前進させる研究により一層取り組んでいく」と述べています。

本プロジェクトの研究期間は、2026年7月から12月末までを予定しています。メルカリは、今後も産業界やアカデミア、国といった枠を超えてコミュニティをつなぎ、最先端のテクノロジーの発展や社会実装に貢献しながら、まだ見ぬ価値を切り拓いていく方針です。

出典：株式会社メルカリ