メルカリ／経産省・NEDO主導による生成AI基盤モデル開発支援プロジェクトに採択
2026年06月04日 15:23 ／ IT・システム
メルカリは6月4日、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、生成AI基盤モデル開発支援プロジェクト（GENIAC）において、「Generative Retrieval（生成検索）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た。
同プロジェクトでは、メルカリの研究開発組織「R4D」（アールフォーディー）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。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う。研究期間は2026年7月～12月末を予定している。
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だ。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、いわゆるロングテール商品が占めている。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だという。
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しない。さらに、自然言語による曖昧な検索クエリ（例：「週末のキャンプに持っていきたいビンテージ風のチェア」など）への対応も、従来の検索技術では限界がある。
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生成検索技術だ。膨大な商品の情報を学習し、商品そのものの意味や文脈を理解したAIが、ユーザーの検索要望に答えてくれるシステムだという。
EC検索領域で同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、日本独自のカルチャー・感性に根ざしたAI検索基盤の開発は急務となっている。
メルカリの研究開発組織「R4D」が取り組む同プロジェクトでは、「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）計3種を組み合わせた学習データセットを設計。二次流通市場に特化したAI検索・推薦基盤モデルを開発する。
これにより、いわゆる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結果を導き出せるようになることを目指す。
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