「AI-Native」化を宣言したメルカリの現在地
――今回は、メルカリの石渡さんをゲストに、同社がHakuhodo DY ONEと進める「A2A（Agent to Agent）基盤」のPoCについてうかがいます。現在、Hakuhodo DY ONEと「ONE-AIGENT」のPoCを実施中だそうですね。どういったきっかけで開始されたのでしょうか？
メルカリ Marketing Manager / AI Marketing Lead 石渡貴大氏
デジタル広告代理店での営業や運用、ニュースアプリでのマーケティング責任者などを経て、約1年前にメルカリに入社。現在はマネージャーとしてデジタルやマス広告、キャンペーン企画に携わるチームを管掌しながら、AI Marketing Leadとして社内のマーケター向けにAI活用を推進している。
石渡：当社では2025年7月、社内に「AI-Native」化を宣言しました。全職種で様々な取り組みを行っていますが、デジタルマーケティングにおけるカギは「データ」と「クリエイティブ」の2軸です。当時からクリエイティブはHakuhodo DY ONEさんに制作いただいていたので、「AIに振り切ってほしい」とリクエストしたのが、昨年夏ごろでした。
まず、AIで生成した画像・動画を大量にアウトプットしていただく中で、制作フローを何度も見直しました。画像や動画の生成がある程度見えてきたので、クリエイティブの企画部分もAIでより効率化・高度化できないかと考えて、今回のPoCに至りました。
柴山：我々も、AIエージェントが台頭する中で、ワークプロセスやアウトプットはさらに変化すると考えていました。その変化を「自社の進化」に変えるべく、ONE-AIGENTをさらに磨き込んでいた折、メルカリさんのAI-Nativeが発表されました。
そこで、我々としても挑戦となる企業間のA2A、またZero Data Sharingを含めて、未来のマーケティングをともにつくっていただけないかと提案し、組ませていただくことになりました。
――メルカリでは、先の宣言より前からAI活用に積極的に取り組まれていたと思いますが、直近でどういった課題があったのですか？
石渡：メルカリでは、デジタル広告やマス広告、「超メルカリ市」のような大型キャンペーンなどを回すのに、調査からインサイト抽出、制作、媒体社との調整まで多くのタスクが発生します。
ただ、単に現場のマーケターが個別にAIを使うだけでは、組織全体の知見として蓄積されず、ブランドのガイドラインを反映させるのも難しかったのです。また、我々は膨大な一次データを持っていますが、それを安全かつ効果的にAIの意思決定に組み込むことも、大きな壁でした。
どのデータをどう使うと成果が上がるか、最初の設計が重要
――PoCを通して、そうした課題の解決に取り組んでいるということですね。
石渡：はい。当社にはもともと社内エンジニアも多いですし、AIタスクフォースとしての動きもありますが、広告領域においては代理店さんや媒体さんなどの外部パートナーとともに進める業務の比重が大きく、重要でもあります。柴山さんからは、実験段階とはうかがっていましたが、その前提でもぜひ一緒に進めたいと考えました。
――では、今回両社で構築したA2A基盤についてうかがいます。この構築自体が先進的かつ野心的な取り組みですが、現在までの道のりを教えてください。
石渡：以前から、クリエイティブ制作のためにメルカリのファーストパーティ・データを提供していましたが、すべて手作業でデータを抽出していたんです。そこで、Hakuhodo DY ONEさんのほうで立ち上げている、トレンドキャッチやコピーライティングなど様々な機能を持つAIエージェントが、必要に応じて当社内のデータを取得できるようにしました。
メルカリ社内でも、Socrates（ソクラテス）というデータ分析エージェントを開発しました。Socratesと外部のエージェントの連携を考えているわけではありませんが、いずれ領域を絞った分析エージェントを立てて、A2Aとしてつなげられればと考えています。
柴山：広告主によってマーケティングの目的が異なり、ファーストパーティ・データも千差万別なので、その整理が第一歩になります。今回でいうと、メルカリさんにどのようなデータの種類があり、どうマーケティングと連動すると事業に貢献するか、その設計を最初に丁寧に行うことが大事でした。
