OpenAI社の「ChatGPT」を始め、生成AIに注目が集まっている。流通業ではどのよう活用方法が考えられるだろうか。メルカリ（東京都／山田進太郎社長）の執行役員 VP of Generative AI/LLMの石川佑樹氏に話を聞いた。
23年5月にスタート、専任チームを設立
──御社では2023年5月に生成A I/LLM（大規模言語モデル）の専門チームを設置され、その責任者に石川さんが就任されました。どんなことをされるチームなのでしょうか。
石川 このチームには2つのミッションがある。
生成AI/LLMの技術を用いて新しいお客さまの体験をつくるというところと、それによる事業インパクトの最大化が1つ目。2つ目は全社の生産性を劇的にあげるというところ。この2つをミッションとして生成AI/LLMの専任チームをつくって進めている。
石川佑樹（いしかわ・ゆうき）／東京大学卒業後、2012年任天堂入社。14年にモイ（ツイキャス）に入社し、各種開発や新規立ち上げに従事。17年6月メルカリグループのソウゾウ（旧）に入社。その後、メルカリへ異動を経て、20年7月よりメルペイ執行役員VP of Productに就任。21年1月から23年4月まで株式会社ソウゾウ代表取締役 CEOを務め、22年7月よりメルカリ執行役員VPも兼務。23年5月より執行役員 VP of Generative AI/LLMとして生成A・I LLMの専任チームを管掌
──国内では23年の初めあたりから、生成AI、ChatGPT、LLMといったキーワードがメディアを賑わすようになりました。その仕組みを簡単に教えていただけますか。
石川 LLM（ラージ・ランゲージ・モデル）の中心となっている仕組み自体は結構単純で、「言葉の隣の次に来る言葉を常に推測し続けている」というもの。これをものすごいデータ量とコンピューティングパワー・パラメータ数でやると、相当にすごいものができた。
私がとくに面白いと感じているのは、LLMが自ら考え行動しているように振舞えること。実際に考えているかはともあれ、そのように見受けられるように振る舞うことができる
「メルカリのIR資料を読んで、直近の売上の推移を出してグラフ化して」とお願いをした場合、通常、人がやるのと同じように、まずは言われたことを理解し、それをインターネットのブラウジングを使って検索し検索結果を見て、そこの内容をもとに考えてグラフ化をする。
そういうステップを踏んで行動を取っているように振る舞える。実際に人間が考えているのと同等のプロセスを経ているように振舞えるという点が大きなところだなと思っている。
新たな売買体験をつくり出す可能性
──チームが立ち上がって半年あまりですが、これまでにリリースされたサービスについて教えていただけますか。
石川 わかりやすいものとして、２つのサービス、「メルカリChatGPTプラグイン」、「メルカリAIアシスト」がある。
まず「メルカリChatGPTプラグイン」について。
お客さまのなかには、メルカリで検索する際に特定の商品を探しにくるというケースもあるが、その前にGoogleで検索をしたり、SNSを見てどれがいいかなというのを決めたうえで、メルカリに商品を探しに来る方も多い。
この「メルカリChatGPTプラグイン」は、ChatGPTに軽い機能を載せたもので、たとえばキャンプを始めるというときに、キャンプライトを買いたいのだけれど、「どういうライトがいいか」「予算5000円ぐらいだと、どういうものがあるか」といったことを調べるのに、今までであればGoogleなどの検索エンジンで検索をしていたが、このChatGPTに聞くことができる。
すると「キャンプライトであればこういう種類があって、それぞれの種類の説明をしてくれる」。それに対して「これがいい」と回答すると、それに合ったものがメルカリの中にあるかどうかを検索し、検索結果をこのChatGPTの中で示してくれる。
その検索結果の中から欲しいものがあれば、そのままタップしてメルカリで購入することができる。
これは新しいものの買い方になるのではないか。今後必要な機能になる可能性があると考えている。
──ではもうひとつの「メルカリAIアシスト」についてはどうでしょうか。
石川 このメルカリAIアシストは、メルカリをよく知っている人がすぐ隣にいて、その人に何でも聞くことができ、アクションもその人がしてくれるという、いわゆるメルカリ版のCopilot （コパイロット）のような機能をめざしてつくったものだ。
最初の機能として提供したのが出品した商品の改善提案機能だ。
メルカリの中には現在、売れているものと売れ残っているものがある。実は売れ残っているものの中には、もったいない商品の書き方をしていて売れ残るというケースが少なくない。
たとえば商品名「ニットM」としただけになっているものがある場合、我々の過去のデータから「もう少しこういう表現にすれば売れるのに」といった改善余地があったとすると、AIがそれを見て、改善余地がある商品にはポップアップでその旨を出品者に知らせ、それを確認するとチャットのUIに移動して、このAIから「どういう改善をしたらいいのか」（商品名や商品の説明文・価格など）を提案する。
その提案を受け入れる指示を出すと、このAIアシストが具体的な改善内容を作る。その中に「これが」というものがあれば、それを選択すると商品の内容が更新される。
このAIアシストで改善した結果、どれぐらい販売につながったのかをデータで取得し、今後のさらなる改善にもつなげている。
生成AIによる動画広告、ハロウィンで反響
──石川さんご自身で、生成AIに自分の仕事をサポートさせるような使い方はされていますか。
石川 よく使っている。簡単なところで言えば、僕らグローバルの会社なので結構海外の方も入って、日本語と英語が混在した環境で仕事をしていて、場合によってはコミュニケーションもチャットで日本語と英語の両方で書いた方がいいシーンも多い。
ただ、これを毎回、やっていくのは大変だから、自分でコマンドを作ってチャット欄に日本語を入れて打ち込むと裏側で翻訳をしてくれて、日本語をエンターしたら英語、英語をエンターしたら日本語、がそれぞれアウトプットとして出てくるという翻訳の仕組みを作って、使っている。
──御社ではクリエイティブへの活用というところで、生成AIを活用して動画や画像をつくられています。実際体験してみて手応えとしてはどうでしたか。
石川 我々のチームの採用に生成AIを使ってクリエイティブを作って募集をかけたり、キャンペーンなどいわゆるデジタル広告の製作に生成AIを使ったり、そういった試みを繰り返している。
ハロウィンのタイミングでは、ハロウィンをテーマに生成AIで作った動画広告を渋谷のスクランブル交差点で流した。リーガル的な観点を整理したうえで実施し、一定の反響を得たと思う。
これからも生成AIを使って、より深いクリエイティブをつくっていきたい。
従業員の生産性を劇的に高める
──流通業関係者が生成AIの活用に関して、まず第1歩踏み出してみようとなったとき、どのあたりからアプローチをするのがよいでしょう。
石川 ChatGPTはまず一番に試してみる価値があると思う。どんなものなのかを勉強するより、とにかく自分で触ってみること、体験してみることが大きい。
私が活用しているような翻訳は、日常的にニーズがある人には便利かもしれないし、使うモデルによっては満足できないというものもある。
1回でも触ったことがあるのか、まったくないのか。使い続けてなくてもいいので、1回でも触ったことがあるっていうことが、今の段階では大事なのではないか。
──最後に今後の展望、意気込みをお聞かせください。
石川 我々の取組としては、何よりもこの領域でさまざまなことをやりきるというように考えている。
ミッションにもある生成AI/LLMを活用して事業の価値を最大化させるということと、全社でいま2200人ぐらい従業員がいるが、その従業員の生産性を劇的に高めるという、この2つのミッションを、いろいろな試行を探りながら達成していきたい。