メルカリの知財戦略：プラットフォーム防衛と「AIネイティブ」化が両立する「Open & Defensive」アプローチの解明 |TechnoProducer株式会社|

3行まとめ

「信頼の垂直統合」による独自の防衛戦略

競合が外部連携に留まる中、AI検知・2025年秋設立の自社鑑定センター・全額補償までを内製化する「信頼の垂直統合」モデルを構築し、ブランド資産を強化している。

特許網と生成AIによる「ゼロタップ」UXの実現

1,200以上の権利者と連携しつつ、AI/ML特許群を基盤に「ゼロタップ」UX（カメラを向けるだけの出品）を推進し、技術的な「二重の堀」を築いている。

知財をコストから「投資」へ転換する経営判断

透明性レポートでのデータ開示やOSS公開を通じ、知財部門が「信頼のアーキテクト」として機能することで、法的リスク対応を超えた戦略的投資を実現している。

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エグゼクティブサマリ

本レポートは、株式会社メルカリ（以下、メルカリ）の知的財産（以下、知財）戦略について、公開されている一次情報（IR資料、特許データベース、企業リリース、官公庁資料等）に基づき、網羅的かつ分析的に解明することを目的とします。

同社の知財戦略は、単なる法的防衛に留まらず、C2C（Consumer-to-Consumer）マーケットプレイスという事業モデルの根幹である「信頼」を構築するための経営戦略として明確に位置づけられています。本分析を通じて得られた主要な結論は以下の通りです。

基本戦略「Open & Defensive」: メルカリの知財戦略は、「Open & Defensive戦略」¹⁹ を基軸としています。これは、事業を脅威から守る「Defensive（防衛）」機能と、ステークホルダー（ユーザー、権利者、開発者）との信頼関係構築に知財を活用する「Open（開放）」機能を両立させるアプローチです¹⁹。
「信頼の垂直統合」モデル: 同社は、模倣品対策において、AIによる網羅的検知¹⁰、自社運営の「メルカリ鑑定センター」（2025年秋設立予定）による専門家鑑定⁹、³⁸、そして「全額補償サポートプログラム」¹³という事後補償まで、信頼構築のバリューチェーン全体を内製化する「信頼の垂直統合」戦略を推進しています。
競合との明確な差別化: 楽天ラクマが外部パートナー（KOMEHYO）との提携⁴⁵により鑑定を行う「パートナーシップ」モデルを採るのに対し、メルカリの「垂直統合」モデルは、コストは高いものの、成功すれば最も強力な「信頼」のブランド資産を構築する戦略的投資であると分析されます。
UXのフリクションレス化を狙う特許網: メルカリの特許ポートフォリオは、C2C取引における最大の「摩擦（Friction）」である「出品」と「価格設定」の解消に集中的に投下されています⁴、⁴⁶。AIによる「自動価格ガイダンス」⁴や「出品属性の予測」⁴⁶は、その中核技術です。
「AIネイティブ」化による技術的優位性: 2023年以降に推進する「AI-Native」戦略²⁸は、既存のAI/ML特許群⁴⁶を基盤に、生成AIによる「ゼロタップ」UX（例：カメラを向けるだけの出品）²⁷の実現を目指すものです。これにより、競合が模倣困難な「二重の堀（Dual Moat）」を技術的に構築しようとしていると推察されます。
知財レイヤー別の戦略的使い分け: 同社は、技術基盤（ツール）はオープンソース（OSS）として「Open」にし²⁰、競争優位の源泉（UX/AI）は特許として「Defensive」に固め⁴⁶、新規アセット（NFT）は権利を自社に留保する³²など、知財のレイヤーに応じて「Open」と「Defensive」を戦略的に使い分けています。
二元的な知財創出体制: 知財創出は、事業に密着し模倣品対策等を担う「IPチーム」¹⁹と、AIや量子コンピューティング⁴など先端研究を担う「メルカリR4Dラボ」³⁴、³⁵という「二元体制」によって推進されており、短期的事業防衛と長期的技術優位の確保を両立させています。
透明性による信頼の可視化: 2025年より「透明性レポート」³⁸、³⁹の公開を開始し、不正対策やサポート実績を定量的に開示しています。これは、ステークホルダーへの説明責任を果たし、「信頼」を可視化する「Open」戦略の一環です。
リスクと課題: 短期的には「生成AIの悪用による検知回避」、中期的には「グローバルな特許防衛コストの増大」、長期的には「AIによるユーザー選別とELSI（倫理的・法的・社会的課題）」がリスクとして存在します。
戦略的示唆: メルカリの事例は、知財対策が「コスト」ではなく「信頼」を構築する「戦略的投資」であること、そして知財部門が「信頼のアーキテクト」として機能し得ることを示唆しています。

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背景と基本方針

C2C（Consumer-to-Consumer）電子商取引プラットフォームは、その構造上、知的財産権と不可分かつ複雑な関係にあります。個人間の自由な取引を仲介するというビジネスモデルは、一方で、第三者の権利を侵害する物品（例：模倣品、海賊版）が流通する潜在的リスクを常に内包しています。プラットフォーム事業者は、商標法¹⁶、著作権法¹⁶、不正競争防止法¹などの法的規制遵守と、権利者からの侵害申立に対応する責任を負います。

この文脈において、知的財産への対応は、単なる法的義務やコンプライアンス・コストとしてのみ捉えられるべきではありません。メルカリの「安心・安全」への取り組み¹³に関する各種の発表や、法務省が公開した資料¹⁸に見られるように、プラットフォーム上で横行する模倣品や不正取引は、ユーザーの信頼を根本から揺るがし、マーケットプレイスの健全性を毀損する最大の事業リスクの一つです。ユーザーが安心して取引できる「場」を提供することこそが、C2Cプラットフォームの提供する中核的な価値であり、その価値を維持・向上させるためには、知的財産権の保護が不可欠です。

したがって、C2Cプラットフォームにおける知財戦略は、「法的リスクの最小化」という受動的な側面と、「信頼というブランド資産の構築」という能動的な側面の二重性を有していると定義できます。知財保護は、法的コストであると同時に、ユーザーと権利者という二つの重要なステークホルダーからの信頼を獲得するための戦略的な投資対象となります。

メルカリの知財戦略は、この二重性を深く理解した上で構築されていると見られます。2021年2月に公開されたメルカリの採用関連記事において、同社のIP（知的財産）担当者は、メルカリIPチームが掲げる知財戦略を「Open & Defensive戦略」であると明言しています¹⁹。この「Open & Defensive戦略」は、本レポートにおけるメルカリの知財活動を分析する上での基軸となります。

「Defensive（防衛）」戦略とは、伝統的な知財業務、すなわち特許権や商標権を取得することに加え、他者からの権利行使によってメルカリのマーケットプレイスが脅かされないよう防御する活動を指します¹⁹。これには、事業の安定性を脅かす「パテント・トロール」（実事業を持たず、特許権侵害訴訟によって収益を得ようとする団体）への対策も含まれており、メルカリは実際に特許防衛団体へ加入していることが言及されています¹⁹。さらに、C2Cプラットフォーム特有の課題である模倣品対策⁹や不正出品への対応¹⁰も、この「Defensive」戦略の重要な構成要素と考えられます。

一方で、「Open（開放）」戦略は、より特徴的です。これは、知財を独占し、他社を出し抜くために利用するのではなく、社会やステークホルダー（顧客、パートナー、開発者コミュニティなど）との信頼関係を構築するために知財の力を活用すること、と定義されています¹⁹。メルカリが自社のプログラムのソースコードをオープンソース（OSS）として積極的に公開する方針²⁰、¹⁹を採っていることは、この「Open」戦略の具体的な現れです。情報を積極的に発信し、コミュニティに貢献することで、結果としてメルカリ全体の技術レベル向上やイノベーション創出につながるという思想¹⁹、²⁰が根底にあると推察されます。

メルカリの知財活動は、単なる法務（リーガル）部門の枠内に留まるものではないと、関係者は示唆しています¹⁹。特に、フリマアプリ内で発生する模倣品や不正出品への対応は、典型的な知財業務（特許出願など）でもなければ、典型的な法務業務（契約書作成など）でもない、いわば「大事なのに、落としがちな仕事」であると認識されています¹⁹。メルカリのIPチームは、こうした事業の根幹に関わる課題を自ら積極的に拾いに行くスタイルを採っていると述べられており¹⁹、これは知財が単なる後方支援ではなく、経営リスクの中核であり、同時に「安心・安全」というブランド価値の源泉であることを深く認識していることの証左です。

以上のように、メルカリの知財戦略は、法的コンプライアンスの遵守¹⁶、¹⁷という最低限の要求を超え、「信頼」という非物理的な経営資産を能動的に構築し、同時に技術的優位性を確保するための経営戦略そのものとして明確に位置づけられていると結論付けられます。本レポートでは、この「Open & Defensive戦略」¹⁹という両輪が、具体的な組織体制、技術開発、プラットフォーム運営においていかに具現化されているかを詳細に分析します。

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全体像と組織体制

メルカリの知財戦略は、特定の部門が単独で担うものではなく、事業部門、研究開発部門、そしてコーポレート部門が連携する形で推進されていると見られます。その中核を担うのが、専門組織である「IPチーム」と、研究開発組織である「メルカリR4Dラボ」です。

IPチームの組織的な位置づけは、同社の成長フェーズと経営課題の変化に伴い、戦略的な変遷を遂げてきました。2021年2月時点の担当者へのインタビュー記事によれば¹⁹、IPチームの担当者は2017年2月に入社した当初、リーガルチームに所属し、法務全般（知財を含む）を扱っていました。当時のメルカリは顧客急増に伴うリーガルイシュー（例：現金出品問題への対応、模倣品対策のための権利者との関係構築）が頻発しており、加えて海外展開と上場を目前にした時期でした¹⁹。この課題に対応するため、リーガル部門は専門分化され、2018年頃に知財専門の人材が採用され、IPチームが実質的に発足したと推察されます¹⁹。

特筆すべきは、その後のIPチームの組織的異動です。担当者は、事業リスクへの対応（Defensive）を重視するならばリーガル部門に、一方で発明創出（Offensive）を重視するならばR&D（研究開発）に近いポジションにいるべきと考え、当時の成長フェーズを鑑みて「R&Dに近いポジションにいたほうが、事業の根幹から知財が関与できることが多いだろう」¹⁹と判断しました。そして、担当役員への直談判を経て、一時的にIPチームはR&D部門へ異動したとされています¹⁹。このエピソードは、メルカリの知財活動が、単なる法的防衛（リーガル）に留まらず、事業の根幹である発明創出やR&Dと一体であるべきだという強い意志を示しています。

その後、IPチームは再びコーポレート部門に戻ったと述べられていますが¹⁹、このR&D部門への一時的な異動経験が、現在のIPチームの業務スタイルに影響を与えている可能性は高いです。IPチームは、特許や商標の調査・出願といった典型的な知財業務に加え、模倣品や不正出品への対策、さらにはアプリ開発におけるオープンソースソフトウェア（OSS）のコンプライアンス体制整備など、「事業活動と密接に絡む場面」¹⁹での業務を多く担っています。2021年時点で3名体制¹⁹という少数精鋭でメルカリグループ全体の知財業務をカバーしており、事業部門と密接に連携しながら、法的リスクと技術的機会の両方に対応する柔軟な組織として機能していると考えられます。

メルカリの知財創出を担うもう一つの中核組織が、研究開発組織「R4D」です。R4Dは2025年7月、従来の体制を強化し、産学官による連携を「メルカリR4Dラボ」と総称する新たな研究体制へと移行しました³⁵。この体制強化は、研究開発のさらなる拡大と加速、そしてメルカリ内外の多様なコラボレーション創出を目的としています³⁵。R4Dは設立当初から、社内研究に留まらず、外部の学術機関との連携を重視してきました。実際に、メルカリが保有する米国特許の中には、東京大学との共同出願による「移動デバイス（Moving device）」⁴や「センサー（Sensor）」⁴といった、物流やHCI（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）領域の先端技術に関するものが含まれています。

「メルカリR4Dラボ」への体制強化は、この産学官連携をさらに加速させる意志の表れです。2025年9月1日には、元ウーブン・バイ・トヨタ株式会社（現Woven by Toyota, Inc.）でWoven CityのAI開発責任者を務めた小堀訓成氏を、R4Dの新たなHead of Research（所長）として招聘しました³⁴。この人事は、メルカリがAI領域の強化を最重要課題の一つと捉えていることを明確に示しています。小堀氏の就任リリースでは、研究の社会実装の加速と共に、AI領域の強化（特にLLM開発におけるELSI（倫理的・法的・社会的課題）ガイドライン³⁴の策定など）が言及されており、R4Dが単なる技術開発に留まらず、その社会実装に伴う課題解決までをスコープに入れていることが窺えます。

これらの組織体制の分析から、メルカリの知財創出は「二元的な体制（Dual IP Engine）」によって駆動していると推察されます。

第一のエンジンは、コーポレート部門に属し、事業部門に密着する「IPチーム」です¹⁹。彼らは、模倣品対策、OSSコンプライアンス、事業防衛のための特許・商標管理といった、日々の事業運営に直結する「Defensive」かつ「事業密着型」の知財活動を担っています。

第二のエンジンは、「メルカリR4Dラボ」です³⁴、³⁵。彼らは、AI、量子コンピューティング⁴、物流デバイス⁴といった、より長期的かつ非連続的なイノベーションを生み出すための先端研究と、それに伴う「Offensive」な知財（基盤特許）の創出を担っています。

この二元体制は、短期的な事業リスク（例：模倣品）への迅速な対応と、長期的な技術的優位性（例：次世代AI）の確保という、異なる時間軸の課題を両立させるための戦略的な組織設計であると考えられます。IPチームが「事業の盾」として機能する一方で、R4Dラボが「未来への矛」として機能し、両者が連携することで、メルカリの「Open & Defensive戦略」¹⁹が全社的に推進されているのです。

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詳細分析①：【Defensive】プラットフォーム信頼性（防衛的知財）

C2Cマーケットプレイスの持続的成長の基盤は、ひとえに「信頼」にあります。どれほど便利な機能や低い手数料を提供したとしても、取引の場が模倣品や詐欺行為¹⁶で溢れれば、ユーザーは離散します。メルカリの知財戦略における「Defensive（防衛）」の側面は、この「信頼」を技術的・組織的に構築し、維持することを最重要課題としています。そのアプローチは、単一の施策に依存するのではなく、検知、鑑定、補償、そして透明性の確保という複数の防衛ラインを重層的に組み合わせた「システム」として設計されている点が特徴です。

第一の防衛ラインは、「AIによる網羅的かつ事前の検知」です。メルカリは、不正出品や不正行為を365日24時間体制で監視しており、その中核を担うのがAI技術を活用した自動検知システムです¹⁰、¹⁸、⁴³（監視体制に関する詳細記事より）。このシステムは、過去にトラブルとなった出品のパターンや、社内データベースに蓄積された不正行為のデータをAIに学習させることで、自動でリスクを検知します⁴³（監視体制に関する詳細記事より）。さらに、不正が疑われる利用者の行動監視を強化し、不正リスクを点数化（スコアリング）する仕組みも導入されています¹⁰。リスクスコアが高まった利用者のアカウントについては、使用を制限する¹⁰といった措置が講じられており、問題が発生する前の「未然防止」に重点が置かれています。AIが検知した内容は、最終的に専任スタッフが人の目で確認し、不正出品の自動削除や警告、悪質なケースではアカウントの永久停止措置や法的措置を実施する¹¹、⁴³（監視体制に関する詳細記事より）という「AI×人」のハイブリッド体制が敷かれています。

第二の防衛ラインは、「専門家による真贋鑑定（Verification）」です。AIによるパターン検知だけでは、巧妙化する模倣品を完全に見抜くことは困難です。この限界を補完するため、メルカリは専門家による「目」を導入しています。以前から、購入者が有料オプションとして鑑定を依頼できる「あんしん鑑定」サービスを提供してきました⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）。このサービスは、鑑定基準をクリアした商品のみが購入者に届く仕組みであり、スニーカー、ラグジュアリーファッション、トレーディングカードなど特定のカテゴリ（2025年5月時点で約85ブランド）⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）を対象としています。

さらにメルカリは、2025年5月の「安心安全に関する強化策」³⁸の一環として、この鑑定体制を抜本的に強化する方針を打ち出しました。具体的には、2025年秋頃を目処に、メルカリが自社で運営する「メルカリ鑑定センター」を設立する計画です⁹、³⁸、⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）。これは、従来外部の鑑定サービスと連携していた体制⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）から、鑑定業務そのものを内製化（垂直統合）する大きな戦略転換を意味します。自社で鑑定ノウハウを蓄積し、AI検知システムと鑑定データを密に連携させることで、検知精度の飛躍的な向上と、鑑定のスピードアップを図る狙いがあると推察されます。

第三の防衛ラインは、「ユーザーへの補償（Safety Net）」です。AIと専門家による二重のチェックを経てもなお、万が一ユーザーが模倣品を購入してしまったり、トラブルに巻き込まれたりした場合のセーフティネットとして、補償制度が設けられています。法務省の資料¹⁸やメルカリの発表⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）によれば、模倣品を購入した際の「商品代金」は、補償の主な対象の一つとされています。

特に2025年7月1日からは、この補償制度が「全額補償サポートプログラム」¹³、³⁸として大幅に強化されました。これは、正しくメルカリを利用しているユーザーがトラブルに遭った場合、購入代金または販売利益の「全額」を補償するというものです⁴³（全額補償サポートに関する詳細記事より）。ただし、この手厚い補償の適用を受けるには、①アプリでのかんたん本人確認（eKYC）の実施、②配送方法に「メルカリ便」の利用、といった5つの条件をすべて満たす必要があります⁴³（全額補償サポートに関する詳細記事より）。この条件設定は、単なる補償に留まらず、ユーザーをeKYCや追跡可能なメルカリ便という「管理された（＝安全性の高い）」取引フローへと誘導する強力なインセンティブとしても機能しており、プラットフォーム全体の健全化を促す巧みな制度設計であると評価できます。

これらの内部的な防衛システムに加え、メルカリは外部ステークホルダーとの連携（エンゲージメント）も重視しています。その代表例が「権利者保護プログラム」です²、⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）。これは、ブランド権利者やメーカー、関連団体（2025年6月時点で1,200以上の権利者が加入⁴³（監視体制に関する詳細記事より））と連携し、権利侵害品の削除申立て手続きを簡略化・迅速化する仕組みです²、⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）。通常、申立てごとに行政手続き（情報流通プラットフォーム対処法に基づく）や書類提出が必要となるプロセスを、事前登録によって大幅に簡略化し⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）、権利侵害品を速やかに市場から排除することを可能にしています。これは、権利者を「対立相手」としてではなく、「プラットフォーム浄化のためのパートナー」として積極的に巻き込む、「Open」戦略の側面を持つ「Defensive」施策と言えます。

さらに、メルカリは2025年に入り、「透明性レポート」の公開を開始しました³⁸、³⁹、⁴⁰、⁴¹。これは、これまで取り組んできた不正対策や顧客サポートの実績、そして2025年5月から開始した新たな強化策（不正利用者の「徹底的な排除」と「徹底的な救済」）³⁸の取り組み状況と成果を、定期的かつ定量的に公開するものです³⁹、⁴¹。2025年上半期のレポート⁴³では、捜査機関との連携件数（捜査関係事項照会対応3,799件、令状対応28件）⁴²や、「あんしん鑑定」の利用可能商品数の増加（2024年下半期比2.4倍の36万商品）⁴³といった具体的な数字が開示されています。このような情報開示は、ステークホルダー（ユーザー、権利者、規制当局）に対する説明責任を果たし、自社の取り組みの有効性を示すことで、「安心・安全」というブランドイメージを客観的なデータで裏付け、信頼性を可視化しようとする高度な戦略の一環です。

これらの多層的な取り組みを総合的に分析すると、メルカリは「信頼の垂直統合（Vertical Integration of Trust）」戦略を推進していると強く推察されます。多くのプラットフォーム事業者が、真贋鑑定や不正検知を外部の専門企業への委託や、権利者からの受動的な申告に依存しがちな中で、メルカリは「AI（検知）→ 人（自社鑑定）→ 補償（事後対応）→ レポート（透明性）」という、「信頼」に関わるバリューチェーンのほぼ全てを自社でコントロール下に置こうとしています。これは、C2Cプラットフォームの最終的な競争優位性が「手数料の安さ」や「機能の多さ」ではなく、どれだけ「信頼」されるかに懸かっていると見据えた、極めて戦略的かつ長期的な投資であると考えられます。

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詳細分析②：【Offensive】技術的優位性（戦略的知財）

メルカリの知財戦略は、「Defensive（防衛）」による信頼構築と同時に、技術的優位性を確立するための「Offensive（攻撃）」な側面を強力に推進しています。この戦略的知財活動は、C2C取引におけるユーザーの「摩擦（Friction）」を徹底的に解消し、競合他社に対する持続的な優位性を築くことを目的としています。その中核には、AI（人工知能）/ML（機械学習）技術に関する特許ポートフォリオの構築と、それを事業戦略として昇華させた「AI-Native」化の推進があります。

メルカリ（Mercari, Inc.）が米国特許商標庁（USPTO）で取得した特許群⁴、⁴⁶を分析すると、その技術的投資がC2Cプラットフォームにおける二大「摩擦点」—すなわち「出品の手間」と「価格設定の悩み」—の解消に極めて集中的に投下されていることが明らかになります。

第一に、「出品の手間」の解消です。C2Cサービスにおいて、売り手（出品者）が感じる最大の障壁は、商品の写真を撮影し、カテゴリを設定し、説明文を入力するという一連の煩雑なプロセスです。メルカリは、このプロセスを自動化・支援するための技術を特許で固めています。例えば、特許番号11676187（2020年5月出願）「prediction of listing attributes for a for sale object (FSO)（販売対象物（FSO）の出品属性の予測）」⁴⁶は、機械学習（ML）と人工知能（AI）を用いて、過去の出品データベースとFSOの属性を比較し、カテゴリ選択を支援し、最終的にFSOに関連する出品の絞り込まれたセットを生成する技術について述べています⁴⁶。また、特許番号12271935（2022年5月出願）「inventory ingestion and pricing system（在庫取り込みと価格設定システム）」⁴⁶は、Eメールの領収書を解析して購入済みオブジェクトを特定し、マーケットプレイスから類似アイテムを識別して販売価格を生成するという、より高度な出品自動化技術に関するものです⁴⁶。これらの技術は、出品プロセスにおけるユーザーの認知負荷と作業時間を劇的に削減することを目的としています。

第二に、「価格設定の悩み」の解消です。出品者は「いくらで売れるのか」が分からず、購入者は「この価格が妥当か」を判断できません。この価格の不透明性もまた、取引の大きな摩擦となります。メルカリは、この課題を解決するためにAIを活用した価格ガイダンス技術を開発しています。特許番号11694218（2020年6月出願）「Computer technology for automated pricing guidance（自動価格ガイダンスのためのコンピュータ技術）」⁴、⁴⁶は、出品カテゴリー、販売希望期間、カテゴリーの減衰曲線（category decay curve）、さらには出品者の柔軟性（seller flexibility curve）といった複数のパラメータに基づき、機械学習ニューラルネットワーク分析を用いて「最適な提示価格（optimal offer price）」を生成・提案する技術です⁴⁶。さらに、特許番号11816686（2019年2月出願）「generating sellability and cancellability scores（販売可能性・キャンセル可能性スコアの生成）」⁴⁶は、モバイルデバイスからの画像に基づいて、そのオブジェクトの「売れやすさ（sellability）」や「キャンセルされやすさ（cancellability）」をスコア化し、ユーザーに提供する技術に関するものです⁴⁶。これらの特許技術は、膨大な過去の取引データをAIで分析することにより、出品者と購入者の双方に客観的な価格（相場）の「錨（アンカー）」を提供し、価格交渉や意思決定を円滑化するものです。

これらのAI/MLに関する特許群⁴⁶は、メルカリが長年にわたり蓄積してきた技術的資産です。そして、2023年以降に同社が全社的に打ち出した「AI-Native」戦略²⁸は、この強固な特許基盤の上で、生成AI（Generative AI）/LLM（大規模言語モデル）という新たな技術的パラダイムシフトを取り込み、UX（ユーザーエクスペリエンス）を非連続的に革新しようとする試みであると分析されます。

2023年10月17日に発表された「Mercari AI Assistant」³⁰は、その最初の具現化の一つです。これは、生成AI/LLM技術を活用し、出品や購入のプロセスで直面する問題など、メルカリ上の様々な状況でユーザーにパーソナライズされたアドバイスや最適な行動を推薦する機能です³⁰。メルカリは、生成AIを広告制作工数の3分の1削減²⁶といった社内業務の効率化（内部ツール「Ellie」²⁹の開発など³¹）に活用するだけでなく、初めてユーザー向けのアプリ機能として実装しました³⁰。

「AI-Native」戦略²⁸が目指す最終的なゴールは、より根本的なUXの変革、すなわち「ゼロタップ」UXの実現にあると、メルカリの幹部は示唆しています²⁷。これは、従来の「アプリを開く→カテゴリを選ぶ→検索条件を設定する」といった段階的なプロセスとは異なり、「スマートフォンのカメラを向けるだけで出品が完了する」あるいは「『あまり着古していない〇〇ブランドの服を平均価格帯で』といった会話型の自然言語でアイテムを見つける」といった、根本的に新しい体験を創出することを目指すものです²⁷。

この「ゼロタップ」UXの実現可能性は、メルカリが既に保有する特許群によって裏付けられています。カメラを向けるだけで出品属性を予測する技術（特許11676187など）⁴⁶と、生成AIによる自然言語処理（Mercari AI Assistant）³⁰が組み合わさることで、ユーザーはもはや「検索」や「入力」という行為自体を意識する必要がなくなる可能性があります。

一方で、メルカリの研究開発組織「R4D」（現メルカリR4Dラボ）³⁴、³⁵は、こうした現在の事業に直結するAI技術だけでなく、より長期的かつ非連続的な技術領域にも知財の布石を打っています。特許番号11928555（2022年4月出願）「System of quantum processors（量子プロセッサのシステム）」⁴、⁴⁶は、複数の量子プロセッサを接続して論理量子ビットを構成する際の不適切な動作を抑制するシステムに関する特許です。これは、C2Cプラットフォームの膨大な組み合わせ最適化問題（例：推薦、物流）などに応用可能な、将来の計算能力の覇権を見据えた基礎研究への投資と考えられます。また、東京大学との共同出願である特許番号11718361（2021年5月出願）「Moving device（移動デバイス）」⁴は、物体の輸送と携帯性を両立させるモビリティデバイスに関するものであり、C2C取引の「最後（＝物流）」のフリクション解消までをも視野に入れた研究開発の広がりを示しています。

これらの分析を総合すると、メルカリの技術的優位性は、単に生成AIを導入しているという点にあるのではありません。その強みは、①過去10年以上にわたり蓄積し、特許網⁴⁶によって「Defensive」に固められた、C2C取引の構造（バックエンドの論理）を最適化するAI/MLアルゴリズム群と、②生成AI（「AI-Native」戦略）²⁸によって実現される、直感的で「ゼロタップ」な「Offensive」なインターフェース（フロントエンドの対話）を、緊密に結合させている点にあると推察されます。

特許群⁴⁶が「出品価格の最適化」という経済合理性を担保し、生成AI²⁷が「会話による検索」という体験的快感を提供する。この二つが組み合わさることにより、競合他社が容易に模倣できない強力な「二重の堀（Dual Moat）」が技術的に構築されつつあるのです。

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詳細分析③：【Open】エコシステム戦略（開放的知財）

メルカリの知財戦略「Open & Defensive」¹⁹のうち、「Open（開放）」の側面は、開発者コミュニティやパートナーとの信頼関係を構築し、技術エコシステム全体を活性化させることで、間接的に自社のイノベーションを加速させることを目的としています。この戦略は、特にオープンソースソフトウェア（OSS）への取り組みにおいて顕著に見られます。しかしながら、全ての領域で「Open」戦略が採られているわけではなく、事業領域の特性や法的リスクに応じて、「Defensive」なアプローチと戦略的に使い分けられている点が極めて重要です。

「Open」戦略の核心を成すのが、OSSポリシーです。メルカリは、自社のシステムが多くのOSSによって支えられていることを認識し、そのコミュニティへの貢献として、開発・運用プロセスで培った技術をOSSとして積極的に公開しています²⁰、⁴⁷（GitHubページより）。この目的は、単なる社会貢献に留まらず、「世の中のイノベーション推進に協力する」²⁰こと、そしてそれを通じて自社の技術力を高めることにあります。メルカリのエンジニアリング部門は、「情報を発信するところに情報は集まる」¹⁹という考えに基づき、OSS活動を推進しています。世界レベルのエンジニアが集うOSSコミュニティに身を置くことを会社として後押しすることで、最先端の開発プロセスや品質担保の仕組みを学び、メルカリ全体の技術レベル向上、ひいてはプロダクト品質の向上とイノベーション創出につなげる狙いがあります²⁰。

メルカリのGitHubリポジトリ⁴⁷（GitHubページより）には、実際に「ml-system-design-pattern」（機械学習のシステム設計パターン、スター数2.8k）や「production-readiness-checklist」（マイクロサービスの生産準備チェックリスト、スター数928）など、メルカリが実務で培った高度なノウハウが公開されています。これらの技術（特にGo言語やKubernetes関連のツール⁴⁷（GitHubページより））をOSSとして公開することは、以下の戦略的意図を持っていると推察されます。

技術的信頼の構築: 高度な技術資産を公開することで、外部の開発者コミュニティからの技術的な信頼と評価（レピュテーション）を獲得します。
R&D効率の向上: 自社の技術を公開（Open）することで、外部からのフィードバックやコントリビューション（貢献）を受け入れ、開発リソースを効率的に活用し、技術を洗練させることができます。
採用ブランディング: OSS活動への積極的な貢献とサポート²⁰をアピールすることは、優秀なエンジニアを惹きつけるための強力な採用ブランディングとして機能します。

このように、OSSポリシーは、知財を「囲い込む」のではなく「開放」することで、より大きなリターン（技術的信頼、イノベーション、人材獲得）を得ようとする、高度な「Open」戦略の具体例です。

一方で、メルカリは新たな事業領域、特に法的に未成熟な分野においては、全く異なるアプローチ、すなわち極めて「Defensive」な知財管理を行っています。その典型が、Web3（NFT）事業における知的財産権の取り扱いです。

メルカリはNFT（非代替性トークン）の売買プラットフォームを提供していますが³³、その「オリジナルNFT」（メルカリが発行主体となるNFT）に関する利用規約³²では、知財の権利関係について厳格な定めが置かれています。

まず、権利の帰属について、「オリジナルNFTのキャラクター、画像、動画、音声、音楽等に関する著作権、商標権その他一切の知的財産権（…中略…）は、すべて当社（メルカリ）に帰属します」³²と明記されています。そして、「オリジナルNFTの保有によって知的財産権は移転せず」³²と釘を刺しており、NFTを購入（保有）することは、そのデジタルデータの所有権（保有権³³）を得ることであっても、それに紐づくコンテンツの「知的財産権」を得ることではない、という点を明確に分離しています。

次に、保有者の利用権についてです。メルカリは保有者に対し、オリジナルコンテンツを利用することを「無償」かつ「非独占的」に許諾します³²が、その範囲は厳しく制限されています。利用は「オリジナルNFTを現に保有する期間に限定」³²され、売却すれば利用権も失います。用途は「個人利用」に限定され、直接的な販売はもちろん、「投げ銭の受領などの間接的な商業目的で利用してはなりません」³²と、商業利用は全面的に禁止されています。

二次創作（ファンアートの制作・公開、関連グッズ制作など）は個人利用の範囲で許容されます³²が、これはコミュニティの活性化を促すための限定的な「開放」と言えます。しかし、その二次創作物を用いた商業利用も当然に禁止されており、あくまでメルカリが知的財産権のコントロールを完全に保持する（権利を留保する）形となっています。

このOSSポリシーとNFTガイドラインの対比は、メルカリの知財戦略の精緻さを示しています。一見すると、OSSでの「Open」な姿勢と、NFTでの「Defensive」な姿勢は矛盾しているように見えます。しかし、これは矛盾ではなく、知財が関わる「レイヤー（階層）」の特性に応じて、戦略を意図的に使い分けている結果であると強く推察されます。

レイヤー1：基盤技術（ツール）の知財: エンジニアリングの基盤となるソフトウェアやライブラリ（例：Go言語のツール⁴⁷（GitHubページより））は、OSSとして最大限「Open」にします。これにより開発者エコシステムを構築し、技術的信頼を獲得します。これは「他社を出し抜く」¹⁹必要がない領域です。
レイヤー2：ビジネスロジック（UX）の知財: 競争優位の源泉であり、事業の根幹となるUX改善技術やAIアルゴリズム（例：自動価格設定⁴、⁴⁶）は、特許網によって最大限「Defensive」に固め、他社の模倣を防ぎます。
レイヤー3：新規アセット（コンテンツ）の知財: NFTのような新たなデジタル資産は、それ自体が「コンテンツ」であり、かつ権利関係や法整備が未成熟な領域です³³。ここでは、将来的な事業展開の自由度を確保し、法的リスクをコントロールするため、知的財産権は自社に留保するという、最も「Defensive」なスタンス（クローズドな管理）を取ります。

このように、メルカリは「Open & Defensive戦略」¹⁹を画一的に適用するのではなく、技術（ツール）、事業（ロジック）、資産（コンテンツ）という知財の性質に応じて、開放と防衛のバランスを戦略的に使い分けています。この柔軟かつ多層的なアプローチこそが、同社の知財戦略の神髄であると考えられます。

当章の参考資料

競合比較

メルカリの知財戦略、特にプラットフォームの信頼性構築（防衛的知財）におけるアプローチの特異性を明らかにするため、国内の主要C2Cプラットフォームである楽天グループ株式会社の「楽天ラクマ」、およびLINEヤフー株式会社の「Yahoo! JAPAN」（Yahoo!オークション、Yahoo!フリマ）の公表されている施策と比較分析を行います。

C2Cプラットフォームにおける知財保護は、主に「権利者保護（申立対応）」「不正検知（パトロール）」「真贋鑑定」「購入者補償」の4つの側面から構成されます。これら各項目における3社の戦略的スタンスの違いは、彼らが「信頼」をいかにして構築・担保しようとしているかの思想の違いを反映していると考えられます。

権利者保護プログラム

3社ともに、権利者が知的財産権（商標権、著作権など）の侵害品を発見した際に、迅速な削除申立てを行うための専用プログラムを設けています。

メルカリ：「権利者保護プログラム」²、⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）を提供し、1,200以上の権利者（2025年6月時点）⁴³（監視体制に関する詳細記事より）が参加しています。申立て手続きを簡略化し、迅速な削除対応を可能にしています⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）。
楽天ラクマ：「権利者保護プログラム」⁴⁸（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）を提供しています。これは、事前に登録する「登録型プログラム」（法人のみ）と、都度申告する「申告型プログラム」の2種類で構成されています⁴⁸（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）。1,000以上のブランド権利者と連携していると公表しています⁴⁹（パトロールに関する詳細記事より）。
Yahoo! JAPAN：「知的財産権保護プログラム」¹⁵、⁵⁰を提供しています。これも、都度申告する「プログラムA」と、事前登録により手続きを簡略化できる「プログラムB」の2種類で構成されています¹⁵、⁵⁰。プログラムBの登録団体リストは公開されており⁵⁰（登録団体一覧より）、エンターテイメント、ソフトウェア、ファッションなど多岐にわたる企業が参加しています。

この点において、3社はほぼ同様の枠組み（権利者との連携による迅速な削除対応）を整備しており、業界標準の施策となっていることがわかります。

不正検知（パトロール）

不正出品を未然に防ぐための監視体制において、AI技術の活用度合いに差が見られます。

メルカリ：「AIと人による24時間365日体制」¹⁰、¹⁸、⁴³（監視体制に関する詳細記事より）を強く打ち出しています。過去の不正パターンを学習したAIがリスクを自動検知・スコアリングし¹⁰、専任スタッフが最終確認するハイブリッド体制を構築しています⁴³（監視体制に関する詳細記事より）。
楽天ラクマ：専門スタッフによる24時間365日体制のパトロール⁴⁹（パトロールに関する詳細記事より）を実施しています。検知システムや出品時の警告ポップアップ機能⁴⁹（パトロールに関する詳細記事より）、⁵¹（警告表示機能に関する詳細記事より）を導入しており、また「楽天市場のノウハウ」⁴⁹（パトロールに関する詳細記事より）を活用している点も特徴ですが、メルカリほどAIの活用を前面には出していません。
Yahoo! JAPAN：ウェブフォームからの申告¹⁵に基づく対応が中心であり、AI活用による能動的な不正検知に関する公開情報は、競合2社と比較して限定的です。

真贋鑑定

高額品やブランド品の真贋を鑑定する仕組みにおいて、3社の戦略的スタンスが最も明確に分かれます。

メルカリ：有料オプションの「あんしん鑑定」⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）に加え、2025年秋に自社運営の「メルカリ鑑定センター」を設立予定³⁸、⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）です。これは鑑定業務を内製化（垂直統合）する戦略です。
楽天ラクマ：「ラクマ最強鑑定」⁴⁵という鑑定サービスを提供していますが、これは株式会社コメ兵（KOMEHYO）との業務提携⁴⁵により実現されています。鑑定はコメ兵の専門鑑定士が担っており、外部の信頼を活用する「パートナーシップ」戦略です。
Yahoo! JAPAN：Yahoo!オークションやYahoo!フリマにおいて、プラットフォーム公式としての網羅的な真贋鑑定サービスは提供されていません（一部の特定カテゴリを除く）。

購入者補償

万が一、模倣品を購入した場合の補償制度にも違いがあります。

メルカリ：「全額補償サポートプログラム」¹³、⁴³（全額補償サポートに関する詳細記事より）を導入。模倣品購入時の代金補償⁴⁴（権利者保護プログラムに関する詳細記事より）が含まれ、「eKYC」や「メルカリ便」の利用⁴³（全額補償サポートに関する詳細記事より）といった特定の条件を満たした場合に手厚い「全額」補償が適用されます。
楽天ラクマ：「ラクマあんしん補償」¹⁴は主に配送中の紛失補償が中心ですが、「ラクマ最強鑑定」⁴⁵を利用し、結果が「基準外（＝KOMEHYOの基準を満たさない）」と判定された場合には、ラクマが購入金額を補償する仕組み⁴⁵が組み込まれています。鑑定と補償が連動している形です。
Yahoo! JAPAN：「あんしん補償」（Yahoo!フリマ）⁵²は、配送トラブルや商品説明と異なる商品が届いた場合の補償が中心であり、模倣品に特化した手厚い補償プログラムは限定的です。

以上の比較分析を、以下の表にまとめます。

主要C2Cプラットフォームの知財保護施策比較表

比較項目

株式会社メルカリ

楽天グループ株式会社（楽天ラクマ）

LINEヤフー株式会社（Yahoo! JAPAN）

権利者保護

権利者保護プログラム ²、⁴⁴

・1,200以上の権利者が参加 ⁴³

・申立手続きを簡略化 ⁴⁴

権利者保護プログラム ⁴⁸、⁴⁹

・登録型（法人）と申告型 ⁴⁸

・1,000以上の権利者と連携 ⁴⁹

知的財産権保護プログラム ¹⁵、⁵⁰

・プログラムA（都度申告）

・プログラムB（事前登録） ⁵⁰

不正検知

AIと人による24時間監視 ¹⁰、⁴³

・不正リスクの点数化 ¹⁰

・透明性レポートで取り組みを公開 ³⁸

システムとパトロール ⁴⁹

・楽天市場のノウハウ活用 ⁴⁹

・警告ポップアップ機能 ⁴⁹、⁵¹

パトロールおよび申告ベース ¹⁵

（AI活用等の能動的検知に関する公開情報は限定的）

真贋鑑定

あんしん鑑定 ⁴³

・メルカリ鑑定センター（自社運営）を2025年秋に設立予定 ³⁸、⁴³

ラクマ最強鑑定 ⁴⁵

・株式会社コメ兵（KOMEHYO）と提携 ⁴⁵

（フリマサービスにおける公式鑑定制度は限定的）

購入者補償

全額補償サポートプログラム ¹³、⁴³

・模倣品購入時の代金補償 ⁴⁴

・eKYC、メルカリ便利用が条件 ⁴³

ラクマあんしん補償 ¹⁴

・「ラクマ最強鑑定」で「基準外」の場合、購入金額を補償 ⁴⁵

あんしん補償 ⁵²

（配送トラブル等が中心。模倣品特化の補償は限定的）

戦略的スタンス

信頼の「垂直統合」モデル

（AI検知・自社鑑定・補償・透明性）

「パートナーシップ」モデル

（KOMEHYOとの提携）

「コンプライアンス」モデル

（法的手続きの整備）

（出典：各社公開資料（¹）に基づきアナリスト作成）

この比較表から、3社の戦略的スタンスの違いは明らかです。Yahoo! JAPAN¹⁵、⁵⁰は、プラットフォーム事業者としての法的責任（権利者からの申告への対応）を果たす「コンプライアンス」モデルに重点を置いていると見られます。楽天ラクマ¹⁴、⁴⁵、⁴⁸、⁴⁹は、自社のリソース（パトロール）に加え、KOMEHYOという鑑定における強力なブランドを持つ外部企業の信頼性を活用する、効率的な「パートナーシップ」モデルを採用しています。

これに対し、メルカリ¹⁰、¹³、³⁸、⁴³、⁴⁴は、最もコストとリソースを要する「信頼の垂直統合」モデルを選択しています。AIによる検知システムへの投資⁴³（監視体制に関する詳細記事より）、自社での鑑定センター設立³⁸、そしてeKYCの導入と引き換えにした手厚い全額補償⁴³（全額補償サポートに関する詳細記事より）は、全て「信頼」に関わるプロセスを自社の管理下に置き、最適化しようとする試みです。

メルカリがこの重厚な戦略を選択する背景には、C2C市場が成熟期に入り、ユーザーが最終的に選択する基準は「信頼性（安心・安全）」であるという経営判断があると推察されます。AI検知（技術）と鑑定センター（人）を自社で持つことは、検知データと鑑定結果をフィードバックループとしてAIモデルを継続的に強化できるという技術的な優位性にも直結します。短期的にはコストがかさむものの、長期的に見れば、「メルカリ＝最も信頼できるC2Cプラットフォーム」という強力なブランド資産と、模倣困難な「信頼のインフラ」を構築する、極めて戦略的な知財（防衛的知財）投資であると結論付けられます。

当章の参考資料

リスク・課題（短期・中期・長期）

メルカリが推進する「Open & Defensive戦略」¹⁹は、C2Cプラットフォームの信頼構築と技術的優位性の確立において強力な枠組みを提供しています。しかし、この戦略は同時に、技術の進展、市場の拡大、法的環境の変化に伴う新たなリスクと課題に直面しています。これらのリスクは、短期、中期、長期の異なる時間軸で顕在化する可能性があります。

短期的リスク：生成AIの悪用と「いたちごっこ」の加速

メルカリは「AI-Native」戦略²⁸を掲げ、生成AIをUXの革新（例：「ゼロタップ」UX²⁷）や業務効率化²⁶に活用しています。しかし、この技術は諸刃の剣であり、不正を行う攻撃者側にも同様の利益をもたらします。

短期的には、不正出品者が生成AIを悪用し、より巧妙な商品説明文（実在の商品レビューを学習させた説得力のある文章など）や、本物と見紛うような偽の商品画像（Sora等の動画生成AIによる偽の動作動画を含む¹¹）を大量に生成するリスクが極めて高いです。メルカリはAIを活用して不正検知¹⁰を行っていますが、攻撃者側もAIを用いて検知システムを回避する技術を開発するため、検知（Defensive）と回避（Offensive）の「いたちごっこ」は、生成AIの登場により、従来とは比較にならないレベルで高度化・高速化すると予想されます。メルカリが「AI×人」の監視体制⁴³（監視体制に関する詳細記事より）や自社鑑定センター³⁸を強化しているのは、このAI対AIの攻防において、AIだけでは見抜けない「違和感」を人間の専門家が補完する必要性を認識しているためと考えられます。

中期的リスク：グローバルな特許防衛コストの増大

メルカリの事業は、日本国内（株式会社メルカリ）³⁷だけでなく、米国（Mercari, Inc.）²³、³⁷にも及んでいます。C2Cマーケットプレイスというビジネスモデルは、多数の技術要素（検索、推薦、決済、UI/UX、物流）から成り立っており、その多くが特許侵害訴訟の対象となり得ます。

メルカリ自身も、自動価格ガイダンス⁴、⁴⁶や販売可能性スコア⁴⁶といったUXの根幹部分を米国特許で防衛しています。しかし、事業規模がグローバルに拡大するにつれ、特に訴訟リスクの高い米国市場において、パテント・トロール（特許権侵害訴訟をビジネスとする企業）や競合他社から特許侵害で訴えられるリスクは増大します。メルカリが「Defensive戦略」の一環として、パテント・トロールに対抗する特許防衛団体に加入している¹⁹こと自体が、このリスクを明確に認識している証左です。中期的に、これらの訴訟に対応するための法務費用や、和解金、あるいは特許クロスライセンスの対価として支払うライセンス料といった「特許防衛コスト」が、経営上の継続的な負担となる可能性があります。

長期的リスク：プラットフォーム規制とELSI（倫理的・法的・社会的課題）

最も根本的かつ長期的な課題は、プラットフォーム事業者が持つ「力の行使」に関する正当性と、それに伴うELSI（倫理的・法的・社会的課題）です。

メルカリは「安心・安全」な市場を維持するため、AIを用いて不正リスクを点数化し、リスクが高いと判断された利用者のアカウント使用を制限する¹⁰といった、強力な措置を講じています。このアプローチは、大多数の良識あるユーザーを悪質なユーザーから守るためには不可欠な「防衛」活動です。

しかし、このAIによる「選別」や「排除」のプロセスが、完全に正確である保証はありません。AIの判断ミス（False Positive）により、正当なユーザーが不当に出品を削除されたり、アカウントを停止されたりする可能性は常に存在します。また、AIがどのような基準（アルゴリズム）でリスクを判断しているのかは、不正回避のためにブラックボックス化されており、ユーザー側からの透明性や異議申し立ての機会は限定的です。

メルカリは「透明性レポート」³⁸、³⁹の公開を始めましたが、これは主にプラットフォーム全体の健全性を示すマクロな統計です。個々のユーザーに対するアルゴリズムの決定（アカウント停止など）の妥当性や公平性（バイアスの有無）は、今後、国内外で強化が予想されるデジタル・プラットフォーム規制（例：欧州のデジタルサービス法（DSA）など）において、厳しく問われる可能性があります。

メルカリのR4Dラボが、新所長の就任と共に「LLMを用いたプロダクト開発をスピーディーに行うためのガイドライン」³⁴といったELSI研究に注力していることは、メルカリ自身がこの長期的リスクを深く認識していることの表れです。C2Cプラットフォームの「開放性（誰でも自由に使える）」¹と「規制の必要性（安全を守るために不正者を排除する）」¹⁰という、事業モデルに内包された根本的なジレンマは、技術や法律がどう進展しようとも、メルカリが永続的に向き合い続けなければならない経営課題であると結論付けられます。

当章の参考資料

今後の展望（政策/技術/市場動向との接続）

メルカリの知財戦略は、現在の事業防衛と技術的優位性の確保に留まらず、将来の市場・技術動向を見据えた布石を打っています。特に「AI-Native化」の推進²⁸、Web3（NFT）³²、³³といった新規領域への進出、そして「信頼の可視化」³⁸、³⁹への取り組みは、今後のC2C市場のあり方を規定する重要な動向と接続しています。

「AIネイティブ」化の先にある「ゼロタップ」UXの標準化

メルカリが「AI-Native」戦略²⁸の下で目指す「ゼロタップ」UX²⁷—すなわち、カメラを向けるだけ²⁷、あるいは自然言語で会話するだけ²⁷で取引が完結するインターフェース—は、単なる機能改善の域を超え、C2Cプラットフォームの新たな業界標準となる可能性があります。

このUXが実現すれば、現在ユーザーが感じている「出品」や「検索」の「摩擦（Friction）」は限りなくゼロに近づきます。AIが、過去の特許技術（出品属性予測⁴⁶、自動価格ガイダンス⁴、⁴⁶）と生成AI（自然言語処理³⁰）を高度に融合させ、出品から価格設定、さらには将来的にR4Dが研究する物流デバイス⁴と連携して梱包・発送までをシームレスに支援する未来が想定されます。

このUXの基盤となるAIモデルと、それを支える特許群（バックエンドの論理）⁴⁶こそが、将来のC2C市場における最も強力な参入障壁となると見られます。競合他社が表面的なUI（ユーザーインターフェース）や生成AIチャットボットを導入することは容易であっても、メルカリが保有する膨大な取引データと、それを最適化するために構築された特許網⁴⁶（ビジネスロジック）を模倣することは極めて困難です。今後は、このAI基盤のさらなる強化と、それを活用した「ゼロタップ」UXの特許化（Offensiveな知財）が、競争優位を決定づける鍵となると推察されます。

Web3/メタバース領域におけるデジタル資産の権利保護

現在、メルカリはNFT（非代替性トークン）事業において、自社に知的財産権を留保する厳格な「Defensive」スタンス³²を採用しています。これは、著作権法³³や商標法³³といった既存の法体系と、ブロックチェーン上の権利移転³³との関係が未だ法的に確立されていない、黎明期の市場リスクに対応するためであると考えられます。

しかし、今後Web3市場が成熟し、デジタル資産の二次創作や派生利用に関する法的・社会的なコンセンサスが形成されていけば、メルカリの戦略も変化する可能性があります。例えば、クリエイターやコミュニティによる二次創作や商業利用を一定のルール（例：CCライセンスや専用ライセンス）の下で許容する、より「Open」なライセンスモデルへ移行し、エコシステムの活性化を促す戦略も考えられます。

その際、メルカリが物理的なモノの流通（C2C）で培ってきた「信頼」の仕組み、すなわち「真贋鑑定」（メルカリ鑑定センター³⁸）や「補償」（全額補償サポート¹³）のノウハウが、デジタル資産の流通に応用されるかが注目されます。デジタル資産の「唯一性」を証明するNFT技術と、メルカリが構築した「信頼のインフラ」（AI検知、専門家鑑定）が融合することで、デジタルとフィジカルを横断する新たな信頼基盤を構築できる可能性があります。

「信頼の可視化」の高度化と標準化への取り組み

メルカリが2025年に開始した「透明性レポート」³⁸、³⁹、⁴⁰は、「信頼」という曖昧な概念を、定量的なデータ（例：不正対策の実績、補償の状況⁴³）によって可視化し、ステークホルダーに開示する「Open」戦略の第一歩です。

今後は、この「信頼の可視化」が一層高度化すると予想されます。例えば、AIによる不正検知率¹⁰や、鑑定センター³⁸による模倣品判定の精度といった、より踏み込んだデータの開示が求められる可能性があります。さらに、将来的には、個々の商品に対してブロックチェーン技術を用いた真贋証明や（現在のNFT³³とは異なる形での）取引履歴の追跡を導入し、「信頼」を技術的に裏付け、改ざん不可能な形で提示する取り組みも考えられます。

また、メルカリが「Open & Defensive戦略」¹⁹の一環として、自社のポリシーやガイドライン（例：ELSIガイドライン³⁴）を積極的に対外発信¹⁹していることは、単なる情報公開に留まらず、自社の取り組みをデファクトスタンダード（事実上の業界標準）化しようとする戦略的な意図も含まれていると推察されます。A/Bテストの標準化²¹など、社内の取り組みを業界全体に広げようとする活動は、メルカリがC2C市場のリーディングカンパニーとして、プラットフォーム全体の健全化（信頼性の向上）を主導する姿勢の表れです。

当章の参考資料

戦略的示唆（経営/研究開発/事業化の観点でアクション候補）

メルカリの知的財産戦略に関する本分析は、同社のみならず、デジタルプラットフォーム、電子商取引、さらには技術主導型ビジネス全般に関わる企業に対し、複数の戦略的な示唆を提供します。これらの示唆は、「経営（戦略）」「研究開発（R&D）」「事業化（法務・知財）」の3つの観点から整理できます。

経営（戦略）への示唆

メルカリの事例が示す最も重要な教訓は、C2Cプラットフォームのような知財侵害リスク¹⁶、¹⁷を本質的に内包するビジネスモデルにおいて、知的財産（特に模倣品）対策は「コンプライアンス・コスト」ではなく、「信頼」という中核的ブランド価値を構築するための「戦略的投資」であるという点です。

競合他社が外部パートナーシップ⁴⁵や法的手続きの整備¹⁵に留まる中、メルカリは「AI検知」¹⁰、「自社鑑定センター」³⁸、「全額補償」¹³、そして「透明性レポート」³⁸という「信頼の垂直統合」⁴³（鑑定センターに関する詳細記事より）に多大なリソースを投下しています。この一見「重い」戦略は、ユーザーの信頼を勝ち取り、長期的なスイッチングコスト（他のプラットフォームへの乗り換え障壁）を構築する上で、最も永続的な差別化要因となり得ます。

したがって、他のプラットフォーム事業者やデジタルサービス企業は、自社の知財・安全対策を「コストセンター」として捉えていないか、あるいはそれを「プロフィットセンター（＝信頼構築によるブランド価値向上）」へと転換する戦略的投資が可能か、を再検討すべきです。

研究開発（R&D）への示唆

メルカリのR&D体制は、効率的なイノベーション創出モデルとして示唆に富みます。分析の結果、同社は「二元的な知財創出体制」を構築していると推察されます。すなわち、①事業部門に密着した「IPチーム」¹⁹が、模倣品対策やOSSコンプライアンスといった短期的な事業課題を解決し、②「メルカリR4Dラボ」³⁴、³⁵が、AI、量子⁴、物流⁴といった長期的・先端的な研究開発を担う、という分業体制です。

この体制は、短期的な事業ニーズへの対応（守り）と、長期的な技術的優位性の確保（攻め）を両立させます。

さらに重要なのは、「Open & Defensive」¹⁹の思想に基づく知財の使い分けです。競争優位の源泉（例：UX/AIアルゴリズム）⁴⁶は特許で厳格に「防御」し、周辺技術や基盤技術（例：OSSライブラリ）²⁰、⁴⁷（GitHubページより）は積極的に「開放」することで、開発者エコシステムを構築して外部の知見を取り込みつつ（Open）、自社の核となる技術的優位性は保持する（Defensive）という、洗練されたR&D戦略が実行されています。この「核は守り、周辺は開く」というアプローチは、リソースが限られる中でイノベーションの最大化を目指す、多くのテクノロジー企業にとって応用可能な戦略です。

事業化（法務・知財）への示唆

メルカリのIPチームのあり方¹⁹は、現代の法務・知財部門に求められる役割の変化を象徴しています。従来の知財部門の役割は、特許出願や商標管理、侵害訴訟対応といった、典型的な「Defensive」活動が中心でした。

しかし、メルカリのIPチームは、それらに加え、「模倣品対策」や「OSSコンプライアンス」といった、事業の根幹に関わる「大事なのに、落としがちな仕事」¹⁹を自ら拾いに行き、事業部門と密接に連携しています。

さらに、権利者保護プログラム²や透明性レポート³⁸の設計・運用に見られるように、知財部門は、単にリスクを管理するだけでなく、ステークホルダー（権利者、ユーザー、当局）との関係を構築し、「信頼」の仕組みを設計する「アーキテクト」としての役割を担っています。そして、その取り組みを「Open」な戦略¹⁹の一環として積極的に外部発信しています。

これは、法務・知財部門が「バックオフィス（後方支援）」から脱却し、**事業の「信頼性」を設計・担保し、それをブランド価値として外部に発信する「フロントオフィス（事業推進）」**として機能すべきである、という強力な示唆です。企業の法務・知財担当者は、自部門が単なる「門番（Gatekeeper）」に留まっていないか、事業価値を共創する「アーキテクト（Architect）」へと変革できているかを自問すべきでしょう。

当章の参考資料

総括

本レポートは、株式会社メルカリの知的財産戦略を、「Open & Defensive」¹⁹という同社が掲げる基本方針を軸に、多角的に分析しました。

分析の結果、メルカリの知財戦略の核心は、一見矛盾するように見える「Open（開放）」と「Defensive（防衛）」の二つのアプローチを、事業のレイヤー（階層）に応じて極めて戦略的に使い分ける、高度なバランス感覚にあることが明らかになりました。

「Defensive」の側面では、C2Cプラットフォームの根幹である「信頼」を構築するため、競合他社が採用する「パートナーシップ」モデル⁴⁵とは一線を画す、「信頼の垂直統合」モデルを推進しています。AIによる網羅的検知¹⁰、自社運営の「メルカリ鑑定センター」³⁸設立による専門家鑑定の内製化、そして「全額補償サポートプログラム」¹³という手厚いセーフティネットの提供は、信頼構築に関わるバリューチェーン全体を自社管理下に置くという、重厚かつ長期的な戦略的投資です。

「Offensive」の側面では、「AI-Native」化²⁸を推進し、技術によるUX（ユーザーエクスペリエンス）の革新を追求しています。これは、過去に蓄積した「UXのフリクションレス化（出品・価格設定の自動化）」に関するAI/ML特許群⁴、⁴⁶という「バックエンドの論理」と、生成AIによる「ゼロタップ」UX²⁷（例：会話型検索、カメラ出品）という「フロントエンドの体験」を融合させ、模倣困難な「二重の堀」を築く試みであると分析されます。

「Open」の側面では、この技術的優位性を支える基盤技術（OSS）²⁰、⁴⁷（GitHubページより）を積極的に開放し、開発者エコシステムとの信頼関係を構築しています。

メルカリの知財戦略は、知財を「レイヤー」で捉えます。基盤技術（ツール）は「Open」²⁰にしてイノベーションを加速させ、競争優位の源泉（UX/AI）は特許⁴⁶で「Defensive」に固め、法的リスクの高い新規アセット（NFT）³²は権利を留保して厳格に管理する。この精緻な使い分けこそが、「Open & Defensive戦略」¹⁹の神髄です。

結論として、メルカリの知財戦略は、単なる法的防衛や技術の独占を目的とするものではありません。それは、C2Cという知財リスク¹⁶、¹⁷の高い市場において、技術（Offensive）と信頼（Defensive）を両輪とし、それらをステークホルダーとの関係構築（Open）によって補完することで、持続的な競争優位を確立するための、高度に設計された経営戦略そのものであると結論付けられます。

参考資料リスト（全体）

引用文献

メルカリの消費者保護の取組 - オンラインマーケットプレイス協議会, 11月 15, 2025にアクセス、 https://www.onlinemarketplace.jp/initiatives/initiatives_detail08/
メルカリ不正排除へAI活用した新たな対策開始不正リスクを点数化など(2025年5月21日), 11月 15, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=0LFJh8IS2ao
メルカリ「安心・安全」への取り組み｜メルカリびより【公式 ..., 11月 15, 2025にアクセス、 https://jp-news.mercari.com/safety/description/
楽天ラクマ安心・安全のための取り組み不正行為や偽造品の排除 ..., 11月 15, 2025にアクセス、 https://fril.jp/ts/safety/patrol/
知的財産権保護プログラムのご紹介 - Yahoo! JAPAN, 11月 15, 2025にアクセス、 https://business-ec.yahoo.co.jp/ppip/
透明性レポート | 株式会社メルカリ, 11月 15, 2025にアクセス、 https://about.mercari.com/safety/transparency/
メルカリ上でのトラブル解決, 11月 15, 2025にアクセス、 https://www.moj.go.jp/content/001357863.pdf

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公開特許情報、企業発表等の公開データに基づく分析です
2025年11月時点の情報に基づきます
企業の非公開戦略や内部情報は含まれません
分析の正確性を期していますが、完全性は保証いたしかねます

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メルカリの知財戦略：プラットフォーム防衛と「AIネイティブ」化が両立する「Open & Defensive」アプローチの解明

エグゼクティブサマリ

本文

背景と基本方針

当章の参考資料

全体像と組織体制

当章の参考資料

詳細分析①：【Defensive】プラットフォーム信頼性（防衛的知財）

当章の参考資料

詳細分析②：【Offensive】技術的優位性（戦略的知財）

当章の参考資料

詳細分析③：【Open】エコシステム戦略（開放的知財）

当章の参考資料

競合比較

主要C2Cプラットフォームの知財保護施策比較表

当章の参考資料

リスク・課題（短期・中期・長期）

当章の参考資料

今後の展望（政策/技術/市場動向との接続）

当章の参考資料

戦略的示唆（経営/研究開発/事業化の観点でアクション候補）

当章の参考資料

総括

参考資料リスト（全体）

引用文献

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ディスコの知財戦略：Kiru Kezuru Migakuの哲学と特許ポートフォリオの多層的分析

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