leboncoin：70のAI機能でフランス最大級マーケットプレイスを変革

Before

leboncoinはフランス最大のマーケットプレイスであり、個人間取引の代名詞的存在である。同社は2014年から機械学習モデルを運用しており、AIとの関わりは新しいものではない。しかし、2023年初頭の生成AI（GenAI）の登場は、同社にとって決定的な転換点となった。

商品説明自動化の長年の課題

出品者が商品を掲載する際の説明入力は、マーケットプレイスの品質と取引成功率に直結する重要な要素だった。leboncoinは2018年頃からAIによるカテゴリー推薦や背景除去、ナンバープレートぼかしなどの自動化に取り組んでいたが、商品説明の自動生成だけは10通り以上のアプローチを試みても解決できなかった。従来のMLモデルでは、自然な商品説明を自動生成する精度が不足し、出品者は手動で説明文を入力し続ける必要があった。これは出品体験の摩擦となり、特にスマートフォンからの出品において大きな離脱要因になっていた。

カスタマーサポートの圧倒的ボリューム

プラットフォームの成長に伴い、カスタマーサポートチームへの問い合わせ件数は増大の一途を辿っていた。肯定的なレビューへの感謝返信、否定的なレビューへの謝罪と対応、商品出品に関する質問——これらを人間のエージェントだけで処理するには限界があり、対応遅延が顧客満足度の低下を招いていた。

社内情報の散在と生産性の低下

社内では、ConfluenceやBackstageなど複数のツールに情報が散在しており、従業員が必要な情報を見つけるのに時間を要していた。特に新入社員や異動したメンバーは、社内ナレッジへのアクセスに苦労し、業務の立ち上がりが遅れるケースが少なくなかった。

AI導入内容

leboncoinは2023年初頭からGenAIを本格的に導入し、現在70のAI機能が本番環境で稼働している。単なる実験ではなく、プロダクト全体を変革する戦略的アプローチを採用した。

広告自動生成と出品体験の革新

生成AIの登場により、長年の課題であった商品説明の自動生成が解決された。出品者が商品画像をアップロードすると、AIが自動的に商品カテゴリーや属性を認識し、魅力的な説明文を生成する。自動生成された広告は20%以上の効率性向上を達成し、出品者の離脱率低下と取引活性化に貢献している。ただし、leboncoinはAIが提案した説明を強制的に公開することはせず、出品者が最終確認・編集してから公開する「人間最終判断」方式を徹底している。

カスタマーサポートAI「Markus」

カスタマーサポート部門にMarkusと名付けたAIエージェントを導入した。これはフロントエンドのチャットボットではなく、チケット受信後に初回回答を自動生成するシステムである。RAG（検索拡張生成）技術を用い、内部のナレッジベース（ドキュメント）とユーザーの過去のやり取りデータに基づき、パーソナライズされた回答案を作成する。内容が不適切な場合は人間エージェントが引き継ぐハイブリッド方式を採用している。

全チケットの40%をMarkusが処理しており、人間エージェントは複雑なケースに集中できるようになった。チケットの再開率は50%程度とまだ改善の余地があるが、対応速度の向上は顧客満足度に好影響を与えている。透明性を重視し、AI生成の回答には「AI生成」であることを明示する表記を最初から含めている。

社内チャットボット「Ada」

女性のコンピュータサイエンス先駆者Ada Lovelaceにちなんで名付けた社内チャットボットAdaを導入。社内のConfluenceやBackstageなど複数ツールに散在する情報を統合的に検索し、従業員の業務効率化を支援する。社員の半数が定期的に利用しており、利用者は増加傾向にある。社内アンケートによると、一部のタスクは最大70%高速化された。Adaは単なる生産性向上ツールにとどまらず、社内のAI文化醸成の触媒としても機能しており、プロダクトチームがAIを自社機能に統合する発想を生み出している。

投稿後モデレーションのAI化

Thigaのコンサルタントと協働で、ユーザー通報に基づく投稿後モデレーションのAI化プロジェクトを推進。LLMを使用して通報された会話を分析し、発言が問題あるかどうかを判断、違反の性質を分類する。500件の会話データセットでモデルを構築し、専門家と比較してモデルの回答が「多くのケースで人間のパートナーより適切だった」と評価されている。モデルの「創造性」を排除し、ルールに厳密に従うように調整。過度な制裁を避けるため、文脈に応じた曖昧な表現の扱い（例：「p*tain」が侮辱か感嘆詞か）の学習も進めている。すべての判断は会話の引用とともに提示され、異議申し立てがあれば人間が再審査する。

組織改革：データサイエンティストのスカッド配置

2025年1月から、leboncoinは中央集権的なデータサイエンスチームから、各スカッド（小規模開発チーム）にデータサイエンティストを配置する組織変更を実施した。これにより、PMや開発者がAIの不確実性、ハルシネーションリスク、評価方法について自ら問いを立てる文化が醸成されつつある。

After

leboncoinのAI戦略は、単一の機能や部門の変革ではなく、プロダクト全体の変革を目指す包括的アプローチとして評価されている。

カスタマーサポート自動対応率：40%

Markusの導入により、全カスタマーサポートチケットの40%をAIが初回対応する体制が確立された。人間エージェントは複雑なケースに集中でき、対応品質の向上と処理速度の加速を両立させている。チケットの再開率については継続的な改善が進められている。

自動生成広告の効率性向上：20%以上

AIによる商品説明自動生成機能は、自動生成された広告の効率性を20%以上向上させた。出品フrictionの低減により、出品者数の増加と掲載品質の向上が実現している。

社内生産性の向上：最大70%のタスク高速化

社内チャットボットAdaの導入により、一部業務の処理時間が最大70%短縮された。情報検索にかかる時間の削減は、従業員の創造的業務への時間配分を可能にしている。

文化的変革とAIリテラシーの向上

leboncoinは全社的なAIアクルタuration戦略を展開し、Product And Tech部門の700名を対象にAI研修を実施している。Product ManagerがAIプロジェクトを自ら推進できる人材育成を目指し、将来的には1,500名全員への展開を計画している。Ludovic Hazartは「AIを当たり前に使ってみないと、何ができるかわからない」と語り、実践による学習の重要性を説く。

leboncoinの取り組みは、「AIをガジェット的に導入するのではなく、プロダクト全体に賢く配置する」という理念のもと、機能開発、組織改革、人材育成の3軸を同時に進める大規模マーケットプレイスにおけるAI変革の先進事例である。