メルカリの新規サービス開発チームが、約4か月にわたるAI主導開発(AI-Native な開発)の実践知見を公開し、AIを取り囲む機構は外部の既製品に寄せつつ、何が正解かを決める判断基準は自作すべきだと結論づけた。
メルカリの新規サービス開発チームが、約4か月にわたるAI主導開発(AI-Native な開発)の実践知見を2026年6月30日に公開した。担当はメルカリ NFTとその上の新規サービスのバックエンドである。
結論は、リソースを集中すべきは「正解そのもの」ではなく「何が正しく何が誤りかを決める判断基準」だとするもの。AIエージェントを「モデル＋それを取り囲む機構(ハーネス)」でできていると整理し、機構は外部の既製品を取り入れ、判断基準は自作すべきだと切り分けた。評価ループ・権限制御・危険操作の停止などはClaude Code本体に組み込まれつつあり、自作から既製品利用へ移っていると指摘する。
「機構をエンジニアリングする」という考え方は2026年2月に Mitchell Hashimoto 氏が提唱して以降広まった。機構が汎用部品として提供されても、何を正解とするかという価値基準は各案件固有で外注できない。今回のプロジェクトは既存の メルカリ NFT コードを土台にした新規開発であり、開発のやり方を試す検証(PoC)の場でもあった。
この変化で何が要点か。図解と出典つきで一目で。
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メルカリには全社としてAI主導開発を進める方針があり、社内基盤も整備されている。今回のプロジェクトは既存の「メルカリ NFT」のコードを土台にした新規サービスの立ち上げであり、同時に開発のやり方そのものを試す検証（PoC）の場でもあった。AIに仕様（spec）から開発を進めさせるには、その仕様を解釈する価値基準や判断の根拠が前提として必要だと考えられたためである。チームは既存の正解の枠を一度外し、AI-Native な開発に本当に必要なものは何かを別のアプローチで組み直した。
AIエージェントは「モデル＋それを取り囲む機構（ハーネス）」でできているとされ、2026年2月に Mitchell Hashimoto 氏が提唱した「ハーネスをエンジニアリングする」という考え方が急速に広まっている。評価ループや権限制御、危険な操作を止める仕組みは汎用部品として提供が進むが、「何を正解とするか」という価値基準だけは各案件固有で外注できない。開発現場でAIをどこまで信頼して任せられるかを設計する実務知見として参考になる。
メルカリの新規サービス開発チームが、約4か月にわたるAI主導開発(AI-Native な開発)の実践知見を2026年6月30日に公開した。担当は メルカリ NFT とその上で立ち上げている新規サービスのバックエンドである。結論は明快で、リソースを集中すべきは「正解そのもの」ではなく「何が正しく何が誤りかを決める判断基準」だとする。
チームはAIエージェントを「モデル＋それを取り囲む機構(ハーネス)」でできていると整理した。ハーネスとは、AIモデルを実際の開発作業で動かすために周りを固める仕組みを指す。この機構は外部の既製品を取り入れ、判断基準は自分たちで作り込むべきだという切り分けを示している。
リソースを集中すべきは「正解そのもの」ではなく「何が正しく何が誤りかを決める判断基準」だ
この整理が実務で効くのは、投資すべき対象が明確になるからである。
チームが指摘したのは、これまで各社が自作していた機構が既製品に吸収されつつある動きである。具体的には、AIの出力が正しいかを繰り返し確かめる評価ループ、AIができる操作の範囲を絞る権限制御、削除やデプロイなど取り返しのつかない操作を止める仕組みが挙げられる。これらは Claude Code 本体に組み込まれつつあり、自作から既製品利用へ移っていると整理した。
この「機構をエンジニアリングする」という考え方は、2026年2月に Mitchell Hashimoto 氏が提唱して以降、開発現場で急速に広まったものである。機構が汎用部品として提供されるほど、開発チームが自前で維持する範囲は狭まる。
一方で、機構がいくら整っても「何を正解とするか」という価値基準は各案件固有であり、外部から買ってくることができない。AIに仕様(spec)から開発を進めさせるには、その仕様を解釈する判断の根拠が前提として必要になるためである。
今回のプロジェクトは、既存の メルカリ NFT のコードを土台にした新規サービスの立ち上げであると同時に、開発のやり方そのものを試す検証(PoC)の場でもあった。メルカリには全社としてAI主導開発を進める方針があり、社内基盤も整備されている。その上で、チームは既存の正解の枠を一度外し、AI-Native な開発に本当に必要なものは何かを別のアプローチで組み直したという。
国内で「AIにどこまで開発を任せられるか」を設計しようとするチームにとって、この事例は判断材料になる。汎用機構を外部に寄せる前提が整った今、投資を集中すべきは案件固有の判断基準の側だという指針が、社内基盤を持つ企業の実践から示された点に価値がある。
他社事例と比べると、AIエージェント基盤を自前で作り込む方針との対比が鮮明になる。メルカリは機構を買い判断基準を自作する側に立ち、機構の実装コストを本体機能に肩代わりさせる選択を取った。
立場別、明日から動ける一手。
評価ループ・権限制御・危険操作の停止のうち、自作している機構と Claude Code 本体が提供する機能の重複を確認する。
AIに任せる開発で「何が正しく何が誤りか」を決める判断基準を、案件固有の価値基準として定義する。
外部の既製品に寄せられる機構と、案件固有で自作すべき判断基準の境界を切り分ける。
「機構は買い、判断基準は自作」という切り分けに対し、開発現場からは投資先が明確になるとの受け止めが見られる。評価ループや権限制御が Claude Code 本体に組み込まれつつある動きと、案件固有の価値基準は外注できないという整理が、AIにどこまで開発を任せるかを設計する実務知見として参考にされている。
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