Rakuten AI

AIの力で人間の創造力を高める

楽天グループは、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」ことをミッションに掲げ、創業以来、挑戦を続けることで新たな価値を生み出してきました。

AI化を意味する造語「AI-nization（エーアイナイゼーション）」をテーマに掲げ、ユーザー、ビジネスパートナー、そして従業員のさらなる成長に向けて、ビジネスのあらゆる面でAIの活用を推進する取り組みを行っています。

誰もが、いつ、どこにいても、どんなデバイスからでもAIを自然に使いこなせる未来の実現に向けて、日々挑戦を続けていきます。

Rakuten AIの提供価値

楽天グループの独自性

楽天グループは世界30カ国・地域で70以上のサービスを展開し、20億以上*のサービス利用者がいます。日々蓄積される豊富なインタラクションデータやトランザクションデータに加え、約3万人の従業員のノウハウを組み合わせることで、誰もが使いやすい実用的なAIを提供します。

*2024年度

おもてなしの心

日本の「おもてなし」の精神に基づき、質の高いサービスを提供する姿勢を大切にしています。ニーズを満たすだけでなく、さらにその先を見越したサービス・ソリューションを提供することを目指しています。

徹底した倫理と安全性

すべてのユーザーに利益をもたらすAI開発を目指し策定した、独自のAI倫理憲章に従い、公平性・安全性・プライバシーに配慮した設計・開発・運用の徹底に努めています。また、安全で信頼できるAIの普及を促進する世界的な取り組みである広島AIプロセスに基づく運用枠組みに参加しています。

責任あるAIについて詳しく見る

楽天グループのAIへの取り組み

楽天グループは、ライフスタイルの革新から業務効率化、さらには社会課題の解決まで、多様な領域でAIを実装・活用しています。
AIの力で未来を切り拓き、暮らしとビジネスをもっと便利に、そして人々と社会を元気に。

取り組みをもっと見る

Rakuten AIのデザイン

イノベーション
イノベーション AIの無限の可能性を追い求め、未来を切りひらくために、常に新しい挑戦を続けます。
創造
創造 人の行動を予測し、まだ見ぬニーズや可能性を捉えて、気づきやひらめきを届けます。
協働
協働 ユーザー、ビジネスパートナーと手を取り合い、楽天グループの多様なサービスを活用しながら、それぞれの個性や才能が輝く彩りある「あなたらしさ」を共に創ります。

こちらのロゴは、楽天グループの様々なサービスで使用されています。
楽天グループは日々のあらゆる瞬間に寄り添い、AIを通じた夢の実現や成長を後押しします。そして、信頼できる伴走者として、暮らしと社会をより良くし続けます。

FAQ

AI技術の安全性は？

楽天グループはAI技術の安全性を最優先に考えています。厳格な基準に基づき、データの保護とプライバシーを確保しています。最新の技術を活用し、常に安全性を向上させる努力をしています。

AIの安全性について詳しく見る

楽天グループのAIに関する情報はどこで見られる？

楽天グループでは、AIに関する最新ニュースを随時発信しています。詳しくは、「Rakuten Innovation」のAIカテゴリーをご覧ください。

Rakuten Innovationを見る

ネットワーク消費電力削減へ

楽天モバイルの従来ネットワーク比較で消費電力約20％削減へ*1 *2。環境に配慮したモバイルネットワークに。

*1 同社の従来ネットワーク比較。
*2 2025年内全国の4G・5G楽天モバイル商用ネットワークへのRIC導入による削減効果の試算。

課題・背景

ネットワーク運用にて、需要以上の消費電力が発生。同社の従来ネットワークにおいて、場所・時間によっては人々の需要以上にネットワーク稼働が発生し、電力を消費。

AIを活用した取り組み

AIが利用者の多い地域や時間帯を学習し、
4G・5Gネットワークの稼働率を全国・即時で調整！
AIにより無線アクセスネットワークを管理・制御する機能RICを、大規模Open RAN商用ネットワークへ国内で初めて*導入。Open RANの特長を活かし、通信業界において先進的な取り組みとして、5Gだけでなく4GネットワークにおいてもRIC導入に成功。
*Open RAN技術を用いた4Gおよび5Gの商用ネットワークへのRIC導入において（楽天モバイル調べ、2025年5月27日時点のMNO3社の公式オンラインサイトに基づく）

結果・期待される効果

同社の従来ネットワーク比較で消費電力約20%削減へ。つながりやすさは変わらず、無駄な消費電力を削減。

※全国の楽天モバイル商用ネットワークへのRIC導入によるネットワーク稼働率のパターン分析や最適化を元にして、2025年内に削減を目指す消費電力効果の試算になります。RICの商用網への導入は、ネットワークの一部で開始し、順次全国へ拡大予定です。※消費電力は非公開情報のため、目指す予定の消費電力削減量の範囲内の数値をもとに換算しております。基地局数の変化により、変動することもございます。※1 バッテリー容量3,500mAhのスマホ（定格電圧が約3.7Vのリチウムイオン電池を搭載）での想定値。フル充電とは、スマートフォンの電池が0%から100％になるまでを意味。※2 リサイクルせず処分した場合と比較した削減量。PETボトルのリサイクル効果調査委員会・公益財団法人日本容器包装リサイクル協会「PETボトルのリサイクル効果の分析」に基づき算出。

がん治療の研究

臨床試験データのAI解析により、治療効果を最大化するカギを探る。

楽天メディカルが取り組む、がんに対するアルミノックス治療（光免疫療法）では

課題・背景

光免疫療法の効果を最大限に引き出すために、以下の解析をより迅速かつ高精度に行いたい。
  • 光免疫療法の治療効果と相関する予測因子（バイオマーカー）を同定。
  • 薬剤ががん細胞にどの程度取り込まれているかを正確に把握。

AIを活用した取り組み

光免疫療法を受けた患者さんの血液検体や病理画像をAIで解析。
  • AIが免疫細胞の種類・量・活性などを詳細に分析し、治療効果との関連性を解析。
  • AIの画像処理技術で、薬剤のがん細胞への取り込み量を細胞レベルで高精度に測定。

結果・期待される効果

AI解析によって、より精緻に、より効率的に、以下の成果が得られた。
  • 治療効果に関連する可能性のある免疫細胞の特徴や遺伝子発現パターンを特定。
  • 光照射前の、がん細胞への高い薬剤取り込み率を細胞単位で確認。

日本語に最適化したオープンなLLMを開発

日本語に特化した高性能・高効率な独自LLMを開発、日本のあらゆる企業やお客様のAI活用の効果を最大化。

課題・背景

海外技術で開発されたLLM*は英語用には適しているが、日本語に際しては品質が十分ではなかった。

*LLM（大規模言語モデル）は、データ量（トークン数）、計算量、パラメータ数のいずれも大規模となった言語モデルを指します。豊富な語句をLLMに蓄積でき、まるで人間と会話しているようなスムーズなやり取りを実現します。

AIを活用した取り組み

日本語に特化した高性能・高効率なモデル設計によるオープンなLLMを開発。
日本企業や開発者は用途や目的に合わせ、効率的なLLMを選択可能。
  • 日本語に最適化された高い言語処理能力と生成能力を持ち、ビジネス文書の作成、翻訳、要約、顧客対応など、日本語を扱う様々な業務で高いパフォーマンスを発揮。​
  • 楽天のLLMは、利用シーンに合わせて最適なモデルを選択可能。
    • Rakuten AI 7B：日本語・英語の高い言語能力を持つ中規模モデル。
    • Rakuten AI 2.0：高性能と効率性を両立。複雑なタスクや大規模データセットの処理に対応。
    • Rakuten AI 2.0 mini：低コスト、低遅延、プライバシーを重視する用途に最適。​
  • Apache 2.0ライセンスでオープンモデルとしても公開されており、誰でも無償で利用・改変可能。

結果・期待される効果

日本におけるAIの活用を促進し、その質を高めることで、日本経済の活性化に貢献。
さらに高性能なRakuten AI 2.0では、以前のRakuten AI 7Bよりも8倍強力な性能を発揮し、コストも2.5倍に抑えられ、さらにモデルの柔軟性を提供。
「Rakuten AI 2.0」インストラクションチューニング済モデル、「Rakuten AI 2.0 mini」インストラクションチューニング済モデル、および他の日本初のオープンモデルとの比較スコア

今後の展望

経済産業省およびNEDOによる生成AIの開発強化プロジェクト「GENIAC」に採択。2025年8月より次世代の日本語に最適化した大規模言語モデルの研究開発を開始。開発するモデルをオープンウェイトとして公開予定。

  • 言語モデルのメモリ機能を大幅に拡張し、応答生成時にアクセス可能な情報量が飛躍的に増加。
  • ユーザーとの長期的な会話の記憶による、よりパーソナライズされた応答を実現。
  • より長く複雑な日本語の文脈に合わせた高度な処理が可能に。

法人の様々な企業活動を支援する生成AIサービス

リソース不足に悩みながらも、AI導入を躊躇している中小企業を含む全ての法人のお客様に、楽天でのAI活用事例を実現いただけるように支援。

課題・背景

リソース不足に悩みながらも、AI導入に躊躇する中小企業。
特に自身の日々の仕事に合う効率的なAIの活用方法が分からない。
  • 日本でAIシステムを導入している企業は16.9％*1、ほか先進国と比較して遅れている状況。
  • 人手不足が深刻で、2030年で644万人の労働力が不足する見込み*2。
  • 汎用的なAIチャットサービスは存在する一方、自社の業界や職種でどのように業務で活用すれば良いか分からず、結果的に導入が難しい。

*1 総務省「令和5年 通信利用動向調査報告書」
*2 パーソル総合研究所「労働の未来推計 2030」

AIを活用した取り組み

Rakuten AI for Businessというサービスを通して、
楽天でのAI活用事例を全ての法人のお客様に実現いただけるように支援。
  • 職種別のプロンプト：職種別のテンプレートを使うことで、手軽に精度の高いアウトプットが可能。
  • 活用事例の提供：楽天社内でRakuten AIを活用した有効な事例やノウハウをご紹介。
  • セキュアな利用環境：入力した情報が、AI学習に活用されなく、安心してご利用可能。
  • 利用状況の可視化：社内の利用状況を可視化したダッシュボードで、モニタリングしたり利用率向上のためのデータとして活用可能。

結果・期待される効果

AIを通してクライアント効率20％向上を目指し、
中小企業を含む全ての法人のお客様の成長を通して、日本経済の活性化を目指す。

「Rakuten AI for Business」トライアル企業のコメント

トライアル企業の活用用途例

業界 利用用途
エネルギー コールセンターが記録する顧客対応履歴を活用した顧客宛メールの生成
宿泊業 海外の旅行客を含めた宿泊予約客対応メールの生成による顧客対応の効率化と均質化
不動産 テナントオーナーとのコミュニケーションの効率化と均質化、および地場の付加価値情報の提供
サイト制作 ホームページ制作会社におけるコンテンツや記事の生成
広告 広告や映像コンテンツ制作におけるアイデア創出のマーケティング業務の支援
ソフト開発 顧客とのやり取りにおける連絡内容の品質向上
自治体 教育現場や本庁業務における行政分野での諸業務作業の効率化

出店店舗様へのAI活用支援

楽天AI大学が楽天市場出店店舗様のAI活用を支援。
-AI理解の促進と店舗運営におけるAIツール活用法-

※「楽天AI大学」は、楽天市場の出店店舗様向けにAI活用に特化した「楽天大学」のオンライン学習サービスです。

課題・背景

店舗運営におけるAI活用の方向性が不透明なままになっている。
AIに関する情報は豊富に存在する一方で、現場で活用できる知見は乏しく、多くの店舗様が次の一歩を見いだせていない。
出典：楽天新春カンファレンス2024

AIを活用した取り組み

基礎知識やツールの活用法を学べる 講座の提供を通じて支援。
出店店舗様向けに、AIの基礎と活用法を学べる無料動画コンテンツを提供。さらに、月1回のオンライン勉強会で実践的な理解をサポート。

結果・期待される効果

AIを「使いこなす力」を体得し日々の店舗運営にAIを活用。
AI導入による店舗運営効率化、コスト削減、売上向上など、多くの店舗様で実績が出ている。

店舗運営ツールへのAI導入

楽天市場の出店店舗様が活用する既存ツールにAI機能を搭載、手間なく従来のオペレーションを効率化。

課題・背景

店舗様にとって楽天市場は、重要なチャネルであり、
また、オペレーションコストも効率化していきたい。

AIを活用した取り組み

従来利用していたツールに、店舗様誰でも利用可能な店舗運営の効率化を支援するAIツールを搭載。これまで通りの操作感で、商品登録、画像生成、レビュー分析、顧客対応などをAIがサポート。
事例

楽天市場の店舗様向け RMS AIアシスタント

  • 画像加工機能：商品の魅力を引き出す高品質な画像をAIが自動で生成。
  • データ分析機能： AIが店舗のカルテ分析を支援。自店舗へのアクセス人数や客単価、転換率などの指標を中心に分析し、前年対比での売り上げ傾向や特徴を解説。

結果・期待される効果

エンドユーザーへのUXの質は維持したまま、店舗様の飛躍的なオペレーション効率化を実現。
事例
  • ある店舗様では、商品画像の作成時間が1/10に短縮されたり、AIによる最適な広告配置や商品組み合わせの作成により、広告パフォーマンスが1.5倍に増加。​

配送・ロジスティクスの最適化

EC市場拡大を支えるロジスティクス領域で、AIを活用した梱包および配送ルートの最適化で業界を変革。ロボットを活用した無人配送サービスも展開。

課題・背景

EC市場の拡大に伴い、配送ニーズは増加している一方で配送業界の人手不足は深刻化。梱包〜配達までの一連のプロセスについて効率化の余地が様々あった。

AIを活用した取り組み

ロジスティクスと配送オペレーションをAI・データ・ロボットで最適化。
  • 梱包資材の最適化：
    楽天の物流拠点において商品に最適なサイズの梱包資材を選択。
  • 配送ルート最適化：
    配車管理システムを構築し、最適な配送ルートの算出により、配送時間と走行距離を短縮。
  • 自動配送ロボットの活用：
    自動走行機能や衝突回避機能を搭載したロボットによる無人配送サービスを晴海周辺で展開し、近隣の小売店や飲食店の商品を配送。

結果・期待される効果

高まる配送ニーズに応えつつオペレーションの効率を向上。結果的に、環境貢献にも繋がり、ビジネスの成長と社会課題の解決を両立。
  • 配送コストの削減：
    配送ルートの最適化や再配達削減により配送における走行距離を15％削減*。
    *本ロジスティクスシステムを導入した「楽天マート」及び「楽天全国スーパー」における導入初月の実績値に基づく。
  • 環境負荷の低減：
    配送距離の短縮や、梱包資材の最適化によるトラック積載効率の向上と輸送回数の削減で、あらゆる面でCO2排出量を削減。
  • 人手不足の解消：
    自動配送ロボットの活用により、物流業界における人員不足の課題を軽減。

ユーザーの意図を汲む検索の実現

セマンティック検索で楽天のデータに基づき、お客様一人ひとりの真のニーズの理解を深め、検索結果を改善。ユーザー体験とビジネスの相互向上を実現。

課題・背景

楽天市場では、約5億点*という非常に多くの商品が取り揃えられているが、従来のキーワード検索では、ユーザーが本当に欲しい商品に辿り着けないこともあった。

*2025年5月現在

AIを活用した取り組み

「セマンティック検索」で単に検索キーワードとマッチさせるだけでなく、AIが検索者の意図を理解することが可能に。
「セマンティック検索」というディープラーニング技術をEコマースプラットフォームに導入。例えば「夏らしいワンピース」と検索した場合、AIは「夏」「ワンピース」というキーワードだけでなく、「涼しげ」「リゾート」「トレンド」といった関連性の高い情報を認識し、ユーザーのニーズに合致する関連性の高い商品を検索結果として表示。
AIが、事前に言葉や商品の「意味」を数値化し、それぞれに割り当てられた「位置情報」と、ユーザーの検索キーワードの「位置情報」を比較。意味的に最も近い位置にある商品を自動で見つけ出して表示。

RNN「AIによる革新的な検索技術を楽天のEコマースに活用」

結果・期待される効果

ユーザーはより少ない手間で、より的確に欲しい商品を見つけられるようになり、ユーザーのショッピング体験が向上。
  • 楽天市場とRakuten Fashionでは、検索結果が0件となるケースが1％未満まで減少。
  • 2025年第1四半期における楽天市場の検索経由流通総額は前年同期比で10.7％増加。
  • パーソナライズド検索をはじめ、多様な要素を追加して、検索精度を向上していく予定。