プラハ発AIスタートアップが1.8億円調達：欧州ECの「人手不足」解消へ

投資家の狙いは明確で、ある情報筋は「人員を増やすことなく欧州のマーケットプレイスに販路を拡大したい事業者に、強力な自動化の選択肢を提供する」と報じている 。日本と同様、欧州でも「少人数でいかに売上を伸ばすか」が共通課題となっている構図だ。

AIは「分析」するだけでなく「実行」する

Merchanteeは自社を「エージェント型マーケットプレイスエキスパート」と位置付ける。これは単なる分析ツールではなく、データ収集から意思決定、実行、最適化までを一貫して担う「フルループAIシステム」を意味する 。

具体的な仕組みは以下の4段階で構成される。

• データ統合: 接続した全マーケットプレイスから、商品カタログ、価格、キャンペーン、販売実績データを一元的に集約する 。
• AI分析: 個別商品レベルで価格の最適化ポイント、トレンド商品、収益性の低い在庫をリアルタイムに特定する 。
• 自律実行: 事業者が設定したルールに基づき、24時間365日、動的な価格変更、プロモーションキャンペーンの起動、割引予算の管理などを人間の介入なしで実行する 。
• 戦略最適化: 値引きによるプロモーションと、有料のマーケットプレイス露出（広告）のどちらが有効かを、目的に応じてAIが自律的に選択する 。

さらに同社は、複数のAIシステムが互いに交渉し、人間の介在を最小限に抑えてマーケットプレイス戦略を実行する「エージェント間コマース」の開発も視野に入れている 。

解決する核心課題：人を増やさずに規模を拡大する

Merchanteeが解決しようとしている根本的な問題は、企業規模による「リソース格差」だ。欧州の複数マーケットプレイスへの展開は、これまで運用チームの人海戦術に頼るしかなく、資金力のある大手が有利だった。

このプラットフォームが解消する主な課題は次の3点である。

• 手動での価格調整やキャンペーン管理に取られるチームの稼働時間
• 複数ツールに分断されたデータにより、市況変化への迅速な対応が困難なこと
• ルールや通貨が異なるマーケットプレイスごとに人員を追加するコストと煩雑さ

同社の言葉を借りれば、「事業者は戦略と目標に集中し、その他のすべてをシステムがバックグラウンドで処理する」という世界観だ 。

拡大ロードマップ：対象国と新規マーケットプレイス

今回の資金調達は、地理的・技術的な拡大計画と直結している。

2026年の重点国: まずは年内にポーランドとドイツへの進出を予定している 。ドイツ市場は欧州最大のEC市場であり、日本企業の越境ECにおいても重要なターゲット国だ。

2027年以降の展開: ポーランドからオランダへと成長回廊を延ばし、その後フランスなど他市場への投入も計画されている 。

新規連携マーケットプレイス: 上記の展開を支えるため、ルーマニア・ハンガリーのeMag、オランダ・ベルギーのBOL、フランスのCdiscountへの対応が追加される 。これにより、ユーザーが利用可能なプラットフォームが大幅に増加する見込みだ。

既に利用中の主なブランド

このプラットフォームは構想段階ではない。数百の事業者やECチームが既に利用しており、以下のような日本でもおなじみのグローバルブランドが名を連ねている 。

• Philips（フィリップス）
• Lindt（リンツ）
• SodaStream（ソーダストリーム）
• Vilgain — 欧州の有力スポーツ栄養ブランド。Merchantee導入後、ポーランドの巨大マーケットプレイス「Allegro」で3ヶ月以内に売上が300%増加した実績を持つ 。

Vilgainの事例は示唆に富む。同ブランドはMerchanteeを使い、マーケットプレイスの各種指標を自動収集し、商品を知的にセグメント化。コンバージョン実績に基づいてプロモーション予算を全自動で最適配分することで、最小限の運用負荷で急成長チャネルへと変貌させた 。