メルカリが明かす「Claude Code全社展開」「シャドーAI対策」を支える仕組み

メルカリが2026年5月、Claude CodeとClaude Coworkを全社展開すると宣言した。エンジニアが数字やテキストをローカルファイルで直接操作でき、OSコマンドまで実行できる強力なAIツールである。だが、これを全1000人超のエンジニア集団に配布するには、セキュリティとガバナンスという大きな課題が立ちはだかる。同社は何をしたのか。答えは「仕組みの層を厚くする」だった。

メルカリはMDM（モバイル・デバイス管理）にJamfを、IDP（アイデンティティプロバイダー）にOktaを採用し、エンジニアの端末状態とアクセス権を厳密に把握する体制を構築した。さらに「LiteLLM」というオープンソースのAPI管理ツールを使い、エンジニアがどのAIモデルにアクセスしているか、API呼び出しのログを一元管理する。ローカルのファイル操作が許可されるなら、その代わり「何を操作したのか」を事後的に検証できる構え。加えてSlackとAPIで連携し、エンジニアがSlackで簡単なコマンド1つで、その先のセキュリティフレームワークが自動的にパッチを当てるという仕組みまで用意している。つまり、禁止ではなく「見える化と自動防御」というアプローチを取ったのだ。

AIの鬼視点をいえば、「全社展開」という名の下に、実は管理の複雑さが極めて高いということだ。セキュリティポリシーを厳しくすれば、エンジニアの生産性は落ちる。逆に緩くすれば、情報漏洩のリスクが高まる。メルカリはこの綱渡りを「LiteLLMで複数のAIプロバイダーをプール化し、どのモデルを使うかを動的に選ぶ」という戦術で乗り切った。1社のAIベンダーに依存しない構図を作ることで、単一障害点を避け、ガバナンスの負担を分散したのである。

IT部門や経営企画部門がAIツール導入を検討する際、セキュリティはしばしば二の次にされる。だが、ファイルの誤送信やコマンド実行の暴走は、データベースの削除や顧客情報の流出に直結する。メルカリのやり方から学ぶべきは、「強力なツールを配布する前に、何が動いているかを見える化する仕組みを先に用意する」という優先順位だ。AIの利便性と企業のセキュリティは、相反しない。むしろ、一度管理基盤を作れば、その上で安心して使える。