AutoScout24 が AI を活用したワークフローでエンジニアリングを拡張
欧州最大級の自動車オークションプラットフォーム「AutoScout24」が、システム複雑化とスピード要求に対応するため、大規模言語モデルを活用したエンジニアリングワークフローの再構築に着手している。
キーポイント
事業規模と課題背景
月間3,000万人、200万台以上の車両リストを扱う欧州最大級のプラットフォームであり、レガシーシステムや大規模移行に伴う複雑化により、従来の漸進的な改善では対応できなくなっていた。
AI によるエンジニアリング再構築
信頼性を損なわずにイノベーションのスピードを向上させるため、LLM（大規模言語モデル）を活用した新しいワークフローへの移行を検討・実施している。
顧客とディーラーへの価値提供
検索・評価・購入プロセスの改善や、ディーラーによる在庫販売効率化など、エンドユーザーとパートナー双方の体験向上を技術革新の主要目標としている。
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影響分析
この記事は、大規模な E コマースプラットフォームが AI を単なる機能追加ではなく、開発インフラそのものを再設計するための基盤として活用する先駆例を示しています。業界全体において、レガシーシステムの重圧から脱却し、AI 主導の開発サイクルへ移行する必要性が高まっていることを示唆しており、今後同様の事例が急増すると予想されます。
編集コメント
大規模プラットフォームにおける AI の実装が、単なるチャットボットの導入を超え、開発プロセスそのものの再構築（Rebuilding）へと進化している点が注目されます。これは「AI for Engineering」の成熟度を示す重要な指標と言えます。
スピード、スケール、複雑さのために再構築されるエンジニアリング
AutoScout24 Group(新しいウィンドウで開く) は、欧州およびカナダ最大のオンライン自動車マーケットプレイスであり、月間 3,000 万人以上のユーザーと 200 万台以上の車両リストを結びつけています。ヨーロッパの AutoScout24 やカナダの AutoTrader.ca など複数のブランドで事業を展開し、45,000 のディーラーパートナーネットワークをサポートするとともに、グローバルで約 2,000 名の人材を抱えています。
製品への期待が高まり、システムの複雑さが増大する中、AutoScout24 Group は信頼性を損なうことなくより迅速なイノベーションを提供するという圧力に直面していました。これは、購入者が車両を検索・評価・購入する方法を継続的に改善し、ディーラーが在庫を効果的にマーケティング・販売する方法を向上させるという同社の目標と密接に関連しています。大規模な移行やレガシーシステム、そして増大するエンジニアリング需要により、漸進的な改善だけではもはや不十分でした。大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）の登場は、ソフトウェアの構築・テスト・スケール方法を根本的に見直す絶好の機会をもたらすものであり、この変革を推進する上で OpenAI が自然なパートナーとなりました。
「AI は構築方法を変革していますが、それ以上に重要なのは、ユーザーやディーラーパートナーに提供できるものを変えている点です。より迅速な反復開発は、購入者により良い体験をもたらし、ディーラーが顧客にリーチし、成約に至るためのより効果的な手段を提供します。」
—Frederik Kraus, AutoScout24 Group 最高技術責任者（CTO）
ロールアウトの内幕
AutoScout24 Group は、広範な能力向上と深い技術的影響のバランスを取るため、二層構造の AI 導入戦略を実行しました。ChatGPT が組織全体に展開され、約 2,000 名の従業員が AI ツールへのアクセス権を得て、各機能領域で AI リテラシーの確固たる基盤が築かれました。
並行して、同社は Codex をエンジニアリング、データ、プロダクトのワークフローに組み込み、約 1,000 名のビルダー従業員に対し、日常業務に直接統合されたコーディングエージェントを提供しました。Codex はチーム全体での 3 ヶ月間の評価を経て選定され、使いやすさ、ワークフローとの互換性、生産性とコード品質における測定可能な向上において優れたパフォーマンスを示しました。
大規模な導入を確実にするため、AutoScout24 Group はクロスファンクショナルな AI チャンピオンネットワークを設立しました。このグループは、中央のリーダーシップと個々のチームの間にフィードバックループを構築し、AI の機能を現実的な実用例へと翻訳するのを支援しています。このアプローチは有機的な採用を促し、AI を単独のツールとして扱うのではなく、既存のワークフローに組み込むことを確保しました。
Codex は、自動プルリクエストレビュー、大規模なリファクタリング、技術ドキュメント作成、インシデント後の分析など、いくつかの高インパクトのあるユースケースですぐに価値があることが証明されました。エンジニアリング以外の分野でも、AI ツールは非技術職の役割がアイデアのプロトタイプ作成や概念検証を独立して行えるようになり、組織全体でのイノベーション加速を実現しました。これにより、プラットフォーム上の改善がより迅速に提供され、バイヤーとディーラーパートナー双方にとって利益をもたらします。
「Codex は、生産性、品質、スピードにおいて測定可能なインパクトを提供する、エンジニアリングワークフローにおける主要な推進役として浮上しています。」
—Frederik Kraus, Chief Technology Officer, AutoScout24 Group
結果の概観
- 特定のプロジェクトにおいて開発期間を 2〜3 週間から 2〜3 日に短縮
- エンジニアリングのスループットを増加させ、より迅速な反復と実験を可能に
- 自動レビューを通じてコードの品質と一貫性を向上
- プルリクエストレビューやドキュメント作成における手作業負荷を削減
- 非エンジニア職がアイデアのプロトタイプ作成を可能にしたことで、イノベーション能力を拡大
リーダーシップからの教訓
- 広範な AI アクセスと深いワークフロー統合を組み合わせ、インパクトを最大化する
- トップダウンの命令よりも実世界のユースケースを優先し、採用を促進する
- 知識を有機的に拡大させるための横断的な推進役（チャンピオン）を設立する
- 測定可能なエンジニアリング指標を用いて AI ツールを厳格に評価する
- 既存チームの能力を代替するのではなく、補完することに注力する
次のステップ
AutoScout24 Group は、社内ワークフローと顧客向け製品の両方で AI の活用を拡大し続けています。今後の取り組みは、コアシステムへの AI のより深い統合に焦点を当て、プラットフォーム全体でさらに大きな自動化とインテリジェンスを実現することを目指します。
同社が AI 能力を拡張するにつれ、ユーザーエクスペリエンスのさらなる向上、各機能チームのエンパワーメント、ならびに製品の構築・提供方法における新たな効率性の創出を追求していきます。
原文を表示
Rebuilding engineering for speed, scale, and complexity
AutoScout24 Group(opens in a new window) is the largest pan-European and Canadian online car marketplace, connecting more than 30 million monthly users with over two million vehicle listings. Operating across multiple brands—including AutoScout24 in Europe and AutoTrader.ca in Canada—the company supports a network of 45,000 dealer partners and employs around 2,000 people globally.
As product expectations increased and system complexity grew, AutoScout24 Group faced mounting pressure to deliver faster innovation without compromising reliability. This is closely tied to the company’s goal of continuously improving how buyers search, evaluate, and purchase vehicles, and how dealers successfully market and sell their inventory. With large-scale migrations, legacy systems, and rising engineering demand, incremental improvements were no longer sufficient. The emergence of large language models presented a timely opportunity to fundamentally rethink how software is built, tested, and scaled—making OpenAI a natural partner in driving this transformation.
“AI is changing how we build, but more importantly, it’s changing what we can deliver to our users and dealer partners. Faster iterations mean better experiences for buyers and more effective ways for dealers to reach and convert customers.”
—Frederik Kraus, Chief Technology Officer, AutoScout24 Group
Inside the rollout
AutoScout24 Group implemented a dual-layer AI adoption strategy to balance broad enablement with deep technical impact. ChatGPT was rolled out across the organization, giving approximately 2,000 employees access to AI tools and establishing a strong baseline of AI literacy across functions.
In parallel, the company embedded Codex into its engineering, data, and product workflows, equipping around 1,000 builder employees with a coding agent integrated directly into their daily processes. Codex was selected following a three-month evaluation across teams, where it demonstrated strong performance in usability, workflow compatibility, and measurable improvements in productivity and code quality.
To ensure adoption at scale, AutoScout24 Group established a cross-functional AI Champions network. This group created a feedback loop between central leadership and individual teams, helping translate AI capabilities into practical, real-world use cases. The approach encouraged organic adoption and ensured AI was embedded into existing workflows rather than treated as a standalone tool.
Codex quickly proved valuable across several high-impact use cases, including automated pull request reviews, large-scale refactoring, technical documentation, and post-incident analysis. Beyond engineering, AI tools enabled non-technical roles to prototype ideas and validate concepts independently, accelerating innovation across the organization. This ultimately supports faster delivery of improvements across the platform, benefiting both buyers and dealer partners.
“Codex has emerged as a key enabler in our engineering workflows, delivering measurable impact in productivity, quality, and speed.”
—Frederik Kraus, Chief Technology Officer, AutoScout24 Group
Results at a glance
- Reduced development timelines from 2–3 weeks to 2–3 days for select projects
- Increased engineering throughput, enabling faster iteration and experimentation
- Improved code quality and consistency through automated reviews
- Reduced manual workload in pull request reviews and documentation
- Expanded innovation capacity by enabling non-engineering roles to prototype ideas
Leadership lessons
- Combine broad AI access with deep workflow integration to maximize impact
- Prioritize real-world use cases over top-down mandates to drive adoption
- Establish cross-functional champions to scale knowledge organically
- Evaluate AI tools rigorously using measurable engineering metrics
- Focus on augmenting—not replacing—existing team capabilities
What’s next
AutoScout24 Group continues to expand its use of AI across both internal workflows and customer-facing products. Future efforts will focus on deeper integration of AI into core systems, enabling even greater automation and intelligence across the platform.
As the company scales its AI capabilities, it aims to further enhance user experiences, empower teams across functions, and unlock new efficiencies in how products are built and delivered.
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