toCプロダクトにおけるAI機能開発のしくじりと学び / ai-product-failures-and-learnings

2026/01/28
AI時代のプロダクトマネジメント反省会 成功も失敗も語るしかNight @LayerX

toCプロダクトにおけるAI機能開発のしくじりとそこから得た学びについて発表させていただきました。

Transcript

1. 2026/01/28 AI時代のプロダクトマネジメント反省会 成功も失敗も語るしか Night rince (@kazumax1218) toCプロダクトにおける AI機能開発のしくじりと学び
2. 鈴木 和真 rince (@kazumax1218) 株式会社マイベスト 取締役 CTO • 2011- カカクコム（食べログ → キナリノ） • 2018- メルカリ（ソウゾウ → メルペイ） • 2020- マイベスト • 旅とキャンプとサウナが好き⛺ • 3歳の息子がいます👶 自己紹介
3. • 話すこと ◦ toCプロダクトにおける AI機能開発のしくじりとそこから得た学び ◦ toCというと主語が大きいが、あくまでマイベストの一例 • 話さないこと ◦ AIプロダクトの機能の詳細や裏側の仕組み ◦ ぜひ懇親会で話しましょう！ 今日の話
4. 目次 マイベストとは？ 1 しくじりと学び① - チャット入力の壁 2 しくじりと学び② - 使われるが買われない 3 しくじりと学び③ - 仕様の複雑化の罠 4 まとめ 5
5. マイベストとは？ 01
6. 月間利用者数 3,000 ユーザーの “選択”を サポートするサービス 万人以上 （2025年12月時点）
7. 実際に商品を購入し、専門人材がデータベースを制作 各領域で専門性を持った人材が社内に在籍。 実際に商品を購入して検証し、相対比較や実測した情報に基づいた独自の商品のデータベースを制作しています。 元小林製薬 開発・ブランドマネージャー / ヘルスケア用品担当 渡辺 寛和 元資生堂 化粧品開発者 / マイベスト コスメ・スキンケア・ヘアケア担当 西海 友梨恵 元日産自動車 先行技術開発者 / マイベスト 検証方法設計担当 黒川 美月 元Panasonic 技術開発者 / マイベスト 検証方法設計担当 功刀 公太
8. テスト環境も自社で整備 自社内に倉庫やラボ、撮影スタジオがあり、商品テスト環境を完備したオフィスになっています。 検証機器は高価なものだと1つあたり購入価格で約1,000万円するなど、商品のデータの精度を高めるべく、積極的に設備投資を行っています。
9. しくじりと学び① - チャット入力の壁 02
10. • 欲しい条件を入力するだけであなたに最適な商品を提案するGPTs しくじり① 2年ほど前に GPTsをリリース
11. • 最初は物珍しさで使われたが継続はしなかった • ログを分析したところ、細かい条件まで入力してくれる 人は稀だった ◦ 理想：「しっかりと乾燥させたい人におすすめの 20万円以内のドラム式洗濯機を教えて」 ◦ 現実：「おすすめの洗濯機は？」 しくじり① 継続利用されなかった
12. 「ユーザーが自分の欲しいものを言語化して、チャットに入力するのは 　ハードルが高かった」　 学び① チャット入力はハードルが高い • いかにユーザーに入力させないかが重要 • ユーザーの頭の中を一緒に言語化する → 質問する、サジェスト、カスタム UI、etc.
13. しくじりと学び② - 使われるが買われない 03
14. しくじり② オフラインでの接客体験をオンラインで実現する Web接客機能 質問にポチポチ 答えていくと、 自分に最適な 商品がわかる 機能やスペックではなく、ニーズやシチュエーションを聞く
15. • 機能利用率は高かった ◦ 格安SIM：22% ◦ イヤホン：10% ◦ 使ってくれた人の9割は結果画面に遷移 • ページからECサイトへの遷移率は5%上昇 • が、ECサイトでの購入率については有意差なし • 結果画面からランキングや条件変更 に遷移するユーザーが多かった しくじり② 使われたが、買われなかった
16. 「なぜこの商品をおすすめするのか、他の商品と比べてどこが良いのか、 　他に選択肢はないのか等、納得感を醸成する必要がある」 学び② 購入に至るには納得感が必要 • 答えを出すだけでなく、理由を説明する • 論理だけでなく、感覚も大事
17. 学び② 購入に至るには納得感が必要 • たくさんの商品の中から選んでいることを伝える • その商品が選ばれた理由や他の商品と比べた良さを表示
18. しくじりと学び③ - 仕様の複雑化の罠 04
19. しくじり③ 商品の選択をサポートする AIコンシェルジュ機能 • 独自の商品データと選択に特化した体験で差別化したAIエージェントを開発中 ※画面は開発中のサンプルになります
20. • 選択に必要な要素 ◦ ニーズ・シチュエーションの把握 ◦ 商品の絞り込み・並び替え ◦ 商品の比較・検討・Q&A ◦ 選び方の解説 ◦ 価格比較、口コミ、etc. • 様々なユースケースを満たそうと仕様がどんどん複雑に ◦ 開発が遅延…😰 ◦ QAも大変に…😱 しくじり③ 様々なユースケースに対応しようとした
21. 「AIプロジェクトの 40%〜95%は失敗する」 「リリースしないとユーザーがどのように利用するかわからない」 学び③ 最初から万能を目指さない • メインのユースケースに絞ってブラッシュアップする • リリースしてからユーザーの入力を元に後から機能を追加する → 予めユーザーの入力を分析する仕組みを用意しておく
22. まとめ 05
23. 1. チャット入力はハードルが高い → いかにユーザーに入力させないかにこだわる 2. 使われるが、決めきれない → どうすれば納得感を醸成できるかを考える 3. 様々なユースケースに対応しようとして仕様が複雑化する → メインのユースケースに絞り、ユーザーの入力を元に後から改善する まとめ
24. PdM・デザイナー・エンジニア大募集中！ https://my-best.com/company/recruitment