AI時代におけるプロダクト横断勉強会の設計

2026/09/01-03 開催の「DroidKaigi 2026」セッションで発表した資料です。

https://2026.droidkaigi.jp/timetable/1233673/

株式会社ZOZO
ZOZOTOWN開発本部
ZOZOTOWN開発2部 Androidブロック
ブロック長 山田 祐介

株式会社ZOZO
ブランドソリューション開発本部
FAANS部 フロントエンドブロック
田中 崇裕

#DroidKaigi

Transcript

1. AI時代における プロダクト横断勉強会の設計 株式会社ZOZO ZOZOTOWN開発本部 ZOZOTOWN開発2部 Androidブロック 山田 祐介 ブランドソリューション開発本部 FAANS部 フロントエンドブロック 田中 崇裕 Copyright © ZOZO, Inc. 1
2. 株式会社ZOZO 株式会社ZOZO ZOZOTOWN開発本部 ZOZOTOWN開発2部 ブランドソリューション開発本部 FAANS部 Androidブロック ブロック長 フロントエンドブロック 山田 祐介 / ちゃんやま @yymsdk 田中 崇裕 / たかたか 2015年からAndroidエンジニア 2021年からAndroidエンジニア 2児の父 4月に結婚しました © ZOZO, Inc. 2
3. https://zozo.jp/ • ファッションEC • 1,700以上のショップ、11,000以上のブランドの取り扱い • 常時138万点以上の商品アイテム数と毎日平均3,100点以上の新着 商品を掲載（2026年6月末時点） • ブランド古着のファッションゾーン「ZOZOUSED」や コスメ専門モール「ZOZOCOSME」、シューズ専門ゾーン 「ZOZOSHOES」、ラグジュアリー＆デザイナーズゾーン 「ZOZOVILLA」を展開 • 即日配送サービス • ギフトラッピングサービス • ツケ払い など © ZOZO, Inc. 3
4. https://wear.jp/ • あなたの「似合う」が探せるファッションコーディネートアプリ • 2,000万ダウンロード突破、コーディネート投稿総数は1,400万件 以上（2026年6月末時点） • コーディネートや最新トレンド、メイクなど豊富なファッション情報を チェック • AIを活用したファッションジャンル診断や、フルメイクをARで試せる 「WEARお試しメイク」を提供 • コーディネート着用アイテムを公式サイトで購入可能 • WEAR公認の人気ユーザーをWEARISTAと認定。モデル・タレント ・デザイナー・インフルエンサーといった各界著名人も参加 © ZOZO, Inc. 4
5. • ショップスタッフの販売サポートツール • ブランド自 社ECやZOZOTOWNなどの複 数チャネルに、無 料でコー ディネート画像の同時投稿が可能。さらに、投稿したコーディネート経由 のEC売上や送客数、コーディネートの閲覧数など、オンライン上での成 果を可視化。 • ZOZOTOWN上で実店舗の在庫取り置きを希望したお客様への対応 を、ショップスタッフ様がFAANS上の簡単操作で完結。 © ZOZO, Inc. 5
6. https://zozofit.com • 自宅で手軽に高精度な身体計測ができる3Dボディースキャンサービ ス • ZOZOSUITと専用スマートフォンアプリを活用し、自宅で手軽に高 精度な3Dスキャンが可能 6 • 現在はZOZOSUITなしのアプリのみ計測も可能 • 100万ダウンロードを突破 • 計測データに基づき、体型の変化を3Dモデルと数値で可視化。身体 の変化を可視化し、モチベーション維持 • “Food Journal”による栄養素を記録・分析する機能など計測以外の 機能でも総合的な健康管理をサポート • アメリカなどで展開 © ZOZO, Inc.
7. https://biz.zozometry.com/ • 3D計測用ボディースーツ「ZOZOSUIT」の技術を活用した事業者 向け計測業務効率化サービス • 専用アプリで身体をスキャンすることで、高精度な3Dデータを生 成し、計測数値を算出 • CSVや3D形式でエクスポート可能で、採寸が必要な服の売上拡大 やコスト削減に貢献。ファッション業界はもちろん、様々な業界 で活用可能 • ZOZOSUITを使用しない計測とZOZOSUITを着用して行う計測の 2種類の身体計測方法を提供 © ZOZO, Inc. 7
8. 今回のプロダクト横断勉強会 • 5つのAndroidアプリ • Androidエンジニア約30名 • 月1回オンライン • 開催時間は約60分 © ZOZO, Inc. 8
9. 現在の対話中心の勉強会 AIで整理 © ZOZO, Inc. 少人数で対話 AIで選出 全体共有 9
10. この勉強会で実現したかったこと いろんな人から知見を引き出す © ZOZO, Inc. 10
11. 知見を引き出すために必要なこと 1. より多くの人が発表できること 2. 発表を起点にさらに深掘りできること © ZOZO, Inc. 11
12. 知見を引き出すために必要なこと 1. より多くの人が発表できること 2. 発表を起点にさらに深掘りできること →この理想、現実的？ © ZOZO, Inc. 12
13. このあとお話しすること 1. 対話中心にたどり着くまで 2. 対話中心を成立させる仕組み 3. 実践から得た学びと振り返り © ZOZO, Inc. 13
14. 最初の勉強会は資料共有中心 • 各参加者が資料を持ち寄る • 順番に内容を紹介 • 適宜質問 © ZOZO, Inc. 14
15. © ZOZO, Inc.
16. 長くは続かなかった • 発表する人が一部に偏った • 共有される内容も減っていった →発表者を当番制にすることも考えた © ZOZO, Inc. 16
17. 当番制では解決しにくい • 誰が発表できるか判断しにくい • 発表準備を継続的にフォローしにくい © ZOZO, Inc. 17
18. そこで、プロジェクト共有へ • 業務の内容なので話しやすい • 話題が絞れて思い出しやすい • 発表者を分散しやすい © ZOZO, Inc. 18
19. © ZOZO, Inc.
20. プロジェクト共有にした結果 • 発表者が増えた • 知見も増えた • 短時間で終わることがなくなった © ZOZO, Inc. 20
21. 気づき 共有できることはある。 でも、きっかけが足りない © ZOZO, Inc. 21
22. 発表が増えたことによる課題 • 時間が足りない • 発表から会話が広がらない © ZOZO, Inc. 22
23. 雑談会という提案 • 少人数グループでの対話形式 • 目的はメンバー交流 © ZOZO, Inc. 23
24. 知見共有は残したい • 小グループは採用 • 自由な雑談のみにはしない © ZOZO, Inc. 24
25. 少人数なら心理的ハードルが下がる 全体での共有 • 発表：全員に伝わる前提説明が必要 • 質問：全体に価値があるか気になる →少人数なら会話しやすい © ZOZO, Inc. 25
26. 少人数化にもトレードオフ 知見がグループに閉じる © ZOZO, Inc. 26
27. 各グループから１つだけ全体共有 • 全部は共有できない • 何も共有しないのも嫌 © ZOZO, Inc. 27
28. 全体共有に使えるのは約10分 • まとめる手間を最小限に • 全体共有も短く →AIを活用できないか？ © ZOZO, Inc. 28
29. 少ない情報でも発表の形になった • 入力：共有したいトピック • AI：不足情報を最大３つ質問 • 出力：発表の形に整理 © ZOZO, Inc. 29
30. © ZOZO, Inc. 30
31. 初期のプロンプト • 最大3つ質問 • 決まった形式に整理 • 300〜600字 © ZOZO, Inc. 【フェーズ1：質問】 トピックを明確にするため、必要な追加情報を最大3つまで質問してください。 このフェーズでは、絶対に文章生成を行わないでください。 質問のみを出力し、ユーザーの回答を待ってください。 回答が揃うまでは次のフェーズに進まないでください。 【フェーズ2：文章生成】 ユーザーがすべての質問に回答した後にのみ、 以下の構造で文章を生成してください。 【タイトル】 【概要（何が起きた？）】 【技術的なポイント（なぜ大変だった？どう工夫した？）】 【横展開できる学び】 【発信のタネとしての価値】 制約： ・入力にない事実は作らない ・推測が必要な部分は「深掘り余地あり」と書く ・全体で300〜600字 ・技術者が読んで理解しやすい書き方をする ・利用者は全員Androidエンジニアが前提 以上のフォーマットで、「発信可能な技術共有文書」に整えてください。 31
32. これなら勉強会が成立する © ZOZO, Inc.
33. 対話型勉強会の原型 少人数で 対話・選出 © ZOZO, Inc. AIで整理 全体に共有 33
34. 結果は好評 1. 全員が発言する機会を作れた 2. 発表を起点にさらに深掘りできた 3. プロダクト横断での交流が生まれた © ZOZO, Inc. 34
35. AIの懸念も問題にならず • AIは間違うことがある • AIはもっともらしく補完することがある • 今回のプロンプトも作り込んでいない →大きな問題にならなかった © ZOZO, Inc. 35
36. 多少のズレは、その場で補足 • 間違った解釈は発生した • 発表者が口頭や手作業で訂正 © ZOZO, Inc. 36
37. AIの利用を拡大 • 発表者だけでなく参加者全員が利用 • 会の中に使う時間を組み込む © ZOZO, Inc. 37
38. 最初の気づきの深掘り 共有できることはあるが、きっかけが足りない ↓ その「きっかけ」には 発表の形にすることも含まれていた © ZOZO, Inc. 38
39. 知見を引き出すために必要なこと 1. より多くの人が発表できること →AIで、発表準備のハードルを下げる 2. 発表を起点にさらに深掘りできること →少人数で、質問・会話のハードルを下げる © ZOZO, Inc. 39
40. ここまででできた、対話中心の形 AIで整理 © ZOZO, Inc. 少人数で 対話・選出 全体共有 40
41. でも、これだけでは続けられない • グループワークをどう成立させるか • グループ分けをどう効率化するか © ZOZO, Inc. 41
42. ここから話すこと 1. グループワークの改善 2. グループ分けの効率化 3. 効果と学び © ZOZO, Inc. 42
43. ここから話すこと 1. グループワークの改善 2. グループ分けの効率化 3. 効果と学び © ZOZO, Inc. 43
44. ブレイクアウトルームに分けられた後、 「...さて、どうしましょう？」 経験ありませんか？ © ZOZO, Inc. 44
45. グループワークの課題 導入初期の課題 ここから話す対応 1.ルームの流れに フォーマットがない → 2.全体共有の選定が 定まらない → 3. 立候補だけでは ファシリテーターが揃わない © ZOZO, Inc. → 45
46. グループワークの課題 導入初期の課題 ここから話す対応 1.ルームの流れに フォーマットがない ルームの流れと発表 → 内容のフォーマット化 2.全体共有の選定が 定まらない → 共有候補の自動選定 3. 立候補だけでは ファシリテーターが揃わない © ZOZO, Inc. ファシリテーターを → 毎回揃える仕組み 46
47. ブレイクアウトルームの流れを フォーマット化 1. 自己紹介 → 2. 発表 © ZOZO, Inc. → 3. 選定 → 4. 質問・雑談 47
48. © ZOZO, Inc. 48
49. ブレイクアウトルームの流れを フォーマット化 1. 自己紹介 → 2. 発表 © ZOZO, Inc. → 3. 選定 → 4. 質問・雑談 49
50. 発表内容の整理 1. 話したいことを雑に書く → 2. AIが叩き台を整える → 3. その内容を持って部屋へ © ZOZO, Inc. 50
51. © ZOZO, Inc. 51
52. ブレイクアウトルームの流れを フォーマット化 1. 自己紹介 → 2. 発表 © ZOZO, Inc. → 3. 選定 → 4. 質問・雑談 52
53. 共有候補の自動選定 • 全体共有する話題の選定は、AIに任せる • 指定プロンプト 「他のAndroidアプリ開発でも参考にしやすそうな話題を 1つ選んでください」 © ZOZO, Inc. 53
54. © ZOZO, Inc. 54
55. ファシリテーターを毎回揃える 1. Slackで募集 ↓ 2. 声掛け候補を見つける ↓ 3. 候補チームに依頼 © ZOZO, Inc. 55
56. ファシリテーターを毎回揃える 2 1. Slackで募集 ファシリテーター 立候補 参加表明 ↓ 2. 声掛け候補を見つける 突き合わせ ↓ 3. 候補チームに依頼 © ZOZO, Inc. ファシリテーターがいない チームを特定 56
57. グループワークの現在 導入初期の課題 現在 1.ルームの流れに フォーマットがない → フォーマットで揃う 2.全体共有の選定が 定まらない → 選定はAIに任せる 3. 立候補だけでは ファシリテーターが揃わない © ZOZO, Inc. 立候補＋声かけで → 毎回揃う 57
58. ここから話すこと 1. グループワークの改善 2. グループ分けの効率化 3. 効果と学び © ZOZO, Inc. 58
59. 「今グループ分けてるので、 少々お待ちください」 この待ち時間、経験ありませんか？ © ZOZO, Inc. 59
60. グループ分けの課題 導入初期の課題 ここから話す対応 1. 参加表明が集まらない → 2. グループ分けの工程が 多く、時間がかかる → 3. 参加者の名前や所属が → 正しく出ない © ZOZO, Inc. 60
61. グループ分けの課題 導入初期の課題 ここから話す対応 1. 参加表明が集まらない 未表明者への → リマインドの自動化 2. グループ分けの工程が 多く、時間がかかる → グループ分けのAI活用 3. 参加者の名前や所属が → 名前/所属の精度向上 正しく出ない © ZOZO, Inc. 61
62. 改善後の段取り 1週間前 開催日時の連絡 / ファシリテーター募集 当日 10:00 未表明者にリマインド ★ 開始30分前 参加表明の締切 出欠確認 / グループ分け ★ ブレイクアウトルームを作成 部屋割りをミーティング資料に記載 © ZOZO, Inc. 62
63. 改善後の段取り 1週間前 開催日時の連絡 / ファシリテーター募集 当日 10:00 未表明者にリマインド ★ 開始30分前 参加表明の締切 出欠確認 / グループ分け ★ ブレイクアウトルームを作成 部屋割りをミーティング資料に記載 © ZOZO, Inc. 63
64. 未表明者へのリマインドの自動化 Zapier ── 当日10時に自動起動 1. カレンダー を読む © ZOZO, Inc. → 2. 未回答だけ 選別 3. Slackへ送る → 64
65. 改善後の段取り 1週間前 開催日時の連絡 / ファシリテーター募集 当日 10:00 未表明者にリマインド ★ 開始30分前 参加表明の締切 出欠確認 / グループ分け ★ ブレイクアウトルームを作成 部屋割りをミーティング資料に記載 © ZOZO, Inc. 65
66. 出欠確認 / グループ分けのAI活用 AIスキルのワークフロー 01. ファシリ テーター 候補を入力 © ZOZO, Inc. → 02. カレンダー 照合 03. 部屋数を → 確定 04. グループ → 分け 66
67. グループ分けルール ①グループは基本4人、最低3人 ②人数が少ないチームから配属 ③各部屋にファシリテーターを必ず1人配置 ※人が判断できる余白は残す © ZOZO, Inc. 67
68. グループ分けの割り振り例 (例： 参加17名 → 5部屋 / ルーム1 © ZOZO, Inc. ルーム2 = 各部屋のファシリテーター) ルーム3 ルーム4 ルーム5 68
69. 名前と所属の精度 名簿マスター AIスキルが 照合 正確なグループ分けへ Googleカレンダー © ZOZO, Inc. 69
70. グループ分けの課題 導入初期の課題 現在 1. 参加表明が集まらない → 開始前にほぼ確定 2. グループ分けの工程が 多く、時間がかかる → 事前にほぼ完了 3. 参加者の名前や所属が → 名前と所属が正確に出る 正しく出ない © ZOZO, Inc. 70
71. ここから話すこと 1. グループワークの改善 2. グループ分けの効率化 3. 効果と学び © ZOZO, Inc. 71
72. 現在の対話中心の勉強会 AIで整理 © ZOZO, Inc. 少人数で対話 AIで選出 全体共有 72
73. では、実際どれだけ効いたのか © ZOZO, Inc. 73
74. 導入初期からの変化 © ZOZO, Inc. Before（導入初期） After（現在） 対話の時間 約20分 約30分 運営の負荷 （部屋割り関連） 約15分 約5分 安定性 会の開始後に ルーム確定 事前確定9割 増減を吸収 74
75. 参加者の声 「今までは案件の羅列を聞いているだけだった。 今は、実装の背景まで聞ける。」 「雑談中に出た困りごとが、その場で解消できた。」 「直近のAI活用のような、鮮度の高い話題を気軽に聞 ける。」 © ZOZO, Inc. 75
76. そして、半年続けて見えてきたこと © ZOZO, Inc. 76
77. 続けるなかで見えてきた原則 1. この勉強会専用に振り切る 2. 変動は起きる前提で設計する 3. 対話と微妙な判断は人に、それ以外はAIに © ZOZO, Inc. 77
78. トレードオフ • その場で書いて話す負荷は、全員にかかる • ルームごとに聞ける話が違う • 2つ以上話したいことがあると、1人1テーマだ と出しにくい © ZOZO, Inc. 78
79. 今後の展望 • 運営の属人化解消 • 議事録の自動化 • 特別会としてオフライン開催 © ZOZO, Inc. 79
80. ここから、実践全体を振り返り © ZOZO, Inc. 80
81. 把握できないことを前提に設計 • 発表者を持ち回りにしない • 参加者の増減を吸収できるグループ分け © ZOZO, Inc. 81
82. プロジェクト共有を振り返る 当時：振り返る「きっかけ」として有効 ↓ 現在：プロジェクトの縛りは不要に ↓ 今思うと：振り返る習慣が残ったかもしれない © ZOZO, Inc. 82
83. 対話は、不完全さを補える • AIが間違えても訂正できる • 分からなければ質問できる • 類似事例から補完できる © ZOZO, Inc. 83
84. 対話は、知見を広げられる 1つの発表を起点に、複数の知見へ © ZOZO, Inc. 84
85. 共有する場から、引き出す場へ Before 発表を事前に準備して知見を共有する場 ↓ After 振り返りと対話から知見を引き出す場 © ZOZO, Inc. 85
86. AIが、この設計を現実的にした • 発表するための負荷を下げる • 対話以外に使う時間を減らす • 運営が把握・調整する負荷を下げる © ZOZO, Inc. 86
87. AI × 対話で、両立が現実的に 1. より多くの人が発表できること 2. 発表を起点にさらに深掘りできること © ZOZO, Inc. 87
88. ありがとうございました Thank you, DroidKaigi © ZOZO, Inc. 88