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ZOZO開発組織の2026年6月分の活動を振り返り、ZOZO TECH BLOGで公開した記事や登壇・掲載情報などをまとめたMonthly Tech Reportをお届けします。 ZOZO TECH BLOG 2026年6月は、前月のMonthly Tech Reportを含む計16本の記事を公開しました。ここ最近の傾向と変わらず、Claude Code関連の記事は特に反響がありました。ZOZOならではの取り組み事例をぜひご覧ください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com techblog.zozo.com 登壇 Google I/O 2026現地参加レポート 6月6日に開催された「 Recap: Google I/O 2026 」において、技術戦略部の堀江（ @Horie1024 ）が「Google I/O 2026 現地参加レポート」というタイトルで登壇、WEAR開発部の武永が「Android & Ecosystem パネルディスカッション」に登壇しました。 Extended Tokyo - WWDC 2026 6月8日に開催された「 Extended Tokyo - WWDC 2026 」において、技術戦略部の諸星（ @ikkou ）が「WWDC26 直前！眼鏡型デバイスのイマ！」というタイトルで登壇しました。 2026 年度 人工知能学会 全国大会（第 40 回） 6月8日から12日にかけて開催された「 2026 年度 人工知能学会 全国大会（第 40 回） 」において、データサイエンス部の桐島を第一著者として「画像生成AIによる背景生成を用いた最適なフレグランス商品画像の検討」というタイトルでポスター発表しました。 https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/4Yin-A-24 TSKaigi 2026 本編で話せなかったこと、話し足りなかったこと 6月9日に開催された「 TSKaigi 2026 本編で話せなかったこと、話し足りなかったこと 」において、リプレイス推進部の冨川（ @ssssotaro ）が「TSKaigi ZOZOブースクイズの裏側」というタイトルで登壇しました。 AI研究最前線：第一人者・気鋭の研究者と語る 6月16日に開催された「 AI研究最前線：第一人者・気鋭の研究者と語る 」において、ZOZO Researchの平川が「AIと創るファッションECの未来」というタイトルで登壇しました。 WWDC26 報告会 at LINEヤフー, ZOZO 6月18日に開催された「 WWDC26 報告会 at LINEヤフー, ZOZO 」において、ZOZOTOWN開発2部の上田（ @15531b ）が「現地で盛り上がった WWDC26 Keynote」というタイトルでショートトークに、森口（ @laprasdrum ）がパネルディスカッションに登壇しました。 techblog.zozo.com 生成AI フォーラム / AI エージェント フォーラム 2026 夏 6月26日に開催された「 生成AI フォーラム / AI エージェント フォーラム 2026 夏 」において、執行役員 兼 CTOの瀬尾（ @sonots ）が「ZOZOのAI活用実践」というタイトルで登壇しました。 以上、2026年6月のZOZOの活動報告でした！ ZOZOでは、一緒にサービスを作り上げてくれる方を募集中です。ご興味のある方は、以下のリンクからぜひご応募ください。 corp.zozo.com
こんにちは！DSチームの ヒメネス（Jiménez） です! 前回投稿 からほぼピッタリ丸一年経ちました（364日経過）！ 今回は、2025年度にDSチーム内で実施した「ビジネス力向上TF」の取り組みと、その第1回「問題発見力」のセッションで活用したMy GPTsについてお話しします。 目次 ビジネス力向上TF DSに求められるビジネス力 顧客役を果たすMy GPTs 作成方法 良し悪し 振り返り まとめ ビジネス力向上TF DSチームでは、技術力だけでなく ビジネス力 も重要だと考えています。ビジネス力とは、企業が抱える課題を理解し、技術的ソリューションに変換し、技術者でない人にも説明できる力です。そこで、2025年度に「ビジネス力向上TF（タスクフォース）」という取り組みを開始しました。 DSに求められるビジネス力 Insight Edgeでは、ビジネス力を特に重視しています。その理由は、クライアントと直接向き合い、ビジネス要件を理解し、データサイエンスの知見を活かした提案を行う必要があるためです。技術力だけでは不十分で、ビジネスの文脈を理解し、課題を発見・解決できる力が、チームメンバーに不可欠なスキルとなっています。 これは私たちの組織だけの考えではありません。 データサイエンティスト協会が規定するビジネス力 も同様の重要性を強調しており、9のスキル項目で構成されています: No. スキル TF実践 1 行動規範 × 2 論理的思考 ○ 3 プロセス ○ 4 データの理解・検証 ○ 5 データ入手 ○ 6 意味合いの抽出、洞察 ○ 7 解決 ○ 8 事業に実装する ○ 9 活動マネジメント × このTFでは、 問題発見力、調査分析力、説明力、提案力 という4つのコアスキルを軸に、上記の○印がついた項目を実際のビジネスシーンを想定した演習を通じて実践的に学ぶことを目指しました。 第1回のテーマは「 問題発見力 」でした。架空の企業「LiveWell」という健康・ウェルネスプラットフォームを題材に、ユーザー登録フォームの完了率が低下しているという課題に対して、メンバー全員がその原因を探る演習を実施しました。 しかし、ここで一つの壁にぶつかりました：演習では 私自身が顧客役を演じるか他メンバーに演じてもらう 必要がありました。そこで、以下のような課題が現れました: 全メンバーの質問に同時に対応できない（いずれの場合でも、担当者数は受講者数より圧倒的に少ない） 細かい質問をされても、すべての背景情報を把握できるわけではない 顧客として一貫性のある回答を保つのが難しい 私担当でも他メンバー担当でも、事前準備（勉強）に必要な時間が発生する そこで思いついたのが、 My GPTsを使って「顧客役」を演じさせる というアイデアでした。 顧客役を果たすMy GPTs My GPTs は、OpenAIが提供するChatGPTのカスタマイズ機能です。特定の役割や知識を持たせることで、自分専用のGPTを作成できます。今回は、LiveWell社のプロダクトオーナーとして振る舞うMy GPTを作成しました。 このMy GPTを使うことで、 各メンバーが自分専用の「顧客」を持つ ことができ、いつでも質問できる環境を実現しました。演習では、メンバーは各自このMy GPTと対話しながら、LiveWellのユーザー登録フォームの問題について情報を収集し、原因を特定していきました。 作成方法 My GPTの作成には、以下の2つの要素を用意しました: 1. プロンプト（指示） My GPTに対して、どのような役割を演じるかを明確に指示しました。主なポイントは以下の通りです: 役割定義 ：LiveWell社のプロダクトオーナーとして振る舞う 回答の制約 : 事実に基づいて正直に答える 原因分析や仮説立てはしない（それは演習参加者の仕事） 知らないことは「把握していません」と答える 振る舞い ：ChatGPTのようにすべてを知っている存在ではなく、情報の一部しか知らない一人の社員として振る舞う 特に重要だったのは、「 自ら推測して答えることは避けてください 」という指示です。これにより、My GPTが勝手に原因分析をしたり、存在しない情報を作り出すことを防ぎました。 2. コンテキスト（背景情報） My GPTに「知識」として与える背景情報を文書にまとめました。例えば: LiveWell社の事業内容やビジネスモデル 観測されている問題の兆候（登録完了率の低下、離脱率の高さなど） ユーザーからのフィードバック（アプリストアのレビュー、SNSの言及など） 社内で把握している状況（データ分析の有無、開発チームの優先順位など） プロダクトオーナーとしての視点（問題には気づいているが、原因は特定できていない） このような情報をMy GPTにアップロードすることで、顧客として現実的な知識レベルを持たせました。 セッションで使用したMy GPTとの会話例 良し悪し My GPTを使った演習には、明確な 強み と 弱み がありました。 強み スケーラビリティ ：各メンバーが同時に自分専用の「顧客」と対話できる。 完全なコンテキストカバー ：人が一人では把握しきれない細かい背景情報を基に対応可能。 品質担保 ：人間と違い、My GPTは文書化された情報を常に参照するため、 演習の品質を一定に保つ ことができる。 一貫性のある役割演技 ：プロンプトで「知らないことは知らないと答える」や「推測はしない」と指示することで、現実的な顧客の振る舞いを再現できる。 楽しさとエンゲージメント ：メンバーからは「AIと対話する形式が面白かった」という声が多数。 弱み 回答の一貫性は保証されない ：同じ質問でも、聞き方やタイミングによって微妙に異なる回答が返ってくる。 文書にない情報への対応 ：コンテキスト文書に記載されていない事柄（過去のデータ、他の施策など）を聞かれた場合、My GPTが勝手に回答を「創作」してしまう。 なお、予想通りDSメンバーの中にはMy GPTに与えたコンテキストやプロンプトを暴こうと「ハック」を試みる人もいましたが、幸い指示が十分に堅牢だったため、役割を逸脱させることはできませんでした！ 振り返り 2025年度の取り組みの効果を測定するため、年度初めと年度末にメンバーへアンケートを実施しました。その結果、 参加メンバー全員のビジネススキルに対する自信が向上 していることが確認できました。チームとして、確実に成長していることを数値で示すことができました。 この成果を踏まえ、メンバーのビジネス力を継続的に向上させ、実践の場を提供することの重要性を再認識しました。スキルは一度学んだだけでは定着しません。 継続的な練習と実践を通じてこそ、真に身につく ものです。そこで、2026年度もビジネス力向上TFを継続し、 さらなる成長を目指す ことを決定しました。 その中で、My GPTは 顧客とのインタラクションをシミュレートする手段として非常に有効 であることがわかりました。My GPTを使うことで、メンバーは実際の対話に近い感覚を得ながら、自分のペースで演習に取り組むことができ、高いエンゲージメントを維持できました。 2026年度では、昨年度の経験を活かし、コンテキスト情報をより詳細にして深い質問にも対応できるようにしたほか、ガイドラインをより厳格にすることで、メンバー自身が適切な質問を考える思考プロセスを促すようにしました。このように改善を重ねながら、 ビジネス力向上TFを継続展開 しています。 まとめ 2025年度、DSチームの「ビジネス力向上TF」第1回セッションにおいて、My GPTsを活用して顧客役を演じさせる試みを実施しました。TF全体では、問題発見力、調査分析力、説明力、提案力という4つのコアスキルを段階的に学ぶカリキュラムを用意しましたが、特に最初の「問題発見力」のセッションでMy GPTsが大きな効果を発揮しました。各メンバーが自分専用の「顧客」と対話しながら、真の課題を見つけ出すスキルを磨くことができました。 My GPTsには、スケーラビリティや網羅性といった強みがある一方、完全な一貫性を保証できないという弱みもあります。しかし、適切な設計と運用によって、これらの弱みを最小限に抑えつつ、教育・トレーニングの場面で大きな価値を発揮できることがわかりました。 この成功を受けて、 2026年度も同じ手法を採用し、さらにブラッシュアップしながらビジネス力向上TFを継続していきます 。技術の進化によって、学習やスキル開発の方法も変わってきています。My GPTsのようなツールを活用することで、より効果的で楽しい学びの場を作ることができます。皆さんの組織でも、ぜひMy GPTsを使った新しい取り組みを試してみてください。
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