社内の書籍レビューの集合知をAIとエンジニアリングで活用促進! 社内ツール「BEAR」をフルリモート新卒研修で開発しました

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こんにちは。ZOZOテクノロジーズの新卒3期生T.Mです。 本記事では先日の 生の反応を「見える化」する!ビデオ会議で使えるAI「リモクション」を新卒7人で作ってみた に続き、新卒同期でチームを組み、新しいプロダクトの開発に取り組む「チーム開発研修」ついてお話します。この研修もすべてフルリモートで実施されました。

提示された開発テーマ:「新卒研修で感じた課題を技術とAIを用いて解決する」

私たちが開発したのはユーザーの読書記録を学習する推薦AIによって、ユーザーが読むべき書籍と出会えるサービスです。

ZOZOテクノロジーズには自主学習を支援する福利厚生の1つとして、書籍購入費用を会社が負担してくれる書籍購入制度があります。この制度では、制度利用者は購入した書籍のレビューを共有することが義務化されており、Slackの専用チャンネルで共有されています。 f:id:starttoday_tech:20200612103851j:plain 書籍購入制度は自主学習を思う存分に行える素晴らしい制度です。しかし、この貴重なレビュー情報が活かされていなければ制度の本来の目的である、良質な書籍からのインプットや、それによる個人の能力向上・良質なアウトプットが十分には期待できません。

そこで、現状の書籍購入制度のレビューのやり方についての社内アンケートを行いました。アンケートでは、レビュー情報が共有されているSlackチャンネルの、投稿の利便性・閲覧の利便性・本選びに役立てているか の3点について自由回答欄を設けて調査し、以下のような結果を得ました。 f:id:starttoday_tech:20200612103954j:plain

  • 投稿:手軽で良いが、フォーマットを統一してほしい
  • 閲覧:利便性が悪いが、本選びの参考に役立てたいので改善してほしい

アンケートの結果、具体的には上記のような声が目立ち、書籍選びに役立つサービスに改善するための問題点が明らかになりました。

問題点:「情報が乱雑でユーザーが欲しい情報にアクセスできていない」

現状を“アップデートする”ことを意識して、良い所はそのままに、さらに便利な制度にするため、以下のようなアプローチで課題解決に取り組みました。

  • 現在のお手軽さを維持
  • 入力フォームの統一
  • データ基盤の整備
  • データを活用した推薦機能の実装

上記をふまえて開発したサービスが「BEAR」です。

BEARについて

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Slackアプリにより、投稿フォームの提供とデータ基盤の整備、さらには検索機能および、本サービスの目玉であるAIのおすすめ機能を実現しました。

機能紹介

1. AIによる書籍の推薦
アプリのホームでは常にAIによって推薦されたおすすめ書籍が表示されています。 このおすすめ書籍はパーソナライズ化されており、ユーザーの読書履歴や所属部署をもとに推薦が行われています。 f:id:starttoday_tech:20200612105238j:plain

2. レビュー投稿をアシスト
従来のレビュー投稿ではユーザーが全ての項目を手動で入力していました。BEARではタイトル補完機能とURL自動取得機能により、フォームに沿って入力を行うだけで、簡単にレビュー作成ができます。これによりレビュー投稿のハードルがさらに低くなりました。 f:id:starttoday_tech:20200612105514j:plain

3. レビューが見やすく、探しやすい閲覧画面
チャンネルのタイムラインでは、投稿が同一フォーマットで表示されるようになり、従来と比べて格段に見やすくなりました。また、ユーザーが書籍に星をつけて評価する機能により、書籍の評価が一目瞭然です。

さらに、検索機能を利用することで、「○○に関する書籍が知りたい」「あの人がおすすめしている書籍が知りたい」という要望にも応えることが出来ます。 f:id:starttoday_tech:20200612121400j:plain

まとめ

我々のチームは、社内の書籍レビュー共有における「情報が乱雑でユーザーが欲しい情報にアクセスできていない」という問題に対して、SlackアプリBEARを導入という手段で問題解決に取り組みました。

開発後に行われた成果発表会では、以下のようなフィードバックを頂きました。

・Slack上で全てを実現しており、非常にユーザーフレンドリーで良いと思いました。

・UI/UXだけでなく、運用まで考えられているのが素晴らしい。是非、本リリースに向けて継続開発してほしい。

発表会では試作版でしたが、現在は社内での本リリースに向けて以下の2点を意識して、継続開発を行っています。

  • リリース後のメンテナンスを最小化する
  • リリースの効果を測定できる仕組みを作る

   

チーム開発研修を終えて

フルリモートで行われた開発でしたが、テキスト・音声・ビデオなど各種チャットアプリを上手く使い分け大きなコミュニケーション障壁を感じることもなく、開発を進めることができました。

また、チームとして「研修で完結することなく、社内運用に耐えるシステムの開発」を目標に掲げ、実際の社内リリースの決定という形で目標を実現できた有意義な研修でした。各チームの感想は以下の通りです。

・MLチーム
その他開発チームのみなさんが丁寧に作ってくれたおかげで、モデル作成やデータ処理などに集中することができました。やりきれなかった部分もたくさんあるので、今後もアップデートしていきたいです。

・SREチーム
正式リリースを目標に頑張ってきたので、発表会後に導入が決まったときはとても嬉しかったです。まだまだ改善できる余地があるので引き続き開発を頑張ります。

・デザインチーム
初めてチーム開発をしました。チームの雰囲気も良く、信頼できるメンバーと楽しく取り組むことが出来ました!

・フロントチーム
フルリモートでの開発でしたが、チームとして一貫してUI/UXを意識して開発に取り組むことができました。BEARのネーミングも気に入っています。

・バックエンドチーム
既存の投稿データがある状態からのスタートだったので、このデータをどう移行するかを考慮に入れたデータベース設計と実装に苦戦しました。しかし、このデータ移行や従業員情報を定期的に更新するなど、実運用を考慮したこと点が、社内ツール導入の決めての一つになったと思っています。研修で作るものであっても、実運用を強く意識して実装した甲斐がありました。

最後に

ZOZOテクノロジーズでは、一緒に働く仲間を募集しています。気になる方は、採用ページをご覧ください。

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