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はじめに こんにちは。計測システム部研究開発ブロックの皆川です。普段はWebAssemblyを用いた身体計測Webアプリの開発や、AIを用いた身体計測アルゴリズムの改善に携わっています。 2025年の6月11日から15日にかけて行われたCVPR 2025に参加しました。この記事では、現地の様子と筆者が選んだ面白かったセッションについてご紹介します。例年通りだと、ほとんどの発表がカンファレンス後まもなくして公式サイトで動画公開されます。 はじめに CVPRとは 日本からナッシュビルまで 会場の様子 セッションレポート Googleのファッション分野での取り組み 技術概要 技術課題 2Dバーチャル試着以外の取り組み 感想 AIpparel 技術概要 応用 技術課題 感想 PromptHMR 技術概要 感想 VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer 技

はじめに こんにちは、ZOZOMO部FBZブロックの杉田です。2025年7月3日・4日の2日間、JPタワーホール＆カンファレンスにて「開発生産性Conference 2025」が開催されました。本記事では、会場や各ブースの様子に加え、特に印象に残ったセッションについてご紹介します。 開発生産性Conference 2025とは 本カンファレンスは、生成AIとの協働が不可欠な時代に、いかに開発生産性に取り組み事業価値を高めていくかをテーマに開催されました。3回目を迎える今年は、来場者数が3000人を超える盛況ぶりで、開発生産性への関心の高さがうかがえます。 会場の様子 会場は東京駅直結のJPタワーホール＆カンファレンスでした。 会場から東京駅を一望できる エントランスのパネル セッションの合間には多くの参加者がスポンサーブースで情報収集したり、活発に交流したりしていました。皆さん、開発生産性

はじめに こんにちは、情報セキュリティ部の兵藤です。日々ZOZOの安全を守るためSOC業務に取り組んでいます。 ZOZOではGitHub Advanced Securityを導入、運用しております。本記事では、GitHub Advanced Securityに関する取り組みについて紹介します。 また、情報セキュリティ部ではその他にもZOZOを守るための取り組みを行っています。詳細については以下の「OpenCTIをSentinelに食わせてみた」をご覧ください。 techblog.zozo.com 目次 はじめに 目次 GitHub Advanced Securityとは GitHub Advanced Securityの導入の目的 導入の際に実施したこと CodeQLのAdvanced Setup設定 コンテナスキャンの設定 CodeQLの検知検証 CodeQLの得意な検知 CodeQLの

はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの春日です。 6月25日、26日の2日間にわたって開催されたAWS Summit Japan 2025に、今年もZOZOのSREが多数参加しました。この記事では、現地の様子とSREのメンバーが各自選んだ面白かったセッションについてご紹介します。 はじめに AWS Summit Japanとは 会場の様子 セッションレポート 生成 AI オブザーバビリティのベストプラクティス（AWS-49） コンポーネントレベルのメトリクス RAG、エージェント、チェーントレース 高度な指標と分析 エンドユーザーからのフィードバック 責任あるAIに向けて: 生成AIアプリケーション評価のアプローチ （AWS-52） セッションのテーマと課題 セッションのポイント1 生成AIアプリケーション自体の評価方法 セッションのポイント2 生成AIアプリケーショ

はじめに こんにちは、ZOZOMO店舗在庫取り置きサービスの開発を担当しているZOZOMO部OMOブロックの木目沢です。 現代のソフトウェア開発において、変化の激しい環境に柔軟に対応できるチーム作りは重要な課題です。特に複数のプロダクトを扱う開発チームでは、メンバー全員が自律的に動き、状況に応じて適切な判断ができる「自己組織化されたチーム」の実現が求められます。 ZOZOMO部OMOブロックでは、ZOZOMO店舗在庫取り置きを取り扱ってきましたが、現在は別のサービスの開発も行っています。そこで2つのプロダクトを扱う開発チームの自己組織化を目指し、昨年度に様々な取り組みを実施しました。結果的に、主要な取り組みは5つに整理されます。 本記事では、これらの取り組みがどのような背景から始まり、具体的にどのような方法で実践され、どのような成果をもたらしたかを詳しく紹介します。同じような課題を抱える開

はじめに こんにちは、データサイエンス部の朝原です。普段はZOZOTOWNにおける検索の改善を担当しています。 ZOZOTOWNには100万点を超える商品が存在し、毎日2700点もの新商品が追加されています。このような膨大な商品数を扱うZOZOTOWNにおいて、ユーザーが求める商品を見つけやすくするための検索機能は非常に重要です。 一方で、ファッションという日々ニーズが激しく変化するドメインにおいて、ユーザーのニーズを検索クエリから正確に把握し、適切な商品を提示することは困難を伴います。特に、検索システムにおいて検索結果が0件である（以下　0件ヒット）ことはユーザーにとって悪い体験となり、離脱を招いてしまいます1。実際にZOZOTOWNでは、日々0件ヒットが発生しており、大きな課題となっています。 本記事では、検索結果が0件になる主な原因と、その対策の1つであるクエリ書き換えについて紹介し

はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの棚本（@i6tsux）です。 ZOZOTOWNには1,600のショップ、9,000以上のブランド、100万点を超える商品が集まり、毎日2,700点もの新商品が追加されています。この膨大な商品の中から、1,000万人以上のユーザーそれぞれに「これだ」と思える商品を見つけてもらうーーそのためにパーソナライズは欠かせない技術です。 私たちのチームでは、単に好みに合う商品を見せるだけでなく、「新しい商品との出会い」も提供できるパーソナライズを目指しました。ホーム画面のモジュールに表示する商品をユーザーごとに最適な順番で並び替える仕組みを構築し、その結果、モジュールのクリック商品数が58.3％増加、モジュール経由の受注金額が26.3％増加という成果を達成しました。 本記事では、この取り組みの背景となった課題から技術的な解決アプローチ、システム構

はじめに こんにちは、CTOブロックの堀江（@Horie1024）です。2025年5月20日〜5月21日にかけて、カリフォルニア州マウンテンビューにあるショアライン・アンフィシアターで開催されたGoogle I/O 2025（以下 I/O）に現地参加をしてきました。 Google I/Oとは Google I/Oは、Googleが毎年開催する開発者向けのカンファレンスで、最新の技術や製品、アップデートの発表、様々な領域についての技術セッションなどが行われる場です。私自身としては、2018年以来の現地参加となります。 今回のGoogle I/Oへの参加目的 今回のI/Oの参加目的は、Googleや他社の参加者との関係作りとGoogleの最新プロダクトおよび技術的なキャッチアップです。現在までにZOZOでは、ZOZOTOWNやWEAR by ZOZO、FAANSのAndroidアプリ開発を経験

Developer Engagementブロックの@ikkouです。2025年4月16日から18日の3日間にわたり愛媛県は松山市の愛媛県県民文化会館で「RubyKaigi 2025」が開催されました。ZOZOは例年通りプラチナスポンサーとして協賛し、スポンサーブースを出展しました。 technote.zozo.com 本記事では、前半はWEARのバックエンドエンジニアが気になったセッションを紹介します。後半では、ZOZOの協賛ブースの様子と各社のブースにおけるコーディネートを写真中心に報告します。 ZOZOとWEARとRubyKaigi ZOZOとWEARとMatzさん WEARのバックエンドエンジニアが気になったセッション Speeding up Class#new Automatically generating types by running tests Making TCPSoc

こんにちは。MA部MA施策推進ブロックの吉川です。 2025年4月9日〜11日に開催されたGoogle Cloud Next 2025へ参加してきました。去年に続きアメリカ・ラスベガスで開催され、弊社からはMA部の齋藤・吉川・富永の3名が参加しました。なお、去年参加した様子は以下のテックブログで紹介しています。 techblog.zozo.com 今年は生成AI、データ、セキュリティの最新情報を紹介したセッションが多かった印象でした。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 また、今回のテックブログで紹介できなかった内容などを含め、Recapのオンラインイベントを2025/5/12に開催予定です。このイベントでは、Google Cloud Japanのエンジニアにもご登壇いただき、今回のGoogle Cloud Next 2025について詳しくお話

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村です。MLOpsブロックでは、継続的にGoogle Cloudのコスト削減に取り組んでいます。その一環として、夜間や休日といった利用されていない時間帯にも稼働し続けることで発生していた、開発・検証・テスト環境の余分なコストに着目しました。 この課題を解決するために、MLOpsブロックではKubernetes Event-driven Autoscaling（以下KEDA）を導入しました。KEDAは、Kubernetes環境でイベントドリブンによるオートスケールを実現するオープンソースのツールです。KEDAにより利用されていない時間帯のPodを停止させ余分なコストを削減しました。 本記事ではKEDAを導入したモチベーションや効果、導入する際に直面した課題や、加えて事故なく本番環境へ適用するために工夫した点をご紹介します。KEDAの

はじめに こんにちは！　WEARバックエンド部バックエンドブロックの小島（@KojimaNaoyuki）です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARのバックエンドはRubyで動作しており、Ruby 3.3.6にアップデートしたことを機にYJITを有効化しました。本記事ではWEARにYJITを導入した際の効果とその考察をご紹介します。 目次 はじめに 目次 YJITとは パフォーマンス計測条件 事前準備 本番環境の計測結果 認可サーバー レスポンスタイム（99th percentile） メモリ使用量 リソースサーバー レスポンスタイム（99th percentile） メモリ使用量 計測結果についての考察 リソースサーバーのメモリ使用量の増加が大きいことについて さらにYJITを効果的に使うには まとめ 参考文献 お知らせ YJITとは YJI

はじめに はじめまして。2025年4月に株式会社ZOZOへ入社予定の坂元菜摘（@skysky0208）です。チームの皆さんにはもっちゃんと呼ばれています。 この記事では、約半年間WEARバックエンドチームにて参加した内定者アルバイトについての体験談をお話ししたいと思います。ZOZOに興味がある人はもちろん、内定者アルバイトに興味がある人、また入社に対して不安を抱いている人など、様々な方々の参考になれば幸いです！ 目次 はじめに 目次 内定者アルバイトとは 私が内定者アルバイトに参加した目的 内定者アルバイトの概要 WEARバックエンドチームはどんなチーム？ 内定者アルバイトの1日 実際に行なったタスク タスクの概要 企画共有と仕様検討 仕様検討MTGへの参加 ロジック検討のためのモック作成 実装方法の選定・検証 複数の実装案の比較検討 本番DBにおけるパフォーマンス検証 実装・リリース 学

はじめに こんにちは、計測プロデュース部の井上です。私たちはZOZOFITやZOZOMATといった計測系プロダクトの開発PM、データ収集、精度検証などサービス構築から、UI/UXの分析・評価などの幅広い業務を行っております。 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「WEAR by ZOZO」では、2024年5月に「WEARお試しメイク」機能をリリースしました。ARを活用し、WEARのユーザーが投稿したメイクを自分の顔で試すことができます。 この機能の開発にあたり、明るさチェックの閾値調整が大きな課題となりました。本記事では、その最適化プロセスとUX向上の取り組みについて解説します。 WEARお試しメイクとは？ WEARお試しメイクは、アプリ内のボタンを押すだけで、以下の体験が可能な機能です。 投稿されたフルメイクを自分の顔に適用できる メイクの濃さを調整できる モデルや

はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）と住安（@kosuke_sumiyasu）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、様々な改善施策の効果を検証するためにA/Bテストを実施していますが、そのプロセスには多くの工程があり、効率化の余地がありました。本記事では、A/Bテストの工程を自動化・標準化し、効率化を図った取り組みについてご紹介します。 はじめに 背景 課題 1. A/Bテスト設計書のテンプレートがない 2. A/Bテストの開催期間が決め打ち 3. 有意差検定をするために手動運用が必要 4. チーム間で集計定義とダッシュボードが複数存在している 5. 施策ごとに新しいダッシュボードを作り直す必要がある 6. システム改修漏れが発生する 解決策 1. A/Bテスト設計書の

ZOZOTOWN開発本部でAndroidのテックリードをやっているいわたんです。最近はでっかいモンスターをハントするゲームにハマっており、夜な夜な一狩りしてます。 今回は、私たちのチームで行っている業務効率化の一例を紹介します。 背景・課題 解決方法 スクリーンショットをトリガーにしたフィードバック 必要な情報を自動的に収集する ログの収集 アプリ内情報の収集 課題を作成する機能 別アプリとして実装する フィードバック内容の取得 アクセストークンの管理 Activity破棄対応 実際に運用した結果 まとめ 背景・課題 私たちのチームでは、デザイナーやプロジェクトマネージャーによる動作確認のためにDeployGateとGoogle Play Consoleの内部テストを使用しています。また、QAチームによるテスト時の不具合や日々のタスク、プロジェクトマネージャーやデザイナーからのフィードバッ

はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部で研究開発をしている皆川です。2024年の10月にスイスで2日間に渡って開催された3DBODY.TECHに、同部署でプロジェクトマネジメントをしている嶺村と二人で参加しました。カンファレンスの開催から少し時間が経ってしまいましたが、参加レポートをお届けします。 目次 はじめに 目次 3DBODY.TECHとは？ 日本からルガーノへの行き方 ルガーノという街 ZOZOとの関わり カンファレンスの特色 新しいレビュー方式 特に印象に残った発表 “Advancements in Body Composition Assessment using Mobile Devices” プレゼンテーション概要 精度検証のプロセス 検証結果 感想 “3D Bodyscan in Professional Sports: Practical Use Cases

はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックの@turbofish_です。ZOZOTOWNではプッシュ通知やLINE、メール、サイト内お知らせでのキャンペーン配信を行っており、MA部ではそれらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）のシステムを開発しています。本記事ではその中でも、メールの配信を担当する基盤システムをリアーキテクチャし、バッチでの配信とリアルタイムな配信の両立を実現した取り組みをご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 ZOZOTOWNでのキャンペーン配信 メール配信基盤の機能要件 旧メール配信基盤のシステムアーキテクチャと課題 旧メール基盤のアーキテクチャ 旧メール配信基盤の課題 新メール配信基盤の機能要件とアーキテクチャ 新メール配信基盤の機能要件 新メール配信基盤のアーキテクチャ 新メール配信基盤における配信処理の流れ 配信トリガーくん 配信リストア

はじめに こんにちは。2025年4月に新卒で株式会社ZOZO（以下、ZOZO）に入社予定の清板海斗（せいたかいと）です。2024年8月から入社までの約半年間、「WEAR by ZOZO」（以下、WEAR）のiOSチームで内定者アルバイトに参加しました。この記事では、内定者アルバイトの目的やチームでの取り組み、全体の振り返りについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 内定者アルバイトの概要 ZOZOの内定者アルバイトについて 内定者アルバイトでの働き方 WEARとは WEAR iOSチームについて 主な取り組み MVPへのリアーキテクチャ タスク概要 Presenter移行の背景 WEAR iOSにおけるPresenter 実施したこと 結果 学び 1. コミュニケーションと言語化の重要性 2. UIKitの理解 3. 実務レベルで求められる視点 最後に 内定者アルバイトの概要 ZOZOの

はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの伊藤です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARでは、天気予報データを活用してその日の天気に合わせたコーディネートを提案する「コーデ予報」機能を提供しています。リリース当初はコーデ予報の地域を一覧から選んで設定する必要がありましたが、2025年1月にユーザーの位置情報をもとにコーデ予報の地点を自動設定する機能をリリースしました。 本記事では、ユーザーの現在地から最寄りのコーデ予報地点を取得するために使用したアルゴリズムの詳細をご紹介します。 目次 はじめに 目次 コーデ予報とは？ 背景・課題 ユーザーの位置情報から最寄りの地点をどのように特定するか？ 1.ユーザーの位置情報を基に検索範囲を絞る 2.範囲内の各地点との距離を計算 3.最も近い観測地点を特定 4. 全体のアルゴリズム

はじめに こんにちは、MA部MA開発ブロックの平井です。普段はマーケティングオートメーションシステムの運用、開発を担当しています。現在、開発ブロックではリアルタイムマーケティングシステムのリプレイスプロジェクトに取り組んでいます。リプレイスプロジェクトを進める上で、性能目標を満たすためにアプリケーションのパフォーマンスチューニングが必要でした。今回、Cloud Traceを利用してアプリケーションパフォーマンスを可視化し、パフォーマンスチューニングを行ったためその知見を共有したいと思います。 この記事の内容を読むと、以下の内容について知ることができます。 Cloud Run上の処理をCloud Traceを用いて可視化する方法 Cloud Traceでトレース情報を確認する方法 Cloud Traceをパフォーマンスチューニングに活用した一例 目次 はじめに 目次 背景 課題 Cloud

はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部FAANS部でAndroidアプリを担当している田中です。本記事ではバグ件数削減の施策の1つとしてFAANS Androidで実施したJetpack ComposeのUIテストの自動化についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 Firebase Test Labについて 料金について UIテストを記載する build.gradleの設定 UIテストで使用するテストファイル 1. 特定の文字列が表示されているかのテスト 2. 特定のコンポーネントが表示されているかのテスト 3. アイコン押下で意図したダイアログが表示されているかのテスト GitHub ActionsでFirebase Test Labを実行する 1.Google CloudのAPIの有効化 2.サービスアカウントとCloud Storageバケットの作成 Cloud

はじめに こんにちは、ZOZOMO部の中島です。普段はFulfillment by ZOZOやZOZOMO店舗在庫取り置きというサービスの開発を担当しています。 2025年1月12日から14日の3日間にかけてニューヨークで開催された「NRF 2025: Retail's Big Show」に現地参加してきました。私個人としては、昨年に引き続き2回目の参加になります。 前半はNRF Retail's Big Showの概要と関連する情報、後半はセッションの内容やExpoで気になったものを中心にお伝えします。NRF 2025全体の概要については、NRF 2025 Event Recapなどをご覧ください。 目次 はじめに 目次 NRF Retail's Big Showとは 会場の概要 セッション オープニングセッション NRF 2025イベントの紹介 小売業におけるAIの活用事例 Physi

こんにちは。千葉県の特産品として真っ先に思い浮かぶものがヨウ素*1な、データシステム部データ基盤ブロックの塩崎です。 この記事ではBigQueryストレージの費用を計算する方法と、費用を節約するための戦略について説明します。BigQueryストレージの費用計算をするために、まずストレージを2軸・8種類に分類し、それぞれの軸の視点から費用節約をする方法を紹介します。特にTime travel機能やFail-safe機能が関わると計算ミスをしやすくなるため、それらについても説明します。 ストレージの分類 最初にBigQueryストレージを分類するための2つの軸を説明します。1つ目の軸はライフサイクルで、これはテーブルの更新・変更・削除等の操作によって変化するものです。2つ目の軸は課金モデルで、これは非圧縮状態のデータ量で費用を計算するか圧縮済み状態のデータ量で費用を計算するかを決めるものです。

はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの新卒1年目の上國料（@Kamiko20174481）と、5年目の宮本（@tm73rst）です。私たちのチームでは、ZOZOTOWNの推薦システムを開発しています。2024年7月のテックブログでは、ZOZOTOWNのホーム画面に表示される「モジュール」の並び順をパーソナライズする取り組みを紹介しました。 techblog.zozo.com モジュールとは、トレンドやキャンペーンなど特定のテーマに基づき商品群を表示する枠のことです。 モジュールの内容は企画チームの意図に基づいて設定されますが、ユーザーごとに関心や求めるコンセプトが異なるため、一律の表示ではなく最適な順序で並べることが重要です。 このように、ユーザーごとに適したモジュールを配置する仕組みをモジュールパーソナライズと呼びます。本記事では、このモジュールパーソナライズの精度を向

はじめに データシステム部検索技術ブロックの内田です。私たちはZOZOTOWNの検索精度改善や検索システムの運用効率化のためのメンテナンスなどに取り組んでいます。 これまでテックブログでご紹介してきた通り、ZOZOの検索改善チームではランキング学習（Learning to Rank）やクエリの意図解釈、ベクトル検索の導入など、比較的モダンなアプローチでZOZOTOWNの検索改善に努めてきました。先進的な技術を調査し、サービスの開発に応用することはサービスの品質改善において重要な取り組みです。 techblog.zozo.com しかし、モダンなアプローチをとる一方で、検索エンジンのベーシックな設定についてはメンテナンスする機会が徐々に減少していきました。設定内容や経緯を把握している開発メンバーの割合も減っていき、このままだと誰も触れない謎の設定になってしまうリスクがあったため、一度見直しを

はじめに こんにちは、計測システム部フロントエンドブロックの平田です。 私が所属する計測フロントエンドブロックでは ZOZOMETRYというスマートフォンを用いて身体計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化し、Web上で管理できるtoBサービスを開発しています。 このサービスのフロントエンドではReact（Next.js）を採用しています。更にそれらの知見を深めるために、NYで開催されたJSNation、React Summit US 2024、そしてWorkshopに参加してきました。 この記事では現地参加ならではの経験や、参加したセッションへの考察、Workshopで学んだ内容などを紹介していきます！ はじめに JSNationとReact Summitとは？ Day 1 - JSNation Day 2- React Summit After Party 気になったセッション

はじめに こんにちは、データシステム部データ基盤ブロックの奥山（@pokoyakazan）です。普段は全社データ基盤の開発・運用を担当しており、最近ではZOZO全体のデータガバナンス強化にも取り組んでおります。本記事ではCloud Composer上に構築しているデータマート集計基盤でdbtのモデル更新も行えるようにした事例についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 データマート集計基盤 dbt導入 データマートの使い分け dbt導入にあたっての課題 モデルごとに自動リトライができない 依存関係による待ち合わせ制御ができない データマート集計基盤へのdbt導入 Airflow Dagの設計 dbtデータマート更新処理の実装 データマートごとのタスクグループ作成 1. モデル情報を保持するクラスの定義 2. manifest.jsonの読み込みとモデル情報の取得 3. タスクグループ