こんにちは！OpenFashionです。

本日は、OpenFashionのテクノロジー領域をリードするお二人にお話を伺いました。ファッション特有の“曖昧さ”をどう設計に落とすか、生成AIで何が変わったのか、そして大規模環境ならではの面白さまでお届けします。

【参加者プロフィール】

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• 上田さん

OpenFashion代表。アパレル販売の現場を経てIT業界へ。起業を経て（旧オムニス）を創業。エンジニアとしての実務経験を背景に、アーキテクチャ設計や新技術の検証を主導。

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• 嶌さん

電子工学を専攻後、エンジニアとしてキャリアを開始。複数社で技術責任者を歴任し、独立して受託開発会社を立ち上げた後、OpenFashionに参画。現在は技術責任者として実装・運用の現場を統括。

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本日のトピック5つ

＃未来志向×実装力の役割分担を設計する

＃ファッションの“曖昧さ”をモデル化する

＃生成AIで変わった開発と導入初期の乗り越え方を整理する

＃リモートでも“伝わる”を仕組み化する

＃ワールドグループ規模の面白さを掘り下げる

ーー未来志向×実装力の役割分担を設計する

編：技術選定におけるお二人の役割分担は、どのように設計していますか？

上田：私は“未来志向”です。新しい可能性を探し、理想の体験を先に描きます。実用化の前段で視野を広げ、選択肢をそろえておくのが自分の役割だと考えています。

嶌：私は“実装・運用”の手触りを重視します。現場の負荷や既存資産との整合、安定性まで含めて総合的に評価し、“いま回せる最適解”に落とします。未来の選択肢と現場の最適解が噛み合うと、合意が強くなり、前進が速くなります。

ーーファッションの“曖昧さ”をモデル化する

編：サイズや色など、ファッション特有の“曖昧さ”は、どのように設計へ落とし込みますか？

嶌：単純な統一が正解とは限らないのがファッションです。Sサイズでも「大きめで着てほしい」といった“ズラし”が価値になります。正規化をやり過ぎると、ブランドの個性が薄れます。

上田：結局は“定義の問題”です。年齢・ジェンダー表記も同様で、一般的なカテゴリに当てはめるのが適切でない場合があります。一方で、データは必ずどこかに格納されます。ですので、曖昧さをそのまま扱えるデータモデルや、検索・レコメンドで補助する“橋渡し層”（共通タグや補助データの層）を用意する設計が要点になります。

ーー生成AIで変わった開発と導入初期の乗り越え方を整理する

編：生成AIの登場で何が変わり、導入初期はどのように乗り越えましたか？

嶌：設計の叩き台づくり、実装方針の比較、テストコードの草案など、開発プロセスの各所でAIを使う前提にシフトしました。2023年前後からの変化が大きいと感じています。

上田：“まず使ってみる”が当たり前になりました。AIは曖昧さを曖昧のまま扱えるので、ファッション文脈と相性が良い。雰囲気やニュアンスを含む提案・探索は特に強みです。初期は“自分が理解していないコードは出したくない”という抵抗もありましたが、実験→評価→標準化を小さく速く回し、レビューと検証で品質を担保することで、受け入れが進みました。

ーーリモートでも“伝わる”を仕組み化する

編：リモート前提でも“伝わる”状態は、どのように仕組み化していますか？

嶌：議事・決定・タスクは必ずテキストで残します。後から見ても同じ理解にたどり着ける状態を作ることが大切です。会議も“全員が発言できる設計”にしています。

上田：Claude Codeのプロンプト共有など、ツールの進化も追い風です。成果物だけでなく「どう考え、どう試し、どう評価したか」を文章で残すことで、合意の質と再現性が上がり、リモートでも迷いが減ります。

ーーワールドグループ規模の面白さを掘り下げる

編：ワールドグループ規模の現場で開発する面白さは、どの点にありますか？

嶌：高トラフィックを前提に、キャッシュ戦略やデータの持ち方、監視まで設計初期から解像度高く詰める必要があります。難易度は上がりますが、その分だけ設計の腕が試されるのが面白いです。

上田：反響が数字や現場の声で返ってくる手触りが大きいです。使い勝手や運用負荷の改善が数値に表れると、設計判断の確からしさを自分の手で確かめられます。さらに、ITの“当たり前”をワールドグループに広げていくDXの手応えも、この環境ならではの魅力です。

OpenFashionでは、新しいファッションの形を創造してくれる仲間を募集しています。少しでも興味を持っていただけましたら、ぜひカジュアル面談にお越しください！

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