「ZOZO GPTsリーグ」で生成AI利用率95%達成!全員参加型ゲーミフィケーション戦略の全貌

「ZOZO GPTsリーグ」で生成AI利用率95%達成!全員参加型ゲーミフィケーション戦略の全貌

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「生成AIを導入したけれど、社員の利用率が思うように上がらない」「一部の先進的な社員だけが使っていて、全社的な活用が進まない」——このような課題を抱える企業は少なくありません。

そんな中、ZOZOが実施した「ZOZO GPTsリーグ」という取り組みが注目を集めています。なんと、1,700人の全社員を16のチームに分け、野球のリーグ戦形式でカスタムGPTの利用率を競わせることで、利用率を78.8%から95%まで押し上げることに成功したのです。

この記事では、ZOZOが実践した「全員巻き込み型」のゲーミフィケーション戦略の詳細と、その成功要因を詳しく解説します。単なるコンテスト形式ではなく、なぜ「野球リーグ式」が効果的だったのか、そして他の企業でも応用可能な要素は何かを明らかにしていきます。

ZOZOの生成AI活用推進の背景と課題

ZOZOの生成AI活用推進の背景と課題

ZOZOの生成AI活用推進は、2023年春のAI活用推進プロジェクト立ち上げから始まりました。当初は研修を実施することで、利用率を34%から78.8%まで向上させることに成功していました。

しかし、78.8%という数字は一見高く見えるものの、真の全社活用には程遠い状況でした。多くの企業が直面するように、一部の積極的な社員は活用するものの、残りの社員は「使い方がわからない」「業務に活かせない」といった理由で利用を避けがちになります。

ZOZOが直面していた課題

2025年8月には、オリジナルのGPTsを作成できる機能を備えた内製システムを導入。この技術的基盤の整備により、次のステップとして「ZOZO GPTsリーグ」という画期的な取り組みが始動したのです。

「ZOZO GPTsリーグ」の全体設計と仕組み

「ZOZO GPTsリーグ」の全体設計と仕組み

ZOZO GPTsリーグは、従来のコンテスト形式とは一線を画す「全員参加型」の取り組みです。その核心的な設計思想と具体的な仕組みを詳しく見ていきましょう。

基本的なリーグ構造

📊 ZOZO GPTsリーグの基本構成

参加者数1,700人(全社員)
チーム数165チーム
1チームあたりの人数約10人
リーグ分けレッドリーグ、グリーンリーグ、ブルーリーグ、イエローリーグ
開催期間2ヶ月間
競争指標カスタムGPTの利用率

チーム分けは部署や部門を基準に行われ、各チームが「どれだけ多くの人に利用されるカスタムGPTを作れるか」を2ヶ月にわたって競い合う形式となっています。

なぜ「野球リーグ式」が効果的なのか

従来のコンテスト形式と野球リーグ式の最大の違いは、参加の任意性にあります。

⚠️ 従来のコンテスト形式の課題

一方、野球リーグ式では全員が必然的にチームの一員となり、チーム戦略の中で各自の役割を見つけることができます。これにより、「AIが苦手」と感じている社員も、チームの成功のために何らかの貢献をしようという意識が生まれるのです。

徹底したゲーミフィケーション戦略の詳細

徹底したゲーミフィケーション戦略の詳細

ZOZOが実践したゲーミフィケーション戦略は、単にゲーム要素を取り入れただけではありません。参加者のモチベーションを継続的に維持するための、綿密に設計された仕組みが組み込まれています。

「お祭り的イベント」としての演出

💡 成功の鍵:本気度の可視化

ZOZOの担当者は「まずはそう思ってもらえるお祭り的なイベントにすることを心がけました」と述べています。この「お祭り感」の創出には、経営陣と運営陣の本気度が重要な役割を果たしました。

継続的なモチベーション維持の工夫

2ヶ月という長期間にわたる取り組みでは、途中で参加意欲が低下するリスクがあります。ZOZOはこの課題に対して、巧妙な仕掛けを用意しました。

🔍 「ルーキーズカップ」と「巻き返しカップ」の効果

順位が低いチームのメンバーも意欲を維持できるよう、「ルーキーズカップ」や「巻き返しカップ」といった特別な賞を設けました。これにより、最終順位に関係なく、すべてのチームに勝利のチャンスが与えられる仕組みを構築したのです。

この設計により、「途中からでも挽回できる」「最下位でも特別賞を狙える」という希望を参加者に与え、最後まで全チームが積極的に参加し続ける環境を作り出しました。

95%達成の成功要因と具体的な成果

95%達成の成功要因と具体的な成果

ZOZO GPTsリーグの結果、利用率は78.8%から95%へと大幅に向上しました。この驚異的な成果の背景には、どのような要因があったのでしょうか。

優勝チームの取り組み事例

最終的に優勝したのは物流部門のチームでした。彼らの成功事例から、効果的なカスタムGPT活用の方向性が見えてきます。

📊 優勝チームが作成したカスタムGPTの特徴

カテゴリ具体例効果
ドメイン特化型物流業務効率化GPT専門業務の大幅な時間短縮
汎用業務型メールやりとり支援GPT日常業務の品質向上
業務改善型プロセス最適化GPT業務フローの標準化

注目すべきは、優勝チームが「自分たちのドメイン業務を効率化するカスタムGPTだけではなく、メールやりとりなど汎用的な業務の効率化改善に関するカスタムGPTも」作成していた点です。

これは、特定の専門領域だけでなく、誰もが使える汎用的なツールも並行して開発することで、チーム内外での利用率向上を図る戦略的なアプローチと言えます。

全社的な活用底上げの実現

ZOZO GPTsリーグの定量的成果

特に重要なのは、単に利用率が上がっただけでなく、「活用底上げ」が実現された点です。これまで生成AIに消極的だった社員も、チーム戦略の一環として自然に利用するようになり、全社的なデジタルリテラシーの向上につながったのです。

リアルタイム追跡システムの重要性

リアルタイム追跡システムの重要性

ZOZO GPTsリーグの成功を支えた重要な要素の一つが、利用状況をリアルタイムで追跡できるシステムの存在です。

🔍 ログベースの追跡システムの効果

「各ツールがちゃんと利用できてるかとかってログがあれば、こういう風にリアルタイムで追うこともできる」という仕組みにより、以下のような効果が生まれました:

このシステムがあることで、参加者は「自分たちの努力が正当に評価される」という安心感を持ちながら取り組むことができ、運営側も適切なタイミングでサポートや介入を行うことが可能になりました。

他企業への応用可能性と実装のポイント

他企業への応用可能性と実装のポイント

ZOZOの取り組みは非常に興味深いものですが、すべての企業が同じ形で実装できるわけではありません。社風や組織文化による制約もある中で、どのような要素が他企業でも応用可能なのでしょうか。

社風による制約と対応策

⚠️ 実装時の課題

「ここまで面白いイベント的にできるかっていうのは、結構社風とかで全部の会社が同じようにできるかっていうと、そうでもないかな」という指摘は重要です。

しかし、ZOZOの取り組みから抽出できる普遍的な要素もあります:

💡 応用可能な核心要素

例えば以下のような取組であれば、多くの企業が取り入れやすいでしょう。

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成功のための重要な設計原則

成功のための重要な設計原則

ZOZOの事例から導き出される、生成AI活用推進における重要な設計原則をまとめます。

1. 「競争」よりも「協力」を重視

個人間の競争ではなく、チーム内での協力とチーム間の健全な競争を設計することで、組織全体のスキル向上を図ることができます。

2. 継続的なエンゲージメント設計

一時的なイベントではなく、参加者が最後まで意欲を維持できる仕組み(ルーキーズカップ、巻き返しカップなど)を組み込むことが重要です。

3. 透明性と公平性の確保

客観的な指標による評価と、リアルタイムでの進捗共有により、参加者の信頼と積極的な参加を促進できます。

4. 経営陣のコミットメント

「片手間ではなく、がっつりやる」という経営陣の本気度が、社員の参加意欲に直結します。

まとめ

まとめ

ZOZOが実践した「野球リーグ式」の生成AI活用推進策は、従来のコンテスト形式を超えた画期的な取り組みでした。その成功の要因を整理すると、以下のポイントが浮かび上がります:

ZOZO GPTsリーグ成功の要点

💡 次のアクション

生成AIの活用推進は、単なる技術導入ではなく、組織文化の変革プロジェクトです。ZOZOの事例は、「いかに全員を巻き込み、継続的な利用習慣を定着させるか」という根本的な課題に対する、実践的で効果的な解決策を示しています。

各企業の状況に応じてカスタマイズしながら、この「全員巻き込み型」のアプローチを参考に、真の生成AI活用組織への変革を進めていきましょう。

参考リンク

本記事の内容は、以下の資料も参考にしています:

📺 この記事の元となった動画です

この記事の著者

池田朋弘のプロフィール写真

池田朋弘(監修)

Workstyle Evolution代表。18万人超YouTuber&『ChatGPT最強の仕事術』著者。

株式会社Workstyle Evolution代表取締役。YouTubeチャンネル「いけともch(チャンネル)」では、 AIエージェント時代の必須ノウハウ・スキルや、最新AIツールの活用法を独自のビジネス視点から解説し、 チャンネル登録数は18万人超(2025年7月時点)。

著書:ChatGPT最強の仕事術』(4万部突破)、 『Perplexity 最強のAI検索術』、 『Mapify 最強のAI理解術

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