Codex で業務遂行力を強化する Cult.fit

Cult.fit は、テクノロジーを活用したインド有数のフィットネス企業です。77 都市で 708 か所のフィットネスセンターを運営し、約 100 万人の有料会員にサービスを提供しています。ジムやトレーナー指導のフィットネスクラスを利用できるサブスクリプションサービスに加え、フィットネス機器、アクセサリー、トレーニングシューズ、アクティブウェアなど、消費者向けの商品展開も拡大しています。

事業の成長に伴い、同社は手順を増やしたり業務を複雑化させたりすることなく、運営やプロダクトに関するより多くの課題を解決したいと考えていました。Cult.fit は、エンジニアリングの共通基盤として Codex を採用し、その活用を他部門にも広げることで、全社のチームがデータを分析し、ツールを構築し、アイデアを本番環境で実用化できるよう支援しています。Codex の導入と並行して、OpenAI API を活用し、AI Trainer などを通じて会員一人ひとりにより適した体験の開発も進めています。

Cult.fit で CTO を務める Santhosh Kumar 氏にとって、AI は組織の働き方を変える機会でした。「業務の進め方を、より AI ネイティブなものにしたかったのです」と同氏は語ります。「どうすれば AI ファーストで業務を運営し、その形へと変革できるのか。お客様にどのような新しい体験を提供できるのか。そして、組織の運営方法をどう変えられるのかを考えました。」

Cult.fit で最初の大きな変化が起きたのは、エンジニアリング部門でした。Codex に統一する前は、開発者がさまざまなコーディングエージェントやアシスタントを併用していました。ツールごとにリポジトリ、エージェントへの指示、スキル、開発ワークフローの規約が異なり、チーム間での知識の共有や機能の再利用が難しくなっていました。

Cult.fit が求めていたのは、ソフトウェア開発ライフサイクルの標準化を支える共通プラットフォームでした。同社はその基盤として Codex を選びました。これにより、リポジトリ構造、スキル、テスト、コードレビュー、フィードバックのサイクルを、チーム共通の規約に沿って運用できるようになりました。

その後、チームはより専門的なエンジニアリングのワークフローにも Codex の活用を広げました。同社のサイト信頼性エンジニアリングエージェントは、オブザーバビリティプラットフォームやログから情報を集約し、インシデントを調査できます。多くの場合、修正案を含む pull request を作成し、エンジニアのレビューに回すこともできます。セキュリティエージェントは脆弱性の特定と対処を支援し、オンコール対応を担う他のエージェントは、本番環境で繰り返し発生する問題を調査します。

Cult.fit は、より徹底した仕様駆動型の開発方式への移行も進めています。仕様を指針としてソフトウェア開発ライフサイクル全体の作業を進め、エンジニアがレビューする pull request の作成につなげる方式です。これにより、各チームは定義済みの要件から動作するコードまで、一貫した手順で進めやすくなります。

最近の例として、cult.fit アプリのソーシャルフィードがあります。Kumar 氏の見積もりでは、以前ならこのプロジェクトの開発には 1 年以上かかっていたといいます。新しいワークフローを使うことで、チームは開発からリリースまでの全工程を 2 か月で完了しました。

その後、Codex の活用はエンジニアリング部門以外にも広がっています。Cult.fit は社内データを Codex で扱いやすい形に整備し、各チームが自ら答えを見つけ、日常的な分析を行えるようにしました。以前は、ちょっとしたデータの依頼でも一元的に分析を担うチームを通す必要があり、ボトルネックになっていました。

各チームは独自のアプリケーションやワークフローも構築しています。たとえば人事部門は、人事評価、日程調整、フィードバックの収集、そしてそれらの情報の取りまとめを管理するワークフローを Codex で構築しました。ここ数か月で、エンジニアリング以外のチームが 20 を超える社内アプリケーションを構築しています。

この変化は、事業運営に必要なソフトウェアに対する cult.fit の考え方も変えています。社内ダッシュボード用ソフトウェアの費用が急増した際には、あるエンジニアが週末の間に Codex を使って同等の機能を作り直しました。現在、cult.fit は自社アプリケーションでその機能を運用し、年間 10 万ドルを超えるソフトウェア費用を削減しています。

こうした変化を実現するには、従業員に Codex を使える環境を提供するだけでは不十分でした。まず、大規模なハッカソンを開催し、従業員がその可能性に触れる機会を設けました。続いて管理職を集めた 1 日のセッションを開き、各部門のリーダーが Codex を使って自分の業務に役立つものを構築しました。

エンジニアリング部門は週 2 回の相談会も開き、従業員がアイデアを本番環境で実用化するまでを支援しています。また、一部の部門にはエンジニアを配置し、技術面と業務領域の両面からサポートしています。

Cult.fit は OpenAI API を活用し、AI Trainer を通じて会員体験にも AI を取り入れています。Cult.fit の会員の 45% 超はジムに通うのが初めてです。そのため、運動を習慣にするうえで適切なガイダンスが重要な役割を果たします。同社は数年前、パーソナルトレーナーがいなくても、会員が自分に合った指導を受けながら運動できるよう、AI Trainer を開発しました。

現在、cult.fit のジム利用者の約 20% が AI Trainer を利用しています。言語モデルの進歩を受け、cult.fit はこの体験を、より双方向で会話を中心としたものにできると考えました。

最新版は、音声を中心としたワークアウト体験を軸に設計されています。OpenAI API との連携で GPT Realtime を活用し、双方向の音声対話を通じて、トレーニング中のアドバイスやワークアウトの記録をサポートできます。

Cult.fit は、従来は人間の担当者が一件ずつ判断していたカスタマーサポートのワークフローにも AI を活用しています。その一例が、グループフィットネスクラスを欠席した際のペナルティ免除申請です。

会員が正当な理由でクラスを欠席したと申し出た場合、AI エージェントは現地の天候やそのクラスの出席傾向などを確認して申請を評価し、ペナルティを免除すべきか判断できます。

Cult.fit はこれらのエージェントを既存のサポートプラットフォーム Sprinklr に組み込み、バックエンドシステムと接続しました。これにより、カスタマーサポートを、主に人間がチャットで対応する方式から AI ファーストのワークフローへと移行しています。

• ここ数か月で、エンジニアリング以外のチームが 20 以上の社内アプリケーションを構築

• Codex で社内向け機能を再構築し、年間 10 万ドル以上のソフトウェア費用を削減

• カスタマーサポート費用を 50% 以上削減

Cult.fit が次に目指すのは、個別のワークフローで AI を活用する段階から、仕事の進め方そのものに AI が組み込まれた組織への移行です。業務運営について、Kumar 氏は「自律的に業務が回る組織」を目指していると語ります。AI が現場のチームを支える業務を、より多く担う構想です。

会員体験では、「ポケットの中のトレーナー」を目指しています。人間のトレーナーだけでは多くの会員に届けきれない、一人ひとりに合った指導を広く提供することが目標です。社内では、各チームが AI で解消できるボトルネックを引き続き探しています。より多くの従業員が自らアプリケーションを構築し、情報を分析し、ワークフローを自動化できるようになることで、より多くのアイデアを直接、実用的なソリューションへとつなげられます。