信頼の問題
AIは必要。でもブラックボックスなら、チームは信頼しない
信頼されるには、ソースが見えて、できないことを明確に言える必要がある
広告オペレーター → AIシステム
メディアの判断、クライアントの圧力、 messy なブリーフを、AIプロダクトと運用システムに変えている。実際に何が機能したかも書いている。
ブリーフからシステムへ
広告の仕事で身についたのは、きれいに整理されていない情報を読む力です。オーディエンスの違和感、クライアントの圧力、チャネルごとの制約、そして良いアイデアと実際に出せるものの距離。今はその判断を、AIプロダクトと現場で使える仕組みに変えています。
信頼の問題
AIは必要。でもブラックボックスなら、チームは信頼しない
信頼されるには、ソースが見えて、できないことを明確に言える必要がある
仕組みのズレ
チャネルは多い。でも共通の運用モデルがない
メディア業務に必要なのは、プロンプト集ではなく運用モデル
Prova path
AIの力はあるが、最初の一手がまだ曖昧
コーチが、ひとつのpath、ひとつの成果物、ひとつのreview loopに絞る
レビュー地点
自動化すると、コンテンツの質が落ちることがある
レビュー地点を置くことで、ワークフローが質を上げる
証拠の不足
研修後に何が変わったのかが見えにくい
進捗は、見えるマイルストーンで残す
Strategy gate
戦略が曖昧なまま予算が実行に移りそう
Strategic intelligence は execution の前に置く
根拠のある回答
推薦の前にソースが見える。
ソース付き回答運用モデル
モジュールの進捗が、行動を練習に変える。
Operator / Builder sprint
まだ弱い段階でレビューされる、ひとつの有用なslice。
広告の実務家
戦略、メディアの仕組み、クライアントの現実。AIビルダー
判断を繰り返せるワークフローに変えるプロダクト。現場で使える仕組み
チームが作りながらそのまま使える型。ブリーフからシステムへ
コースは、何を自動化し、何を守り、どこを深め、チームをどう変えるかを扱います。Prova は Operator / Builder sprint のためのコーチです。Sydney はアーカイブから答えます。DIALØGUE はトピックやPDFを、音声化前のレビュー付き research-backed podcast にします。STRAŦUM は11のフレームワーク、9つのエージェント、progressive learningで strategic intelligence を支えます。
Prova
30日トライアルOperator と Builder の path は、AIの力をひとつの有用なsliceに変え、まだ弱い段階でレビューします。
Sydneyに聞く
出典私の実体験やブログ記事に基づいた、私の言葉での回答をお届けします。
DIALØGUE
レビュー導線音声を作る前に構成案と台本を確認する
STRAŦUM
11のフレームワークビジネスについての会話ごとに、9つのエージェントが学習する
コースを見る
$199何を自動化し、何を守り、どこを深掘りし、チームをどう変えるべきか。

自分が欲しかったコーチ。より明確な最初の一歩、実際の成果物、率直なレビュー。
ここから始める
プロダクトの全体像は分かった。でも実践的な入り口がほしい。そんなときは learning paths から始めてください。全プロダクトをもう一度比べるのではなく、今の状況から案内します。
学習パスを見る
今の課題に近い path を選び、必要になったところから深掘りしてください。
AI、メディア運用、build in public の実践メモ

PublicisはLiveRampを約22億ドルのenterprise valueで買収する合意に入りました。 私は、この案件の面白い問いは「ウォールドガーデンを置き換えられるのか」 「オープンウェブを救えるのか」ではないと思います。そうではありません。 より良い問いは、閉じたエコシステムの外で広告主がまだ何を必要としているのか、です。

PublicisはLiveRampを約22億ドルのenterprise valueで買収する合意に入りました。 私は、この案件の面白い問いは「ウォールドガーデンを置き換えられるのか」 「オープンウェブを救えるのか」ではないと思います。そうではありません。 より良い問いは、閉じたエコシステムの外で広告主がまだ何を必要としているのか、です。

full-time jobを続けながら、6か月間 game developer になろうとしていました。 3つのプロジェクトを作り、684 commitsを書き、リリースしたゲームは0本です。 何が起きたのか、何を学んだのか、そしてなぜ何もリリースできなかったのかを書きます。

ポッドキャストプラットフォームの音声システムをアップグレードするつもりで変更をデプロイした。 6日と数コミット後、2,724行のコードを削除して安定版にロールバックした。 これが実際に起きたことと、productionのAI変更にテストをどう扱うべきかについて学んだことだ。