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Publicisが22億ドルで本当に買おうとしているもの：LiveRamp買収についてのメモ
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。
AI
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6か月、3つのゲームプロジェクト、リリース0本
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。
·AI
AI音声の変更にproductionが壊れて2,724行をロールバックした話
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。
·AI
いまの私は、Claude Codeをcoding以外のほぼ全部に使っている
Claude Maxをやめてから19日。自分の使い分けはもうはっきりしました。 xHighのGPT-5.4を載せたCodexがcodingの席を取り、xHighのOpus 4.7を載せた Claude Codeが机の残り全部の席を取っています。
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Andrew Ngの7コースから2年、2026年の僕が本当に選ぶ学習パス
2023年に勧めた Andrew Ng の7コースが、今でも正しい道なのか。そう 聞いてくれる人がいまだにいます。短い答えは、ほとんどのコースは今でも 価値があります。ただし、その周りに組むロードマップはまったく別物です。 2026年版アップデート、コースごとの判定と、builder/operator で分かれる パスをまとめました。
·AI
Prova を出すうえで、code は簡単なほうだった
Prova が本当に real だと感じ始めたのは、product が progression、 billing、auth、state について real promises を持ち始めた時でした。 難しかったのは code を generate することではなく、その周りの contract を 作ることでした。
·AI
Agencies が AI に本当に必要としているのは、more content ではない
私は AI tools が agencies に content volume を売り込む場面を何度も 見ます。でも real client relationships を扱ったことがあるなら、 本当に hard なのは trust だと分かるはずです。Isolation、 permissions、context、そして one client の thinking を別の client の work に leak させないことです。
·AI
コースの切り抜きでYouTube動画を作ろうとした。結局ゼロから作り直した理由がこれだ。
コースのモジュールをつなぎ合わせて、トランジションを少し整えれば、YouTubeの動画になる。そう思っていた。でも間違いだった。「The Parade Problem」の制作を通じて学んだのは、良いリパーパスとは単なる切り抜きではないということ。異なるプロミス、異なるオーディエンス、異なる最初の30秒のために、アイデアそのものを再設計することだった。
·AI
13か月使ったClaude Maxをやめた理由と、これから30日間Codexで試すこと
13か月使い続けたClaude Maxを、総額US$1,892.38で解約しました。これは 勝利宣言ではありません。STRATUM、DIALOGUE、コース基盤、そしてこの サイトを、Codexを主軸にしても同じペースで進められるのかを試す30日間の 実験です。
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Codexを2週間使って、月額200ドルのClaude Codeプランを解約することにした
最初の比較記事から2週間、両ツールとも大きなアップデートがありました。 Codexは、Claude Codeにはなかった形で僕のプロダクト戦略に疑問を投げかけてきました。 Claude CodeはAgent TeamsとAutoMemoryをリリース。結果として、月額200ドルの Maxプランを解約しつつ、より少ないコストでより良いアウトプットを得ています。
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2026年、AI ネイティブなマーケティングチームに本当に必要な役割とは
AIとチーム設計についての議論は、たいてい人員数から始まります。でも、それは出発点として間違っていると思います。本当に問われるべきは、チームにどんな「機能」が必要か――そしてその答えは、4人のチームでも40人のチームでも変わりません。
·AI
DIALØGUEのリリースで学んだ、多言語AIプロダクトの本当の難しさ
DIALØGUEは7言語に対応していますが、本当の多言語対応は文字列の翻訳ではありませんでした。オーディエンスの現地日付、TTSの一貫性、UIの言語ドリフト、そして「どこで品質を優先してあえて遅くなるか」を決めることでした。