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AI戦略エージェントにランディングページの監査を頼んだ。結果はこうなった

自分のランディングページをAI戦略エージェントに入力し、24時間でリビルドしました。販売しているプロダクトをドッグフーディングしてコンバージョンメッセージングが変わりました。

75日間で9エージェントのマーケティングプラットフォームを構築しました。すべての会話から学習し、1つのエージェントにビジネスのことを教えると、9つ全部が賢くなります。

ReactアプリがHTTPSページからHTTPリクエストを送り続ける原因を24時間デバッグしました。コードは変換していたのに。犯人は衝撃的でした。

マルチテナントアーキテクチャを備えた3つのAIマーケティングエージェントを4週間で構築しました。これは前回のプロダクトで1ヶ月かかった量と同じで、そのプロダクトはローンチまで7ヶ月かかりました。

重要なTTSエンジンの入れ替えを「うまくいくことを祈る」だけで出荷しそうになりました。しかしAIアシスタントがリスクを指摘し、完璧なfeature flag戦略の構築を手伝ってくれました。

3分かかるサインアップの遅延を追跡した結果、原因はシュレディンガーのユーザーでした。データベースの書き込みと読み込みのレプリケーションラグにより、ユーザーが「存在している」と「存在していない」が同時に起きていたのです。

自分の専門分野について自信満々に間違った情報を述べるAIツールを見て、ツールを作り直しました。あなたをコントロールの座に置く4ステップのワークフローをご紹介します。

Cloud Run移行は完璧だと思っていました。しかし、たった1つのAIパラメータ — temperatureが0ではなく0.7に設定されていたこと — が30%のAPI呼び出し失敗と月$54の無駄なトークンを引き起こしました。

AWSからGCPに移行し、92%のコスト削減と10倍のパフォーマンス向上を達成しました。「ベストプラクティス」を捨てて実際に機能するプラグマティックなアーキテクチャを選んだ教訓をお伝えします。

コンテンツが作成される前に形を整えられるAIポッドキャストジェネレーターを構築しました。通勤中にAIがWikipediaを読み上げるだけなのにはうんざりしていたからです。

5,000時間にわたるAIモデルのテストを経て、Gemini 2.5 ProがコーディングでClaudeやChatGPTを上回りました。複雑なアプリケーション構築のデフォルトツールになった理由をお伝えします。

CrewAIでAI生成ポッドキャストを10日間構築した結果、フレームワークは驚くほど使いやすいものの、高品質なコンテンツには依然として人間の真剣な努力が必要だと学びました。