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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。
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なぜ多くのAIマーケティングツールは速く感じるのに、チームの判断力を鈍らせるのか
広告業界で何年も過ごす中で、チームが「動いている」ことを「前に進んでいる」ことと混同する場面を何度も見てきました。そしてAIマーケティングツールを自分で作り始めて、問題がさらに深刻になっていると気づきました。実行は速くなるのに、判断力は弱くなっているのです。
シニアの判断力なしに、AIがメディアオペレーションで未だに間違えること
AIはメディアプラン、パフォーマンスサマリー、測定フレームワーク、キャンペーンセットアップを驚くべきスピードで作れるようになりました。問題は、アウトプットが明らかにダメということではありません。問題は、カジュアルなレビューを通り抜けるほどには「それなりに良い」のに、本当に大事なビジネスコンテキストを見落としている——ということです。
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No. 04AI
エージェンシー向けAIマーケティングスタック
No. 05AIマーケティングチームにとって、AIの「記憶」がモデル選びより重要な理由
No. 06AI3年後の現実：生成AIがSEOに実際にもたらしたもの
No. 07AIフルタイムで働きながら7モジュールのコースを一人で作った方法
No. 08AIAIは底上げをする。勝つのは「深さ」を持つ人だ。
No. 09AICodexとGPT-5.4 vs Claude CodeとOpus 4.6 — 当時なぜ両方を使っていたのか（2026年3月）
No. 10ペイドメディアメディアプランニングのためのAI
No. 11AIApp Storeが承認した
No. 12AIマーケティングのAIポリシーとガバナンス
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