アーカイブ · 2013 — 現在
実践からの ノート。
書くことは、自分が本当は何を考えているのかを確かめるための行為です。記事は、その日に生まれた考えの二稿目です。
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AI時代に何がインハウスに残り、何がエージェンシーに渡るか
AI時代において、インハウスかエージェンシーかの決定は、もはや主にコストの話ではありません。複利で効く層——ブランド判断、ファーストパーティデータ、AIを改善させるクライアント記憶——を保ち、弾力的な制作と専門的な実行にエージェンシーを使います。決める問いは、価格から複利へ移りました。
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カリキュラムアーキテクチャ全体を1週間で葬った、たった1つの質問
4月にリリースしたプロダクトは、エンジンとしては正しかった。6月に固めたプロダクトは、背骨として正しかった。その間には、2回の完全なカリキュラム書き直し、1週間でアーキテクチャを葬ったフレームワーク、そして3月からずっと問うべきだった質問がある。

AI-nativeエージェンシーには何人が必要か?
AI-nativeエージェンシーは、同じ出力に対して従来型より少ない人数で済み、その数は制作量ではなくレビュー能力で決まります。形は、かつてはるかに大きなチームを要した仕事を担う、小さなシニアのポッドです。より少なく、よりシニアで、責任を負う。それが設計のすべてです。
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No. 04AI
AIエージェンシーサービスの値付け方法
No. 05AI僕のAIアプリのオフラインモードに、AIは要らなかった。要ったのは「地味」だった。
No. 06AIAI-nativeエージェンシーは従来型より安いのか?
No. 07AIネイティブは「上っ面」じゃない:DIALØGUEのiOSアプリを作り直した話
No. 08AIAI時代にエージェンシーが売るのをやめるべきもの
No. 09AI2つのAIモデルでサイトを作り直しました:デザインはOpus、実装はCodex
No. 10AIAI-nativeエージェンシーの始め方
No. 11MarketingPublicis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
No. 12AIAIのためのマーケティングデータのガバナンス方法
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