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Apr 7, 2026·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。

Mar 25, 2026·AI

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。

Mar 20, 2026·AI

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。

Mar 15, 2026·AI

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

一人。7モジュール。3時間の動画。15のテンプレート。18のレイアウトタイプを持つカスタムスライドパイプライン。プロフェッショナルボイスクローン。すべてVPとしてのフルタイムの仕事を続けながら。これが、AI-firstオペレーティングモデルを自分自身に適用するとどうなるかです。

Mar 14, 2026·AI

AIは底上げをする。勝つのは「深さ」を持つ人だ。

「AIがエントリーレベルの仕事を置き換える」という言説は、エントリーレベルの人材が実際に何をしているかを誤解しています。アクティベーション担当のジュニアは単純作業をしているわけではありません。DV360のターゲティング設定、トラッキングピクセルのQA、入札戦略の管理を行っているのです。本当の問いは、AIが全員の底上げをしたとき、優位性はどこから生まれるのか？答えは「深さ」です。