馬渕邦美のレビュー一覧
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Deep Researchは数多くのソースをもとに調査してくれますが、その調査内容は不正確なものが含まれていることが多々あります。そのため、AIが生成したレポートをそのまま利用するのではなく、その内容を検証し、精度を高めるプロセスが非常に重要です。
その効果的な方法の1つが、別のAIサービスを活用したファクトチェックです。Deep Researchで作成したレポートを別のサービスのDeepResearchにかけることで、情報の正確性や解釈の妥当性をチェックするという2段階のプロセスを取れます。これにより、単一のAIによる偏りや誤りを減らし、より頼性の高い情報を得ることが可能です。
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読みやすく深い
紙の本と値段がかわらないけれど、紙の方は厚さ4センチ程度ということを考えれば、電子で買ったほうが場所とらないし重くないしで正解か。
実際の事例をもとに、考え方をなぞる形でページがすすむ。どんな風にデータ分析を行うかはもちろん、どういう風に考えるかがわかるので、実務で分析を行う人には、発想などの面で役に立つに違いない。
ただ、詳しい手法の説明はないので、実際に行うに当たっては、調べたり工夫したりする必要はあるだろう。ある程度、分析の流れや行い方が分かっている人向けの本。
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実際のマーケティング戦略に基づいて、それぞれのステップ(ターゲティング、メッセージ、ロケーション、予算、測定、最適化)で判断を下すために、どのようにデータを分析し活用しているかということが内容の中心。データをビジネスにどう活かしていくかを知るための良書。
具体的な分析方法を知るというよりは、ビックデータと呼ばれるように今後扱うデータがより膨大になるなかで、それらをいかに有用に使えるかがキーとなってくることがわかる。
「アナリティクスの未来」の章では、ビックデータを使用しての分析が進み、そして分析の手法自体の自動化が進んだとき、データ分析をサポートする「技術者」もしくは分析結果をactionに -
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きっとこの本は自分のこれからの働き方と実際の仕事の中身を変えていく礎になる。この間この著者のディミトリさんの講演を聞くことができて、その感覚は確信に。講演ではデータサイエンティストが陥りがちな5つのポイントと題してプレゼンされたが、この本からの引用も多く、示唆にとんだプレゼンだった。題名(英題:Sexy Little Data)からもわかるように、この本のテーゼは「ビッグデータなんか使わなくても、手元にある数字だけでも十分アナリシスはできるし、示唆に富む知見をえることもできる。自分の会社が測定できている数字はなんだろうか。どうやったらそれらに触れることができるのだろうか。何と何を組み合わせて分
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著者はドコモ出身で、現在は博報堂テクノロジーズ執行役員の 柴山大さん。
リクルートやLINEモバイル立ち上げなど実務経験も豊富で、AIとマーケティングの最前線を走ってきた方です。
本書『AI駆動マーケティング』は、AIの基礎から最新技術(RAG/Reasoningモデル/マルチモーダル)、そしてAIエージェントの未来像までを、数式なし・平易な言葉で網羅的に解説しています。3時間で読めるボリュームながら、内容は非常に実践的です。
特に印象的なのは「AIは補助ツールではなく、仕事を回すエンジンになる」という視点。
単なる効率化にとどまらず、マーケティングの現場でAIがどのように購買行動やクリエ -
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生成AIを使ったマーケティングについて。前半はテキスト、動画などの各領域の生成AIの紹介。後半で、実際のプロンプトの書き方など具体的な使い方をサンプルのプロンプトもつけて解説。法的な課題や、生成AIではなく人がやるべきことなども解説。本書は、PCで紹介されている生成AIを実際に使ってみながら読むとよくわかる。いずれの生成AIも無料で使えるクレジットがあり、実践で使ってみるとわかりやすい。同様に後半のプロンプトの書き方なども、直面している課題を入力してみたりすると、その効果がわかる。本書でも完全に生成AIに頼るべきでばないとあるが、まさにマーケターが使うひとつのツールとしての使い方が書かれていて
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ネタバレ一線のプレイヤー、識者に直接インタビューすると言う形式で、Web 3を見に行く試み。
Stake technology の渡辺代表は、日本の税制からロックドロップを選択。日本で有名になったがアメリカで勝てないと意味ないと危機感をもつ。
DAOについても非常に面白い見解、Animoca社は2500人の株主がいて、株主と対話して決める。これってDAOだと。不思議な感覚なのは、DAOが実現しているのは資本主義そのものと一線のプレイヤーが理解しているからだ。NFTにある機会、アート、アニメなどの日本のコンテンツはすごいぞと。DAOはうまくいかないと思っているのは、最後エゴが理想を上回るからだ。みんなが -
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ネタバレ【Summary】
データ分析によって、企業の課題解決をしてきた著者の過去プロジェクトをベースとした内容。
既存の理論に沿った分析というよりも、この著者独自のフレームワークの紹介がされている。
高度な分析をする研究者的アプローチというより、単純で誰もが理解可能なフレームワークでシンプルに分析するコンサル的なアプローチが多い印象。
自分自身も今後データ分析のプロジェクトをする場合は、コンサルという立ち位置上、高度で複雑な分析をすることが目的ではなく、いかに早くそこそこ妥当な解を出し、クライアントを動かすかということが大事になりそうなので、その点では本書は参考になった。 -
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世界的な広告会社オグルヴィで「データ・サイエンティスト」として活躍してきた著者が、数々のクライアントとの仕事を通じて実践してきたデータ分析ノウハウを体系的にまとめた一冊。具体的事例に基づく実用書でありながら、次の時代を見据えたマーケティング/コミュニケーション戦略のあり方も提示していて興味深い。
どの顧客に対して、どんなメッセージを、どのようにして届けるのか、それにどの程度のコストをかけるのか等を検討し実行するために有用なフレームワークや定量的分析手法が数多く紹介されるが、その中で著者はICTの発展によって可能になったビッグデータの有用性を認めつつ、企業が普通に入手可能な「リトルデータ」であ