馬渕邦美のレビュー一覧

AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術

馬渕邦美 / 柴山大

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。
特にChatGPTの Deep Researchは「プロンプトに対する忠実性」「深掘り力」が優れており、ファクトチェックに適しています。例えば、GeminiのDeep Researchで作成したレポートのファクトチェックをするのであれば、Geminiで生成したレポートをGoogleドキュメントに保存し、ChatGPTに共有すれば、シームレスにデータを受け渡せます。

ジェネレーティブAIの衝撃

馬渕邦美

Generative AIの最新の動向を分かりよくまとめてある。数名の識者へのインタービューも表面的なものではなく内容の濃い話である。参考になるところが多い。

ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで 社会構造を覆す破壊的技術

ビットバンク株式会社＆『ブロックチェーンの衝撃』編集委員会 / 馬渕邦美

日本のキーマン15人による編著。ブロックチェーンの基礎から、社会への影響、そして、技術的な側面がや、予算の試算などまで、大きく捉えることができる。これからのIT技術革新の倍bㇽとなりうる書。

ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで 社会構造を覆す破壊的技術

ビットバンク株式会社＆『ブロックチェーンの衝撃』編集委員会 / 馬渕邦美

ビットコインもといブロックチェーンの技術面、法的な面、拡張性などひと通り網羅されており、読み進めるにつれてブロックチェーンの概念が腑に落ちていく感覚に。ブロックチェーンが性善説と性悪説の二元論の外にあるのだと気付かされ、この概念が世の仕組みの様式美をアップグレードする可能性を強く感じました。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

非常に実践的なデータ分析本です

残念なのが、若干タイトルとあっていません

「手元にある小規模のデータから分析しろ！」という感じの主張が本でなされていますが、、、副題に「ビッグデータから・・・」となっています。英文のタイトルも「Sexy Little Numbers」ですから、、、

タイトルは微妙ですが、中身は本物です

実務家にお勧めです

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

ビッグデータに限らず、集めたデータから新しいビジネスにつなげた例がたくさん紹介されている。日本語タイトルは分析の本のように読めてしまうのでよろしくない。
原題は
How to grow your business using the data you already have
であり、すでに持っているデータを使ってビジネスを延ばすくらいの意味であり、ビッグデータに限った話でもない。
ビジネスでたまったデータを使ってマーケティングに活用しましょうという本なので、多くの人にお勧めできる本だと思う。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

[ゼロ]

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。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

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につなげる「魔法使い」としてどちらのキャリアを進むかという点についても触れてある。
今度のキャリアを考えるうえでもとても役立った。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

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析すると、どんな知見が得られるだろうか。そんなことを考えながらこの本を読んでいると、自分の仕事が毎日楽しくてしょうがなくなった。
それから、文中で紹介されているフレームワークやテクニックはとてもシンプルな分析と実験デザインだが、これはすぐにでも実践できるものばかり。
そういえばディミトリさんは、"（Data DrivenではなくてScientifick Driven"といっていたな。そうか、これはScientificなあぷろーちだなあ

AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術

馬渕邦美 / 柴山大

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イティブを変えていくかが具体的に描かれており、読んでいると“近未来の働き方”をイメージできます。

AIをこれから学ぶ人、仕事に取り入れたい人はもちろん、「自分の生活やキャリアにAIをどう組み込むか？」を考えたい人にもおすすめできる一冊です。
読めば必ず、「自分ならどうAIを駆動させるか？」という問いが生まれるはずです。

AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術

馬渕邦美 / 柴山大

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参考になる。マーケティングをテーマに書かれているが、それ以外の仕事の人でも使えると思うのでおススメ。

AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術

馬渕邦美 / 柴山大

生成AIに関する押さえておくべきポイントや用語解説から、用途や手法例が、網羅的に且つ実践的に解説されていて、実務に役立つ書籍でした。

AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術

馬渕邦美 / 柴山大

前半は知ってることも多くてまどろっこしいと感じましたが、後半はすごく実践的ですぐに使えるtipsと学びが多かったです。

Web3新世紀 デジタル経済圏の新たなフロンティア

馬渕邦美 / 絢斗優 / 藤本真衣

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。みんなが優秀で、同じ方向性と思考性をもつ単一民族でない限り、対話で最適解をだし、問題を解決する方式にはなり得ないからだ。でも、期待したいし、何かしたいなと思うのは、やはり面白いプラットフォームだからだ。
メタバースも主観が大事、いいね！の数じゃない。その質と、本人がどうエモーショナルに感じたか。それが、メタバースの世界で表現されるかだという。心を動かすデジタル、もはやYouTube世代に何の違和感もないが、富士山に登ったときに頂上から見た景色と、その動画を見た人の違いにお金がどう介在するかかなと思う。
メガバンクなど、これからWEB3に注目している大企業群がどう動くのか、非安全資産としてのクリプト、NFTがどのように市民権を得ていくのか、歴史の転換点に立っているとみていいと思った。コンセプトは悪くないので、あとは実需を作り出せるのかどうか、魅力的なコンテンツと合わせて概念ごと日本らしい、独自のテクノロジーで表現していければマーケットでまだまだ勝ち目はあると思った。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

著者が言うように「数字はいつも魅力的だった」というように、最近ビックデータがもてはやされているが、昔から、データや数字をどう分析、活用するかが問題で、その気づきを感じるには本書はわかりやすい。

ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで 社会構造を覆す破壊的技術

ビットバンク株式会社＆『ブロックチェーンの衝撃』編集委員会 / 馬渕邦美

ビットコインの仕組み、歴史、長所や短所、法的取扱いに始まり
それ以外のブロックチェーンの応用に関しても詳説されている。

適切な構築により改竄のリスクは回避できるが、用途によっては即時性が問題となる。
またシステムを維持するコストとインセンティブも問題となる。
まずは金融での資産移転などに応用され、物流など他の分野にｍｌ広がって行くか。ただ分野によっては新たなシステム構築のコストを補うメリットがあるか疑問が残る。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

データの分析に基づくマーケティングの手法の解説
非常に論理的で合理的に説明されている
必ずしもビッグデータではないが最新の手法が解説されていて面白い

ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで 社会構造を覆す破壊的技術

ビットバンク株式会社＆『ブロックチェーンの衝撃』編集委員会 / 馬渕邦美

ブロックチェーンの概観だけでなく、ビジネスへの応用例が豊富な一冊。一通り読んだら、あとは辞書代わりにも使える。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

【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。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

ディミトリ・マークス / ポール・ブラウン / 馬渕邦美 / 小林啓倫

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」であっても分析は十分可能であり、重要なのはデータから意味あるメッセージを引き出し、それを誰にでもわかる形で提示することだと主張する。

さらに著者は、近未来の消費者が個人情報をより主体的にデジタル世界の中で開示することで、企業がそれを的確に分析し、真に価値ある広告のみが表示される「価値交換」社会の進展を予測する。サイエンスとアート両面からアプローチに長けた著者ならではの語り口には、単なる分析ノウハウ本にはない奥深さを感じることができる。