1971年福井県生まれ。得意ジャンルは、パソコン・デジタルAV・家電、ネットワーク関連など「電気かデータが流れるもの全般」。主に、取材記事と個人向け解説記事を担当。 Adobeは春と秋に大きなイベントを開催する。秋は「Adobe MAX」。Adobeと言われて多くの人が思い出す、Photoshopなどのクリエイティブ・ツールのイベントだ。 では春は？ それが「Adobe Summit」。同社のもう1つの柱である、デジタルマーケティング関係のイベントだ。今年も同社の協力で、米・ラスベガスに取材に来ている。 「Sneaks」は、Adobeが社内で開発中の新技術について「チラ見せ」するイベントだ。製品への導入時期などは公開されないが、反響によってはそのタイミングが早まったりする……かもしれないという、Adobeイベントの華でもある。Adobe Summitでも2日目夕方から「Sneaks」が開催

中小企業の経営者は悩み多き存在である。 今のやり方だとこれ以上の成長は難しいが、打開策がみつからない。 「自社の強み」を明確にしたいが、どうすればいいのかわからない。 かといって、コンサルのような「口だけ野郎」は嫌いだし、頼りたくない。 そんな経営者も多いのではないだろうか。 私は地方との関わりと実践をライフワークとしているが、最近、富山の企業とのコラボでみえてきたことがある。 それは、ChatGPTの出現で、地方の中小企業もいよいよマーケティングができる時代になったということだ。 なぜ富山なのか コロナ禍の影響でリモートワークが普及した現在、移動を伴わないコラボが可能になった。 都市圏では、社会貢献として地方と継続的に関わり、その関わりの中で、これまでの経験やスキルを生かしたいと考える人が最近、増えているという。 その一方で、人材不足に悩む地方企業は専門性やスキル、マネジメント能力をもち

今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。 実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング

株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い

1.4/50 Summilux ASPH, Leica M10P, RAW （これは次のblog postの続編です。） kaz-ataka.hatenablog.com 機械学習ベースのAIの生み出す結果について問題提起的な議論を聞くことが多い。 〇〇についてしらべると 極端に男性に偏っている 極端にヨーロッパ系の人たちに偏っている 極端にリベラル（英語圏の意味の左派）よりである 豊かな人達に向けた議論があまりにも多い 体型や容姿に恵まれた人への極端な偏りを感じる などなどだ。 気持ちは大いにわかるが、機械学習というものの特質を考えると致し方ないところは多い。機械学習ベースのAIは7-8年前にHarvard Business Reviewで整理したとおり、相当の計算環境に、テキスト処理や機械学習を含むアルゴリズムを実装し、大量の経験値を与えて特定の目的に向けて訓練したものだからだ。 安宅

オープンＡＩが開発したチャットボット「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」をオフィスの仕事にいち早く活用している人は、少なくない。瞬時にコンサルタントはメモを用意し、マーケティング担当者は新たな宣伝コピーを量産し、ソフトウエアエンジニアはバグを修正していることが、最新の調査で分かった。 約4500人の専門職を対象にソーシャルプラットフォームのフィッシュボウルが今月実施した調査の結果によれば、全体の約30％がチャットＧＰＴや他の人工知能（ＡＩ）プログラムを仕事で使ったことがある。アマゾン・ドット・コムやバンク・オブ・アメリカ（ＢｏｆＡ）、ＪＰモルガン、グーグル、ツイッター、メタ・プラットフォームズの社員・行員らも回答者に含まれる。 マーケティング関係の専門家は特に試験利用に熱心で、37％が仕事でＡＩを使った経験がある。技術者が35％、コンサルタントが30％で続く。メールの下書きやアイデアの発案

ファネルとは、多数の見込み顧客が商品・サービスを「認知」してから「購入」するまで、ふるいにかけられ段々と少数になっていく様子を図式化したものです。 マーケティングに携わる人であれば、一度はこの用語を聞いたことがあるのではないでしょうか。売上をアップするには、ファネルの概念・考え方を理解して効果的な施策を打つことが大切です。今回は、ファネルの意味を図解で解説し、事例を交えながら分析方法をご紹介していきます。 BtoBマーケティングには、ファネル以外にも押さえておきたい考え方やフレームワークが多くあります。 よく使われる10個のマーケティングフレームワークを、簡単な解説とすぐに使えるテンプレートをセットにしてまとめましたので、ぜひこちらもご覧ください。 ファネルは直訳すると「漏斗」という意味です。漏斗は、逆三角形のすり鉢状の形をした器具であり、これを商品を認知してから購入に至るまでの顧客の購買

【TAM、SAM、SOM】それぞれの意味と違い 市場規模を予想するための数値 TAM（タム）、SAM（サム）、SOM（ソム）。これらはすべて「サービスがあるマーケットで生み出すと思われる利益」を把握するための言葉です。マーケット、あるいは新しい企業・サービスが成長する可能性を、客観的に数値で見積もることができます。 まずはそれぞれ、英語の意味から、言葉の意味を解説していきます。 TAM（Total Addressable Market)：タム ・Total　…　全体の ・Addressable　…　[形]《コンピュ》アドレスできる，番地によって指示できる ・Market　…　（商品の）需要地　…市場；（商品の）購買者数 ある市場で「獲得できる可能性のある最大の市場規模」です。多くの場合は、「年間で市場全体で支払われる金額の総額」を指します。番地によって指示できる≒アクセス・アプローチが可能

うちの会社に、元キーエンスのとても優秀なセールスパーソンがいます。前職では、営業所の過去最高売上を何度も叩き出していた人です。 （↑Forbesにも取り上げてもらいました） 彼を採用したのは「新規事業」のセールスをしてもらうため。 ぼくらは「スタートアップファクトリー」を運営しています。革新的なスタートアップを次々生み出すビジネスモデルで、この1年ほどでvertical SaaSを中心に、10以上の事業を立ち上げてきました。 新規事業のセールスは、一般的な営業と比べてもかなり難しいです。 まだ商品がこの世に存在していない段階で「完成したら導入するよ」という内諾を得ないといけない。 彼が入社する前は正直、なかなか思うように成果が出ていませんでした。 しかし彼が来てから、事業は驚くほど加速しました。入社するなりすごい勢いで、アポや購入の内諾をとりつけていったのです。 いったい彼は、他のセールス

本日はメルマガとnoteの日。noteは単体だと110円ですが年間のマガジンだと4054円なのでかなりお得になります。そして今月よりご要望のあった月額課金400円という新しい支払い方法も追加しました。 年間買い切りマガジン4054円 月額400円 ★今週の気になるニュース★ （わたしがその週で最も気になるニュースを取り上げる新コーナー） １　40代後半男性がお腹を凹ませる方法 ２　旅行中に留守番の家族が陽性になったら別居すべき？ ３　わたしはなぜクソリプに丁寧に返信するのか ４　地方の美容室の採用戦略 ５　イケてるブログの書き方について です。まぐまぐ!または、スマホで読む方はnoteでお買い上げいただけます。関係ないですがついでにInstagramもフォローしていただけると喜びます。 この番組は本当に最高です 実は自宅はJ-COMなので見られます。YouTubeにも上がっていますが広告が

新規事業に取り組む企業の増加や方法論の普及などにより、新規事業の数は増えてきている印象です。一方で、新規事業のマネジメント手法については、あまり見かけません。本記事では、新規事業の運用に適したアジャイ...

情報発信にみるメルカリの強さ、最強チームを生み出したメディアコミュニケーション術と「メルカン」の存在（前編） メルカリの上場が承認されました。 これまでも時折書いていますが、2010年に国内でOpenNetworkLabが立ち上がったのがいわゆる「スタートアップ」元年で、これ以降、投融資のエコシステムが成長したのはご存知の通りです。スタートアップ投資は博打ではなくなり、おもちゃ扱いだったスマホアプリは社会を変えるインパクトを生みました。 中でもメルカリはそのお手本のような存在です。 メルカリが大きく成功した理由のひとつに素晴らしいチームの存在があります。経営陣の多くは起業経験ある人ばかりで、現在、800名以上在籍しているメルカリの社員は半数近くがリファラル、つまり社員による紹介での入社だそうです。 しかしそんなメルカリも創業期は他のスタートアップと同じです。なぜ彼らの元に優秀な人が集まった

倉貫さんの資料プロエンジニアになるための「アジャイル開発」再入門が素晴らしいのでリンクしておく。 新入社員向けのアジャイル研修の資料は、これを使えば十分ではないかな、と思った。 以下はラフなメモ書き。 【研修資料】 【参考】 アジャイル開発とウォーターフォール型開発の違いについて再考: プログラマの思索 アジャイルとウォーターフォールは文化や価値観のレベルで異なるという話 - たなかこういちの開発ノート アジャイル開発の本質 ? アジャイルとウォーターフォールの違いとは | Social Change! ソフトウェアは完成しても価値はない ? アジャイル開発は何を解決するのか | Social Change! アジャイル開発とは：「アジャイル開発」をエグゼクティブサマリにまとめてみた | Social Change! ドキュメントをなくしてもうまくいく？ ? 人に依存するリスクへの対処とは

小西六写真工業（現コニカミノルタ）にて写真フィルムの開発に従事。その後ＭＩＴマイクロシステムズ研究所、ボストン・コンサルティング・グループを経て、1991年にシリコンバレーに渡る。94年よりマッケンナ・グループのパートナーに就任。2002年にネットサービス・ベンチャーズを創業。2011年からは、先進VCに出資するNSVウルフ・キャピタルを立ち上げ、企業イノベーションを先導している。主な共著書に『ＩＴの正体』『シリコンバレーの秘密』（インプレスＲ＆Ｄ）、『日本的経営を忘れた日本企業へ』『成長を創造する経営』（ダイヤモンド社）。東京大学理学部卒業、同修士課程修了。米マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）工学修士。 シリコンバレーの流儀 今、再び米国シリコンバレーに注目が集まっているが、その真の姿は知られていない。現地に25年以上在住し、現在も投資家として活躍する“インサイダー”である筆者に、その生

日本マイクロソフトのMR(複合現実)デバイス「Microsoft HoloLens(以下、HoloLens)」が、ビジネスシーンを塗り替えようとしている。同デバイスは2016年12月2日から予約受付を開始し、2017年1月18日より順次提供を開始し、そろそろ1年を迎えつつあるHoloLensの歴史を振り返ってみたい。 先端技術として注目を集めたHoloLens 日本国内でHoloLensを披露したのは2016年4月18日に開催した日本航空(JAL)の発表会だった。同社はMicrosoftと提携し、ボーイング787型用エンジン整備士訓練生向けツール、そしてボーイング737-800型機運航乗務員訓練生用トレーニングツールを発表。VR(仮想現実)デバイスではなくMRデバイスを選択した理由として、日本マイクロソフトの関係者は「パイロットの訓練は視覚だけはなく触覚で覚えることが必要。さらに目の前に自

英国のIT専門媒体、「The Register」とも提携し、エンタープライズITのグローバルトレンドを先取りしている「The Next Platform」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップ。プラットフォーム3へのシフトが急速に進む今、IT担当者は何を見据え、何を考えるべきか、バリエーション豊かな記事を通じて、目指すべきゴールを考えるための指標を提供していきます。 1980年代から、私は機械学習の最前線に立ってきた。当時は米国ロスアラモス国立研究所で理論部門のスタッフ研究者として、機械学習の基礎研究を行っていた（後年になってこうした研究をさまざまな分野に応用した。機械学習に基づく創薬企業を共同で創業したこともある）。幸運にも、私は機械学習分野の誕生に関わり、後にこの分野がブームを巻き起こしたものの、この技術とその実力に関する誤解から、結局、ブームがしぼんだのを目の

最近 Hackfest という活動をしているのだけど、面白い&効果が高いので共有します。 世の中の Evangelist, Devrel 周りの方々や、製品展開に関わる方々には割と役立つかと思います！ そもそもの前提 Microsoft, Googleなどのプラットフォーマー企業は、開発者向けのSDK, API を多く提供しています。 その中で「開発者」と良い関係を作り、自分たちのプラットフォームを活用した先端事例を作るマーケティング部隊があって、それがEvangelist, Adovocate, Devrelと呼ばれる人たちです。 Microsoftの場合には Evangelistという名称なのですが、僕もその一人です。 Evangelistにも色々な流儀があって、僕の場合には以下のような気持ちで活動しています。 リリースを通して担当しているお客様とともに成功したい 周囲をアッと言わせる

深層学習の社会実装を阻む意識障壁 Deep learning that social implementation has come to be seen 2017.06.22 Updated by Ryo Shimizu on June 22, 2017, 11:41 am JST 数年前から話題になっている深層学習は、これまでは人工知能研究における飛躍的な進歩として捉えられてきました。 深層学習を一躍有名にした画像分類タスクや、セマンティック・セグメンテーション、シーケンス変換、カラー化など、様々な研究成果が日々発表されています。 しかし、こうした華々しく目覚ましい成果が相次ぐ中で、なかなかそれらを利用した製品、もっと大きな言葉でいえば深層学習の社会実装はまだまだ過渡的な段階と見做されていました。 実際、大手企業が喧伝する「人工知能」技術の中には、深層学習をほとんど使っていないものが少