Kei｜AIでひとり起業

Anthropic×PayPal AI Fluency 公式認定｜元ゲーム業界10年・Live Opsの"判断設計"をAI導入に転用
企業のAI/DX伴走（Claude Code導入・月次伴走・半日WS）｜日英韓・東京
▶ 実装の記録と実例 / 初回30分相談 無料 ↓

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最終的に完成した新規事業サービスAgainのLPはこちら

https://t.co/ikUQjp8Let

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Note記事はこちら！
https://t.co/tzhvwEmEHa

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「なんかダサい」LP、18分47秒で終わった。
プロンプト1本 → aidesign MCPに丸投げ
参照サイトのDNA抽出から
全セクション再構築まで全自動
インストールからCLIプロンプト全文まで公開してます

#ClaudeCode #MCP #LP制作 #Lステップ #aidesign

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推奨基盤はSnowflake（Cortex AI群）。

ネクソン自身もSnowflake Intelligenceを使ってた理由は「データ整備とAIエージェント実行が同一プラットフォームで完結する」から。

https://t.co/AfHTwJXuCs

「自社のデータ基盤を診断したい」方はDMどうぞ。

#ゲーム開発 #AI活用 #データ分析 #Snowflake #NDC26

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「AIを分析に使いたい」と思って試した結果、
使えなかった理由の大半はモデルではなくデータにある。

NDC26でネクソンが5000個のダッシュボードの先に作ったものを記事にした。

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ゲーム会社がAI分析で失敗するパターン：

❌ AIチャットをダッシュボードに追加 → 誤回答量産 ❌ 汎用LLMにSQL生成 → ゲーム特有のKPI定義が反映されずズレる
❌ PoCで終わり → セマンティクスと運用体制が未整備

正しい順序：AI Ready化 → セマンティクス設計 → 1タイトル・1部門でPoC

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AI導入には2つの入り口がある。
①制作サイド＝コスト削減（もう効く。普通に効くフェーズ）

②体験サイド＝顧客体験を変える（ブレイクスルーはまだこっち）

多くの会社は①で止まる。
NetEaseが賭けてるのは②。

詳しくはこちら👇 https://t.co/UPqW5Rn54u

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中国の大手ゲーム会社が、
運営中の大型MMOにAI NPCを"1体だけ"投入した。

プレイヤーの発言を覚え、感情で態度を変える。
「会話できるキャラ」ではなく
「関係を築けるキャラ」。

ゲームの話に聞こえて、
中小企業のAI導入に効く実験です。

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@BitcoinIntelX Bitcoin

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@Manu_Sisti Claude

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@genel_ai デザインはOpusからあまり変わってないけど、確かにヤバいですよね！Opusよりトークン消費が2倍って言うね。

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Fable 5 が地味にヤバいのはコードじゃなくて
「読解力」。
GDP.pdf 29.8%、図面理解(Blueprint-Bench)で
GPT-5.5 超え。
UIスクショ放り込んでWebアプリ再構築、
長大な仕様書をまる飲みで統合分析まで。

「コード専用モデル」だと思ってると足元すくわれる。
でもコストは高いから乱用は気を付けて。

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→ https://t.co/TxubZ2Q5CR

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月$5のVPSでClaude Code回してる現場、4.7→4.8のFast modeに切り替えた話。

before: 1日200回呼び出しで月$50
after: 同じ回数で月$17

効いたのは性能より、「気軽に投げられる単価」になった運用設計のほう。

詳しい使い方はnoteに ↓

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全手順（月曜9時に売上レポートが勝手に届く仕組みまで）→ https://t.co/zsBmGTkqw3

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「AIに"これ要約して"で終わり」——そのCowork、たぶん力の1%しか使えてない。

昔の僕がそれでした。毎回ビジネス背景をゼロから説明し直す。初対面の外注に毎週同じ前提を語る地獄。

転機は、AIを"単発チャット"じゃなく「毎週勝手に働く同僚」として育て始めたこと。

月曜9時、先週の売上レポートが勝手に届く。10年分のゲーム運営ノウハウも、丸ごとエージェントに移管した。

その5つのコツ、全部書きました。

あなたのAI、"育ててる"？ それとも毎回"使い捨て"てる？

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なぜ詰まるか／どう設計し直すかはこちら → https://t.co/TckUQfN45w

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AIで新規事業の計画一式を1週間で作り、
決裁者に渡した。

最後まで読まれず——「自分には判断できない、
別の部署へ」。

待つ間に、市場では同じ狙いで成果を出す
会社が現れていた。

速くなったのは現場。
詰まったのは、受け取る側の組織設計。

情報量の多い提案は、
コンテキストを共有していない上司にとって、
"コンテキスト不足のLLMに長文を投げる"のと
同じだった。

あなたの組織、"判断"はどこで詰まってる？