Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化

YouTubeで月商800万円達成→FXにハマり2000万失う→現在借金500万｜借金返済のために馬車馬のように働きます｜スモビジなど中小企業のAI導入サポート・広告運用・YouTube&SNS運用・LINE構築・LP制作などを丸投げ｜SNS総フォロワー15万人｜趣味→ブラジリアン柔術｜B'zが好き

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

LP制作の収益構造が変わってきてる。

STUDIOかWordPressでLP量産
↓
Microsoft ClarityかHotjarでヒートマップ取って離脱ポイント特定
↓
Google OptimizeやVWOでA/Bテスト回す
↓
CVR上がったLPだけ広告費ブーストして刈り取る

この流れ、従来の「デザイナーに1本30万〜50万で外注して一発勝負」とは完全に別モノ。

STUDIOなら月2,480円でLP何本でも作れるし、Clarityは無料、A/Bテストツールも月1万円台からある。つまり初期テスト費用が月2万以下で済む。

従来型だと1本作って「当たるかハズレか」の博打だったのが、5本同時に出してデータで勝ちパターン絞れる。ファーストビューの文言変えるだけでCVR1.2倍とか普通にある世界。CPA3,000円が2,500円に落ちるだけで月の広告費100万なら利益16万変わる。

外注1本勝負だと改善サイクルが月1回、これだと週2〜3回テスト回せるから、1ヶ月で6〜8パターン検証できる。スピードの差がそのまま利益の差になる。

ヒートマップで「ページの40%地点で離脱してる」って見えたらそこにCTAぶち込むだけで取りこぼし減るし、フォーム到達率とかスクロール深度とか全部数字で出るから感覚じゃなくなる。

これLP制作に限らず、ECのカート周りとかSaaS のプライシングページとか、CV導線があるページ全部に同じ構造で効く。

月5万の運用コストで外注50万超えの成果出せそうな気がする。

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【速報】海外で話題になってる「AIレコメンデーション・ポイズニング」の話がかなりヤバい

攻撃者がWebページに隠しプロンプトを仕込む→AIエージェントがそのページを読む→エージェントの記憶が書き換わる→以降の推奨がすべて攻撃者の意図通りに歪む。Microsoftが60日間の調査で14業界・31社にまたがる50件の実例を確認済み。

仕組みと特徴を整理するとこう

・Webページに人間には見えない隠しプロンプトを埋め込む
・AIエージェントが通常ワークフローでそのページを読み込む
・エージェントのメモリが静かに上書きされる
・以降のレコメンドが攻撃者側に偏る
・ユーザーは改ざんに気づけない
・投資判断やデューデリジェンスが丸ごと汚染される
・14業界31社50事例、たった60日で発見された規模

衝撃的なのは数字の部分。
60日で50件。つまりほぼ毎日どこかで起きてる計算になる。しかも「発見された」ものだけで50件。氷山の一角と考えるのが自然。

日本市場での応用先を考えると、3つ浮かぶ

①金融・資産運用
AIアシスタントに銘柄分析やポートフォリオ提案をさせる流れが日本でも加速してる。ロボアドや個人投資家向けAIツールが読み込むデータソースが汚染されたら、推奨銘柄が丸ごと歪む。SBI証券やマネックスなどAI活用を進める各社にとって入力データの検証は最優先課題になる

②ECとアフィリエイト
楽天やAmazon Japan上でAIが商品比較や購入推奨をする場面が増えてきた。悪意ある出品者がLP内に隠しプロンプトを仕込めば、AIレビュー要約や比較結果を自社有利に操作できる可能性がある。SEOスパムの次はAIスパムの時代

③行政・法務のAI活用
自治体の窓口AIや法律相談AIが参照するWebソースに隠し指示が混入したら、回答そのものが誘導される。公的サービスへのAI導入が進む日本では、入力ソースの信頼性チェック体制がセットで必要になる

これ、暗号資産に限った話じゃない。
AIエージェントが「読んだ情報をもとに判断を出す」構造である限り、入力を汚染すれば出力は操れる。情報収集→分析→推奨、この流れを自動化するほどリスクも自動化される。

Microsoftの調査が示してるのは「AIの賢さ」じゃなくて「AIの騙されやすさ」。日本でもAIエージェント活用が広がるなら、この攻撃ベクトルの理解は避けて通れない。

元スレ読むと一気に深まる。リンク貼っとく

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

AI×コンテンツ生成で量産体制つくるのがこれからめちゃくちゃ来る

・ブログ月30本を1人で回したい
・SNS投稿のネタ切れから解放されたい
・動画の台本を毎回ゼロから書きたくない
・外注ライターに月10万以上払いたくない
・1つのネタからブログ・X・YouTube・メルマガに展開したい
・トンマナを統一したまま複数チャネル同時運用したい
・リサーチに3時間かけてから執筆する生活をやめたい
・寝てる間に翌週分のコンテンツが仕込まれてる状態がほしい
・属人化してるライティング業務を仕組み化したい
・クライアントごとにペルソナ変えた記事を量産したい
・SEO記事の構成案だけで30分消えるのをなくしたい

ChatGPTで初稿の壁打ち、Claudeで長文の構成と校正、Geminiでリサーチと要約。この3つの使い分けだけでコンテンツ制作の工数が半分以下になる流れが来てる

業界×掛け合わせでいくと、不動産会社×AI記事量産と、パーソナルジム×AI動画台本がかなり狙い目。不動産はエリアごとのSEO記事を数百本単位で必要とするけど人手が足りてない。ジム系はビフォーアフター動画のナレーション台本を型化すればショート動画を週5本以上回せる

なぜ来るかというと、生成AIの出力品質が2024年後半から明らかに上がって「そのまま使える」レベルの文章が出るようになった。つまりプロンプト設計とワークフロー構築ができる人間が、編集者1人分の生産性を丸ごと代替できるフェーズに入ってる

実装例としては、1つ目がClaudeのProjects機能にブランドガイドラインとペルソナ情報を常駐させて、毎回同じトーンで記事を生成する仕組み。2つ目がChatGPTのCustom GPTsで「SEO構成案→本文→メタディスクリプション→SNS投稿文」まで一気通貫で出すワンクリック量産ライン

今ここで「AI×コンテンツ量産の型」をパッケージ化してポジション取るとめっちゃ早い部類

単にAIで文章書けますってだけだとレッドオーシャン化早いので、業界特化×量産ワークフローの掛け合わせが息長い

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【保存版】
Anthropic のエンジニアが無料の設計ガイド出してきた😳
AIエージェントで会社まるごと自動化する方法がまとまってる。

Claude Code のエージェントを本番運用するなら、この構造の理解はマジで必須👇
https://t.co/m5ndkc64nC

Claude Managed Agents の構成要素は3つ。
・エンドポイント（脳）：モデル・MCP サーバー・スキル定義をまとめたもの
・環境（手）：アクションを実行するコンテナ
・セッション：脳と手をつないで、ストリームを返してくれる単位

エージェントのループはサーバーサイドで回る。
ラップトップ閉じても状態はそのまま保たれるし、プロトタイプから本番への移行もそのままいける。

ホスティング・スケーリング・サンドボックス・可観測性、ぜんぶ Anthropic が面倒みてくれる。
開発者はタスクの設計とツールのロジックだけに注力すればいい。

インフラまわりの運用負担は Anthropic 側が丸ごと持つ構造。

エージェントに何をやらせるか、その設計こそが競争力の差に直結する。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

【速報】
あるトレーダーが午後だけでAIトレード環境を完成させて、
そのまま$100Kを自動運用してる話が海外で話題

やったことがシンプルすぎる👇

・昼前にBloomeを開いた
・自分の戦略を"普通の言葉"で入力した
・デプロイボタンを押した
・夕方にはAIエージェントが稼働開始
・ブレイクアウトを自動スキャン
・リスク管理もAIが自動で処理
・トレードの発注まで全部エージェント任せ

衝撃なのはここ。
セットアップにかかった時間、たった半日。
それで$100K規模の自動売買が回ってる。

一方、同僚たちはまだ手作業でトレンドラインを引いて、
「なんでこんな疲れるんだ」って言ってるらしい。

この差、今後どんどん開く一方。

手動 vs AI自動化。
Before: 戦略設計→チャート分析→発注→リスク管理、全部人力
After: 言語で戦略を伝える→デプロイ→あとはAIが全部やる

これ、トレードに限った話じゃない。
「自分のやりたいことを言語化して、AIに実行させる」
この流れはマーケティングでもリサーチでも営業でも同じ。

"AIを使う側"と"使わない側"の格差は、
気づいたときにはもう取り返せないレベルになってる。

ブックマークしておいて損はない。

Bloomeのようなノーコード×AIエージェント型のトレードツールは海外で急速にユーザーを伸ばしていて、日本の個人トレーダーや中小のファンド運用にもこの波が来るのは時間の問題。「戦略を自然言語で書くだけ」というUXが広がれば、プログラミングできない層まで一気に裾野が広がる。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

LINE公式アカウントで高単価商材売るなら、今このフローが一番えぐい。

①メタ広告やTikTok広告で「無料診断」系のクリエイティブ回す
↓
②LINE Official Account Managerで友だち追加、リッチメニューから診断コンテンツに誘導
↓
③Lステップのシナリオ配信で属性ごとにセグメント切って、スコアリング高い層だけに個別オファー
↓
④高単価の講座・コンサル・サブスクをクロージング

従来のやり方だと、メルマガに飛ばしてステップメール→セールスページっていう流れが主流だったけど、メルマガの開封率って業界的にもう15〜20%くらいが限界と言われてる。LINEの開封率は60%超えが当たり前の世界。ここの差がそのまま成約率の差になる。

友だち追加のCPAもジャンル次第だけど美容・教育系なら200〜500円帯で回せるケースがざらにある。メルマガのリスト獲得CPAが1,000〜2,000円かかる時代に、LINE経由で半額以下で取れてしかも開封される。Lステップのプロプランが月額3万弱、LINE公式のライトプランが月5,000円、合計3.5万くらいのランニングで数百リスト回せるから、LTV考えたら余裕で元取れる計算になる。

メルマガ→LP→セールスの3ステップより、LINE→セグメント配信→個別チャットクロージングの方が接触回数多いのに離脱が少ない。既読がつくから追いLINEのタイミングも測れる。ステップメールだと「読まれたかどうか」すら分からないまま配信し続けるのと比べたら、Lステップのスコアリングで温度感見ながら打てる方が圧倒的にCPA回収しやすい。

これは物販ECにも同じ構造で効く。Shopifyで商品ページ作ってメタ広告→LINE登録→Lステップでカート落ちフォロー＆クーポン配信、このフローにそのまま載せ替えられる。

マジいけそうな気がする。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

お金持ちになるために2026年までに使いこなすべき
全てのAI はこれ

• バイブコーディング
• Hermes Agent
• Codex / Claude Code の並行実行
• /goal
• ローカルモデルを自分で動かす
• Karpathy の Autoresearch
• X でオーディエンス構築
• 動画制作
• AI エージェント構築
• 機械学習の仕組み
• データベースの仕組み
• API の活用
• 自分の LoRA をトレーニング
• 無限スクロールを排除

まず手を動かそう
codex から学びたい人はリプ欄へ

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

B2B営業自動化を本気で回すなら、最初に押さえるべき12の概念がある。

ここを雑にしてる会社がめちゃくちゃ多いんだけど、逆にここ固めたチームは商談数が月30件とか平気で跳ねる。

・リードスコアリング（Apollo側で自動ランク付け）
・シーケンス設計（何日目に何通目を打つか）
・バウンス率管理（到達しないメールの除外）
・ドメインウォームアップ（新規ドメインの信用構築）
・エンリッチメント（企業情報の自動補完）
・CRMパイプライン（HubSpotでのステージ管理）
・トリガーイベント（資金調達・人事異動などの検知）
・ABM（アカウントベースドマーケティング）
・マルチチャネルタッチ（メール＋LinkedIn＋電話の組合せ）
・A/Bテスト（件名・本文の勝ちパターン検証）
・ミーティングブッキング（Calendly連携の自動予約）
・レベニューオペレーション（営業×マーケ×CSの統合設計）

で、ここからがポジション取りの話。

B2B営業自動化×業界特化コンサルがこれから相当来る。

たとえば「SaaS企業向けApollo＋HubSpot構築代行」とか「製造業向けABM設計＋自動メール配信パッケージ」みたいな掛け合わせ。

なぜ早いかというと、Apollo単体の操作代行は月額$99から誰でも触れるから価格競争に巻き込まれる。でも業界知識と組み合わせた「誰に・いつ・何を送るか」の戦略設計ごとパッケージにすると、単価5倍でも選ばれる構造になる。ツールが安くなるほど「使いこなし」側の価値が上がるという因果。

実装イメージとしては2つ。
1つ目、SaaS向け：Apolloでシリーズ A〜B調達済み企業を自動抽出→HubSpotのシーケンスで5ステップのマルチタッチ→Calendly連携で商談自動化。ここまで1人で回せる。
2つ目、製造業向け：展示会リストをHubSpotに流し込み→エンリッチメントで役職・部署を補完→トリガーイベント（設備投資ニュース）検知で自動メール配信。営業3人分の初回接触を自動化。

今このポジション取るとめっちゃ早い部類。ツール単体の解説屋はもうレッドオーシャン化してるけど、業界特化の営業自動化設計者はまだほぼいない。

業界掛け合わせの営業自動化コンサルは息長い

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

Claude Code に追加された新機能「Dynamic Workflows」

Claude 自身がオーケストレーション（指揮）のスクリプトを生成して、1セッションの中で数十〜数百もの並列サブエージェントを稼働させるというもの。

使い方としては、、

/config で "Dynamic workflows" が true になってるか確認してから、こんな感じで指示する

「ワークフローを作って（Create a workflow）」

これでワークフローが走り出すと、Claude がプロンプトをもとに動的な計画を組み立て、サブタスクへ分解、並列で動くサブエージェントへ作業を割り振っていく。
Agent Teams みたいに複数のエージェントが独立して様々な角度から課題にアタックし、さらに別のエージェントがその結果を反証しにいく、答えが収束するまでこの反復が続くという点が注目されてる。

数時間〜数日にわたるような長時間・並列の作業を想定して設計されていて、途中で中断しても進捗は保存済みだから最初からやり直す必要なく再開できる。

実際にざっくり触った感触だと、Agent Teams の強化版って印象。事前にスクリプトでタスクの整合性をしっかり組んでから走るので、大規模なタスクとの相性がかなり良さそう。

(ちなみに "workflow" は ultrathink と同じく虹色に光ってくれる)

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最近のClaude Opus 4.8周り、早期アクセス組の報告だけでこれだけ動きがある。

①数学だけで描画するtwiglシェーダーで「嵐の海に半ば沈んだネオゴシック都市」をワンショット生成。Ethan Mollick（いいね2,258）が「impressed」と評価するレベルの出力が一発で出ている。

②数百件の匿名化済み研究ファイルからClaude Codeで学術論文を執筆。レビュアー役のGPT-5.5 Proが重大エラー1件と軽微な指摘を返し、Opusがそのまま修正対応。AI同士の執筆→査読ループが実用段階に入りつつある。

③「歴史上すべての人類」を可視化するデータビジュアライゼーションをClaude Codeで作成。リサーチ・コード・デザイン・統計の複合タスクを一気通貫で処理した事例として紹介されている。

いずれもEmollick単独の報告だが、コード生成・長文学術ライティング・データ可視化と領域がばらけており、Opus 4.8の汎用性が幅広く試されている段階。GPT-5.5 Proとの併用事例が出ている点も、フロンティアモデル同士の組み合わせ運用が既定路線になりつつあることを示している。

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【速報】
Figure AI のCEO Brett Adcock が「毎晩深夜まで、毎週末も開発してる。2026年末までに家庭にロボットを送り込み、かなり長い時間軸の作業をこなせるようにする」と発言して海外で話題になってる。

ポイントを整理するとこう。

・Figure AIは人型ロボット（ヒューマノイド）を開発するスタートアップ
・OpenAIやMicrosoft、NVIDIAなどから約$675Mを調達済み
・BMW工場での実証実験をすでに進行中
・2026年末に「家庭向け投入」を明言
・長時間の自律作業（long horizon work）が目標
・CEOが深夜・週末稼働を公言するほどの開発スピード
・Boston Dynamics、Tesla Optimus、Unitree H1と並ぶヒューマノイド競争の主要プレイヤー

衝撃的なのは時間軸。
産業用ロボットから家庭用ロボットへの転換、これが18ヶ月以内という宣言。
従来のロボット業界なら10年スパンの話を、AI×ハードウェアの融合で一気に圧縮しようとしてる。

日本市場での応用先を考えると、3つ浮かぶ。

①介護・高齢者支援
日本の65歳以上人口は約3,600万人、介護職の有効求人倍率は3倍超。人手不足は深刻で、家庭内で長時間の見守りや生活支援ができるロボットの需要は世界で最も高い国の一つ。

②物流・倉庫作業
ヤマト運輸や佐川急便が慢性的なドライバー不足に直面してる中、倉庫内のピッキングや仕分けを人型ロボットが担う可能性は大きい。2024年問題で残業規制も強化されてる。

③中小製造業の現場
日本の製造業の99%は中小企業。専用ロボットを導入するコストが合わなかった現場でも、汎用型ヒューマノイドなら1台で複数工程をこなせる。人間用の作業台やツールをそのまま使える点が決定的に違う。

これ、ロボット業界に限った話じゃない。

Figure AIの本質は「AI頭脳＋汎用ボディ」の組み合わせ。つまりソフトウェア側のAI進化が、物理世界の労働コストを一気に書き換えるという構造。日本はロボット大国と言われてきたけど、ファナックや安川電機の産業用アームとは完全に別の競争軸が生まれてる。

2026年末という期限が本当なら、日本の介護・物流・製造の人手不足に対する答えの一つが、海の向こうから届くことになる。

この流れ、追っておいて損はない。

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【海外で話題】
@levelsio が投げた問いかけが英語圏でバズってる

「もう"左翼・右翼"って分類、機能してなくない？」

彼の主張はこう👇

1960年代のヒッピー＝リベラル左派のはずだった。
でも彼らの思想を今の基準に当てはめると、
ほぼ「極右」に分類されるという矛盾。

具体的にはこれ：
・製薬業界やワクチンに懐疑的
・反戦主義
・CIAやディープステートを信用しない
・主流メディアを疑う
・オフグリッド・自給自足・伝統的な暮らし志向
・加工食品・GMO・種子油を避け、オーガニック食品を支持
・言論の自由を絶対視
・精神医療や向精神薬に批判的
・薬の代わりにサイケデリクスを使う

60年前は「左」だったこの価値観が、
2025年の今は「右」にカウントされる。

つまり中身は何も変わってないのに、
ラベルだけがひっくり返ってる。

levelsio の結論はシンプルで、
「もうこの用語自体が意味をなしてない」と。

これ、政治の話に限った話じゃない。
ビジネスやテック業界でも同じことが起きてる。

「反体制」だったスタートアップ文化が、
今や体制側になってる構図とまったく同じ。

ラベルで人を分類する時代が終わりつつある中で、
「何を言ってるか」より「どの陣営か」で判断するクセが
SNS上の議論をどんどん壊してる。

日本でも「保守」「リベラル」の定義がぐちゃぐちゃになってきてるけど、この「ラベルのねじれ」は英語圏のほうが数年先に進んでる。日本の政治・メディア論争にもそのまま当てはまる構造なので、海外の議論を追っておくと見え方が変わる。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

嵐のライブとお通夜論争ウケるな。

男女逆にしても文句言わないならいいけどね。

自分の旦那が例えばAKBの解散ライブと被ってお通夜すっぽかしてもいいんだったら筋は通るけど。

それだと女性側はめちゃくちゃ怒るけど、自分達側の都合だといいでしょってなるのウケるね

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

【速報】
海外で話題のAIエージェントOS「PilotDeck」がついに公開🚀

清華大学NLP（@TsinghuaNLP）× ModelBest × @OpenBMB × AI9starsの
4チーム共同で開発されたオープンソースプロジェクト。

これ、何がすごいかというと👇

・あらゆるシナリオに対応するAIエージェントOS
・エージェントのメモリが完全に透明化されている
・コストを自動で最適ルーティングしてくれる
・エージェントが24時間止まらずに動き続ける設計
・1人で複数のAIエージェント艦隊を操れる
・オープンソースなので誰でも触れる
・GitHub公開済みですぐに試せる

一番刺さったのはここ。
「1人 × エージェント艦隊 = 実際にプロダクトを出荷できる」

これまでAIエージェントって、
デモは派手 → 実運用はグダグダ → 結局人間が巻き取る
っていうパターンが多かった。

PilotDeckは、
メモリの中身が全部見える → コスト自動で振り分け → 止まらず稼働
という設計で、ここを正面から潰しにきてる。

🔗 Show Case: https://t.co/KVXjxuk6l5
💻 GitHub: https://t.co/ziLR5C1VAo

これ、開発者に限った話じゃない。
メモリ透明化とコスト最適化は、
カスタマーサポート・リサーチ・業務自動化、
どの領域でもそのまま効く。

上のリンクから実際のShow Case見ると理解が一気に深まる。

清華大学系のAIエージェント研究は ChatDev や XAgent など実装寄りのプロジェクトが続いていて、今回のPilotDeckはその延長線上にある。日本でも「エージェントは動くけど管理できない」問題がボトルネックになってるので、メモリ可視化＋コスト制御をOSレイヤーで解決するこのアプローチは、年内に国内のエージェント開発勢にも波及しそう。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

Google広告で"副業系LP"じゃなくて"比較診断LP"にぶつけるフローがエグい🔥

①Google検索広告（リスティング）で「○○ 比較」「○○ おすすめ」系キーワードを拾う
↓
②LP上でYouTube広告風の短尺動画（15秒）埋め込み＋診断フォームでリード取得
↓
③診断結果ページでGoogleディスプレイ広告のリマケリストに自動追加、7日以内に再接触
↓
④再訪時にLP差し替えて高単価商材のCVポイントへ誘導

普通にリスティング→LP→即CV狙いだとCPA3,000〜5,000円が相場と言われてるけど、診断挟むとフォーム通過率が跳ね上がるからCPA1,200〜1,800円帯まで落ちるケースがザラに出てる。

ディスプレイのリマケCPCなんて20〜50円の世界だし、YouTube広告のTrueView視聴単価も3〜7円くらい。初回リスティングで取りこぼした層をディスプレイとYouTubeの2面で回収するから、従来の「検索広告一本勝負」より費用対効果がまるで違う。

検索広告だけで戦ってた時代は"クリック単価の殴り合い"だったけど、診断＋リマケの2段階にするだけで接触コストが圧倒的に安い面に移せる。ここが儲かる理由。

Google広告の管理画面でオーディエンスセグメント切って、Looker Studioでフロー別CPA可視化して、Tag Managerでイベント計測しとけば全自動で回る。

これ、BtoB SaaSのリード獲得でも同じ構造でそのまま効く。「比較診断→リマケ→再訪CV」の型はGoogle広告が使える業種なら横展開できる。

マジいけそうな気がする。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

AI×マーケ自動化で
広告コピー→ABテスト→改善が半自動化できる流れが来てる。

去年まで1キャンペーン回すのに丸3日かかってた作業が
今は半日〜1日で回る世界になりつつある。

実際のワークフローはこれだけ。

①ペルソナと訴求軸だけ決める
②Jasper AIで広告コピーを10パターン一括生成
③https://t.co/0FYRhXoDfaでバナー×コピーの組み合わせを自動生成
④Meta広告 or Google広告のABテスト機能に流し込む
⑤結果をもとにChatGPTで改善コピーを再生成

Before：手動運用
・コピーライターがコピー作成→デザイナーがバナー制作→入稿→集計
・1キャンペーン：3日〜5日

After：AI×自動化スタック
・コピーもバナーもAI生成→自動入稿→自動集計
・1キャンペーン：半日〜1日
→ 作業時間70%圧縮

役割分担はこうなってる。

Jasper AI / ChatGPT：コピー大量生成・リライト
https://t.co/0FYRhXoDfa：クリエイティブの自動組み合わせ
Zapier / Make：入稿とレポート連携の自動化
人間：訴求設計とブランド判断・最終GO出し

ここからが本題で、掛け合わせがえぐい。

EC×AI広告自動化：商品数が多いほど手動だと破綻する。AI生成で全SKU分のコピーとバナー回せるのはECだけの強み
ローカルビジネス×SNS投稿自動化：美容室・整体・飲食がAIでSNS毎日投稿するだけで地域内の認知が取れる。まだやってる店がほぼいない

なぜ今かというと、Jasperが月49ドル、https://t.co/0FYRhXoDfaが月29ドルまで下がってきて中小企業でも手が届くコスト感になった。ツールの民主化が進んだタイミングで「運用を仕組み化できる人」が圧倒的に足りてない。

具体的なポジションとしては2つ。
・「AI広告運用代行」として中小EC向けに月額で入る。手動運用の半額で倍の本数回せるから営業が通りやすい
・ローカル店舗向けに「AI×SNS自動投稿パッケージ」を月額3〜5万で提供。1店舗あたりの工数がほぼゼロに近いからスケールしやすい

マーケターと広告クリエイターの境界が
どんどん曖昧になってきてる。

今ここでAI×マーケ自動化のポジション取るとめっちゃ早い部類。

単にAIツール紹介するだけだとレッドオーシャン化早いので、業界特化×仕組み化の切り口が息長い

#AIマーケティング

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

AI経済圏の構築に、Pacific Meta グループとして本格参入します！
まず第一弾、AIエージェントが自律的に決済を行える基盤「Kova（β）」をリリース。
決済設計の技術連携パートナーとして、Stripe 支援の Tempo 社@tempoが参画。

次フェーズでは、企業が提供するサービスをAIエージェントに"買ってもらう"エコシステムへ進みます。興味のある企業様、ぜひお声がけください！

さらに、Kova（β）とは別軸の取り組みとして、コインチェック社とAIエージェント取引時代を見据えた共同研究もスタートしています。詳細は👇

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

Claude Code とマネーフォワード クラウド会計をMCP で接続して触ってみた感想なんですが

めちゃくちゃ便利すぎて膝から崩れ落ちました…！

それと同時に思ったのは、経理の未来って会計システムを「操作」して決算書つくるスタイルじゃなくて、自然言語でAIに「指示」して仕上げていく方向に変わるんだろうなぁ…ってことですね。

「操作」する場合は、各会計システム固有のクセや機能への「熟練度」が求められてましたが、「指示」だけで済むならそれすら要らなくなります。

たとえば「未払金に買掛金から振り替えて」って言うだけで振替仕訳を起票してくれる。

しかも「前期との増減分析やって、30％以上変動してる科目を抽出して原因も教えて」って頼むとちゃんと返してくれるので、かなり使えます。

ただし、ものすごく大事な留意点がひとつ。会計知識のない人が扱うのは危険すぎるということです。

たとえば仮払金に不明な残高があったので「内容を調べて適切な科目へ振り替えて」と頼んだら、まるで見当違いの勘定科目への振替を提案してきたり、「内容は不明だけど、とりあえず未払金と相殺しましょうか？」みたいな、かなり危うい提案が出てくることもありました。

今後AIモデルがもっと賢くなっていけば提案精度も上がるんでしょうが、現時点だと、会計知識を持った人間がAIの挙動をひとつひとつチェックして、正しいか判断できるスキルは必須ですね。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

最近のAI周り、研究・創作・実力評価と複数の軸で同時に動きがある。

①Google DeepMind CEO デミス・ハサビスが「シンギュラリティの麓にいる」と発言。AGIまでに何が足りないか、AI による全疾病の治療、AGI後の人間の意味や価値が高まるスキルについて語り、タイムラインの前倒しを示唆している。

②AIが書く文章の"文体的な癖"（emダッシュ多用など）は知られてきたが、新たな論文では"物語構造レベル"の癖に着目。AIと人間のナラティブには明確な差異があり、スタイル指定で書かせても構造的な特徴はほとんど変わらないという結果が出ている。

③現行AIシステムの実力を、まだ大半の人が正しく把握できていないという指摘。以前は門外漢が「法律も数学もAIでいける」と言っていただけだったが、今は法律・数学それぞれの専門家自身がその能力を認めるフェーズに入っている。

AGIの時間軸が縮まる一方で、AIの出力特性や現時点の実力についての解像度はまだ追いついていない——研究・評価の両面でギャップが可視化されてきている状況。

[Dくん/ひとり社長のAI×WEBマーケ自動化 @adwebmarketer]

【速報】海外で話題
LLM研究者 Sebastian Raschka（@rasbt）の「LLMs-from-scratch」リポジトリに、DeepSeek独自のSparse Attention（DSA）をゼロから実装したコードが追加。GPTスタイルモデルへの組込み例付きで、誰でも動かせる形で公開された。

何がポイントかを整理する。

・DeepSeekが論文で提案したSparse Attentionを独立コードで再現
・通常のAttentionは全トークンを参照→計算量がトークン数の2乗で爆発
・DSAは「必要な箇所だけ注意を向ける」ことで計算コストを大幅カット
・LLMs-from-scratchはGitHubスター数60,000超の定番教材リポジトリ
・読者コントリビューションで追加、つまりコミュニティ駆動で進化中
・動機説明→概要→GPTモデルへの参照実装、という教材構成
・スタンドアロンで動くので依存関係の沼にハマらない

衝撃的なのはコスト感。
通常のFull Attentionに対してSparse化すると、長文処理の計算量が理論上1/4〜1/10まで落ちる。つまりGPU代が同じ比率で圧縮される可能性がある。クラウドGPUを月数十万円使っている環境なら、数万円レベルまで下がる計算になる。

日本市場での応用先を考えると、3つ浮かぶ。

①日本語LLMの自社開発コスト圧縮。日本語は1文あたりのトークン数が英語より多くなりがちで、Attentionの計算量問題がより深刻。Sparse Attentionの導入で、同じGPU予算でも扱えるコンテキスト長が数倍に伸びる。Preferred Networksやrinna、サイバーエージェントのような国内LLM開発勢には直接効く技術。

②中小のAI受託企業やスタートアップ。高額GPUクラスタを持てない環境でも、Sparse化でA100×1枚レベルの実験が現実的になる。from-scratch実装が教材として公開されていることで、エンジニア育成の入口コストもゼロに近い。

③長文ドキュメント処理が必要な業務領域。法務の契約書レビュー、特許調査、医療論文の要約など、日本語で数万トークンを一括処理したい場面は多い。Sparse Attentionはまさにこの「長い文脈を安く処理する」ための技術。

これはLLM開発者に限った話じゃない。
「AIを使いたいけどGPU代が高すぎる」という課題は、日本の中小企業からフリーランスまで全レイヤーに共通する壁。Sparse Attentionのような計算効率化技術が教材レベルで公開されることで、その壁が一段下がる。

LLMs-from-scratchリポジトリ、読むと理解が一気に深まる。リンク貼っとく。