いそ

Marketing Engineering
・データ(定量/定性)からインテリジェンスを
・意思決定の精度を高める/リスクを軽減する
・多様性→様々な要素の組み合わせ
・小さな変化、違和感、感触を活かす
・リサーチ思考、マーケティング思考
などを考えながら、マーケティング活動を推進してます

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

かなり面白い。マルチエージェントを自律的に動かすと、サボったり雑に合意したりなどの予期せぬ行動が起きるよ、というAnthropicのブログ。

・ソフトウェアの脆弱性発見では、エージェント同士が協力する方が成果が高かった
・ただ、互いに依存するゲーム開発タスクでは調整が難航
・古いモデルはコードが競合し、新しいモデルは共同作業自体を避ける傾向にあった
・最新のSonnet 5のみが、共同作業と生産性の高さを両立できた

・また、エージェントは人間より行動の多様性が低く、同じ状況で同じ行動をとりやすい
・例えば、複数のエージェントが全く同じブランチ名で開発を始めたりした
・資源が限られた環境では、全エージェントが同時にアクセスしてシステムをパンクさせることもあった
・価格競争ゲームでは、裏で価格カルテルを結ぶケースまであった

・情報源の信頼性を評価する能力にも課題がある
・新しいモデルほど嘘を見抜く能力は高い
・しかしグループで議論させると、早々に合意してしまい重要な情報が共有されない
・これは、人間社会が持つ評判のような仕組みがエージェントには欠けているため

・さらに、互いに矛盾する目標を与えられると、エージェント同士で縄張り争いが発生
・他者のプロセスを強制終了したり、アカウントをロックするなどの妨害工作を自動化
・ただ、一部の新しいモデルでは対立を認識し、自ら休戦協定を結ぶケースもあったらしい

・マルチエージェントをうまく機能させるためのメカニズム設計が今後の重要課題

https://t.co/8E0eXcFLIv

[林 駿甫｜「自分でやった方が早い」を終わらせる @The_AGI_WAY]

Agent Skillは「作る」より「管理」が9割：710個のスキルを監査して見えたAI社員育成の真実｜林 駿甫｜AI社員ラボ @The_AGI_WAY https://t.co/Wyxu1ITx7D

[うちた @uchita_success]

PwCが公開した「生成AIの実態調査」、
中身がガチで有益だったので読んだ方がいい。

日本企業は期待超えの成果が9%（米国38%）
両者を分けたのは、この2つ。
・AIエージェントを業務プロセスに組み込む
・成果を人に還元し、変革サイクルを回す

会社の診断プロンプト、続きに置いておく👇

[日経クロストレンド@マーケティングと消費がわかるメディア @NIKKEIxTREND]

【衝撃！】AIで生成したコピーが「宣伝会議賞」最終候補に　
https://t.co/72zR7XRmjk

「第63回宣伝会議賞」でファイナリストに選出されたコピーは、AIで生成されたものだった――。手掛けた博報堂の横山真之介氏はプロの暗黙知を言語化し、AIエージェントを構築。その驚きの制作プロセスを明かす。

[山口 偉大（Takehiro Yamaguchi） @yamaguchi_take]

顧客は「比較」していない。思い出しているだけだ。｜山口 偉大（Takehiro Yamaguchi） @yamaguchi_take https://t.co/Hrthz4tSnl

[日経クロストレンド@マーケティングと消費がわかるメディア @NIKKEIxTREND]

【noteで公開】バズに頼らず成果を出すキリンのnote活用術
https://t.co/Bz55Lv53Wa

「商品を軸にすると、よく知られている商品だけれど読まれない（中略）、やはり人は人に興味があるもの。さまざまなストーリーの裏にある『人』を掘り下げることで、共感を持ってもらいやすい」

[MarkeZine（マーケジン）編集部 @markezine_jp]

現場で活躍する優秀なマーケターはどこでどうAIを活用しているのか？積水ハウス イノコムCROの日ノ澤氏が体系化した、with AIの戦略策定ステップ「5Sフレームワーク」を解説しました。 https://t.co/GfZiczCq3S

[山口 偉大（Takehiro Yamaguchi） @yamaguchi_take]

書籍が好評なので、第2作の執筆を始めました🖊️
「設計と編集シリーズ」は第5作で完結予定です。

第2作は「意思決定・確率思考」がテーマ。

第1作に興味のある方は、下記ポストより
PDF版は無料、Amazonでも公開していますので、
ぜひお手にとってみてください🙇‍♂️

[Codez @0xCodez]

Google just dropped a 1-hour course on how to become an AI engineer in 2026:

• 00:00 - Context engineering
• 10:00 - How to build, deploy, and run AI agents
• 31:52 - Agentic loops, long-running AI agents
• 43:22 - Building MCP from scratch
• 51:20 - Prompt engineering
• 59:10 - AI development trends

This 1-hour watch will replace a $500 AI engineering course.

Watch it today, then read the full pipeline in the article below.

[pure_exp @pure_exp]

👇note記事を書きました♪

☑️ 次のAIが読める状態を残す ── 論文『AGENTIC-IMODELS』から考えるCodexの育て方｜hima2b4

https://t.co/waP6xZQPHS

[Kenji Kato @kenjikatooo]

良すぎる......................................
パンチラインだらけで最強だ

[松本健太郎｜データサイエンティストCMO @matsuken0716]

よろしくお願いします！！

『ブランディングの科学』監訳の加藤氏と松本健太郎氏が対談　コトラー・シャープ理論の誤解 https://t.co/TjkWsiqLMs

[池田紀行＠トライバル代表 @ikedanoriyuki]

電通がAIペルソナをSaaSで提供　15万人データで生活者を“正確”に再現：日経クロストレンド（この記事は2026年6月26日 8:02まで無料登録せずに読めます） https://t.co/NrQm0F8rhS

[sogitani / baigie inc. @sogitani_baigie]

ベイジの採用市場調査、今回は『転職者の生成AI活用実態』。どんなことにAIを使ってるか、企業が選考にAIを使うことをどう感じるか、AI面接をどう思うか、などの15項目を1500名に調査してます。採用活動に影響しそうな話も多く採用関係者は必見です！
https://t.co/a5dfou2vo5

[山口 偉大（Takehiro Yamaguchi） @yamaguchi_take]

https://t.co/brJayJoexZ

[鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人 @ai_300]

Anthropicが31人分の社員を配布
しかも無料
導入10分で会社の形が変わる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

公開された31スキルは、

会社の中で実際に発生する業務そのもの。

・請求書の追跡

・契約書のレビュー

・採用文章の作成

・営業資料の作成

・リサーチ

・週次レポート

・経営レポート

・クライアント対応

これらを丸ごとAI化する。

つまり、

「作業を手伝うAI」

から

「仕事を任せるAI」

に進化した。

ここが重要。

今まで人を雇う時は、

月30万円払って

教育して

マニュアル作って

管理していた。

でもこれからは違う。

Claudeにルールを渡す。

AIエージェントに実行させる。

必要な時だけ人間が確認する。

この流れになる。

実際、

中小企業の社長が最初にやるべきことは採用じゃない。

業務のAI化。

営業1人増やす前に、

営業AIを作る。

事務員を増やす前に、

事務AIを作る。

ここで利益率が大きく変わる。

そして一番ヤバいのは、

この情報が無料で公開されたこと。

以前ならコンサルに100万円払って作っていたレベル。

今は誰でも見れる。

だから差がつくのは才能じゃない。

実行速度。

見た人の99%は保存して終わる。

残り1%だけが導入する。

半年後に結果が変わるのは当然。

AI時代は知識格差じゃない。

実装格差だ。

[ハヤシモン｜AI × 個人開発 @hayashimon1]

Claude Fable 5でどこまで表現できるのか、あえて難しいお題を投げてみた。

インクが流体みたいに溶け合う演出。

これは厳しいかなと思って限界を見にいったんだけど、普通に形になってしまった。

デザイン表現力もかなりすごい。

実際にこちらで遊べます👇
https://t.co/ez1QlU66j6

[山口 偉大（Takehiro Yamaguchi） @yamaguchi_take]

顧客の声は、集めるほど見えなくなる。

大事なのは量ではなく、どの判断に使う声なのか。

商品改善の声。
訴求を磨く声。
撤退を決める声。

顧客理解とは、声の置き場所を決めること。

[林 駿甫｜「自分でやった方が早い」を終わらせる @The_AGI_WAY]

生成AI活用は、そろそろ個人の時短から、組織の業務設計へ移るタイミングです。
AIを入れただけでは会社は変わりません。
状態・担当・期限・判断基準・証跡を整えて、AIが使える会社にする必要があります。
それがAI業務OS設計（AAOE）です。

[後藤優太| ガチ中華好きマーケター🇨🇳 @marketing_yg]

https://t.co/Fpt9g0c2Os