コラム– category –
-
AIが拓く知の地平線:リサーチ革命と未来予測
-
プログラマーよ、もうコードを書くな! 〜AI時代のプログラミング再定義〜
-
国際的な給与所得者の額面所得(中央値)と手取り額の比較
-
ビジネスでの哲学的フレームワーク活用プロンプト
-
ビジネス課題に対する哲学的フレームワーク・推論方法・テーゼの活用法
-
AI全盛時代における哲学的考察や洞察の価値
-
1次情報以外は2次情報、3次情報に過ぎない
-
主要なLLMのコンテキスト長比較(2024年後半以降のモデル)
-
ChatGPT o3シリーズが推論プロセスを透明化、可視化することの意図とユーザーにとってのメリット
-
マーケティング担当者必見!業務効率化に効くプロンプトテンプレート10選
-
人事採用担当者向け:応募者対応を効率化するAIプロンプト活用ガイド
-
飲食店オーナーのための集客アップ:SNSコンテンツを自動生成する実践的プロンプト設計術
-
営業担当者必見!業務効率化に効く詳細プロンプトテンプレート10選
-
編集後記の書き方のコツ
-
新規事業アイデア創出のためのブレーンストーミングのシミュレーション
-
生成AIを活用したアイデア出し・ブレーンストーミングの手法
-
マインドマップの使い方
-
アイデア出しに役立つプロンプト事例:ケーススタディ形式
-
ケーススタディ形式:アイデア出しに役立つプロンプト事例
-
大規模言語モデルの推論時間と生成品質のトレードオフ
-
マインドマップを活用したブレーンストーミングのケーススタディです
-
アイデア出しを促進するプロンプト例10選
-
Transformerモデルと最先端モデルとのギャップ
-
Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool Usage論文の要約
-
中小企業における生成AIを活用したアイデア出しの具体的事例
-
マーケティングにおけるいくつかの概念と「アイディア」との違い・関係性
-
アイデアは何と異なるか?:他の概念との比較を通じて境界線を理解する
-
マーケティング分野でアイディアが必要とされるのはどんな時か?
-
アナロジーとメタファーの違い:認知プロセス・表現・影響力からの分析
-
アナロジーとメタファーの違い: ChatGPT Deep Research
-
科学的アプローチと認知心理学に基づくアイデア発想法
-
アナロジー(類推)とメタファー(隠喩)の違い:認知心理学の観点から
-
ランディングページにおけるCTA(Call to Action/行動喚起)の定義、役割、具体例、および最適化アプローチ
-
企業向け AI 活用スキル強化 オンラインリスキリングプログラムの提案
-
哲学的観点から見た「アイデア」とは何か
-
マーケティングにおける生成AI活用アイデアの実用性ランキング
-
強化学習によるLLM推論性能向上のメカニズム
-
人を惹きつけるSNS投稿文とはどのようなものか?
-
Word2Vecの革新性
-
オプトアウトとオプトインの違いを徹底解説
-
マーケティングに役立つプロンプトをケーススタディ形式で紹介
-
人の本音を引き出す方法
-
ニーズと本音はどう違う?
-
未知の質問こそがテクノロジーの未来の核心にある
-
OpenAIはイスラエルオフィスを持っているか?
-
AIエージェントの近未来: OpenAI
-
文章における「テーマ」「プレミス」「メインメッセージ」の違い
-
認識系(Perception AI)と文章生成(Generative AI:特にテキスト生成)の違い
-
RIGとRAGの違い
-
NotebookLMとNotebookLM Plusの違い
-
WBS(Work Breakdown Structure: 作業分解構成図)とガントチャートの違い
-
考察と洞察の違い
-
コンサルティングの要点
-
調査と分析の違い
-
ChatGPT CanvasとClaude Artifactsの比較
-
情報収集と調査の違い
-
文章執筆におけるテーマ(Theme)とプレミス(Premise)の違い
-
Claude Artifactのマーケットでの評価
-
Claude Artifactプロダクト分析
-
Claude Artifactの研究
-
言語化能力の3要素
-
DeepSeek vs ChatGPT
-
DeepSeekによって混乱した生成AI市場の今後の行方を予想してみよう
-
演繹的構造を意識したプロンプト
-
演繹における前提の正しさの証明方法
-
なぜ言語化能力が必要か?
-
言語化能力を鍛える10のステップ 〜 楽しく身につけるトレーニング法 〜
-
M&A後の統合(PMI)に関するレポート(詳細版)
-
ポスト・マージャー・インテグレーション(PMI)レポート
-
M&AのPMI(買収後統合)に生成AIはどう貢献できるか
-
生成AI(Generative AI)がM&A業界に与える影響
-
なぜ生成AIがビジネス効率化に役立つのか
-
なぜ生成AIがビジネス効率化に役立つのか
-
生成AIによる業務効率化提案:組織、管理、上司、会議、報連相、提出物、資料作り、社内営業
-
生成AIを活用した業務効率化(詳細版)
-
大規模モデルにおいてなぜ正規分布は欠かせないのか
-
大規模モデルの学習や推論において正規分布がどのように使われているか
-
生成AIを活用した業務効率化の調査結果
-
「分解」と「分析」の違い
-
生成AIを使った業務の効率化
-
マーケティングを『顧客との距離を縮める活動』と捉える
-
Xでバズる構文
-
ライフスキルとリテラシーの違い
-
AIリテラシーはライフスキルである
-
「AIの推論」と「論理学の推論」の違い
-
批判的思考の不在による影響の事例
-
批判的思考のケーススタディ:SNSで見かけた「健康情報」の真偽を確かめる
-
人間が地球上で最も知的な種であったときに私たちが抱いていた多くの仮定は、AIで起こっていることによって無効になるとすると、その無効になる仮定はどのようなものか?
-
ワークフローの基礎を学ぶ:ケーススタディ「新商品企画の承認から販売開始まで」
-
ライフスキルとしての意思決定:ChatGPTを使ったケーススタディ
-
AIは学習と推論という2種類の行動しかできない
-
2025年におけるAIの動向予測:YouTube動画まとめ
-
決断力とは何か、どうすれば身につくのか、決断力のKPIは何か
-
生成AI研修教育で「戦わずして勝つ」ための戦略:中学生向けに解説
-
ChatGPTはCUI(キャラクターユーザーインターフェース)からVUI(音声ユーザーインターフェース)へ
-
生成AI研修教育分野で競合の心をへし折るビジネスを構築し、高い参入障壁を築き、戦わずして勝つための戦略
-
プロンプトエンジニアリング:AIとの対話革命、そして新たなユーザーインターフェース
-
AIの弱点を補うビジネスは一時的には儲かるが、AIがさらに進化したら不要になるかもしれない。ゆえに、より根本的な価値を提供し続けられるビジネスを目指すべき
-
サムアルトマンの以下の発言の意味を説明してください。:われわれが常々スタートアップに伝えているのは、われわれはモデルを絶えず改良し、現状の小さな欠点を補うビジネスは将来的には重要性が下がるかもしれない、ということです。もし次の世代でモデルが大きく進化して、その「欠点を埋めるだけ」の機能がいらなくなるのであれば、そこに依存したビジネスは厳しくなるでしょう。一方で、モデルが進化すればするほど、その恩恵を受けて成長できるサービスやプロダクトなら大きなチャンスがあります。われわれとしては「モデルはかなり急激に良くなっていく」という前提で動いていますので、それを前提にビジネスを構築することを推奨しています。
-
AIを副業に使える。確かにそうだ。しかし、本業ではAIをその100倍有効に使える。それはあなたが『ドメイン知識』という他の誰にも真似できない、年月をかけて鍛え上げられた武器を予め持っているアドバンテージがあるからだ。そのドメイン知識という現実世界から持ち込んだ武器を使うことで、あなたはAIに対する、より深みのあるプロンプトを書ける。当然、AIはそれに応じるように深い回答を出してくれる。