コラム– category –

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。
OpenAIによって急成長する新興企業とは？
自己評価（self-evaluation）と自己点検（self-monitoring）の違い
生成AIは「インフラ」なのか「資源」なのか
インフラと資源の違い
PDCAを無意識レベルで簡単に実行する方法
話術の鍛え方
話術（わじゅつ）と話芸（わげい）の違い
「わかりやすく」「面白く」「印象に残る」コミュニケーションとは？
大規模言語モデルは記号接地を獲得しているか？
Stargate AI Projectへのインサイト
Stargate AI Projectのビジネス展開についての考察
「ステップバック質問」を活用したケーススタディ
新製品企画プロジェクトでのバードアイ・ビュー活用プロンプト事例
メタ認知促進プロンプト
AIエージェント
AIとデータサイエンス、5つのトレンド2025
「歴史は繰り返さないが韻を踏む」とはパターン認識のこと
PlantUML と Mermaid で書ける図の完全リスト
スタートアップ企業におけるAI基盤モデルサービス
「三成に過ぎたるもの」に学ぶ：Microsoft×OpenAIとAlphabet×Google DeepMindの“宝の持ち腐れ”を回避する道
生成AIにおけるプリンシパル-エージェント問題
図を使ってメッセージを伝えることの重要性
オンラインファーストへのパラダイムシフト：移動コストの最小化と新時代の価値観
生成AI時代における文学部の再評価
AIエージェント・トレンド・レポート 2025
スキーム図（Scheme Diagram）とスキーマ図（Schema Diagram）の違い：詳細版
概念図とスキーム図の違い

123 4...7

コラム– category –

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

OpenAIによって急成長する新興企業とは？

自己評価（self-evaluation）と自己点検（self-monitoring）の違い

生成AIは「インフラ」なのか「資源」なのか

インフラと資源の違い

PDCAを無意識レベルで簡単に実行する方法

話術の鍛え方

話術（わじゅつ）と話芸（わげい）の違い

「わかりやすく」「面白く」「印象に残る」コミュニケーションとは？

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

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〜

スキーム図（Scheme Diagram）とスキーマ図（Schema Diagram）の違い：詳細版