いちしまさん（@makitani ）がGA×AIで覚醒しまくっていてとても興味深いです。

6月24日（水） の a2i セミナー、田中企画回。後半パネルの論点が固まりつつあるので、こんな話ができると良いなということをご紹介します。 生成 AI の台頭によって、広告運用者でも自分でコードを書いたり、分析をさせたりすることがやりやすくなりました。 一方で、「広告だけ」「GA4だけ」で分析とアクションが閉じてしまう運用になってしまっていないか？に気づけるかが重要になっていると思っています。気づけないのは中々危険な状態ではないかと。 a2i 代表の大内さんが先日コラムで「自社に残すべきは広告運用ではなく分析力」と書かれていて、深く頷きました。 なぜ先月は売上が伸びたのか／落ちたのか。その問いは、広告データ単体では答えられない。セールも、価格も、季節も、商談の質も絡む。だから広告と売上の関係を、自社の言葉で説明できるかが分かれ目になります。 今回のセミナーは、その実装編だと思って企画しています。 鍵は、データを1カ所に集めて横断できる状態を作れるか。媒体の管理画面や既製ツールの枠の外で、自分の手元にデータを統合できるか、です。 横断分析を求められるシーンは、これから確実に増えます。そして生成 AI とバイブコーディングは、その障壁を大きく下げました。「集める」コストが、ここ1年で本当に変わりましたよね。 第一部は KAAAN の香西さんが、BigQuery × Claude Code での分析実践を。第二部のパネルでは、データを「どう集めるか」のリアルを話します。今考えている論点のうち先にお見せできるものが添付の画像です。 どちらが正しいかの話はせず、環境によって最適解が変わる、その判断軸を言語化する時間にしたいと思っています。 「広告だけ」で、どこまで説明できるか。一度立ち止まって考えたい方はご参加ください。 👉 詳細はこちらから a2i.jp/schedule/post-41847/

Kindleにてポチりました。導入事例にフォーカスしてる本は唯一無二なき気がします。楽しみ。

GA4のサイト内のページ遷移をネットワークマップで把握できるツール。ページと参照元URLのデータから描画。だいぶ実用的になった。 サイト内のユーザー行動の全体像把握とコンテンツ間遷移をざっくり把握できる。データはGoogle Merch Shopのもの（GAのデモプロパティ）

GA4の6/11の更新、新しい「参照元グループ (Source Group)」と「ホスト名フィルタ」はどちらも期待できるかもしれない。 「参照元グループ」はサブドメインやUTMパラメータなどで分散してしまった参照元をグルーピングできる機能か。「ホスト名フィルタ」はテスト環境などを集計から除外できそう

HubSpotユーザーなら共感してくれると思うのですが、フォーム送信情報をスプレッドシートに連携するためにワークフローを使うのって地味に面倒だと思っていて、Claude Codeに相談したら理想な形で落としてくれるGASを作ってくれました。過去データもいけます。興味ある方は返信ください。

最近はこれらを用いてコンパクトに仕事できる体制を整えている。 nuphy Air60 V2のキー配列の学習コスト高めだな。ようやく慣れてきた。

数週間前に保護猫を飼い始めました。 毛玉ができてたりするので、毛をカットしてきれいにしてあげる必要があります。

Claude Fable 5はすごいが高コストという話で持ちきりだが、このモデルにすべてを担当させることが間違っている気がした。 モデルの起用も含め本人に立てさせれば総コストはむしろ軽くなる可能性がある。 組み方はこうだ。 最初のアイデア壁打ち・具体化は好きなモデルで。ただしここにFable5を用いるのはもったいない。 確かにFable5は優れたコメントを残すかもしれないが、話したり書いたりしている量が思考を強固にするというか、壁打ち相手であれば必ずしもモデルの賢さはいらない。 コーチングの場でたびたびコーチが言う、私はあなたが持っている思いやアイデアの引き出しを開ける手助けをしているという発言と同じだ、 その後Fable 5には序盤に入ってもらい、計画策定と同時に「どのタスクをどのモデルに担当させるか」「各タスクの合格基準」まで明確化させる。 構築は比較的安いモデル。レビューはCodexなど系譜の違うモデルに。同じ系譜のモデルは同じ盲点を持つから、レビューの価値は賢さより「視点の分散」にあると考えている。 要するに宮大工と同じで、棟梁の仕事は墨付け（最も不可逆な線引き）であって刻みではない。若手がやっても熟練がやっても差が出ないタスクは、若手に動いてもらったほうがコスト優位。 モデルの値段、コスパの話に見えて、実体はAIの人事制度設計の話だと読んでいる。

ChatGPTでライティングした記事にFable5でもっとよくなるか？と聞くと確かによりソリッドな記事になりますね。AI特有のだらだらっと冗長な感じがなくなるというか。

いま Claude Fable 5で雑にXX作っでもお願いしたらこんなのができた 投稿をするだけでそれなりにバズるのではないかという仮説。

最近はAIモード回答を見るためにGoogle検索している自分もいたりします。 と考えると、Googleでの検索の内容が変化している気もしていて、いままでは「検索目的の検索」が分母だったのが、「検索目的の検索＋AIに聞くための検索」が分母になり、apple to appleな評価にならないのではと思ったり。

VSCodeでipynb開けるのだな。グラフ入りのAI製ドキュメントはむしろipynbでもいいような気がしてきたな。わざわざPDFやHTMLを作る必要がないというか。

【月曜日のトラメールマガジン】 GA・CVR改善・MA・SFA・おすすめ書籍・セミナー情報を発信しています。 明日6/9(火)配信。今号はAI連載第4回、データエンジニア大竹による「AI時代に『責任を持つ』とは何か」。 お楽しみに。 hubs.ly/Q04kdfmz0

急遽、来週11日（木）15:00-16:00にウェビナー開催することに！AIの使い方等の話はせず、現時点でやっているプロジェクトや組織の話です！ 非開発で、個人でなくチームでプロジェクトをする方に、私の多くの失敗と、少ない成功をシェアできればと思ってます！ 是非に！ moltsinc.co.jp/webinar/ai-ma…

何度試してもスライド作りはCodexが圧勝なんだよな。Claude Codeより。もちろんClaude Codeで細かく指示していけばできなくはないんだが、Codexのほうが明らかに速いし正確。この差はどこから来るのか。みなGPTにスライド上げまくってて十分な学習量があるのだろうか。

なお、世にあるPDFtoPPTXのフローにおいて、表がただの線で描画されたるのが表を多用する私としてはとても許し難かったのですが、ちゃんと調教するとこのあたりもAIが正しく書き出してくれることが分かってきた。