アメジスト誕生の背景とファーストパーティデータ重視の思想
森野誠一の毎日堂マーケティングラジオ。この番組は、私が平日毎日発行しているニュースレター【毎日堂のトピック】をもとに、SEO、広告、EC、AIなど11ジャンルをその道の専門家の本音で掘り下げる番組です。
今日も現場のリアルな事件をニュースラームの皆さんにお届けしていきます。今回はJadeさんのスタジオをお借りして、現地収録というのは初めてですかね。緊張しておりますけども、Jadeの永山さんです。よろしくお願いします。
いつもZoomでやっているので、緊張するというか、どこに原稿を読んだらいいかわからないですけど、全然ゆるっとやっていきましょう。
永山さんにはマーケティング関連というか、Jadeさんのアメディストというツールが出されているので、その辺についてお聞きしたいと思います。
そもそもですね、アメディストってJadeさんが何で作ろうと思って、どんなことができるツールかというのをまずお聞きしたいんですけども、Jadeさんってツール会社じゃないですもんね。
ツール会社の定義によるかなと思うんですけど。ツール専門ではないですもんね。ツールだけやってるわけではないですね。どんなツールなんですか、そもそもこれ。
そうですね、背景というか経緯みたいなところから話していくと、自分ってもともとGoogleにいて、プラットフォーム側でSEOを別にやってるわけではなかったわけですよね。
なので、SEOっていうのは多分こういうふうにやるんだろうなっていうイメージというか考え方みたいなものは持っていたんですけど、実際にGoogle辞めて、Jadeを立ち上げて、自分がSEOをやる側になった時に、
多分こういうツールが必要だろうなということを考えて、こういうツールあるのかなと思って探したんですけど、何か分かんないけどそういうツール全然ないぞと。
いわゆるSEOツールっていう中に長居の参考資料がなかったと。
具体的にどういうことかというと、SEOって僕の考え方の中では、まずファーストパーティーデータというか、例えば自分のサイトのサーチコンソールであるとか、自分のサイトのGA4であるとか、
あるいはウェブマーケティング全体を捉えると、自分のサイトの広告分野に関するデータであるとか、っていうところをきちんと分析していくところからだろう。
自社にあるデータをきちんと分析していくということですね。
というふうな発想だったんですけど、ちょっと探してみても、そういった発想のツールが全然なくて。
個別のツールはあったり、記事の管理とかそういうキーワードのツールがいっぱいありますけどね。
そうなんですよ。例えば代表的なところで言うと、検索結果をスクレーピングしてきて、
順位チェックとかね。
EJFとかセブンラッシュのように、勝手にサービス側でいろいろ検索結果のスクレーピングをしてきて、
あるいはウェブのクローリングをしてきて、そのデータが見れますみたいなツールであるとか、
あるいはAWRであるとか、今は無き、何でしたっけ、デスクトップであるやつ。
GRC。
自分でキーワードを設定してスクレーピングしてくる、みたいなツールがまずあって、
それ以外で言うと、例えばこういうキーワードを狙うといいですよ、みたいなキーワードボリュームツールとか、
このキーワードに関連するキーワードはこれですね、みたいなキーワードサジェストツールみたいなものが大半で。
そうですね。SEOツールっていったらそういうイメージですね。
そうなんですよ。でも別に自分のサイトの順位なんて知りたかったらサーチコンソール見ればいいじゃん、みたいな。
乗ってますね、キーワードとページで。
もちろんサーチコンソールUIがめちゃめちゃ使いづらいので、それはAPIで何とかするとか、
実は作り始めた時はまだビッグクエリエクスポートがなくて、あくまでAPIで頑張って取れるだけ。
直接取ってきたんですね。
取ってきて、ビッグクエリに保存して、そのビッグクエリを叩くみたいな。
なるほど。
もともとは、アメジスト以前はデータポータルを使っていて、
ルッカースタジオ、データポータル、データスタジオ、ルッカースタジオ、データポータルですね。
現在の正式名称はデータポータル。
当時の正式名称は何だったか覚えてないんですけど。
ビッグクエリにAPIから取ってきたデータを貯めて、それをデータポータルでダッシュボードを作るということをやってました。
あるいはクロール率、インデックス率っていうところですね。
これについてもあんまりまともな。
そうですね。そういうツール見たことない。
そうなんですよ。
でも、これも結局会社を辞めた時に、SEOに関する考え方を教えてくれるフレームワークみたいなのはどういうものがあるのかみたいなものを探してみても全然見つからなかったんで。
自分で作ろうと思って自分で作ったんですけど。
これもSEOに関する考え方のフレームワークを弊社に出している検索インタラクションモデルっていうものを僕が作ったんですけど。
中でURLを発見させてクロールさせてインデックスさせると。
それを行わないと順位がつかないよねっていうところがあるので。
分解していくとどれくらいクロールされてるんですかとか。
あるいはどれくらいインデックスされてるんですか。
単にインデックスされているURLの本数ではなくて、文房をインデックスしてほしいURLにした時にそのうち何パーセントがインデックスされているのか。
あるいはクロールされているのかみたいなことを知りたいわけで。
単純にサーチコンソールだと何本インデックスされてます。
そうですね。インデックスされた数だけですね。
かつその数の具体的な中身は非常に小さな数のサンプルしか見せてくれないみたいな。
あるいはランダムサンプルですらない。
この中で最近インデックスされたやつかなみたいなのが出てくるので。
じゃあちゃんとクロール率インデックス率を計測したいときにどうすればよいのか。
これも当時はまだURLインスペクションAPIがなかったので。
それこそ検索結果をスクレーピングしてきてURLとかでやるしかなかったんですけど。
作ってるうちにURLインスペクションAPIが出てきたので。
じゃあこのURLインスペクションAPIを活用してただ1プロパティあたり1日2000件という上限があるので。
それをフル活用するためにはどのようなシステムが必要かみたいなところをまず考えて。
っていう社内で使うようにまず作ったものだったんですよね。
そもそもそういうツールがなくてどうしようかと思ってじゃあ作ろうってなって。
社内でSUってこういうものだとフレームワークにはめていくとこういうデータがいるねこういうデータがいるねってやっていった結果そうなったということなんですね。
それが売り物になっていったという。
作ってこれなんかいいねと。最初はデータポータルだったんですけど。
毎回新しいクライアントが入るたびに同じダッシュボードを作らないといけないので。
これはもうめんどくせーなっていうことでアプリ化しちゃおうと。
アプリ化するんだったら自分たちでももちろん使うんですけど自分たちが便利に使っているものだからどっか便利に使う人たちもいるであろうと。
ということでツールとして売っちゃいましょうかという感じで売り出したという感じですね。
確かにデータポータルで毎回作るのは大変ですよね。
なので単純に毎回データポータルと向き合わなくてもいいっていうだけでも弊社のコンサルティングの効率化というところには。
読み込みも早くなるし。
そうですね。めちゃめちゃこだわってるんで。
アメージストを作ろうとしたんじゃなくてSEOの状況を分かろうとして作ったものがアメージストになったという感じなんですね。
なるほど分かりました。
UI不要論とBigQuery・GA4データ活用の深掘り
その中でアメージスト作業したってビッグケーリとかサーチコンソールがあって今GFOもデータ入りますよね。
あとはMCPでもつながるとか色々どんどん広がっていくんですけども。
そういった人間がデータ見に行ってたじゃないですか管理画面サーチコンソールとかGFOに。
それはもうなくなっていきます?ジードさんの中だと。
我々の中ではもうほぼサーチコンソールとかGFOのUIって見てないです。
それはビッグクエリデータの方が完全なデータだから。
サーチコンソールとかそれこそUIだとトップ2000件しか見れなくて。
しかもディメンションもクエリとURL同時に選択できないみたいな。
そうなんですよね。なぜか分かれてるんですよね。
なぜかディメンションが一個固定みたいな感じ。
なのでUIを使うっていうのは論外で。
かつデータの量も例えば特明化クエリが何パーぐらいあるのかみたいなところがそもそもUIだとわからないですけど
ビッグクエリに吐き出せばほぼ完全なデータが取れるので
特明化されたクエリが何パーかもわかるので
まずビッグクエリ以外をデータソースにするっていうことがまずあり得ない。
GF4もそうでGF4も無料でビッグクエリにエクスポートすることができますけど
例えばUIだと2ページ目の分析というのができない。
昔あったやつ。
ユニバーサルアナリティクスの時代はあったのに
要は1ページ目ここに来た人が2ページ目どこに行ってるのか。
こんな単純な分析なのに。
前のページ後のページってやつないですよね。
なぜかできない。
Amazistではデフォルトでそれができるようにしているので
データの完全性という点でも
要は一定程度になっちゃうとサンプリングかかっちゃったりとか
性格性っていう点でもあるいはこういうディメンションで見たいよねっていうところから
もうあんまりUIを見る理由がもうなくなってきた。
これはクライアントもAmazistを見てクライアントも画面見なくなっちゃったんですかね。
もちろんAmazistは見ていただいてると思う。
それぐらいクライアントさんがサーチコンソール見てないかっていうのは
クライアントさんによるのかなという気がしますけど
見てもデータが食い違っちゃうんで
じゃあどっちなのってなったりするとね。
できるだけ食い違わないようには作ってるんですけど実は
食い違う時もあるっちゃあるってことです。
サーチコンソールとかGFOの画面見ずにやってるってなかなか想像しづらい人いそうですよね。
結構いますよね。
ほぼそうなってますよね。
AIでやる人もいるんでしょうけどね。
そうですね。
AIといってもビッグクエリベースではないAI
GFOのMCPとかですね。
そうですね。API叩くことになるんで結局。
じゃあAPIでこれぐらいのボリュームだとサンプリングかかりますよねみたいな
基地の問題が実はAPIには数多くあって
結局その問題をAIが引き継ぐってことになるので
我々としてはデータソースをビッグクエリ以外にするっていうことが
まず論外というか。
良くないよねっていう感じ。
一回生のデータちゃんと入れましょうってことなんですよね。
そうですね。
確かにそれはそうですよね。
今までなんでなかったんだろうぐらいな感じではありますよね。
よく考えたらね。
そうなんですよ。
自分のデータなのになぜかUIでは見れないみたいな。
確かにそうですね。
あれぐらいでいいだろうと思われてるかもしれないですけどね。
かつAIが例えばビッグクエリにエクスポートしていたとしても
AIが直で例えばGFOのビッグクエリのエクスポートデータを読みに行くのって
意外と大変なんですよ。
それはなぜかというと
GFOのビッグクエリエクスポートのデータって
非常に複雑で癖のあるテーブル構造をしているんですよね。
結構このGFOのビッグクエリエクスポートデータって
実はもう10年ものぐらい。
そんなに経ってるんですね。
要はGFOってもともとファイアベースアナリティクス
アプリ向けに作られたものなので
それがアプリ向けだった時代に作られたエクスポートの構造なんですよ。
もちろん広報互換性の関係で
ドラスティックにそこに手を入れるっていうのが実は難しくて
要は今までエクスポートし続けたところに
新しいのをエクスポートしたら壊れましたみたいになっちゃうと
データの継続性が壊れちゃうので
ドラスティックに変えることっていうのは結構難しくて
新しくデータを増やしましたみたいなことはできるんですけど
今まで存在した構造そのものを変えるっていうのはできないんですよね。
っていう中でかなりユニークというか
昔のテーブルならっていう感じの構造をしているので
AIがこのテーブルSQL拡大ってなると
結構考えないといけないことが多くて
トークンを無駄に消費してしまったりとか
あるいは間違ったSQLに変えちゃったりとかっていうことがあるので
我々はアメジストをMCP対応して
アメジストを呼び出せば
アメジストはもうこのデータを扱うのがめちゃめちゃ得意なシステムなので
わざわざAIが自分のSQLに書かなくても
アメジストが全部やりますっていうシステムを作っている
ビッグクエリに詳しい人がやってくれてる感じがあるという感じですね
一回ビッグクエリでGFのデータ見たことあるんですけど
まあこれめんどくさいなと思いながら
見た瞬間にこれSQLでやってる人すごいなと思いながら
そうなんですよ
それも解消してくれると
解消してくれます
なるほど
AIへの全社的投資とAmethystの役割
しかもここ半年くらいで
広告もAI使ってAIサポートなんとかって
そうですねコンサル側のメニューですね
SEOもGFOいろいろ出てきたんですけども
たまたま全部重なったって感じで
狙ってAI関連のサービスを出そうと思ったのか
AIを活用しようということ自体は
やっぱり会社として非常に力を入れていて
例えば今期は採用費を全部やめて
全部AI費にする
もちろんオーガニックなリファラル採用とか
あるいはサイトから応募してきていただいた方について
全然採用止めるってことはしてないんですけど
今まで広告費として使っていたものを
全部AIに回しちゃって
とりあえず今期は我々が
AIで何ができるのか
キーワビリティがどれくらい変わるのか
あるいはそこにどういうデマンドがあるのか
どういう市場があるのかみたいなところも含めて
いろいろ試していこうっていう感じのフェーズに
意識的にしてるっていう感じですね
そうすると広告のデータって
まだアメディスに入ってない?
実は今作ってます
グーグル広告から
アメディストアズっていうの
広告って媒体がいっぱいあるんで
1個ずつ1個ずつっていう感じ
そうですね
すでに例えば
サードパーティーで
いろんなところから取ってきて
ビッグクエリに入れてくれるみたいなサービスがあるので
まずそれに対応する
なのですでにそういうサービスを使って
ビッグクエリにデータを入れてるよっていう方は
プラグ&プレイでできるようにする
あとはこちら側でも
要はコネクタを充実させて
そういうサービスを導入していない方に関しても
グーグル広告であれば
こちら側で取りに行くとか
エクスポートを取りに行くとか
あるいは直のビッグクエリエクスポートに
対応していないような媒体であっても
APIを活用して取りに行くみたいなシステムを
今作っているっていう
アメディストに入るってことは
1つのURLに対して
サーチコンソール 広告 GFの全部くっついて
見れるってことになるわけですか?
見ようと思えば見れるようになります
このURLはSEO 自然検査でこれくらい来てて
広告でこれくらい来てて
ランニングページはこれくらいになってますよと
成果がこうっていうのは見れると
見れますね
これはむちゃくちゃ便利ですね
今やろうと思ったら相当大変なんで
結構大変ですよね
そうなんですよ
なるほどね
それがまたグーグル広告のつけ方
バイタム増えていくみたいな
そうですね もちろん
やっぱりグーグル広告しか見れませんだと
広告運用したら困ると思うんで
何だかんだ言ってアメディストに
全部集約されていく感じなんですね
ジェリトさん
みんな便利ですけどね
そうなんですよ
結局SEOツールというよりかは
今アメディストの根本的な価値っていうのが
どこにあるかっていうと
人間にとっても AIにとっても
標準的なデータレイヤーとして
扱えるっていうのが
実は一番の価値なのかな
っていうふうに最近は思っていて
なのでアメディストに聞いたら
パッと正確なデータが返ってくる
っていうところが一番の価値なのかな
個別に行かなきゃいけないですもんね
サーチコンソールに聞いて
GA4に聞いてとかね
そうなんですよ
なのでアメディストの中でも
アメディストAIっていうのを作って
その中でAIに聞くってこともできるし
あるいはMCPを使えば
ローカルのアクロードなり
チャットGPTなりが
アメディストに聞くってこともできる
っていうふうに拡張していっている
っていう感じですね
AI時代のマーケティングと人間の役割
最近いろんなツールが
MCPに対応しましたって言うじゃないですか
単にツールが増えていくだけなんであれ
きついんですよね
便利なハーム面ちょっと
コントロール不可能だな
みたいになってくるんで
そうなんですよね
そこで溜まれてくれると
ただそのAIとか使ってると
セキュリティ面って大丈夫なんですかね
なんかデータ壊さない質問したら
なんか言っちゃうとか
そういうのも大丈夫なんですかね
データ漏洩するとか
そこが心配な方は
個人的にはジミニを使うっていうのが
おすすめです
結局我々のデータって
全部ビッグクエリに入っているので
我々のビッグクエリに入ってる場合もあるし
実はお客さんのビッグクエリに
入ってるやつをつなげればつなげるんで
どっかのビッグクエリに入ってるデータ
なので要はジミニは
Googleが出しているものなので
Googleが持ってるデータについて
GoogleのAIに聞いている
っていう状況になるので
ジミニも対応してるので
例えばアントロピックが信用できないとか
あるいはオープンAIが信用できない
っていうことであれば
結局ビッグクエリに入ってるデータなんで
Googleは信用しないと
やっていけないと思うんで
ジミニを使ってください
っていうのがおすすめですかね
個人的には
削除クエリみたいなのは
止めるとかってあるんですか
なんかビッグクエリの中のデータを
消せみたいな指示とか
そうですね
削除はできないようにしてます
AIでは
なるほどね
じゃあそういうとこでも
信頼してやってくださいよ
っていう感じ
そうですね
そもそもアメジスト側に
ビッグクエリ上に存在するデータを
消すっていう機能が実はない
なるほど
引っ張ってくるだけ
引っ張ってくる
なるほど
引っ張ってきて
例えば高速化するとか
キャッシュを作るとか
っていうことはやってるんですけど
削除は実はそもそもアメジストではできない
ビッグクエリコンソール側に
行かないといけないっていう感じ
じゃあ安心
そうですね
ビッグエリのMCP直つなぎするよりも
アメジストの方が削除できないから安心
っていうメリットもあるかなって思います
そうすると今まで広告は広告の人
SEはSEの人
解析は解析の人ってやったじゃないですか
それが一箇所になる
そうですね
でなると
一人が全部見るようになるってことですよね
見れちゃうし
そうですね
それもJADEの思想として実はあって
JADEって普通のコンサル
普通のエージェンシーと違って
広告チームSEOチームみたいにチームが
置かれてないんですよ
で全てのコンサルタントが
コンサルタントっていう職種になっていて
でその中で専門性としてSEOがあったり
スキルの一個として持ってるみたいな
そうですよ
なんでSEOも広告もGFOも
うんちゃらかんちゃらって全部
専門スキルとして全部持ってます
みたいな方も全然いるので
思想として別にわざわざ広告だからこうとか
SEOだから別ツールみたいに分けないっていう
風なのはJADEの思想ですかね
特にAmethystを使ってたら
一個しか知識がないとちょっと使えないですよね
まあそうかもしれないですね
なんだこのデータってなっちゃいますんで
そこはAIに聞いてもらったみたいな
Amethyst AIが
聞きたいなーって感じですね
そうですね
ちょっとじゃあコンサルタントとか
いわゆるウェブマーケティングって
言われてたものの業務が
裁判がされてたのが
もうくっついていってしまうって感じですね
そうですね
待ってくっつかないとおかしいですけどね
結局その細かいところの
Howとか細かいところの
作業みたいなのはだんだん
AIにやらせればいいじゃないか
っていう風になっていくと思うんですよね
なのでその人間がやるべきことっていうのは
どちらかというとその対局見る方
でじゃあそのAIが
例えばダッシュボール作成とか
作業とかをしてくれるのであれば
実際にじゃあ今
ウェブマーケティングのチャンネル複数ある中で
何が重要で
どこにどれぐらい頑張るべきなのか
みたいなところをちゃんと判断するっていうのが
おそらく人間の仕事になっていく
まあ打ち手の判断とかそうですね
その打ち手の判断とかって
もうツールじゃなくて
そこが完全に人間のスキル
ツールはできないですよね
ツールはできないですねそれは
そこってJadeさんどうやって伸ばしていくとか
あるんですかね
Jadeの中でコンサルが
コンサルの人としてのスキルさっき言った
打ち手の考えだとか
クライアントに提案するだとか
そういったところしか残らなくなっちゃうと思うので
そうですね
それはやっぱちゃんと
ヒューマンレビューを入れるっていうところですかね
うちってチーム制なので
どの案件にもまずチームリーダー
案件リーダーがいて
その下にジュニアメンバーとかも
入ったチームができていて
その中で一緒にこの案件における
クライアントにとってのベストは何なのか
どういう戦略で
どういう風に打ち手を打っていけばいいのか
みたいなものを議論する
っていう風な感じになっているので
そのチームの中でディスカッションしながら
例えばこのお客さんは
今こういう状況だからこうですよねみたいな
議論を案件リーダーと一緒になってやるっていう
これ伸びていってもらうっていう感じですかね
そうすると
AIが細かい仕事を奪っていくんじゃなくって
人間がシフトする感じですかね
そうですね
あとはもちろんAIが
全部何でもAIにやらせればいいってわけではなくて
AIとドキュメント作成、そして責任
特に最近だと
AIでドキュメントを作らせるっていうのを
やめましょうっていうの最近やってますね
人間が作る
人間が作りましょう
懐かしい感じ一周回って
そうですね
特にやっぱりジュニアメンバーが
AIを使ってドキュメントを作りましたっていう時に
自分の力量を超えたドキュメントができてしまって
自分でレビューしきれないまま
レビュアーに回してしまう
レビュアーが出てきたやつを見て
こうやってAIが作ったやつですよね
できるわけがないってあなたに
感じになって
かつその中で
AIが言っていることに対して
整合性が取れないことを言ってたりとか
AI今こう書いてるけど
実はここって重要な前提が抜けてるから
ロジックが飛んでるよねみたいなことを言った時に
結局AIに書かせてると
じゃあそれをAIに与えますみたいになっちゃって
ドキュメントを書いた人自身の成長にならないっていう
そうですね
そうですよね
書いたことがある人が
AI使うの全然いいんでしょうけどね
そうですね
ちょっと順番変わってますね
そうですね
なのでもちろん壁打ちとか
思考を進める時に
AIを使うのは全然いいし
実際に分析をやりますっていう時に
AIに助けてもらいながらやるっていうのは
全然いいかなと思うんですけど
結局我々のビジネスにおいては
結局分析とか提案のレポートっていうのは
お客様に納品する
仕事の小石になるので
そこに関してはちゃんとクオリティが保証できるように
自分で書きましょう
なるほどね
分析自体は楽になるけど
アウトプットがやけに大変になってきますよね
たぶんね
今まであれツールのレポート出して
コメント出して終わってたようなものが
全部複合してさらにそこから
クライアント向けにやらなきゃいけないと
本物の仕事ですかね
そうですね
やるべき今までね
そうですね
おまけ的な質問なんですけど
今までツール移軸って
ちまちま分析するのが好きだった人っているじゃないですか
もうドカンと全部やるんじゃなくて
ツール移軸って細かいところを見て
そういう人の仕事もなくなっちゃう
細かすぎるところは
どうなんですかね
でも結局そういったツールの細かい知識がないと
AIがおかしなことを言ってるときに
気づけないっていうこともあるのかな
データがここ引っ張ってきたとか
なんでこれが出たとかわからなくなっちゃったとかね
そうですね
例えば実際に我々の文脈であったのは
クロードに何かを分析させるってなったときに
自分のサイトの話なのに
サーチコンソールとかアメジストを見に行くんじゃなくて
HLFを見に行っちゃう
そうするとファーストパーティデータじゃないから
ちょっとずれたことを言い出す
みたいなことが実際にあって
この文脈だとHLFじゃなくて
アメジストを見ろって言うべきですよねみたいな
ことをちゃんと判断できるかどうかって
意外と大事だと思う
なのでツールの細かいところで
どれくらい細かいところなのかっていうのは
ちょっと難しいところですけど
結構そういうのって
今はどのツールを使う
HLFなのかアメジストなのか
っていうすごい大きな話なんですけど
例えばアメジストの機能の中でも
AIはこのアメジストの中にもたくさんツールがあるんで
AIはこのツールを呼んでるけど
実はこっちのツールを呼び出すべきだよねみたいなこと
おそらくあり得るはずなんで
完全にそういったツールについての
ドメイン知識みたいなものが
完全に死ぬかっていうと
必ずしもそうではないのかなっていうふうに
思います
でも大量のデータを扱えると
大量の知識とかいろんなスキルが必要
逆に人間きつくなってきますねいろいろね
そうなんですよね
あんまり楽になってないですよね
もちろんファーストステップというか
じゃあ一回最初の分析を
AIにさせてみましょうっていうところは
スピードはめちゃめちゃ早いんですけど
そこからじゃあこれって本当に
お客様に出す提案を
この分析ベースで作っていいのか
っていう分析の品質そのものの
検証を挟まないと
提案まで持っていけないので
そこの
どれくらいちゃんとそこに責任が取れるのか
っていう話になってきちゃうので
そうですね
責任を取るっていうのはAIはやってくれないので
言いたい放題ですからね
なので
今日もX眺めてたら
面白いなと思った話が
やっぱ
AIはすごくもっともらしいこと
言ってくると
でもそのもっともらしいことを
実際にやってみると大した成果は出ない
みたいな
クソコンサル仕草みたいなことを
言ってたんですけど
それっぽいこといっぱい出てきてね
そこはやっぱちゃんとデータ見て
お客さんと向き合ってやらないと
そうですね人間が考えて
人間が責任を持つっていうことが
引き続き重要だし
有効だなっていうのは個人的には
最近思うところですかね
分かりましたありがとうございます
ツールで色々分析が楽になるけど
人間の負荷もどんどん上がっていって
ちょっと違った世界がまたね
AIによって出てくるんだなって感じですね
ありがとうございます
ということで今回も
お聞きいただきありがとうございました
面白かったとか役に立ったとかありましたら
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嬉しいです
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それではまた次回です
長山さんありがとうございました
ありがとうございました