AI時代の分析とKPI設定の変革
森野誠之の毎日堂マーケティングラジオ。この番組では、私森野が毎日の情報収集で気になったトピックについて、各ジャンルの専門家にお聞きしながら、定点観測をしていきます。
今までは、アウトプットとか分析にすごい時間かかってたんですけど、どっちかってそこはもうほぼゼロに近しくなっていくので、
そうすると、最初の設計だとか、日頃のインプットだとか、その辺に時間かけた方がいいと思うんですけども、その辺、大地さんはどうですかね。
そうですね。やっぱり正しい姿勢として、やっぱりゴールから逆算するっていう感じじゃないですかね。
本当に自分が何を知ったら改善できるのかとか、やっぱりその目標はしっかりしてるかどうかとか、そこから下ろしていった時に、このデータがあったらきっとわかるんじゃないかとか、そういう思考をしていく必要があるんじゃないかなと思うんですよね。
確かに、今まで以上に最初の設定の確認がすごい難しくなっているとか、面倒になっているとか、神経使うようになってきましたよね。
そうですね。なので、やっぱり正々堂々あるから、データ突っ込めばパッとわかるっていうのは、もっともらしいっていうレベルではできるんですけど、本当に使えるようになるのはかなりチューニングしないとダメだと思います。
そうですよね。やっぱりその辺も職人芸みたいになっていくんでしょうかね。癖みたいなのがあったり、経験とかで。
そうですね。それもありますし、事業会社のビジネスがよくわかっている人が対話に参加してチューニングしていかないと、やっぱりうまくいかないので、その辺をうまく巻き込めるかどうか。
弊社自らがそこに参加してくれるとか、こういう感じじゃないかなと思うんですね。
その中で、やっぱり分析の基本が変わらないじゃないかという記事もいくつかありまして、アプリマーケティング研究所さんが出していたレッティの記事ですね。
正しい問いがないと正しい分析が生まれないという内容でしたし、データ職の今後の役割について考えてみたというのもそうなりましたし、
あとはクラリティの方が出していた記事を翻訳していたマイクロソフトクラリティ研究所さんでは、KPIを実行に移すための実践フレームワークというのがあって、
そもそもKPIの設定とか、それをちゃんとやるのか、そこから始まらないと。
これって我々がいわゆるアクセス解析始めて頃から変わってないですよね。
そうですね。多分そういうことだとは思うんですけど、SEOの世界でも同じようなことが起こっていて、
生成AIが出て、EAモードとかOEO5Qとか出たときに、もうSEOなくなるんじゃないかみたいなことを言って、
じゃあその生成AIに最適化するってどういうことよって聞き始めると、結局挙げたものは全部SEOと同じものだったみたいな。
分析も同じような感じじゃないかなと思うんですよね。
ですよね。この辺ってでも意外と、今までずっとやってるってことはやっぱされてないというか難しい。なぜできないんでしょうかね。
生成AIツールの活用と「超伴走型支援」の必要性
今やっぱり手間がかかったからやらなかったっていうのが多かったんじゃないですかね。
それができるようになってるので、仕事量は増えてさらにポジティブなんじゃないかなと。
そうだろうね。確かにいろんなツールとかやると、やっぱキーイベントの設定しましたかとかいろいろ出てきますもんね、今はね。
そうですね。
この辺もでも難しいですよね。事業会社さん側もこれやらないとさっき言った話でできなかったりするし、
事業会社さんだとやっぱり移動とかで仕事がコロコロ変わっちゃうとできないですし。
あと生成AIいじる時間をどこまで作れるかっていうのは、なかなか皆さん忙しいと思うので。
そうですよね。あと企業によってはね、このAIしか使えませんとか。
そうですね。それもありますし。
ありますよね。なんかね、AI使えない格差は今ちょっと話しすぎちゃうんですけど、感じますよね。
感じますね。やっぱりね。
チャットGPTと契約してればいいかっていうと、どんどんどんどんクロードが出てきたりとか、これからも出てくると思うんで。
森本さんとか僕らみたいにいろんなものを使えるみたいな感じで動けたほうがいいのかなと思います。
そうですね。今確かにクロードなしでやれる気がしませんもんね。
なんかクロード育ちがいいし、しっくりくる感じありますよね。
ありますね。昔はちょっと違ったんですけど、つい最近からなんかもうしっくりきますね。
そうなんですよね。ちょっとオートパス4.6は一線を超えたなっていう感じがあって。
そうですね。
手続きとかルールとかを埋め込んでいくとさらに。
クロードが急に重量制とかになったら死んじゃいますよね。
僕は使い方はいつも同じ質問を4つの生成案に聞いて、それでいいとこ取りをするみたいにしてやってたりとか。
それで使ってたんですけど、最近はクロードとセカンドオピニオンみたいな感じ。そんな感じになってきちゃってて。
それはすごい分かりますね。
分析とかやるととりあえずクロードに投げて次にジミーに出をしまいくらいかな、今。
そうですか。
チャットGPTだとあんまりって感じはしてるので。
そうなんですよ。だからチャットGPTじゃなきゃダメだっていう場面がもうなくなってしまったのかもしれないというのは。
セミナーとかでGAのPDFとか入れて分析しましょうってやってるんですけど、やっぱりチャットGPTだとアウトプットが全然手抜きって言っちゃ失礼なんですけど、
もう見た瞬間からのことしか出てこないですよね。でもクロードだと過剰に出てくるんで。
そうなんですよね。それはありますよね。
そうなるとさっきの大地さんの話にあったんですけれども、超伴奏型というキーワードですよね。支援側の人たちは。
もうツール自体はそんなに価値もないですし、アウトプットのレポートにも価値があまりないですとなったときにはもう相手の方に入り込んでいくしか、そうなっちゃうということですよね。
もう少しレベルの高い話で言うと、チャットGPT、オープンAIが人を増やしますってニュースが最近ありました。
これはどんな人増やすんですかっていうと、フロントデプロイエンジニアみたいな人がいるんですね。
これどういう処理用かっていうと、お客さんの現場に行って、それ用のAIをチューニングして作るみたいな人ですよね。
だから工事現場に直接行って、その工事現場のタブレットで使えるAIを例えば曲線にして作るみたいな。
それも全部、オープンAIがどんどん企業向けに行かないとビジネスがやばいので、こっち側に行くじゃないですか。
そうすると、そういうより層系の人たちが、超伴奏型の人たちがAIをチューニングして作っていくっていう世界が必要だっていうことを言ってるんですよね。
しっかりそうです。待っててもお客さんがデータ入れてくれないし使わないってなったら、自ら乗り込んでいって環境を作って、それができるようにすると。
なるほど、なるほど。
それはAIのモデル派でいじるので、多分僕らとはまた違うレベルの高い話なんですけど、
でも日本の事業会社の現場で起こることっていうのは、それの小さい版みたいな、自分用に使いやすいAIを作ってほしいっていうことだと思うんですよね。
ということはもう会社の規模が大なり小なり、それはもう出てくるって感じはしますね。
そうですね、はい。
昔だったらあれですよね、パソコンの設定を必ずしに行ってるとかやってましたけど、そういうふうなイメージで近いのかな、中小企業だと。
そうですね、はい。なので支援側はかなり寄り添っていくっていう世界に入っていくと思うんですよね。
しっかりそうですね。クライアントの会社に行くと、ローカルのパソコンにデータ入ってますとか、車内用のデータがここに入ってますとか、必ずありますもんね。
そうか、じゃあリモートで何とかとかZoomで話して解決とかちょっと無くなってきますよね、最初の頃は。
仕事にもよると思うんですけどね。僕らの仕事はまだZoomとかでもある程度はできると思うんですけど、ただやっぱりお店とかそういう話になってくると、その場に行ってどういう使い方ができるかなとかっていうのを考えて、店の人でも使えるような性性愛の使い方みたいなのが出てくるかもしれないですよね。
人材投資とデジタルマーケティングの未来
そうですよね。クライアントの企業のところに分析ツール自社の入れてもらって、そこにデータ全部入ったらもう他社は入れないでしょうし、なかなか。
そうですね。
それはそれで怖い気もするけど、そうしないとできないですよね。
そうですね。
それはでも、人に依存しちゃいますよね、搬送する人に。
はい、かなり依存すると思います。
なるほど、支援会社さん側も大変ですよね。人たくさん取らないといけないですよね。
なかなか難しいと思いますね。なので僕は、性性愛が本当に成果を上げるのは小さい会社、小さい支援会社、その周辺でグーっていい回転が回るっていう感じで、そういう場所のほうがいい結果がどんどん出せるようになってくるんじゃないかなと。
そうですね。大企業とかでも全部ドーンでなくて、小さい単位でやっていったほうが早そうですよね。
そうですね。なので、この前のコラウムに返ったのは、デジタルマーケティングのチームは人を絶対やめさせないで、そこで性性愛を使える人を1人でも多く持ったほうが絶対勝てますよっていう、言ってるんですけど。
いやでも、これはそんな気はしますね。ツールとか事業とかいろんなことに詳しくて、だから性性愛が使える人がそういうのをスキル身につけるよりも、もともと分析とか経験がある人が性性愛を使ったほうがスムーズですもんね。
そうですね。あと事業が分かってる人は使ったほうが、この答えは使えない、この答え使える、じゃあこっちの答えをルール化しようとかっていう風に積み重ねていったら、どんどん良くなってくるんで。
じゃあ人への投資になっちゃいますね、結局は。
そうですね。小さい範囲でいいんですけどね。性性愛に時間を使って、その事業をちゃんと考えてできる人ができるだけ事業会社の側にいれば、データ分析とかデジタルマーケティングはそういう会社がかかってくるんじゃないかなと思います。
じゃあ人材育成とか社内研修がだいぶ変わりますね。今まではセミナーに行って何回やったらアウトプットのテストやったなっていう感じでしたけど、根っこから変わっちゃいますね。
使ったほうが早いでしょうね。
その辺は確かにキーワードですね。結局人さえちゃんとしていればツールはいっぱいあるからどんどんいけるって感じですね。ツールは何もしないというか。
なので全然僕はポジティブで仕事が増えるし人が減るなんてことは、人が減るって考えてるところは多分競争に負けるんじゃないかなと思います。
そうするとツール会社さんは大変ですね。
確かに。あとずっと同じ仕事をやってて作業が中心のチームは多分なくなっていくと思うんですけど。
これちょっと余談なんですけど、こういう黎明期みたいなもんっていろんなツールとかいろんな手法出てくるじゃないですか。
楽しい楽しいって落ち着いてきたっていうときに全部Googleが買っちゃってGoogleのものになりましたって過去何回かあったじゃないですか。
やっぱそうなってしまうでしょ。結局でっかいところが全部持っていくみたいな。
そこは僕も何とも言えないですけど、恐らく競争はまだ投資が続けられる限りは3、4年は続くんじゃないかなと思ってるんですけどね。
なので苦労度を超えようとみんな今するでしょうししてるでしょうし。
Googleアナリティクスが最終的には全部持っていったのを見てしまったので、ちょっとした不安はありますけども。
そうですね。ただGoogle、ちょっとあんまり僕もGoogleにいた人間なのでああいうようなことは話せないんですけど、あくまで個人の感想としてGoogleはもっと大きいことを考えてると思います。
医療を変えるとか、社会を変えるとか、もっと根本的に人類に寄与するものをチームの上のほうの人たちは考えてると思うんですね。
なるほど。こうなってくると楽しみな反面、怖い反面もありますね。
分析の原点回帰と人間的対話の価値
わかんないですね、そこは。
わかんないですね。SFの世界ですね。
その一点に近い、多分ノーベル賞はAIで取った方がいいんじゃないかぐらいのレベルに多分。
なるほど、なるほど。
でも最近のGoogleのハサミストを取ったノーベル賞っていうのは、結局彼が作ったAIがタンパク質の分析をすごいスピードでやるので、新たな発見ができるようになった。
なのでノーベル賞を与えられるっていう世界。
新たな医学的な発見とか科学的な発見とか、エネルギーとかそういうのの改革っていうのは多分そういう周辺で起こってくる。
なるほどね。ありました。ありがとうございます。
ちょっと今日の話をまとめると、アナリティクスはAIで今までやらなかった分析ができて、やってた人は楽しくなってくるでしょうと。
あれもできる、これもできる、いろんなデータつないだらこれもできちゃうと。
楽しくなってくるけど、その人が持ってる知見とかデータとか背景とか、それを説明するのがすごく難しくなってきてしまうと。
そうですね。
同じようなことが事業会社さん側にも言えて、それができてしまうと。
そうなったときに支援会社側と事業会社側の立場が相当になるか、事業会社側が上になってきそうだと。
それが理想だと思いますね。
そうですね。そうなると支援会社側は超伴奏型で、クライアントのことを理解して、何なら環境も作ってやっていって、がっつりやるパターンになっていくんじゃないかってことですよね。
そうですね。僕が考えてるのはそういう流れですね。もちろん今までのところは全然消えるわけじゃないと思います。
でも実際に自分がやっていても、お客さんに入り込まないと何ともならないとか分からないことが多すぎるっていうのはすごい感じてます。
なるほど。
GAとかサーチコンソールだけのデータ見てても、ビジネス上の判断は何もできないというか。
本当は元々そうだったんだと思うんですよね。
確かに。
事業の意思決定のためには、別にこの道具があれば大丈夫なっていうのは、ただの幻想でしかなかった。
元にちゃんと戻ると。
だと思いますね。根本的にいい世界に入ってるんだと思います。
根本的にいい世界。そうですね。正しい在り方というか。
正しい在り方になってるんだと思いますね。
コンソールに頼めば事業が上手くなるっていうのは、やっぱり幻想だったと思うんですよね。
そうですね。万能薬みたいなものはないですからね。
ないですからね。
そうなると、事業会社さん側に行く人も増えてきそうですけどね。
あり得るんじゃないですかね。
そうですね。
たぶん、超幻想型でやったら君入んないよっていう話は、十分起こりそうじゃないですか。
あり得ますよ。移籍金欲しいですよね。
そうなったね、ガス側は。
分かりました。ありがとうございます。
いやー、なんかスッキリしました。
そうですか。
こういうディスカッションってAIとはできないじゃないですか。
なるほど。
AIだとどうしても自分の範囲から外れないので、合わせてくれるので、どうしても。
そうですよね。常にいい質問ですねとか、鋭いですねとか言われながら。
そうなんですよね。
だからこうやってやっぱり人と話すと全然違う思考が入ってきて楽しいですよね。
なんかこれも原点回帰というか。
確かに。
いやー、楽しかったです。
国立国会図書館のデジタル化と歴史の価値
ということでちょっとこの辺で本題は終わりまして。
雑談的に最近大地さんが気になることとか何かありましたら、
ちょっと締め的にちょっと教えていただけると。
そういう意味だと森田さんも歴史を好きで、僕も歴史を好きなので、
結構国立国会図書館に行く機会がずっとここ何年か入ったんですけど、
国立国会図書館のこのところの進化はとんでもないなと。
図書館を最近ずっと行ってないんですけど、図書館ってもう本家にと読むだけのイメージなんですけど、
それは全然違うってことなんですね。
デジタル化をすごい勢いで国立国会図書館をしてます。
おそらく歴史的な文章であればほぼほぼ森田さんが欲しいものも古いやつは読めると思います。
デジタルで読める。
デジタルで読みます。検索すればすぐ出てきて、ある制限はありますけど、
BDF化して持ってくることが家に出てきてしまいます。
なるほど、それは書籍のタイトル検索ではなくて中身まで調べられちゃう。
全部検索できちゃう。
彼らは長筋っていうか、屑筋の解読ソフトもオープンソースっていうか出してくれてる。
はいはい、そうですね。
それは熱いですね。
いやいや、めちゃめちゃ熱いですよ。
僕は国立国会図書館を代表室って呼んでるんですけど、
これまではずっと通ってたんですよね。
週末とかに、今日土曜日国立国会図書館に行って、
呼んで一生懸命メモして行かせたんですけども、
家に行ってそれができるようになって。
家は行ってなくて。
ただ1回だけ会員証を作るために行かなきゃいけないんですけど。
なので名古屋にいる方にとってみると、
京都っていうか奈良と京都の境界にある関西の国会図書館か、
東京の方に来ていただく必要があるのかなと思うんですけど。
でもそれで住むんだったら安いですね。
安いです。
なんとなく世の中がせいぜい全部住んじゃうように見えつつ、
やっぱり世の中が分かんなくなってくると、
歴史の大切さとか古典の大切さってあるじゃないですか。
ありますね。
なのでやっぱりその辺に回帰してみると、
また頭が切り替わっていいかなと。
確かにね、自分も地元の京都市研究会に入ってるんですけど、
やっぱりその中で皆さんが研究されてることとか見てると、
やっぱりこういろいろ思うものもあるし、新発見もありますし。
そうすると違う図書館に行って管理するのを調べようかって、
じわじわ広がっていっちゃうんですよね、これが。
その古典の面白さっていうのは、古典から学べるっていう部分もあるんですけど、
古典、昔の人たちが犯してる間違いも見れるわけですよね。
そうですね。
歴史解釈とかすごく恣意的にしてたりする人もいるわけじゃないですか。
あとやっぱり歴史の周りって文献な人が多いんで、
あんまりロジカルじゃない、
ちょっと飛び越えて感情的に物事決めちゃったりとか。
この人もこういう人だったのかみたいなことが分かったりすると、
自分と同じじゃないかみたいな。
一度張り合いみたいなのありますからね。
ある意味、人間を感じることができるっていうか、
昔の人なんですけど。
昔の場合は文章残っちゃいますからね。
残ってますからね。
変なこと書いてバレたら殺されちゃいますからね、昔の人はね。
なるほど、そうですよね。
おそらくサム・アルトマンとか日本に来た時に、
国立国会図書館のことちょっと気にしてたみたいな噂もあったので、
その辺の文章には絶対彼らには触らせない。
日本でちゃんと大切にデジタル化していくのがいいんじゃないかなと。
記録の重要性とAI時代のデータ基盤
日本の中の著作物だね、そういった文献とかはちゃんと保護すると。
図書館にあるものは保護するとかね、いろいろ。
そういう法律は確かにデジタル化はいいですけどね、
簡単に取られちゃったら恐ろしいですもんね。
日本語と文章が残ってる国はないと思う。
はいはい、そうですね。
確かに戦争で全部焼いたとか、歴史ごと潰したとかあんまりないですよね。
ないですね。鬼がなんで全部焼けちゃったりしますけどね。
でもすごくいい国にいると思います。
ちょっとそれは、一回東京行った時に作ってくるかな。
ハマったら恐ろしいな、これ。
いや、森さん絶対。
僕、森さんが言ってないのはちょっと残念というか、面白いと思いますよ。
いやー、仕事忘れて見ちゃいそうだもんね。
先生、苦労動とかいじって、暇がなくなるぐらい楽しくなるんじゃないかと思います。
しっかりしていくと書きたくなってしまいますよね。
そうですね。必ず自分が気にすることは誰かが書いてる。
そうですか、やっぱり。
やっぱりそうですよね。
雑誌とかも、歴史研究とかそういう雑誌があったら、そういうものを検索できたりするので。
ちっちゃい論文とかでもパッとこう。
出てくるんですか。
出てくると面白いですよね。この人、この時代にこんな解釈してるんだ。
そっちは楽しみだな。お金にはならないけど楽しみですね。
お金は全くならないです。
ちょっといいこと聞きました。これもAIでさらに便利になりそうでもありますよね。
僕はまだやってないですけど、ノートブック、LMとか入れたりとかね。
そういうことしていけばある程度いけると思うんですけど。
ちょっとお時間あったら、次回はこの辺り深掘りにしてみたいです。
電気自動車がもたらす体験の変化
ぜひぜひ。
最近ではやっぱり、ちょっとAIともつながるかもしれないんですけど。
車の話なんですね。
僕、実は車ってそんな好きじゃなくて。
ガソリン車の時は持ってはいたんですけど、ほぼほぼ乗らずに。
どっちかというと電車とか歩いてるのが好きで。
何年間か車を持っててもほとんど走ってないみたいな状態だったんですけど。
電気自動車を手にしておくと多分運転の楽しさがわかってしまい。
でも遠出するようになり。
運転の楽しさっていうのは、今までの車でも運転する楽しさがあったんですけど。
違う運転の楽しさっていうのが何かあるんですか。
機械を操作するんじゃなくて、デジタルデバイスの操作みたいなイメージですか。
反応はいいんですよね。
EVの方が。
やっぱりエンジンって燃やしてる分だけ若干のタイムラグがあるんですよ。
そこにもちろん縮めてはいるんですけど。
電気はすぐハンドルを切るとその分プッと動くので、
すごい自分の思った通りに動いてくれるみたいな感じの感覚が微妙にあってですね。
なので自分にぴったり合った服を着た時みたいな感じの感覚になって。
それまでは僕らの世代はやっぱり車に詳しい人っていうのはエンジンも詳しかったりとか、
運転の仕方もギアとかクラッチとかあったんで、
それが突きにくい世界だった。
確かに確かに。
そこで優位性があった。
僕はそういった人とあんまり仲良くなれなかった。
そういうのもあって、車っていうのは僕の範囲の外にあったんですけど。
どんどんデジタル化も車の中で進んでいくと、
すごい誰でもそういうきびきびした運転ができるようになり、
それがやがて自動運転になると行動範囲もすごい広がって、
車の運転が楽しいっていう世界に入ってくる。
なるほどな、そうですね。
昔の車好きっていうのは本当に機械に詳しいというかね。
そうです。だからさっきの話で言うと、
昔の車好きの人はEV化が進めば進むほどどんどんつまんなくなる。
さっきのテキサスさんが。
僕は楽しく行ってくる。
でもむしろどんどん東電をして関西方面にも月ごとに行って、
それで向こうで少し滞在して旅行してみたいなことができるようになってきたので。
やっぱり道が進化するっていうのは、
あんまり普通の人がそれを有効に利用できるようになってくるっていう。
いろんなものの障壁が下がってるんですね。国立国会都市館もそうだし。
運転して本来の目的はやっぱり体験を増やすとか、どっかに行くとか、
そういうことじゃないですか。
そっちに楽しみがちゃんと移ってくるんで。
なるほどね。
本来あるべきものになってくっていう感じがありますね。
確かにそのプロセスがそうですよね。
さっきのデータの話もそうだし、車の話も全部そうだし、
最終ゴールにすごい近くなったと、技術のおかげでね。
そうですね。
面白いですね。
アナリティクスアソシエーションの今後の展望
これ全然考えたことなかったですね。
そうですよね。
休みの日は家に引きこもってゲームとかやってたりしちゃいますんで。
そうですよね。
ありがとうございました。ありがとうございます。
また何ヶ月後とか変わったタイミングでお話聞ければと思いますんで。
ぜひよろしくお願いします。
大内さん、今の話でいろんな流れでアナリティクスとかこう変わっていくってあったんですけれども、
最初のところで大内さんのところで紹介したように、
アナリティクスアソシエーションもその辺どうやっていくかっていうのが気になっていて、
去年はGA4ばっかりでしたよね。
そうですね。
これまで割とGoogleアナリティクス中心でやってきたっていう感じですね。
それが今の話でAI中心になっていくんでしょうかね、今後。
はい、なっていきます。
今そのプログラムを今年、年間で組んでまして、
森野さんも4月にそういうセミナーをやっていただくというのをお願いしてますけど、
生成案でどうやって分析をしていくのか、
あるいはそのために整えなきゃいけない基盤をタグですとか、
それからビッグクリーズとかどうしていったらいいかみたいな、
その辺にフォーカスを当ててプログラムを組んでいきますので、
ぜひご参加いただければと思います。
確かにね、データの取り方とか基盤のほうが本当にフォーカスされるんで、
その辺のセミナーは改めて重要というか注目されますよね。
はい。
なので例えばサイト作っても結局生成案のロボットが来てくれないとダメ、
じゃあそのためにはどういうサイトになってなきゃいけないかとか、
構造とかっていうことが大事になってくるみたいな話がよく、
あると思うんですけど、
同じようにデータ分析するために整えなきゃいけないことっていうのは、
まだまだ手作業でやらなきゃいけなかったりとか、
人間が設計してデータを持ってこなきゃいけなかったりとか。
じゃあ一周回ってAIやって、何かおかしいなと思ったらやっぱり
根本に帰ってやるっていうときにフェーズになってきた感じですね。
あと新たにテキスト情報が集まってくるともっといい答えが出てくるんで、
例えば、月に何回かキャンペーンやって、
そのキャンペーンがどうだったかという記録をもし誰かが書いてくれれば、
そういうものがどんどんノウハウとして溜まってくるので、
そういうテキスト情報をどう入れ込んでいくのかっていうのも、
新たな課題として出てくると思っています。
記録っていうと、昔の人が日記として残してくれてたので、
今の我々が役立ってるってあるじゃないですか、やっぱり。
ありまして、はい。
そうなるとやっぱり記録、これから大事ですよね、何かと記録するっていうのは。
大事だと思いますね。
大事ですね。ないともう二度とわからないですもんね。
思い出すしかなくなるんで。
そうですよね。
おりなさんはGoogle Analyticsのメモ機能とかも。
大好きです、あれ。
大好きですよね。
あれが出てきてせいせいにかかってくれば、
この日増えてるのが何でかっていうのを彼ら理解してくれるんで。
やっぱりテキスト情報ってすごく大事になってくるかなと思うんですよね。
で、これが厄介なのでどうやってこう、勝手な皆さんと一緒に考えたいなと思って。
今後楽しみですね。
その辺も含めてね、アナリティクスを皆さんで楽しんでいきたいですね。
はい。
どうもありがとうございます。
はい。ということで、今回のゲストは千鶏ゆきさんでした。
どうもありがとうございました。
どうもありがとうございました。
