AI の体感を左右するのは、モデルより コンテクスト
AI活用のご相談は「次のモデルへの乗り換え」が中心になりがちです。ただ、モデルを変えても体感の変化は思ったほど大きくない。逆に大きく変わるのは、AIに何を見せているか=コンテクストを整えたときのほうでした。過去に整理した資料が今の案件に運ばれてくる、というような体感の話です。
AI活用のご相談は「次のモデルへの乗り換え」が中心になりがちです。ただ、モデルを変えても体感の変化は思ったほど大きくない。逆に大きく変わるのは、AIに何を見せているか=コンテクストを整えたときのほうでした。過去に整理した資料が今の案件に運ばれてくる、というような体感の話です。
マーケや企画など 非エンジニア 業務でAIを使うと、手応えはあるのに本来の質に届かない、、エンジニア型との業務特性の違いから整理し、AIを”答えを待つ装置”ではなく”相談相手”として使う4つの実践原則を紹介します。
2026年3月、Etsyは半年前に始めたOpenAI Instant Checkoutを終了しました。 生成AI 内購買はトラフィック1%未満。でも同じQ1で黒字転換+アクティブバイヤー8四半期ぶり増。生成AI時代のECで何が効き、何が効かないか。Etsyの軌跡から3つの判断軸を抽出します。
このところ、生成AIの話題って「どのモデルが賢いか」に寄りがちですよね。もちろんそこも大事なんですが、リテールの現場で見ていると、もう少し別の問いの方が効く気がしています。
そのAIは、顧客の“迷い”を減らせているか?
Gapの最近の動きは、まさにこの問いに対する実装に見えます。発表を並べると、単なる機能追加ではなく、買い物の流れ全体を地味に作り変えているように感じます。
お、Web 2.0みたいなもんかい?と思いながら最近目にしたパーソナライズ2.0。その定義が気になったので、この言葉について少し深掘り&自分の思いを整理してみました。
この単語自体はEconsultancyの創業者であるAshuley Friedlein氏の提唱によるものだそうで「プライバシーを尊重しながら、顧客が望んでいるパーソナライズ体験を提供すること」とのこと。