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。
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優秀な実装パートナーと、優秀な相談相手 — 非エンジニア のためのAIとの向き合い方
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。
「発見」と「購買」は別物だった — Etsyの撤退劇に学ぶ 生成AI 時代のEC戦略3軸
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。
AI を「使う人」を 組織 はどう評価するか？北米12社に見る4つの形
Duolingo、JPMorgan、Shopify——北米企業の AI 活用へのスタンスは驚くほどバラバラ。本記事では12社の事例を「成果ベース」「可視化」「評価連動」「前提化」の4つの型に整理し、 組織 のフェーズに応じた4段階の移行モデルを提示します。
GapはAIで何を変えようとしているのか？
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。
「全部AIでOK」じゃなかった？Klarnaの事例に学ぶ、”人間らしさ”の再評価
スウェーデン発のフィンテック企業Klarnaは、AIによるカスタマーサービスの自動化で効率化を図ってきましたが、近年あらためて人間の対応を再導入しています。背景には、AIでは対応しきれない共感や判断のニーズ、いわゆる“AI疲れ”への配慮があります。今回はKlarnaの事例をもとに、顧客体験設計のヒントを探ります。