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Claude Codeを本気で使うなら、 「全部Opusにやらせる」はコスパが悪い。 これを覚えるだけで年間50万円は削減可能で とりあえず覚えておきたいのが、 sorter → worker ×8 → judge という「3席構成」。 イメージはこれ👇 Haiku:sorter(仕分け) ↓ 大量のタスクを高速で分類 「これは誰にやらせるべきか」を判断 Sonnet:worker(実働部隊)×8並列 ↓ 分類されたタスクを一気に処理 実際にコードを書くのは基本ここ Opus:judge(最終判定) ↓ 完成物だけをレビュー 問題なければ採用 ダメならSonnetへ差し戻す つまり、 Haiku → Sonnet ×8 → Opus ↑ ↓ └─却下─┘ これだけ。 この考え方なら、タスク次第では コスト:約2万円 → 約3,000円 処理速度:約3倍 まで効率化できる。 ポイントは、 「一番賢いAIに全部やらせる」のではなく、 一番賢いAIは一番重要な判断だけさせること。 そしてもう一つ重要なのが、 「作るAI」と「評価するAI」を分離する。 自分でコードを書いて、...

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Claude史上、一番仕事のやり方が 変わるかもしれない新機能が出ました その名も「Record a skill」 ただの画面録画機能だと 思った人は危ないです 本質は、Claudeに仕事を 文章で説明する時代が 終わり始めたこと 今までは同じ作業を任せるたびに、 「このファイルを開いて」 「この列を削除して」 「日付順に並べて」 「最後にここへ貼り付けて」 みたいに、手順を細かく プロンプトで書く必要がありました でもRecord a skillは違います 自分がいつも通り作業している様子を 録画しながら、 「ここで何を確認しているか」 「なぜこの順番で進めるのか」 を説明すると、 その流れをClaudeが 再利用できるスキルとしてまとめてくれる つまりこれは、 AIに毎回同じ指示を 出すための機能ではなく、 一度教えた仕事を、 次から任せるための機能です ここを録画できる便利機能ねで流すと、 この先も同じ作業をするたびに、 同じ説明を書き続けることになる 逆に早く使い始めた人は、 ・データ整理 ・定例レポート ・フォーマット修正 ・問い合わせの振り分け ・毎回ほぼ同じ事務作業 みたいな、 地味だけど確実に時間を奪う仕事を、 少しずつClaude側へ移していける 可能性があります 実際の入り口だけ分かるように、 簡単な操作動画もつけました 動画だけで全部説明しているわけではないですが、 「どこから使うのか」 「どういう流れで記録するのか」 はイメージしやすいと思います もちろん、どこまで応用できるのか 単なる操作記録なのか、 意図まで理解してくれるのか 細かい仕様はまだ見えない部分もあります それでも方向性はかなり大きい これから差がつくのは、 「AIを使う人」と「使わない人」 ではありません 「AIに質問する人」と、 「AIに仕事を覚えさせる人」です 使ってみたい人は使いたいと リプしてください

くまらぼ

86,786 views • 1 month ago

「毎日コツコツ継続すればするほど貧乏になります。」 - AI美女でPatreonに誘導してマネタイズしたり - Youtubeの広告収入でマネタイズしたり - TikTokアドアフィを伸ばしてマネタイズしたり するには 毎日コツコツ継続することが大事だと 思っていませんか? 完全に間違っています。 初心者こそ 「短い時間で爆発的に稼ぐ」 必要があるのです。 今日このツイートで、 理由を説明し、 あなたの「コツコツ主義」 を粉砕します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ まず続けられない ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 言うなれば「大金を稼ぐ」というのは 「みんながやっていないこと」です。 人口の90%が毎月50万円も稼げていません。 つまり毎日コツコツYoutubeやろう! というのは「異常者」の行動です。 自分ひとりだけが「やってみよう」という状況、 つまり「ほかの誰もがやっていない」ことに 人生の貴重な時間を費やす行為と言えます。 めちゃくちゃ辛いことです。 もっときついのが、 「それが間違っているかもしれない」 ということです。 孤独感と 間違っているかもしれない恐怖の ダブルパンチです。 耐えられるわけがありません。 成功したことがないのに、 毎日コツコツ異常なことを継続することは、 非常に難しいことなのです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ あなたのせいではない ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「コツコツ継続するのが良い!」という考えは あなたのせいではありません。 私たちが受けてきた教育システムのせいです。 私たちは幼い頃から、 一度に一歩ずつ、 毎日少しずつ、 物事を進めるのが 正しいやり方だと教えられてきました。 人より進みすぎたり、 テストに出ないことを勉強しても、 なんのメリットもありません。 誰にも褒めてもらえません。 期待されていることだけを きちんと行なえば、 それでいいのです。 そういう教育を受けてきた私たちが、 「毎日コツコツ継続するのが良い!」と 考えるのは当然のことです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ コツコツができる人 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ただ、 「コツコツ継続することができる人」 というのが世の中には少なからずいます。 それは、 「成功したことがある人」 です。 成功したことがある人は、 このあとどんなことが起きるのか 明確に理解しています。 失敗したとしても、 切り替える強い気持ちもあります。 だから、コツコツ継続することは 少しも苦ではありません。 でも、 まだ成功したことがない人は 「真っ暗な森を歩いている」ようなものです。 不安でたまりません。 「コツコツ継続することができる人」 になるためには 「短い時間で爆発的に稼ぐ」ことで 「成功したことがある人」になるしかないのです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ではどうするのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 以上から、 初心者は今すぐにでも、 「短い時間で爆発的に稼ぐ」ことを 経験しなければならないとわかるはずです。 でも無理だと思いますよね? わかります。 でも実際にそんなふうに 「短い時間で爆発的に稼ぐ」ことをやってる人は 存在していますよね。 初心者は、 「短い時間で爆発的に稼ぐ」をしている人を パクるしかありません。 そういった人を見つけて、 分析をして、 同様の動きをしてください。 私もこのアカウントを 動かしてから2週間で 50万収益をあげました。 別に他の人でも良いです。 そういう人を分析しましょう。 そして、短い期間で実行してください。 それで一度やって、ダメであれば、 もう一度分析から繰り返してください。 一つのことをコツコツやるより、 短い期間の挑戦を複数やる方が、 精神的に楽です。 なにより、 単純に実行回数が増えるので 成功確率も上がります。 2週間であれば、1年に24回も挑戦できます。 コツコツには真似できない芸当です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ どんなアカウントをパクればよいか、 どうやってパクればよいか ━━━━━━━━━━━━━━━━━ とは言っても、 パクる対象の探し方がわからないですよね。 パクリ方もわからないですよね。 成功者の中でも、 間違ったアカウントをパクると 地獄を見ます。 全く成果に出ないです。 パクリ方を間違っても、 地獄を見ます。 なので、 そのやり方を 公開したいなと思ってます。 「爆発的に売る仕組みづくり」 をしているアカウントの リサーチ方法とその分析方法が 知りたい人はいいねとリプ(「み」でOK!) で教えてください。 多かったら、 上記に加えて、 私が使ってるツールとその使い方も 合わせて公開します。

みつい

21,463 views • 3 years ago

Claude CodeでAIトレードBotを プログラミング初心者でも 構築する方法を徹底解説 これはトレードBotに稼がせるのではなく むしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせる という話 中身はかなり本格的で、 ・HMMによる市場レジーム判定 ・相場環境ごとの資金配分 ・ウォークフォワードバックテスト ・リスク管理 ・Alpacaへのブローカー接続 ・自動発注 ・P&L監視用ダッシュボード ・メインループ構築 まで入っている。 まず面白いのが、 HMMというモデルを使って 「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、 価格やボラティリティの動きから、 裏側にある市場の状態を推定するモデル。 例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。 ここがかなり重要。 なぜなら、同じ売買戦略でも、 相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。 強気相場で機能する戦略が、 暴落相場では一瞬で壊れることがある。 だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。 まず、 今の相場はリスクを取っていい状態なのか。 それともポジションを減らすべき状態なのか。 そもそも止まるべき局面なのか。 そこを判定する。 例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。 つまり、 「いつ買うか」だけではなく、 「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」 まで自動化している。 ここが普通のインジケーターBotと違う。 多くの自動売買Botは、 エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。 移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。 でも、トレードで本当に重要なのは、 エントリーよりもリスク管理。 どれくらいの資金を入れるのか。 どこまで負けたら止めるのか。 連敗したらどうするのか。 暴落相場では止まれるのか。 想定外の動きが来た時に破壊されないのか。 このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。 例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。 さらに損失が広がれば全決済する。 最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。 再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。 こういう安全装置を入れている。 これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。 間違えたまま、止まらずに売買し続けること。 人間なら、 「なんかおかしいな」 と思って止められる。 でもBotは、 設計が甘いと間違ったまま動き続ける。 だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。 でも最終的な安全装置は、 固定されたルールで止める。 この設計がかなり現実的。 さらに動画では、 ウォークフォワードバックテストも入っている。 普通のバックテストは、 過去データに合わせすぎる危険がある。 過去では勝てる。でも未来では勝てない。 いわゆる過剰最適化。 そこで、 過去の一部で学習し、 次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。 この流れで、 「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。 つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。 ここが本質。 最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、 実際の運用に近い形で発注テストまで行う。 流れとしては、 価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視する という形。 ここまで来ると、 ただコードを書いて終わりではない。 市場分析、資金配分、検証、 発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。 ただし、重要な注意点がある。 この動画で、 「最終的にいくら稼いだか」 という 実利益は明言されていない。 だから、 「Claude Codeで爆益Botを作った」 という見方は少しズレている。 正しくは、 Claude Codeを使えば、 個人でもトレード戦略の研究、 実装、検証、リスク管理、発注、 監視までを 一人で作れるようになってきた。 という話。 ここがかなりヤバい。 今までなら、 こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、 金融データを扱える人、 バックテストを作れる人、 証券APIを触れる人、 リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。 でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい?」と聞く人ではない。 AIに、 データ取得を作らせる。 特徴量を作らせる。 市場レジームを判定させる。 バックテストを作らせる。 リスク管理を作らせる。 ブローカーAPIに接続させる。 発注ロジックを組ませる。 ログを分析させる。 改善案を出させる。 こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。 トレードは、勘と根性の勝負から、 検証システムを持っている人の 勝負に変わり始めている。 もちろん、これで勝てる保証はない。 むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。 でもヤバいのは、 個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、 もはやただの個人トレーダーではなく、 小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、 自動売買ではない。 自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。

ガガロットAI

19,833 views • 2 months ago

いつも「形じゃない」とは言っているものの、実は上抜けやすい形が存在する。 正確には、大衆心理まで考慮した上で、結果的に上抜けしやすい形があるということ。 今回の動画のように、あるレンジ帯の下限でエントリーした後、レンジ上限で小刻みにノイズを作る場面。 この時、価格は何度もレンジ上限から下に行く素振りを見せながら、すぐに戻している。 一見すると、上限で揉んでいるだけに見える。 でも中身を見ると少し違う。 下に行きそうに見せる。 でも落ちない。 また下に振る。 でもすぐ戻る。 これを繰り返すことで、売りたい人の力が少しずつ弱くなっていく。 レンジ上限というのは、本来なら売りが入りやすい場所。 「ここで反落するだろう」と考える人も多い。 だから上限付近では、ショートや利確が入りやすい。 でも、そこで何度も下に振っているのに落ちない。これがかなり重要。 なぜなら、売りが入っているのに下がらないということは、その売りを吸収している買いがあるということだから。 さらに、下に行く素振りを見せるたびに、 短期のショート勢は入ってくる。 上限で買っている人も一部は怖くなって逃げる。 でもそれでも価格が戻ってくる。 この時点で、下に行くための材料が少しずつ消費されていく。 つまり、上限でノイズを作っているように見えて、実際は売りを試して、売りが続かないことを確認している状態。 そして、何度も戻されることで、ショート勢の損切りは上に溜まり始める。買いを待っていた人も、上抜けた瞬間に入ってきやすくなる。 だから、最後に上に抜けた時、新規の買いだけではなく、ショートの損切りも重なって、上に走りやすくなる。 この形が上抜けやすい理由は、「綺麗なレンジだから」ではない。 レンジ上限で売りが入っても落ちず、何度も下を試して失敗し、その過程で上に注文が溜まっていくから。 結果的に、上抜けしやすい形になる。 ただし、ここで注意しなきゃいけないのは、 上抜けた後の伸びの予測は難しいということ。(注文の数まで読み取るのは難易度高い) かなり上がり続けることもあるし、一発の上抜けだけで終わることもある。 だから私は、今回のような場面では、上に突き抜けた瞬間にすぐ利確することが多い。 狙っていたのは、上抜け後の大きなトレンドではなく、上限で溜まった注文が一瞬噴き出す部分。 形を使うというより、その形が作られるまでの過程を見る。 どこで売りが入ったのか。 なぜ落ちなかったのか。 どこに損切りが溜まったのか。 上抜けた後、どこまでが自分の狙う値幅なのか。 ここまで見た上で、初めて形に意味が出る。 だから大事なのは、「この形だから上抜ける」と覚えることではない。 なぜその形が作られ、その形の中で誰が苦しくなり、どこで注文が噴き出しやすくなるのか。 ここまで考えること。 形は結果であって、本質は、その形を作った参加者の失敗と注文の溜まり方である。

Scal_Lab

11,351 views • 2 months ago

✈️ ドローンを怖がる業者さんが多い理由、よく分かります。 正直に言うと、僕もこれまで一度も落としたことがありません…と言い切れません。 どれだけ気をつけても、機械である以上 “落ちる可能性はゼロではない” んですよね。 だからこそ最近は、初めてご一緒する業者さんや企画先には 「万が一落ちる前提で、安全設計をしています」 と最初にお伝えするようにしています。 💡 安全への考え方が変わるポイント ドローンを怖がる方の多くは、 「落ちたら終わり」 「危ない機械」 というイメージを持っています。 でも実際には、 ・落下しても人に当たらない動線設計 ・万が一の高度設定 ・落ちても壊れにくい軽量機の選定 ・安全員による立入管理 ・保険の適用範囲 こういった“事前の設計”でリスクは限りなく小さくできます。 そしてこれは 「落ちないように祈る」より100倍大事 です。 📌 大切なのは、“ゼロリスク幻想”を持たせないこと。 「絶対安全です!」と言い切るのは簡単ですが、 それは相手にとって誤解を生むし、むしろ不誠実だと思っています。 だからこそ僕は ・危ないポイント ・そうならないためにやっている対策 ・万が一落ちたときの動線設計 これらを全部オープンに説明しています。 その方が相手の不安も解けますし、 “プロとして何を考えて飛ばしているのか” がちゃんと伝わります。 📝 まだまだ自分も勉強中ですが、 「落ちる前提で安全設計する」 これが本当の意味で、信頼につながるのだと思っています。 同じように現場で悩んでいる方の参考になれば嬉しいです! #FPVドローン #空撮安全 #ドローン運用 #安全設計 #映像制作 #現場のリアル ⇣クラブメッド・石垣島 カビラ 貸切時に特別な許可を得て撮影しています

内田達也/ドローン起業家

1,725,365 views • 9 months ago

溝口勇児と出会ってから、僕の人生は変わった。最初はただ「厳しい人」「鋭い人」と思っていた。でも、近くにいればいるほど、彼の奥にある温度に気づく。あれほど強く見えるのに、誰よりも傷つきやすく、誰よりも人を信じてしまう。信じるからこそ裏切られるし、期待するからこそ苦しむ。それでも「自分の実力不足」だと受け入れ、人を信じることをやめないのが溝口勇児という男。 彼はよく「多くの人が自分のポテンシャルを開花させられずに人生を終える」と言う。そして「この世の地獄とは、自分が成し遂げられたはずのことを、ほかの誰かが成し遂げる様をまざまざと見せつけられること」と言う。 人が苦しんでいる時、逃げ出したい時、成長の痛みに耐えられない時、彼は決して目をそらさない。寄り添うでも、突き放すでもなく、その人の本質に届くまで向き合い続ける。目をそらした瞬間、その人の本当の未来は失われてしまうから。 だからこそ、耐えられない人は去っていく。 その度に、彼がどれほど静かに傷ついているか、どれほど自分を責めているかを、外側の世界は知らない。彼が背中を丸める姿を見たことがある人は、ごくわずかだろう。 誰よりも高い要求を仲間に課しているように見えるが、実際には、それ以上の要求を彼は自分自身に課している。手が震えても、顔が麻痺しても、「まだいける」と自分に言い聞かせて前を向く。その瞬間を間近で見るたびに、胸が痛くなる。普通の人ならとうに折れている場面ばかり。それでも彼は折れない。強いわけではなく、「逃げない」と決めているから。 彼の強さは鋼のように見えるけれど、実際には痛みを受け止めながら、心を擦り減らしながら、前に進む生身の人間の強さ。その強さを知っているから僕も踏ん張る。苦しい時に、折れそうになるたびに、溝口の背中を思い出す。 「長い人生にはなあ、どんなに避けようとしてもどうしても通らなければならぬ道てものがあるんだな。そんなときはその道を黙って歩くことだな。愚痴や弱音を吐かないでな、黙って歩くんだよ、ただ黙って。涙なんか見せちゃダメだぜ!そしてなあ、その時なんだよ、人間としてのいのちの根がふかくなるのは」という相田みつをさんの言葉が溝口の自宅のトイレに書いてあった。 何も変化が見えなくても、周りに笑われても、誰にも理解されなくても、努力が報われなくても、根を深く深く伸びす。ある日、その根は大きな幹を支える力になる。それが昨日の誕生日会で証明されたんじゃないかな。 仲間に求めるレベルの高さは、ただの厳しさじゃない。恐れからくる強制でも、優越感に基づく支配でもない。「あなたはもっといける」という揺るぎない信念。そんな信念があるから、人とあれほど深く向き合える。 彼は最後まで人を信じる。裏切られても、傷つけられても、それでも信じようとする。それは愚かさではなく覚悟。愛とは諦めないことだと教えてくれる。 溝口が怒るのは一貫して、不誠実な行動や無責任な行動をとった時だけ。そこには「誠実に生きろ。お前はもっとできるはずだ」という願いがある。怒りの裏にある温かさに気づける人は少ない。でも、近くにいるとあの怒りこそが愛だとわかる。 仲間の未来を、会社や日本のこれからを、そして自分自身の限界とどう向き合うか。誰にも言わない戦いを、ずっと続けている。その孤独を正面から受け止めている。 強そうに見える人は多い。でも、本当に強い人は、誰にも見えない場所で弱さと向き合える人だ。その姿を知っているから、僕は彼の背中を預かると決めた。預かったら振り向かせないと決めた。 ミゾさん、誕生日おめでとうございます。あなたの人生の物語の一部を、これからも共に歩ませてください。あなたが人を信じてきたように、僕もまた、あなたという人間を信じ抜きます。 松浦さん、亀山さん、ヒカルさんなど各業界の御歴々のみなさまをはじめ、数百人の方々の貴重なお時間をいただけたことに心から感謝を申し上げます。これからも溝口勇児をよろしくお願いいたします。

西川将史WEIN / BACKSTAGE COO

384,745 views • 9 months ago

これ知らないと危険 Claude Codeの利用料 人によって50倍変わります 原因はたった1つ この投稿、実はかなり重要です。 多くの人はClaude Codeをそのまま使っています。 タスクを投げる ↓ AIが考える ↓ コンテキストが増える ↓ トークン消費が膨らむ これを繰り返している。 でもこの開発者は違いました。 昼前にClaude Codeを起動。 やったことはシンプルで、 「この機能を作って」 とタスクを渡しただけ。 その後はSNSを見たり、 別の作業をしたりして放置。 夕方に戻ると ・機能実装完了 ・テスト完了 ・mainへコミット完了 ここまでは最近のAI界隈なら珍しくない。 本当にヤバいのはその裏側。 Headroomという仕組みを使って、 337万トークンを削減。 さらにコンテキストを75%圧縮。 AIが読む情報量を整理してからClaudeへ渡すことで、 無駄なトークン消費を大幅に減らしている。 しかも開発速度は落ちていない。 投稿にもあるけど、 同僚は毎回フルコストでMCPやWeb検索を回している。 一方で、この開発者は同じようにClaude Codeを使いながら、裏側で消費量を最適化している。 つまり差は能力じゃない。 Claude Codeを使っているかどうかでもない。 設定を知っているか。 仕組みを知っているか。 それだけ。 今のAI開発で起きているのは、 「どのモデルを使うか」 の競争じゃない。 「どれだけ少ないトークンで同じ結果を出せるか」 の競争です。 ほとんどの人は性能比較ばかり見ている。 でも最前線の人たちは、 コスト コンテキスト エージェント効率 を最適化している。 AI時代の格差はプログラミング能力じゃない。 仕組みを知っている人と知らない人の差です。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300%にする人

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覚えておいたほうがいいと思います。Z世代の娯楽に「クレバー」要素が入ってきていることを。SNSマーケティングで圧倒的な成果を出したければ、この感覚を掴んでおくの必須です。どういうことか説明します。まずは、こちらの動画を見てください。 コーヒーショップの広告ですが、誘いを断られて、落ち込んでいる女の子のショートムービーにしか見えません。 つまり、動画を見終えるまで「コーヒーショップの広告」だと気付けません。広告だと気付けないだけでなく、続きが気になる展開になっているので、思わず最後まで見てしまいます。 広告だと気付けるのは、動画の終盤になってから。動画を視聴した後に「やられた…!」と感心して、答え合わせのためにもう一度見てしまいます。 一度目はコンテンツとして、二度目は広告として見てもらえる、一粒で二度美味しいコンテンツになっています。 騙したな!という反応があってもおかしくない気もしますが、コメント欄は「オシャレ」「天才的」「センスやばい」とポジティブな声で溢れています。 なぜなら、クレバーだから。 コンテンツの数が増えた結果、タイムラインに躍り出るコンテンツの競争が激しくなり、視聴者のリテラシーも上がっています。「どうせヤラセだろ」「きっと案件だよね」という審査的な視線を向けるようになっているので、それを掻い潜るクリエイティブは「クレバー」だと賞賛されるわけです。 コンテンツは視聴者を教育するので、日に日にリテラシーが上がっていきます。とりあえずアテンションを引くようなギミックに頼っていては、気付いた頃には選ばれなくなる。 マーケターはそれを理解して、大衆の半歩先をいく努力をしないとダメ。どうやって半歩先をいけばいいか分からなければ 森 泰輝|MAGI-C CEO をフォローしておいてください。SNSのトレンドを毎日解説して投稿します。

森 泰輝|MAGI-C CEO

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