アドテク
Instagram広告の支払い設定チェックリスト：失敗しないための10のポイント
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 DDA（データディスカバリーエージェント）で“次に見るべき指標”を自動抽出する方法
指標が増えても時間は増えない現場で、DDA（データディスカバリーエージェント）を使い「次に見るべき指標」を候補として自動抽出する考え方を解説。CX・広告・SEOの指標を対象に、KPI辞書や施策ログを整えたうえで、候補指標＋理由＋次の確認点をテンプレ化し、半自動で“見る順番”を標準化して迷いと抜け漏れを減らす運用手順（設計→データ→モデル→運用→改善）を整理します
AI関連 マーケティングDXで最初に作るべき“AI前提”の業務標準化チェックリスト
AI時代のマーケティングDXはツール導入だけでは進まず、判断基準・手順・データの扱いを“AI前提”で標準化することが成果の土台になります。本記事では、リスト運用の属人化を防ぐために、MA×データ×スコアリングを使って優先順位や連携条件（MQL/SLA/例外）を共通化し、KPI辞書とテンプレを軸にPoC→運用適用へ段階的に広げるためのチェックリストを整理します
AI関連 「AIレポート」自動生成で現場が回るKPI設計（CX/広告/SEOの統一）
意思決定の速度と説明責任を両立するには、AIで文章を作る前に「KPIの共通言語」を設計するのが近道。CX・広告・SEOを同じKPIツリーで揃え、KPI辞書（定義・粒度・例外）とテンプレで入力/出力を固定することで、AIレポートを日次運用に馴染ませる手順（設計→データ→モデル→運用→改善→ガバナンス）を具体化します
AI関連 ホワイトリスト運用をAI化する：媒体別のルール設計と例外処理テンプレ
ホワイトリスト運用をAI化する前に、媒体ごとの“面”の単位差を整理し、ルール設計と例外処理をテンプレ化。台帳・承認・期限・ロールバックをガードレールに、除外しすぎ／許可しすぎ／説明不能を防ぎながら更新・棚卸しを回す手順を解説します
AI関連 広告予算最適化をAIエージェントに任せた結果、CPAが崩れる3パターン
AIエージェントに広告予算最適化を任せたとき、CPAが崩れやすい典型3パターン（KPIズレ／データの遅れ・欠損／探索偏り）を整理。設計→検証→改善で安全に回すためのガードレール（変更幅・承認・台帳・例外・凍結）を具体化します
AI関連 AIエージェントでセグメント作成（自動化）する前に決めるべき“粒度”の基準
AIエージェントでセグメント作成を自動化する前に必要な「粒度（単位・条件・更新）」の決め方を解説。細分化による運用崩れを防ぐため、MA×データ×スコアリングを前提に、命名・台帳・承認からドリフト/例外/棚卸しまで設計→運用→改善で整理します
AI関連 AIエージェント×アカウントコンサルティング：提案が刺さる診断項目20
アカウントコンサルで提案が通りにくい“ズレ”を、AIエージェントで診断・論点整理する方法を解説。MA×データ×スコアリング、営業SLAや役割分担まで含め、優先順位が明確になる診断項目20を運用に落とせる形で整理します
AI関連 マーケティングAIエージェントで「予算自動変更」は安全にできる？ガードレール設計
マーケティングAIエージェントで予算を自動変更するのは安全にできる？上限/下限だけでなく、凍結・停止・例外・承認・復旧を含むガードレール設計を整理し、設計→運用→検証→改善で現場に落とす手順を解説します
AI関連 【広告活用AIエージェント】運用のどこまで任せる？設計→検証→改善の全手順
広告活用AIエージェントは運用のどこまで任せるべきか？任せる範囲と判断基準の設計、検証でズレを早期発見し、ルール・モデルを更新して改善する全手順を解説。MA×オルタナ×AIスコアリング×営業連携まで実務で回る形に整理します
海外記事 【運用が変わる】AIで書き換わるパフォーマンスマーケ｜KPI・体制・クリエイティブの実装ガイド
AIが計画・実行・最適化まで担う前提で、パフォーマンスマーケの運用を再設計。KPI（成果＋ガードレール）、体制/RACI、クリエイティブのガイドライン×検証、監視と例外対応まで、稟議に使える型として実装手順で整理します