イントロダクション：アルゴリズムを超えて – Googleの生きた情報エコシステムの全貌
Search Engine Landによって最近明らかにされた情報は、単なるGoogleの機能アップデートに関する報告ではない。それは、Googleが根本的なアーキテクチャと哲学のパラダイムシフトの渦中にあることを示す、貴重な内部情報である。Googleは、ウェブページをインデックスしランク付けする「検索エンジン」から、世界を理解し、推論し、対話する「知覚を持つ情報エコシステム」へと変貌を遂げつつある。
この新しいパラダイムは、本レポートで詳細に解き明かす3つの柱に基づいている。
- 継続的進化: リスクを伴う大規模な一括アップデートから、洗練された実験的フレームワークによって可能になる、微細な変更の絶え間ない流れへの移行。
- エンティティの優位性: テキストの「文字列（strings）」を照合するのではなく、現実世界の「モノ（things）」を理解することが中心となる、システムの「中枢神経系」として機能するナレッジグラフの役割。
- AIエージェントの連合体: 単一の万能AIという考え方に代わり、複雑なタスクを実行するために設計された、専門性の高いAIエージェント群（プロジェクトMagi）の台頭。
本レポートは、このテクノロジーの深層を掘り下げ、その歴史的文脈を明らかにし、この未来を航海するための新たな戦略的プレイブックを提示する。
継続的進化のアーキテクチャ：Googleの実験的フレームワークの解剖
漸進主義の哲学：「Google Dance」から永久運動へ
かつて、Googleのアルゴリズム更新は、検索順位に大規模かつ周期的な変動を引き起こす一大イベントであった。Florida、Panda、Penguinといったコードネームで知られるこれらのアップデートは、ウェブ業界全体を揺るがし、「Google Dance」として知られる現象を生み出した。これらはリスクの高い、モノリシックな（一枚岩の）変更であった。
しかし、今回明らかになったGoogleの新しい哲学は、これとは全く異なる。「微細な変更の絶え間ない流れ」による継続的進化である。この漸進的なアプローチは、リスクを低減するために設計されている。失敗した実験はごく少数のユーザーにしか影響を与えず、全体的なリスクを最小限に抑えながら、はるかに速いペースでのイノベーションを可能にする。この変化は、Googleのエンジニアリング文化が、大胆な試行錯誤を是とするアプローチから、高度に構造化され、リスク管理されたスケーラブルなイノベーション・パイプラインへと成熟したことを示している。大規模な変更を何千もの微細で管理された実験に分解することで、Googleは自社の巨大な製品を、壊滅的な障害を引き起こすことなく進化させることができる。この運用規律は、テクノロジーそのものと同様に、Googleの強力な競争優位性の源泉となっている。現在、Googleは「毎年何千もの変更」を行っており、そのほとんどは気づかれることさえない。
ラボの内部：実験の規模を垣間見る
2025年6月時点で、Googleは1,200件近くの実験を実施しており、そのうち800件以上がアクティブな状態にあった。このデータセットは、2024年のリークで明らかになったMustang、Twiddlers、NavBoost（Glue）といったシステムが、依然としてシステムの中核を担っていることを裏付けている。
同時に、これらの実験からは、Harmony、Thor、Whisper、Moonstone、Solarといった、未来の方向性を示唆する新たなコードネームが浮かび上がっている。特に注目すべきは、Google Nowの後継と目されるDeepNowと、その対となるNowBoost、そしてユニバーサル検索におけるNavBoostの役割を代替する可能性のあるSuperGlueである。これらの内部コードネームは、Googleがどの分野の改善に注力しているかを示す重要な指標となる。
表1：Googleの主要コードネームと推定される機能
ドメイン特化型アーキテクチャ：並列イノベーションの実現
調査から明らかになった最も洗練された側面の一つが、各バーティカル（ショッピング、旅行、スポーツなど）に独自の「重複ドメイン」（例：ShoppingOverlappingDomain、TravelOverlappingDomain）が割り当てられているアーキテクチャである。
このアーキテクチャは、GoogleのマルチエージェントAI戦略（第3章で詳述）を可能にする鍵である。これは、大規模な並列開発を衝突なく進めるための、組織的かつ技術的な解決策だ。モノリシックなシステムはボトルネックを生み出す。例えば、ショッピングチームが新機能をテストしたい場合、主要な検索チームを待たねばならず、その変更が意図せず旅行分野の機能を破壊する可能性がある。しかし、「重複ドメイン」は各チームにサンドボックスを提供する。ショッピングチームはShoppingOverlappingDomain内で独立して作業でき、旅行チームの邪魔をすることはない。
この構造は、専門化されたAIエージェントの開発に完全に符合する。TravelOverlappingDomainを担当するチームは、自ずと「Travel Agent」AIを開発する最適な主体となる。つまり、この実験的フレームワークは、単なるUIの微調整をテストするためだけのものではない。それは、Googleが専門AIの連合体を同時に構築、テスト、展開することを可能にする基盤構造そのものである。ここでは、アーキテクチャが戦略を規定しているのである。
中枢神経系としてのナレッジグラフ：エンティティは至る所に存在する
セマンティック検索入門：「文字列」から「モノ」へ
Googleの現在の検索システムを理解するには、まずナレッジグラフの概念を把握する必要がある。ナレッジグラフとは、現実世界のエンティティ（人物、場所、概念といった「ノード」）と、それらの間の関係性（「エッジ」）を構造化して表現したものである。
これは、Googleが公言する戦略的転換、すなわち「文字列（strings）からモノ（things）へ」という思想の具現化である。かつての検索は、クエリに含まれるテキスト文字列とウェブページ上の文字列を照合することが主であった。しかし現在では、クエリが指し示す現実世界の「モノ」そのものを理解しようとする。2012年に発表されたGoogleナレッジグラフは、この変化が一般ユーザーの目に見える形で現れた最初の例であった。
この「理解」こそが、検索結果画面（SERP）の右側に表示されるナレッジパネルのような機能を可能にしている。ユーザーが特定のエンティティを検索すると、Googleは整理された事実情報を直接提供する。これは、単なるリンクのリストではなく、文脈化された知識の提供である。
グラフの解剖学：検証、階層、キュレーション
ナレッジグラフは、単なる検索機能の一部ではない。それは、検索、Discover、YouTube、マップ、Gemini、AI OverviewといったGoogleエコシステム全体の基盤となるデータ層である。
その中核にはLivegraphと呼ばれるシステムが存在する。これは、グラフにあらゆる「トリプル」（例えば、[パリ] – [首都である] – [フランス] のような単一の事実）を登録する前に、その事実に対する信頼性の重み付けを行う。これは、絶対的な真実ではなく、確率論的な真実モデルを採用していることを示唆している。
さらにGoogleは、階層化された名前空間を通じてデータの信頼性を優先している。
kc:（Knowledge Corpus）：公式記録や政府のデータなど、高度に検証された情報源からの最高信頼度のデータ。ss:（Webfacts）：ウェブから抽出された事実。信頼性は劣るが、網羅性は高い。hw:（Human Work）：人間の編集者によって手動でキュレーションされた情報。
この階層構造は、惑星規模で「真実」を管理するための、構造化された編集プロセスの存在を明らかにしている。これは、産業スケールの認識論マシンと言えるだろう。ウェブ全体からデータを取り込むシステムは、必然的に膨大な量の矛盾した情報や誤情報に直面する。単純な「事実データベース」では、たちまち汚染されてしまうだろう。Googleの解決策は、信頼性の階層（kc:、ss:、hw:）と、確率論的な参入ゲート（Livegraph）を組み合わせることである。これにより、Googleは単に事実をインデックスするだけでなく、その信頼性を積極的に評価、分類、重み付けしている。このプロセスは、信頼できるAIエージェントを構築する上で不可欠である。例えば、医療アドバイスを提供するMedExplainerのようなAIは、ss:名前空間のランダムなブログ記事よりも、kc:名前空間の事実を優先するようにプログラムされなければならない。
リアルタイム現実モデリング：「ゴーストエンティティ」の戦略的重要性
このシステムには「ゴーストエンティティ」と呼ばれる機能が含まれている。これは、ナレッジグラフのバッファゾーンに浮かぶ、まだ固定されていない項目のことである。これにより、Googleは新たに出現した事象（例えば、新しいバイラルミームや速報ニュースの登場人物など）に対して、ほぼリアルタイムで対応することが可能になる。
SAFTやWebRefといったシステムは、ウェブから継続的にエンティティを抽出し、分類し、リンク付けを行い、このリアルタイムのパイプラインに情報を供給している。「ゴーストエンティティ」は、大規模言語モデル（LLM）の根源的な弱点、すなわちその静的な性質と新しい情報に対応できないという問題に対する、Googleの根本的な解決策である。これは、陳腐化とハルシネーション（幻覚）に対するGoogleの免疫システムと言える。
標準的なLLMは、ある特定の時点までのデータセットで訓練されているため、昨日起こった出来事について尋ねても答えることができない。しかし、「ゴーストエンティティ」は、この「昨日の問題」を処理するメカニズムを提供する。新しい概念が出現すると、それはまずゴーストエンティティとして生成される。このエンティティはまだグラフの信頼された一部ではないが、システム内に「存在」はしている。Googleのシステム（WebRefなど）が複数の情報源から情報を照合して検証作業を進める間、このエンティティは慎重に検索結果に表示されることがある。そして、一度検証されれば、ゴーストからナレッジグラフ内の正式なエンティティへと「昇格」することができる。これにより、動的で、自己修復し、常に更新される知識ベースが生まれる。このメカニズムが、GoogleのAIに、あたかも全知全能で最新の情報を把握しているかのような印象を与えている。これは、定期的なモデルの再トレーニングに依存する競合他社にとっては、構造的に達成が困難な偉業である。
エージェントの台頭：プロジェクトMagiとGoogleのAI駆動の未来
モノリスから連合体へ：GoogleのマルチエージェントAI戦略
Googleは、単一の万能アシスタントを構築しているわけではない。その戦略は、「超専門化されたAIエージェントの連合体」を構築することにある。
これらの専門エージェントの例としては、健康分野のMedExplainer、旅行分野のTravel AgentとFlight Deals、料理分野のNeural ChefとFood Analyzer、商業分野のShopping AI Studioなどが挙げられる。この連合体アプローチは、汎用的な知能よりも、正確性と信頼性を優先する戦略的な選択である。これにより、Googleはドメインごとに異なるルール、データソース、安全性の制約を適用することができる。
例えば、「ショッピングAI」に求められる要件は、「医療AI」のそれとは全く異なる。ショッピングエージェントはリアルタイムの在庫と価格データを必要とするが、医療エージェントは保守的であり、ナレッジグラフの信頼性の高いkc:データのみに依存する必要がある。一つの巨大なモデルに両方を学習させることは非効率的であり、潜在的に危険でもある（例えば、モデルが医療診断に創造的な「ショッピング」ロジックを適用してしまう可能性がある）。専門エージェントを作成することで、Googleは各タスクに合わせてデータ、ロジック、ガードレールを調整できる。これは、Googleの規模で消費者向け製品を開発する上で不可欠な、より成熟し、エンジニアリング主導のAI製品開発アプローチである。
エンジンルーム：Magiのアーキテクチャと推論の解剖
「プロジェクトMagi」は、GoogleのAIモードの内部コードネームであり、50以上のアクティブなテストが進行中である。そのアーキテクチャは高度に構造化されており、MagiModelLayerDomain（コアインフラ）やMagitV2p5Launch（Gemini 2.5モデルとの連携）といった実験が、明確な製品ロードマップの存在を示している。
特に注目すべきは、MagitCotRev15Launchという実験である。これは、「Chain-of-Thought（CoT、思考の連鎖）」と呼ばれる技術を実装しており、AIが「熟考 → 調査 → 読解 → 統合 → 洗練」という5つの明確な段階を経て推論を行う。CoTは、複雑なタスクに対して、モデルを段階的な推論プロセスに導くことで、出力の質を向上させるプロンプト技術である。
この5段階のCoTプロセスは、単なる技術的な詳細ではない。これは、GoogleのAIが将来どのように情報と対話するかの設計図である。人間の調査プロセスを模倣しており、コンテンツがこのプロセスの各段階にどれだけうまく貢献できるかに基づいて評価されることを示唆している。単純なAIは単一の答えを見つけて提示するだけかもしれないが、GoogleのAIは構造化された調査ワークフローに従うよう訓練されている。
- 熟考（Reflect）: ユーザーのクエリの核心的な意図を理解する。
- 調査（Research）: ナレッジグラフとウェブインデックスにクエリを投げ、関連するエンティティと情報源を見つける。
- 読解（Read）: 選択された情報源からコンテンツを取り込み、理解する。
- 統合（Synthesize）: 複数の情報源からの情報を組み合わせて、一貫性のある包括的な回答を形成する。
- 洗練（Polish）: 回答を明瞭に、見やすくフォーマットする。
このプロセスは、コンテンツ制作者にとって重大な意味を持つ。このAIにとって有用であるためには、コンテンツは単なるキーワードの羅列以上のものでなければならない。「読解」フェーズのために適切に構造化され、「調査」フェーズのために事実情報が豊富で、「統合」されるのに十分明瞭である必要がある。既知の事実を繰り返すだけのコンテンツよりも、独自の統合や深い分析を提供するコンテンツが、より価値を持つことになるだろう。
ハイパーパーソナライゼーションと対話型検索への道
プロファイリングエンジンNephesh：エンティティとしてのユーザー
Nepheshシステムは、Googleの全製品を横断して「ユーザーエンベディング」を生成するプロファイリングエンジンである。ユーザーエンベディングとは、ユーザーのオンライン上のアイデンティティをベクトルで表現したものである。このシステムは、ユーザーベクトルとコンテンツベクトルを照合することで、ユーザーが特定のコンテンツにエンゲージする可能性を推定するシグナルを供給し、前例のない深さのパーソナライゼーションへと向かっている。
これは、Googleが事実上「ユーザーのナレッジグラフ」を構築していることを意味する。現実世界のモノの関係性をモデル化するのと同じように、Googleは今、各ユーザーのアイデンティティ、興味、意図を、複雑で進化するエンティティとしてモデル化している。かつてのパーソナライゼーションは、検索履歴や人口統計といった単純なシグナルに基づいていた。しかし、ベクトルエンベディングは、単純なキーワードでは捉えきれないトピック間の微妙な関係性を表現できる、はるかにニュアンスに富んだ興味の表現を可能にする。Nepheshシステムは、検索だけでなく、マップ、YouTube、Discoverなどからもこれらのベクトルを生成し、各ユーザーに対して統一されたクロスプラットフォームのデジタルアイデンティティを構築する。
その結果、検索体験は根本的に個別化されるだろう。同じ検索語で検索しても、2人のユーザーには全く異なるAI駆動の結果が表示される可能性がある。これは単に青いリンクの順序が違うというレベルの話ではない。どのAIエージェントが起動されるか自体が、ユーザーのプロファイルベクトルに基づいて選択される可能性がある。これにより、検索は公共のユーティリティから、プライベートなコンシェルジュへとその性質を変えることになる。
クエリから会話へ：「ステートフルな旅」
Stateful Journey（ステートフルな旅）やContext Bridge（文脈の橋渡し）と名付けられた実験は、Googleが孤立したステートレスなクエリから、文脈を維持するステートフルな対話セッションへと戦略的に移行していることを裏付けている。これは、対話内の文脈維持に優れたLLM革命の直接的な帰結である。
これにより、「個々のクエリ」と同じくらい「検索の旅路」全体が重要になる。Googleは、「最高のハイキングブーツ」「近くのトレイル」「今週末のヨセミテの天気」といった一連のクエリが、すべて「ハイキング旅行を計画する」という単一の一貫したユーザーの目標の一部であることを理解するようになるだろう。従来の検索は各クエリを新しいイベントとして扱っていたが、Stateful Journeyは記憶を意味し、Context Bridgeはこれらのステップを一つの首尾一貫した全体に結びつけることを意味する。これにより、検索の性質は、単純なQ&Aツールから、共同で問題を解決するパートナーへと変化する。ユーザーは、GoogleのAIエージェントと長期にわたる対話を行い、複雑なタスクを時間をかけて計画、調査、実行できるようになるだろう。
進化するインターフェース：AIへの新たなゲートウェイ
AIM（AI Mode）プロジェクトは、これらのAI機能に対する新しいユーザーインターフェースの入り口を作ることに焦点を当てている。具体的な実験としては、AIサイドバー（AimLhsOverlay）、”I’m feeling lucky”ボタンをAIへのゲートウェイとして再利用する試み（SbnAimEntrypoints）、そしてGoogleのロゴ自体をインタラクティブなAIトリガーにするというものまで含まれている。
Googleは、AIをユーザーが能動的に選択する機能としてではなく、検索体験に遍在する環境レイヤーとして統合することを計画している。現在、AI Overviewは一部のクエリに対して表示されるが、中心的なインターフェースは依然として検索バーとリンクのリストである。しかし、これらの実験は、Googleが複数の、非常に目立つ入り口をテストしていることを示している。”I’m feeling lucky”ボタンの再利用は象徴的であり、レガシーな機能を未来へのゲートウェイへと変貌させる。AIサイドバーは、対話的な側面を永続的なものにする。古典的なSERPは過去のものとなりつつあり、未来のインターフェースは、ユーザーが旅のどの時点でも、複数の方法でAIと対話することを選択できるダイナミックなキャンバスになるだろう。
歴史的文脈：AIファーストの世界への進化の道のり
キーワードからコンセプトへの旅
Googleの現在の戦略は、突然の方向転換ではなく、長年にわたる進化の論理的な帰結である。そのアルゴリズムの歴史をたどると、明確な軌跡が見えてくる。初期のGoogleは、コンテンツではなくリンクを評価するPageRankに依存していた。
転換点となったのは、2013年のHummingbirdアップデートである。これは、ユーザーの意図と複雑なクエリの文脈をより良く理解するための「セマンティック検索」への移行を示した。これが、ナレッジグラフの重要性の概念的な土台を築いた。この進化の道のりは、キーワードのマッチングから、言語のニュアンス、そして最終的には世界の理解へと向かう一貫した物語を描き出している。
- セマンティック以前の時代（2000-2012）: PageRankがリンクによる権威性を評価し、PandaやPenguinが低品質なコンテンツを排除することで、検索品質の基礎を築いた。
- セマンティック時代（2013-2018）: Hummingbirdがクエリの意図と意味論を理解する能力を導入し、会話型のクエリに対してより良い回答を提供できるようになった。
- AI/NLP時代（2019-現在）: RankBrain、BERT、MUMといった技術が、検索の知能を飛躍的に向上させた。
機械学習革命：RankBrain、BERT、そしてMUM
2015年のRankBrainは、Googleがランキングに機械学習を本格的に導入した最初の例であり、単語を概念に関連付けることで、曖昧で未知のクエリを解釈するのに役立った。
2019年のBERTは、変革的な飛躍であった。2017年にGoogle Researchが開発したTransformerアーキテクチャに基づき、BERTは文中の単語の完全な文脈とニュアンスを理解することを可能にし、自然言語理解能力を劇的に向上させた。
そして2021年のMUMは、BERTの1,000倍強力であるとされ、この流れをさらに推し進めた。その重要な能力は、「マルチモーダル」かつ「多言語」であることだ。テキスト、画像、動画にまたがる情報を75の言語で理解し、複雑なクエリに答えることができる。
これら3つの技術は、新しいAIエージェントがその上に構築される「理解のスタック」を形成している。RankBrainは概念を学び、BERTは言語を学び、MUMはフォーマットを越えて学んだ。そして、新しいエージェント群は、このスタックを利用する「実行」レイヤーなのである。
野心のタイムライン：Googleの数十年にわたるAIへの投資
GoogleのAIへの旅は、これらの検索特化のアップデートよりずっと以前に始まっていた。2001年のスペルチェックへの機械学習の応用や、2006年のGoogle翻訳の開始がその初期の例である。
2014年のDeepMindの買収（約5億ドル）は画期的な出来事であり、世界クラスのAI研究人材を社内に取り込んだ。その後の2023年、Google Brainとの統合によるGoogle DeepMindの設立は、これらの取り組みを一本化した。
さらに、Transformerアーキテクチャ（2017年）、TensorFlow（2015年）、TPU（2016年）といった重要な技術的ブレークスルーが、現在のAI革命を可能にする基盤となるツールとインフラを創り出した。Googleの現在のAI駆動型検索における優位性は、ChatGPTのような近年の競争に対する反応ではない。それは、基礎研究、インフラ、人材獲得に対する20年にわたる数十億ドル規模の戦略的投資の成果である。プロジェクトMagiは、この長年蓄積されてきたポテンシャルの発動に他ならない。
エンティティ駆動ウェブにおける戦略的必須事項：新たなSEOプレイブック
キーワードの陳腐化：エンティティファースト最適化の受容
従来のキーワード中心のSEOは、急速に時代遅れになりつつある。新しいパラダイムは、エンティティファースト最適化（EFO: Entity-First Optimization）である。もはや目標は、特定の文字列に対してページをランク付けすることではない。自社のブランド、製品、人物を、Googleのナレッジグラフ内で権威ある、検証されたエンティティとして確立することである。
MUMの登場は、すでにキーワードの重要性を低下させ、検索意図を優先する流れを作っていた。新しいエージェントベースのモデルは、この傾向を指数関数的に加速させる。AIエージェントは、キーワードを検索するのではなく、エンティティとその属性をクエリすることで、ナレッジグラフから情報を調達するようになるだろう。
検証済みエンティティになる方法：ステップバイステップガイド
検証済みエンティティになるためのプロセスは、ウェブ全体で一貫性があり、権威があり、機械可読なプレゼンスを構築することにかかっている。
- 基盤となるプレゼンスの確立: 包括的なウェブサイトと、最適化された公開ソーシャルメディアプロフィール（LinkedIn, Twitterなど）を確立する。
- 構造化データの実装:
Organization、Person、ProductなどのSchema.orgマークアップをサイト全体で使用する。重要なのは、sameAsプロパティを使って権威あるプロフィール（ソーシャルメディア、Wikipedia）にリンクし、@idプロパティを使ってサイト全体で一貫したエンティティ参照を作成することである。 - 権威あるサイテーションの構築: ナレッジグラフ内で信頼されたエンティティであるサイトからの言及やリンクを獲得する。これには、WikipediaやWikidataでの言及、業界特化のディレクトリ、権威ある出版物からの引用が含まれる。ローカルビジネスにとっては、最適化されたGoogleビジネスプロフィールが不可欠である。
- ナレッジパネルの申請とキュレーション: ナレッジパネルが表示されたら、Googleの検証プロセスを通じて所有権を主張し、情報の正確性を確保するために編集を提案する。
表2：エンティティ最適化アクションプラン：戦略的チェックリスト
エージェントベースの世界のためのコンテンツ戦略
コンテンツはもはや人間の読者だけでなく、AIエージェントの推論プロセスのためにも作成されなければならない。Magiエージェントの5段階の推論プロセス（熟考 → 調査 → 読解 → 統合 → 洗練）を念頭に置くと、コンテンツ戦略は次のように調整されるべきである。
- 明瞭性と構造: AIが情報を容易に「読解」し、解析できるように、明確な見出し、リスト、定義を使用する。
- 事実の密度: 「調査」フェーズに貢献できるよう、検証可能な事実、データ、引用を提供する。
- 文脈的リンク: AIが文脈を構築するのを助けるため、サイト内の関連概念間や、他の権威あるエンティティへの外部リンクを設置する。
- 質問への直接的な回答: AIがあなたのコンテンツを主要な情報源として利用し、回答を「統合」しやすくするために、ターゲットオーディエンスが持つであろう質問に明確かつ包括的に答えるようにコンテンツを構成する。
結論：検索の次の10年を航海する
本レポートで分析したように、Googleはもはやウェブ上の情報を単に受動的にインデックスする存在ではない。現実をモデル化し、理解しようと努める、能動的で推論能力を持つ知性体へと変貌している。動的なナレッジグラフの上に構築され、深いユーザーパーソナライゼーションを燃料とする、専門化されたAIエージェントの連合体システムへの移行は、20年にわたる旅の集大成である。
ビジネスやクリエイターにとって、進むべき道は明確である。この新しいエコシステムで生き残り、成功するためには、キーワードを追いかけることから、権威を構築することへと根本的に軸足を移す必要がある。最終的な目標は、自らのドメインにおける信頼され、正典と見なされるエンティティ、すなわち「真実の決定的な情報源」となることである。そうすれば、Googleのエージェントが問いを発したとき、その答えを提供するのがあなたのブランドになるだろう。
デジタルと物理的な世界の境界線は曖昧になりつつあり、Googleの知覚を持つ検索エンジンはその融合の最前線にいる。そのアーキテクチャを理解することは、単なるSEOの実践ではない。それは、情報、商業、そして社会が今後どのように機能していくかを理解するための前提条件なのである。
参考サイト
Search Engine Land「Inside Google’s secret search systems: 1,200 experiments, AI agents, and entities」
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
