AI・生成AI活用 【なぜ調査は施策につながらない？】“わかった気になるリサーチ”から脱却する方法
市場調査やユーザーインタビュー、アクセス解析が施策につながらない原因を整理。問いの設計、仮説化、示唆の抽出、施策案への落とし込み、検証方法まで、“わかった気になるリサーチ”から脱却する実務手順を解説します
マーケティング戦略
AI・生成AI活用 
AI・生成AI活用 AI検索でリテールメディアは弱くなるのか？検索広告380億ドル市場の変化
AI検索の広がりでリテールメディア検索広告は弱くなるのかを整理。商品発見の起点がAI検索、SNS、動画、比較記事へ分散する中で、広告主が見直すべき商品フィード、商品ページ、FAQ、レビュー、比較記事、購買導線の実務ポイントを解説します
マーケティング戦略 【広告主の計測課題はAIで解けるのか】インクリメンタリティとCTV配信の人間判断
広告主の計測課題はAIで整理しやすくなる一方、インクリメンタリティやCTV配信の評価には人間の判断が欠かせません。本記事では、AIを計測補助として活用する範囲と、目的設定・比較条件・予算配分・結果解釈で人間が見るべき実務ポイントを整理します
AI・生成AI活用 【Google Cloudが示すAIエージェント流通】Agent Galleryで変わるBtoBマーケティング
Google CloudのAgent Galleryは、AIエージェントを「作るもの」から「発見・選定・管理される流通商材」として捉える視点を示します。本記事では、BtoBマーケティングで必要なユースケース整理、比較軸、FAQ、営業・CS連携、受け皿コンテンツ設計を解説します
AI・生成AI活用 【マシンカスタマーとは？】AIが比較・選定する購買行動に備えるマーケティング戦略
マシンカスタマーとは、AIや自動化システムが購買前の情報収集・比較・候補選定を担う存在です。本記事では、AIにも人にも伝わりやすい商品情報、比較軸、FAQ、導入条件、コンテンツ設計の整え方を実務視点で解説します
AI・生成AI活用 AI Agentが変えるRetail Media：店頭とデジタルをシームレスにつなぐ次世代広告
AI AgentがRetail Mediaをどう変えるかを、店頭とデジタルをまたぐ購買導線の再設計という視点で整理。広告配信の自動化にとどまらず、比較・来店・購入・再訪をつなぐ次世代広告の考え方と、実務での始め方を分かりやすく解説します
AI・生成AI活用 AI MarTech統合の現実：採用率90%超でも本格活用はわずか、数値が示す2026年の壁
AI MarTech統合が進まない理由を、採用率の高さと本格活用の低さのギャップから整理。データ分断、運用未整備、責任の曖昧さ、古い評価基準という2026年の壁を、概念・設計・運用・改善の視点で実務向けに分かりやすく解説します
マーケティング戦略 パーソナライズスケール化の壁：データスタックが阻むマーケティングの限界
パーソナライズ施策が続かない原因は、ツール不足よりも、顧客定義・判断条件・配信・計測が一つの運用単位としてつながっていないことにあります。本記事では、データスタックがどこで壁になりやすいのかを整理し、スケール可能な設計・運用・改善の考え方をわかりやすく解説します
マーケティング戦略 【今どこを直すべきか】2026年4月のデジタルマーケ主要トレンドを“実装順”で整理する
2026年4月のデジタルマーケ主要トレンドを、実務で直す順に整理。会話型AI広告、AI検索、商品データ整備、AI流入計測、SEO再設計までを横断し、広告・EC・SNS・計測をつなぎ直す具体的な見直しポイントをわかりやすく解説します
マーケティング戦略 「顧客像」が部門ごとに違う問題：データ活用が進まない本当の理由は“定義の不一致”
データ活用が進まない原因は、データ不足ではなく“定義の不一致”かもしれません。本記事では、部門ごとに異なる顧客像が施策分断や評価のずれを生む理由を整理し、顧客・CV・LTVなどの基礎用語を共通言語としてそろえる考え方を、概念から運用まで実務視点で解説します
