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2026-01
AI関連 【職種が増える】AI導入でマーケOpsに必要な“新しい役割”一覧
AI導入はツール追加ではなく「役割の再設計」。プロンプト管理、ナレッジ整備、品質監査、ガバナンス、データ連携、社内教育など、マーケOpsで増える新ロールを目的・スキル・成果物まで整理。体制設計や採用・育成に活用
AI関連 【議事録はもう要らない】生成AIで“意思決定”だけ残す会議運用
議事録をやめ、生成AIで「決定・理由・アクション・未決・次回条件」だけを残す意思決定ログ運用を解説。会議外の後工程を短縮し、3点チェックで誤解を防ぎ、実行につながる会議に変える
AI関連 【品質そのまま時短】AI×データで資料作成を高速化するワークフロー
AI×データで資料作成を高速化しつつ品質を維持する方法を解説。目的・データ・表現の3レイヤー設計、指標定義カード、構成テンプレ、レビュー観点で「速いのに薄くない」ワークフローを作る
AI関連 【再定義】Human-Centricはどう変わる？AI時代の“人間中心”の作り方
生成AI時代にHuman-Centricを再定義。AIが要約・比較・提案に介在する前提で「判断・体験・運用」の3軸から、人が納得して選べる体験設計の手順とチェックリスト、テンプレを解説
AI関連 【AI前提で作り直す】マーケ組織の標準業務リデザイン（SOP化の手順）
AI導入で品質ブレや責任拡散が起きる前に、マーケ業務を「入力→処理→判断→出力→検証」で分解しSOP化する手順を解説。判断点の標準化、テンプレ、更新運用まで一気通貫で紹介
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【そのまま使える】MMMレポートの型：経営会議で通るサマリー作成術
MMMの結果を“意思決定の言葉”に翻訳し、経営会議で通るサマリーに落とすレポートテンプレを解説。結論→根拠→リスク→次アクションの順で、配分判断を迷子にしない型を紹介
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【店舗を入れて完成】オムニチャネルMMM設計：店舗データの組み込み方
オムニチャネルMMMで店舗データを組み込み、Web広告の“店舗への効き”まで一気通貫で説明する方法を解説。KPI定義、粒度、結合キー（エリア/商圏）、例外台帳、運用設計まで整理
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【誤解されがち】MMMは精度より“運用サイクル”が9割（回し方の型）
MMMは精度勝負より運用サイクルが9割。問いの絞り込み、前提台帳、意思決定会議テンプレ、宿題→現場テスト→更新で“分析で終わらない”回し方を解説
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【分析で終わらせない】MMMを“意思決定支援”に変える運用設計
MMMを「年一回の分析」で終わらせないために、問い設計・会議テンプレ・前提台帳・宿題（次の検証）で意思決定に接続する運用設計を解説。週次〜四半期で回す型付き
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【二段構えが正解】Lift×MMMの併用設計：いつ何を見る？判断ルール
Liftで施策の“局所の効き”を素早く確認し、MMMで“全体の投資配分”を判断する二段構えを解説。「いつ何を見る？」の判断ルール、会議・レポートのテンプレまで整理