TL:DR: カスタマージャーニーと情報発見プロセスは、従来のGoogle検索をはるかに超えて細分化されている。今やユーザーは、ソーシャルメディア、AIアシスタント、eコマースプラットフォーム、音声インターフェースなどを横断して検索するようになっています。注目され競争力を維持するために、企業は SEvO（Search Everywhere Optimization）を必要としている。これは、す...

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2025/04/24

James Huang

GAIO / LM SEO：検索最適化の次のコースを描く

TL:DR: 検索テクノロジーは、キーワードからAI理解（BERT）、そして現在では検索拡張世代（RAG）へと劇的に進化し、AI概要（SGE）や会話型AI（ChatGPT）にパワーを与えている。このため、新たな最適化レイヤーが必要となる：Generative AI Optimization（GAIO）またはLLM Search Engine Optimization（LLM SEO）である。どちら...

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2025/04/19

James Huang

AI時代の金融サービス：LLMによる信頼と可視性の最適化

TL:DR: ChatGPT、GoogleのGemini、GrokなどのAIチャットボットによって、消費者が金融商品を調べたりアドバイスを求めたりする方法は急速に変化している。検索結果をふるいにかける代わりに、ユーザーは直接的な質問（「最高の住宅ローン貸し手」、「退職金口座に関するアドバイス」）をし、キュレーションされた回答を得るようになっている。金融機関にとって、この新しい状況における知名度と信...

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2025/04/16

James Huang

AIの生産性パラドックス：私たちは効率と理解を交換しているのか？

TL:DR: ChatGPTやCopilotのようなAIツールは、特にソフトウェア・エンジニアリングのような分野における若手や中堅レベルの作業の生産性を劇的に高めている。しかし、この効率化には隠れたリスクが伴う。それは、深い理解と構造的思考が培われる重要な学習段階をバイパスしてしまうことだ。AIの支援でタスクを実行できるエンジニアはたくさんいるが、システムを設計し、曖昧さを克服し、基本的な "なぜ...

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2025/04/15

James Huang

R.I.P. 検索ボリューム

TL:DR: 従来のキーワード検索量は、ChatGPTのようなAIのおかげで時代遅れになりつつある。人々はキーワードだけでなく、会話のプロンプトを使い、AIは検索ジャーニーの多くを処理する。キーワードの最適化は忘れ、AIの理解と推奨に影響を与えることに集中しよう。プロンプト・ドリブン・ビジビリティ」（プロンプトに関連するAIのレスポンスに貴社の製品／サービスが表示される頻度）を追跡する。そのために...

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2025/04/12

James Huang

コンテンツの未来

TL:DR AIが生成するコンテンツの急速な台頭は、特にコンテンツの真偽を見極める上で、チャンスと課題の両方をもたらす。AIの電子透かしや検出ツールのような短期的な解決策は、いくつかの救済を提供する一方で、長期的な戦略は、AIが人類の最善の利益に役立つことを保証するために、批判的思考、教育、倫理的ガイドラインに焦点を当てている。 AI生成コンテンツの新時代をナビゲートするここでは、デジタルの展望...

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2025/04/06

James Huang

2025年における主要な大規模言語モデル（LLM）の分析

TL;DR: As we venture into 2025, the landscape of Large Language Models (LLMs) is rapidly evolving, with new releases like Grok 3 and Gemini 2.0 setting the pace. This blog explores the current ranking...

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2025/02/21

James Huang

モデル・パラメーターを解明する

TL;DR: Navigating the world of AI model parameters can feel daunting, but understanding these concepts is vital for leveraging AI effectively. Think of model parameters as menu items in a restaurant; ...

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2025/02/16

James Huang

トランスフォーマースーパー司書の一日

TL;DR: Unveiling the inner workings of the Transformer model, we explore how its components, like self-attention and multi-head attention, decode the complexity of language. Through a library analogy,...

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2025/02/09

James Huang

最も身近な他人について話そう：トランスフォーマー（GPTの "T"）

TL;DR: トランスフォーマー・モデルは、テクノロジーにおける言語の扱い方に革命をもたらす。それは魔法の図書館のスーパー司書のようなもので、並外れた精度で言語を解釈し、生成する機能を備えている。自己注意や多頭注意のようなメカニズムを使ってテキストを読み、理解し、作成するが、メモリ制約や計算要求のような制限はある。はじめに多くの人にとって、大規模言語モデル（LLM）の領域は謎めいたブラックホー...

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2025/02/08

James Huang

思考の連鎖推論モデルに対するディープシーク独自のアプローチ

TL;DR: The Chain of Thought (CoT) reasoning model is reshaping AI by enhancing its ability to break down complex problems into manageable steps, blending intuitive and logical reasoning. DeepSeek's un...

AI AI arms race AIアーキテクチャ（テクニカル） Ai Art Ai Automation Ai Chip Architecture Ai Collaboration Ai Copilot Ai Copywriter Aiのメリット Thoughts

2025/02/02

James Huang

Has DeepSeek Exposed the American AI Industry's "Emperor's New Clothes"?

TL;DR: The emergence of DeepSeek, a Chinese startup achieving AI milestones with a modest budget, challenges the American AI industry to reassess its spending habits and innovation strategies. Rather ...

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2025/01/29

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