TL-DR: AI主導型検索の台頭は新たなゴールドラッシュを引き起こし、それに伴い、AIモデルを操作することを目的とした「ブラックハット」戦術の新たな波が押し寄せている。AIスパムの大量生産からE-E-A-Tシグナルの偽造まで、これらの手法は巧妙な近道として宣伝されている。そうではない。戦略的な罠なのだ。マーキュリーでは、道徳的な理由ではなく、冷徹な戦略を基盤として、こうした手口を断固として否定す...

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2025/10/29

James Huang

努力の終焉：AI時代に残された唯一の堀はなぜあなたの人生経験なのか？

TL;DR: 「努力が報酬を保証する」という伝統的な信念は、学習速度が人間の努力を凌駕するAIによって打ち砕かれた。AIが実行をコモディティ化し、技術的な堀を埋めていく中で、あらゆるプロフェッショナルにとって最終的で防衛可能な障壁は、その人独自の人生経験である。これは、何ができるかということではなく、あなたが何者であるかということだ。あなたの異質な経験のユニークな統合、つまり「独自のデータ」こ...

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2025/10/28

James Huang

スナップ引用」の技術：AIが読みやすいようにコンテンツを構成する

TL;DR: 新しい読者はAIであり、勤勉で、論理的で、完璧な記憶力を持ち、すべてを読み取る。このAI時代に勝つためには、コンテンツは完璧に明瞭に理解され、AIが自信を持って正確に引用できるように構成されていなければならない。これが「スナップ引用」である。完璧に機械可読なコンテンツをAIが「スナップ」し、曖昧さゼロでソースとして使用できるようにするのだ。これをマスターするには、宣言的ステートメ...

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2025/10/26

James Huang

超成長のためのアーキテクト：あなたのスタートアップがシステムデザイナーのように考える必要がある理由

TL;DR 新興企業は、予測可能なカオスの段階を経て成長する。システム設計の原則（スケーラブルなソフトウェアを構築するために使用されるものと同じもの）を適用することは、強靭なビジネスを構築するための究極のライフハックである。フェーズ1（基盤の混沌）：モノリス・コアから始めます。統合 ERP と CMS で業務 (販売、人事、会計) を統一し、初日から単一の真実のソースを作成します。フェーズ...

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2025/10/26

James Huang

A.C.I.D.テスト：AI検索でビジビリティを勝ち取るための4ステップ・スプリント

TL;DR: 長期的なSEO戦略は不可欠ですが、企業はしばしば即効性を必要とする緊急のニーズに直面します。 A.C.I.D.フレームワークは、このような緊急性の高いシナリオのために設計された、アジャイルで4段階のスプリントです。中核となる「回答資産」で A の権威を迅速に構築し、 C の検証を行い、技術的な I 基盤を固め、 D 動的なメンテナンスを確立して、最も重要なトピックについて AI が...

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2025/10/25

James Huang

流通がすべて：ポストAI時代におけるCEOの成長ガイド

TL;DR: 従来の成長戦略は破綻している。AIが製品機能をコモディティ化する中、「作ってから売る」という旧来のモデルは失敗のもとだ。Lovableの成長責任者であるエレナ・ヴァーナは最近、マーキュリーの中核となる哲学を検証した： CMOとCOOの役割は統合されつつあるなぜなら、流通はもはや製品から切り離すことができないからだ。この記事では、グロース・ループに関するヴァーナの4つの重要な洞察...

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2025/10/25

James Huang

ゼロコストのスカンクワークス：クラウドの無料層でスケーラブルなシステムを構築するためのCEOガイド

TL;DR: クラウドの「無料層」はおもちゃではなく、究極の戦略的サンドボックスである。何年もの間、私たちはこのような限られたリソースの環境をコスト削減のためではなく、極限のエンジニアリング規律を培うために活用してきました。Google CloudのフリーVM、Cloudflare Tunnel、Zero Trustを組み合わせて制約の中でソリューションを構築することで、チームは初日から超効率的で...

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2025/10/24

James Huang

ChatGPTが偽のリファレンスを作成する理由（そしてそれを見破る方法）

TL;DR: ChatGPTが偽の参考文献を作成するのは、その主な仕事が事実のマスターではなく、パターンのマスターであるためです。たとえ出典が存在しなくても、本物の参考文献の言語的パターンに合うので、本物らしく見える引用を生成します。これは "幻覚 "と呼ばれています。Google Scholarでタイトルを確認し、著者と出版物を確認し、正確さが重要な場合は常にPerplexityやScite...

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2025/10/23

James Huang

エージェント型AIの登場。スマートなアシスタントを作るのか、それともコストのかかるロボットを作るのか？

TL;DR 人間の監視は譲れない：複雑なタスクにおいて、AIエージェントを100％の自律性で信頼してはならない。AIのアウトプットは予期せず「発散」する可能性があります。人間のゲートキーピングは、最も重要な品質管理メカニズムです。メーターに注意（トークンの罠）： AIは使用量（トークン）によって課金する。古典的な「ガベージ・イン、ガベージ・アウト」のルールは、ここで高価なアップグレードを受ける...

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2025/10/22

James Huang

AIメモリの未来：ロング・コンテクストとグローバル・イノベーションの分水嶺に対するディープシークの先見的アプローチ

TL;DR: AIのスケーリング法則は収穫逓増を迎えており、単なる総当たり計算ではなく、アーキテクチャの革新が進歩を定義する時代の到来を告げている。DeepSeekの最近のDeepSeek-OCRは、コンテキストの「視覚的圧縮」によって、画期的な変化を表しています。長いテキストによる会話を「写真」のような記憶の断片に変換することで、DeepSeekはAIの重要なロング・コンテキスト問題に取り組んで...

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2025/10/21

James Huang

パープレキシティvs.ChatGPTvs.ジェミニ：ソース検索に信頼できるAIは？

TL;DR: 信頼でき、検証可能な研究には、 Perplexity が優れたツールです。明確なインライン引用をデフォルトで提供する、目的に特化したAI検索エンジンです。 ChatGPT-4o と Gemini Pro は、より多機能なクリエイティブ・パートナーですが、主な機能は生成であり、引用だけではありません。ソースを信頼する必要があるときはPerplexityを使い、ブレーンストーミングや合成...

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2025/10/20

James Huang

研究と引用に最適なAIとは？2025年の比較

TL;DR: リサーチに最適なAIは、タスクによって異なる。リアルタイムの場合は、ウェブの要約を引用する、当惑が最高の選択です。科学文献を深く掘り下げるには、専用ツール Scite.ai が比類ない。 ChatGPT-5（ウェブ閲覧機能付き）は強力で多用途な選択肢ですが、より慎重な検証が必要です。重要なのは、生成的なLLM（ソースを「幻覚」する可能性がある）と、検証可能な研究のために構築され...

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2025/10/15

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