もしクロードとジェミニが入れ替えできると思うなら、教えてくれ。私もファンタジーランドに住みたいです。 私たちのスワップは、たった一日で80%から10%にまで押し上げました。 キャンペーンコピー生成のために様々なLLMをテストしていました。 クロードは絶好調だった。出力の品質だけでなく、実際の下流性能も重要です。 Gemini 2.5 Proは解析面で素晴らしい仕事をしていて、Claudeに近い印象でした。 そこで実験をすることにしました。 もしクリエイティブ・ジェネレーションに置き換えたらどうなるでしょうか? それ以外は同じだった。プロンプト、データ、フロー。 私たちは文字通りモデルを変えたばかりです。 結局、クロードの方が創造的な推論と物語の流れがずっと上手いことがわかりました。 他の作品にはないトーンや感情的な文脈、関連性がしっかりと捉えられています。 Geminiは事実の正確さや要約には問題ありませんが、実際に繋がるメールのコピーを生成する点では完全に機能していませんでした。 Claudeに戻すと、変換はすぐに正常化しました。 多くの人が間違えるのは、同じモデル(ChatGPT)をすべてに使えると仮定することです。 AIがこれほど急速に進化している今、最良の結果は最良のモデルを使うことから生まれる時代です。 しかし、それらの指標はAIが本当に仕事をしているかどうかを示しません。 次のツイートでSOPの詳細な内訳をご覧ください。

私は.comブーム、クラウド、モバイル、そして今はAIを経験してきました。 ガートナーがHype Cycleフレームワークを作ったのには理由があります。すべてのテック波がそれに続いています: 1. イノベーションのトリガー(みんなが興奮する) 2. 期待が膨れ上がるピーク(過剰な期待) 3. 幻滅の谷(現実が襲いかかり、人々は逃げ出す) 4. 啓発の傾き(実際のユースケースが現れる) 5. 生産性の停滞期(主流の採用) これを避けて次の段階を潰すには、状況が安定するまで退屈な中間段階を我慢しなければなりません。 今すぐAI動画を撮ってください。 みんながクールな機能を自慢していますが、バイラルになったのはTEDトークをしている猿だけです。 確かにBロールやフックにも使えますが、規模で機能する完全に使える広告クリエイティブはまだ存在しません。 私はAIを三つのカテゴリーに分けます。 1. 過大評価されている 2. 研究室で 3. 実際に有用であること。 AI動画は過剰に誇張されていると、実験室にいる状態の中間に位置しています。 一方で、テキストベースのワークフローや画像生成はすでに大きな価値を提供していますが、フィードに見合うほど魅力的ではありません。 私たちは、AIが製品のテクスチャや細かいディテールを扱えないと断言したブランドとのテストを行いました。 ナナ・バナナを使って彼らの間違いを証明しました。 彼らが違いがわからないと気づいたときの表情をもう一度見たくてもいいです。 そこに本当の価値があるのです。すでに人々の仕事を楽にしたり、クリエイティブテストを速くしたりする実用的な応用において。 本当の養子縁組は二つの方法で起こります。 1. 話題が収まり、オペレーターが実際の成果を導き始める。 2. 企業が早期に誇大宣伝を打ち破り、意味のある価値を提供し(そして他のすべてのノイズを裁定取引すること)。 私はむしろ中間で時間を過ごしたい。テストし、学び、繰り返して過剰な宣伝を打ち破る。 今週のXでトレンド入りを追いかけたりはしません。

いじることで、どんな会議やMBAよりも優れたオペレーターになれました。 数ヶ月前、Raleonのパフォーマンスワークフローは本当に大変でした。調査は何時間もかかりました。分析はさらに時間がかかった。角度、見出し、クリエイティブなメモ、スプレッドシート、すべてが10のタブに散らばっていた。 一つのサイクルを終えた時点で、次のサイクルを始めなければならないことを知っている。 ある週末、苛立ちからClaudeを開き、自分にシンプルな質問を投げかけました。 このツールは本当に作業量の一部を負担できるのか、それとも単なる流行ツールの一つなのか? そこでClaude Skillsをいじり始め、ようやくすべてがうまくいきました。 私は、自分が何度も埋もれていた仕事をこなせる小さなエージェントのチームを作りました。 ・一人がアイデアを出します ・ワンレビュー • 1つはパフォーマンスを予測します コードを一行も書かずに作りました。基本的には舞台裏で協力する自動化されたパフォーマンスクリエイティブチームです。 私が最も楽しかったのは、少し試してみると、これらのエージェントが実際にどのように動いているのかを知ることでした。 多くの創業者が好奇心を外注してしまい、それは大きな機会の損失だと思います。 彼らはもう手を汚す段階は過ぎたと思っていますが、実際にエージェントシステムの動作は、自分で壊して次に何が起こるかを見て初めてわかります。 今のキャリア段階では、週末にAIをいじる必要はない。 それでも私は続けています。なぜなら、モデルがリアルタイムでどのように進化しているかを把握できるからです。