#経営

AI エージェントで動画を量産できるとはどういうことか。montage を例に、制作コスト・品質ゲート・レビュー設計・中期 ROI を経営者・マーケ責任者向けに整理する。コードは扱わない。

毎朝 5 時に決算データを自動取得する仕組みを持つとはどういうことか。medallion を例に、手作業との工数比較・データ品質・投資判断・財務分析への活用経路を経営者向けに整理する。

API を叩くだけの状態に止まらず、AI エージェントに業務を委ねる組織への移行とはどういうことか。判断 / 実行の分離・責任の委譲・定型業務の再設計という 3 軸を経営者向けに整理する。

AI エージェントに責任を分担させる組織を作るとはどういうことか。八雲の Synapse 運用経験から、受け身の AI 利用から業務再設計までの 3 段階と経営判断の軸を整理する。

非エンジニアの事業主が synapse・montage・mcluhan など 6 プロダクトを実装した一次経験から、skill 委譲・CLAUDE.md 設計・段階的権限委譲の 3 軸を経営者・PM 向けに整理する。

受託で作った実装資産を自前のプロダクトへ昇格させる経営判断。bateson Booking Engine を例に、Phase A→D の段階投資・受注 funnel 設計・受託 vs プロダクトの中期戦略を経営者・事業責任者向けに整理する。

AI 量産時代の owned media は engine 投資判断で差がつく。mcluhan を題材に、機械検出の投資配分・透明性開示による E-E-A-T 戦略・retro 累積による組織学習を経営者・マーケ責任者向けに整理する。