地図とかデザインとか @chizutodesign ご無沙汰しております🙋‍♂️ ただいま「江戸時代の現代風マップ」を鋭意制作中です！💪 自由に拡大縮小や移動ができるWeb地図として公開します！🗺 まずは南関東を８月頃に公開予定です。もうしばらくお待ちください🙇‍♂️ （※動画は制作中のものでイメージです pic.twitter.com/9C8AkraBH1 2023-06-25 15:33:02

僕はまだまだなので、「お前が何を言ってるんだ？」という声がたくさん聞こえてきそうですが、、、 常に昨日を超えるロゴデザインをつくろうと毎日もがいています。 昔は今の自分ほどに仕事に本気になれてなかったと思います。仕事に本気になることは、ただただ辛いことだと思っていたからかもしれません。 でも「本気で取り組む」ことで、こんなに仕事は楽しいのか！と知ってしまいました。 だからこそ常に自分史上最高のロゴデザインをつくろう、自分史上最高にお客様の力になろうと日々努力しています。 自分史上最高のロゴデザインをするために、自分史上最高にお客様のお手伝いができるように、普段から心がけていることをこのnoteで言語化してみたいと思います。 常に昨日を超えるロゴデザインをつくろうとしている理由常に自分史上最高のロゴデザインをつくりたいと思うようになった理由は大きく考えると2つあります。 特に2つ目の理由が大

のーび @takaikiga @iam_result Om Ganapataye Namaha Deva (Full Video Song) | Banjo | Riteish Deshmukh &... youtu.be/mFbI4kRQ1nU ヒンディー語で”バンジョー”と呼び（アメリカ発祥のバンジョーと綴りは同じ）、を肩掛け。 ヒンディーロックには欠かせない楽器のようだ。 2023-06-27 13:50:42

一般社団法人ウェブ解析士協会のスピンアウトの研究会「Flashセミナー研究会」。マーケティングを中心に、ビジネスパーソンや経営者に今必要なスキルを紹介する同会のセミナーに、Tiktokアカウントが開設から半年でAIジャンル最大のフォロワー数に成長した「日本ChatGPT研究所ノーベル」を運営する徳永勝里氏が登壇。アイデア出しの相手としてのChatGPTのコスパの良さや、生成AIのプロンプトのコツなどが語られました。 ChatGPTの活用でTikTokフォロワーが4ヶ月で6.6万超 徳永勝里氏（以下、徳永）：次が、「ChatGPT × 情報発信」ということで、自分の話ではあるんですが、僕はTikTokを大量に投稿して伸びています。ChatGPTを触る前はフォロワー1万（人）くらいだったんですが、今は3〜4ヶ月で6.6（万人）まで増えました。 僕の動画がどんなものかを知らない人のほうがたぶん多

コンテンツマーケティングでのエンゲージメント獲得では「関係性の分岐点」を意識すると良いです。そのコンテンツ単体へのアクションを期待するだけでなく、どうすれば関係性のないユーザーに対して「次のメッセージ」を届けられるかを意識すれば、オーディエンスビルディングにつなげられます。一方で、短絡的な目先の獲得ではなく段階的に受け入れてもらう設計も必要です。 ここではエンゲージメント獲得について話をしていきます。 まだ関係性のないユーザーにどうすれば「次のメッセージ」を届けられるか コンテンツを起点としてユーザーに対してエンゲージメント獲得を図るとき、コンテンツ単体へのアクションを中心に設計されることがあります。「いいね」やgoodボタンなどの評価、ソーシャルメディアへのシェア、どれだけの時間を費やしてくれたか（滞在時間、再生時間）、最後まで楽しんでもらえたか（視聴維持、読了）、関連コンテンツ遷移など

東日本大震災から１０年。震災直後、帰宅困難者対策が課題として浮かび上がった。県内から名古屋市へは約４万７千人以上が通勤・通学している。震災で公共交通機関がストップしたらどうなるのか。記者が名古屋市から岐阜市まで実際に歩いてみた。１２時間歩いて分かったのは「無謀」だということ。体力の問題だけでなく、災害時の徒歩帰宅には多くのリスクがあった。（初掲載は２０２１年３月１１日） 約１週間前 インターネットで検索すると、ＪＲ名古屋駅から岐阜新聞社本社（岐阜市今小町）まで最短距離で徒歩で３２キロ、６時間４８分と出た。「マラソンと比べれば歩けない距離ではない」。そう考え、本社デジタル報道部の４０代と３０代の男性記者２人が挑戦することにした。 当日 岐阜市に向かって歩き出す記者２人＝名古屋市中村区、ＪＲ名古屋駅前 快晴だが、ビル風に吹かれて寒い。気温６度。４０代記者は「災害に備えていない」との設定で、いつ

前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？