データ分析・AI実装の現場からの見解と設計判断。
サイトが出来上がってから計測を後付けする。これがウェブ解析の「王道」でしたが、予算も組織の縦割りも、その後付けを限界づけてきました。AIが分析を自動化していくいま、変わるべきは分析ではなく制作の順番だと考えています。何を測るかを先に設計し、そこから構造とデザインを起こす。その順番がいちばん鋭く効く場所として、ランディングページの作り方を、診断・FAQ・料金シミュレーターの実例とともに書きました。
生成AIによって提案資料や分析レポートの完成度は大きく上がっている。しかし顧客が求めているのは、資料そのものではなく、内容を理解し、説明し、具体的な施策へ落とす生身の人間の力である。事業会社側の支援で見えた違和感をもとに、AI時代の資料作成と人間に残る価値を整理する。
CAIO（Chief AI Officer／チーフAIオフィサー）は、AIに詳しい人の肩書きではない。AIによって利益率、売上、労働時間、提供価値といった経営指標を改善する責任を負う役員である。AI導入を現場任せ、兼任、全社員への薄い分散で進めても、組織には定着しにくい。これからの企業には、AIに100%向き合う経営責任者と専門部門が必要になる。
Fable 5とOpus 4.8を実際にどう使い分けているか、しくじりも含めて書きます。何を作るかはFable 5、どう作るかは下位モデル。この線引きは両側に踏み外せて、A/Bでは検証しづらい。触れた回数の肌感覚に依存する、職人に近い技術になりつつあります。
Claude Fable 5の再開は、単なる新モデルの復帰ではなく、企業がAIをどう配り、どう使い分け、どうコスト管理するかを考え直すきっかけになる。軽量モデルと高性能モデルを同じ「AI」として扱うのではなく、用途・権限・予算を分けて設計する必要が出てきている。
Claude Fable 5を短期間使い込んだ実感から、企業が高性能AIを全社員に配るべきか、限られた人に集中させるべきかを考えます。AIを部下として扱う意識は全社員に必要です。ただし、Fable 5級の深い利用には、権限、予算、意思決定体制の設計が欠かせません。