開発未経験のPMが、Claudeとデータ基盤の障害対応をした話
こんにちは。TOKIUM でプロダクトマネージャーをしている譽田です。社内データ分析基盤の構築プロジェクトを、立ち上げから担当しています。 いきなりですが、このたび、データ基盤のパイプラインの開発・運用を、私が自分の手で担っていくことになりました！ そして私は、パイプラインを作り切ったことがありません。 非常にやばいアツいですね。 データ基盤と私の1年半 TOKIUM の社内データ分析基盤は、2025年1月にほぼゼロから構築を始めました。 やりたいことはシンプルです。自社プロダクトの DB や HubSpot などの SaaS データを BigQuery に集約し、タイムリーにデータ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI翻訳で1,000件超を公開している自社メディアが、日→英だけは「載せない」と決めた理由
弊社の宇宙メディアUchUchUは、海外記事の英→日翻訳をAIで回しています。しかし日→英の翻訳だけは、品質が公開に耐えないと判断して載せるのをやめました。同じAIでも、方向が変わるだけで使えなくなる。AIの翻訳や文章を対外資料に使う前に何を確認すべきかを、自社の判断基準とあわせて書きました。
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FAQ・Q&A形式は、なぜAI検索に取り上げられやすいのか
想定質問と短い答えを並べるFAQ形式は、AI検索に引用される材料として相性がよいとされます。その理由を仕組みから説明し、実際にどう作れば効きやすいかの型を整理します。効果の測定値は測っていないものは書きません。
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止まったメディア更新を、見張り役が自動で叩き起こしていた話 ― 導入初日に3本を復活させた記録
前の記事で、自社メディアの自動更新が最大91%抜けていたと書きました。その穴を塞ぐために「見張り役」を1本入れました。1時間ごとに全ジョブを見回り、止まっていたら自動で再始動します。導入初日、実際に3本を叩き起こし、59時間止まっていた記事生成を復活させました。ただし、この見張り役にも正直な弱点があります。
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