First byte ブログ

ダニエル・カーネマンのシステム1とシステム2の理論を、ビジネス実践の観点から解説します。人間の思考プロセスの2つのシステムと、その実践的な活用方法を学べます。

売上構成比の累積で A/B/C に区分。閾値（例: A=上位70%、B=次の20%、C=残り10%）の決め方、Python最小コード、活用と落とし穴を整理。

権限設計（任せていい仕事／ダメな仕事）で事故率を下げる。任せ方は「リスク×可逆性」で決め、4段階（発散→下書き→判断→確定）と要確認タグ・最小RACIで、AIを「便利ツール」から「戦力」にします。

AI検索（ChatGPT、Perplexity、Claude）で情報が取得されやすくするための具体的な対策を、構造化データ、コンテンツ設計、専門性の証明の視点から詳しく解説。AIに選ばれるWebサイトの条件を理解し、実践的な対策を実施できるようになります。AI検索対策の本質を理解し、効果的な最適化を実践できます。

広告を出しても成果が出ない理由を、前提設計・広告運用・サイトCVR・競合・継続改善の5軸で整理。診断で原因を絞り、判断軸と次のアクションが分かる実践ガイドです。

モバイルパフォーマンス最適化の基礎から実践まで完全解説。モバイル特有の課題、ネットワーク最適化、タッチ最適化、バッテリー最適化の実装方法を、具体的なコード例とベストプラクティスを交えて詳しく説明します。

損益分岐点の意味から、なぜ重要なのか、どう判断に使うのかまで、First byteの視点から詳しく解説します。損益分岐点を正しく理解し、事業の採算性を正確に判断するための実践的な判断軸を学べます。

「デザインはセンス」「アートとデザインの違いが分からない」という状態から一歩進み、デザインを「意図された変化を起こす設計」として捉え直すための入門記事です。Webに限らず、ビジネスや日常に通じるデザインの基礎を整理します。

心理学に基づく「判断のバグ」＝認知バイアスの全体像。確証・アンカリング・サンクコスト・権威・フレーミングなど、意思決定が壊れる典型を整理し、自己点検の型と各バイアス解説記事へ誘導します。

不確実性を扱うとき、直感と数式がズレると判断が壊れる。相関と因果の混同、平均の罠、サンプルサイズ・p値の誤解、シンプソンのパラドックスなど、現場で起きやすい統計ミスを整理し、判断基準と最小検証の型を提示します。

生成AI導入で失敗する会社に共通するのは、責任の所在・運用ルール・監査ログが曖昧なこと。精度より情報漏洩・誤回答・ガバナンスで止まる企業向けに、責任分界・運用ルール・監査ログの最小セットを判断の型として渡します。

SEO・LLMO・CROは別々の施策だが、予算・工数・効果の判断は一つに繋がる。AI時代にWeb担当者が「何を先にやるか」を決めるための優先順位の型を、SEO/LLMO/CROを統合する視点で渡します。