日々の採集
Pieter Levelsが街のデータを売る理由と、仕事の記録の残し方
人物：Pieter Levels
読みどころ
実際の修正前後と人の判断理由をAIに整理させ、次の仕事へ条件付きで使う
A public field notebook
彼らは、何を
仕組みにしたのか。
世界のAI起業家から、次に試す仕組みを集める。
公開された発信と行動を観察し、事業の仕組み、再現条件、小さな実験の順に読み解く観察帳です。
- 公開した採集
- 27本
- 観察する人物
- 6人
How we read
- 観察Observe 起業家の発信と行動を、出典つきで記録する。
- 仕組みMechanism 行動の裏にある、集客・提供・収益のつながりを読む。
- 試すTry 再現条件を確かめ、自分の事業で試せる小さな実験にする。
最新の採集
Latest notes
週刊・横断観察
AIに最初に任せるなら、下書き一通の事実確認から
今週の6人の観察から、AIへ任せる仕事を原稿一通の事実確認に絞りました。渡す資料、練習用の下書き、コピーできる依頼文、人が照合する箇所と完了…
人物
People
いま観察する6人の経歴と、学びたい事業の作り方。最初の観察対象です。得たい判断材料が変われば、追う人も見直します。
- 観察曜日 月
James Dickerson
観察テーマ集客からサービス設計
公開した採集 7 本
- 観察曜日 火
Greg Isenberg
観察テーマアイデアから顧客理解
公開した採集 7 本
- 観察曜日 水
Danny Postma
観察テーマAI商品の体験
公開した採集 7 本
- 観察曜日 木
Marc Lou
観察テーマSaaSの売り方
公開した採集 7 本
- 観察曜日 金
Pieter Levels
観察テーマ少人数の運用
公開した採集 7 本
- 観察曜日 土
Liam Ottley
観察テーマAI導入の提供方法
公開した採集 7 本
テーマから読む
#topics
人物をまたいで、同じ切り口の採集を並べて読めます。
- #事業モデル Business model 12 本
- #集客 Acquisition 9 本
- #AI活用 AI in practice 26 本
- #実験 Experiments 29 本
- #失敗 Failures 1 本
- #働き方 Ways of working 22 本
読む順番
How to read
日々の採集を読む
1本につき一つの行動を取り上げ、その裏にある事業の仕組みを見つけます。
人物で追う
同じ人の採集を時系列で並べ、やり方がどう変わったかを見ます。
週刊で横断する
一週間分の観察を並べ、人物をまたいで共通する型を探します。
小さな実験を一つ選ぶ
再現条件を確かめ、自分の事業で試せる大きさに切り出します。