運営者について
誰が、どんなデータで
書いているか。
AI検索に引用される条件は、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼）です。それを説くメディアとして、まず自分たちが「誰が・何をもとに書いているか」を、できる限り開きます。
主筆について
AIO Labの主筆は、広告運用とデータ分析を本業とする40代のマーケターです。エンジニア出身で、広告・データ・自動化を一人で回せるのが持ち味。新卒でエンジニアリングの現場に入り、「いずれマーケティングをやる」ための土台として、あえて先に技術を選びました。回り道は意図的なものです。
一番の主戦場は、広告運用です。Meta・Google・TikTokのインハウス運用を、ROAS・CPAを起点に高速でPDCAを回して伸ばす。広告（刈り取り）と検索（SEO・GEO）の両面から集客を設計できるのが強みです。なかでも得意なのは、バラバラの数字を「見える化」して、打ち手に変えること。GA4のファネル設計、BigQueryのSQL集計、毎日読む日次の広告レポート——数字を眺めるためでなく、次の一手を決めるために可視化します。データドリブンは、このサイトの根っこにある姿勢です。
キャリアとしては、データ分析・デジタルマーケティングへ軸足を移し、大手の予約サービスでマーケティング部の部長として、インハウス広告運用・施策立案・組織マネジメントを担当（在籍中は年150%成長に貢献）。現在はD2Cスタートアップでマーケティング／データ責任者を務め、データ基盤の整備から広告運用、AI活用までを横断しています。
副業では、複数の自社メディア・ECを自分で運営。アフィリエイトメディアはBing・AI検索からの流入に強く、月2万規模まで立ち上げた媒体もあります。マネタイズ改善も、サイトのバリュエーション判断も、自分の手で行っています。このサイトに載せる数値は、その自社運用の実測値です。
専門領域
- 広告運用（最も得意・インハウス）：Meta／Google／TikTok。ROAS・CPA起点の高速PDCA、API連携・自動レポーティング・自動停止まで
- データの見える化（強み）：GA4のファネル設計、BigQuery・SQL集計、17列の日次広告レポート。数字を「判断に変わる形」にする
- 検索（SEO・GEO）：Search Console・Ahrefsでの分析、生成AI時代の検索最適化。広告と検索の両面で集客を設計
- AI活用・業務自動化：Claude Code／MCP／GAS。カスタムSkillを業務インフラ化
- EC・D2C：Shopify、サブスク・LTV設計、ポジショニング設計
- 法務コンプラ：薬機法・景表法を踏まえた広告表現レビュー（ヘルスケア領域に強い）
データ主義の原点
「データを根拠に、自分の判断を貫く」。このスタイルは、一度だけ、組織の空気に押されて自分のデータ判断を曲げてしまった失敗から来ています。以来、発想（全部試す）→ 実行（大胆に動く）→ 可視化（必ず測る）を徹底しています。知識として持つより、見たら手を動かして確かめる。このメディアが「理論より実測」にこだわるのは、そのためです。
透明性の宣言
編集方針
このサイトの記事は、次のルールで書いています。
- 数値はすべて実測。自社が運営する実アカウント（GA4・Search Console・Bing・Ahrefs）の実数だけを使います
- 架空データを書かない。AIが生成した統計や、出典のないデータは一切載せません
- 都合の悪い数字も出す。流入は伸びても収益は控えめ、立ち上がりの数字は安定とは限らない——そうした現実もそのまま公開します
- 推測は推測と書く。確かめていないことを、確かめたかのように書きません
これは、AI検索に引用される条件（E-E-A-T）を、自分たちで満たすための姿勢でもあります。
匿名で運営している理由
主筆は、実名を公開していません。理由は、肩書きや知名度ではなく、実データそのもので信頼を示したいからです。「どこの誰が言ったか」ではなく、「どんな数字を、どう取ったか」で読んでほしい。
ただし匿名は、無責任という意味ではありません。お問い合わせ・ご相談をいただいた方には、担当者が実名・経歴をお伝えしたうえで対応します。公開の場では数字で、個別の場では実名で。そう分けています。