活用・実務ノウハウの記事一覧（2ページ目）

コラム

AI活用人材の依頼や導入検討に役立つ記事を掲載しています。

人事業務でAIエージェントに任せられること・任せられないこと

人事業務にAIエージェントを使う際、候補者対応の下書きや記録整理など任せられる領域と、合否・評価・処遇の決定という人が握るべき領域の線引きを、Claude Codeを全社導入した当事者の視点から整理します。

労務(勤怠管理・給与計算・労務相談)のAI活用を、業務別に「AIに任せる」「人が締める」の線引きで整理します。給与計算クラウド内のAI機能と外部生成AIの使い分け、機微情報の取り扱いまで解説します。

AIエージェントの定義と、マーケティング業務のうち任せられる範囲・人が判断すべき範囲を整理。誤った判断へのリスク管理の実務までmalnaの運用経験から解説します。

AIエージェント導入で最初に決めるべき線引き、ユースケース選定→権限設計→ガードレール→定着の4ステップ、コスト事故と責任分界点の防ぎ方を、malna自身の全社導入経験から整理します。

生成AIで仮想の顧客像を作るAIペルソナの作り方と、「意味ない」と言われる理由、意味のあるものにする実務手順を整理します。従来のペルソナとの使い分けや限界もあわせて解説します。

プログラマーがいないmalnaが、開発ツールとして生まれたClaude Codeを全社導入し、マーケティング・ビジネス業務にどう活用しているか。導入から日常利用までの6ステップと活用範囲を紹介します。

LP制作を構成案・ワイヤーフレーム・コピー・実装・公開後の改善という工程に分け、AIで完結できる範囲と人の判断が必要な範囲を整理します。内製化の進め方と失敗パターンもあわせて解説します。

MAシナリオ設計をAIで下書きし人が仕上げる進め方を、セグメント・トリガー・コンテンツの3要素と4つの手順で整理します。業種・シーン別の設計例、顧客データの扱い方、失敗パターンも解説します。

SNS運用の企画・投稿文作成・画像制作・スケジューリング・分析の5工程で、AIに任せられる範囲と人が握るべき工程を整理します。社内チェック体制の作り方、著作権・引用のルールも解説します。