コラム
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。
採用業務のAI活用｜書類選考からスカウトまで自動化できる範囲
採用フロー(母集団形成〜内定)のどこにAIを任せられるかを工程別に整理します。書類選考の一次整理のバイアス対策と、候補者の個人情報を扱う際の注意点も解説します。
人事異動・人材配置にAIを使う方法｜タレントマネジメントと離職予測
人事異動・配置転換の検討にAIをどう使うか、データ整備から異動案の下書き、離職予測の注意点、労働争議リスクまでを実務の流れで解説します。
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。
労務のAI活用｜勤怠・給与計算・労務相談はどこまで任せられるか
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エージェントはマーケティングをどう変えるか｜任せる業務と人が判断する業務の境界線
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エージェントを企業に導入する方法｜任せられる業務・ステップ・注意点
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。
AIペルソナとは？「意味ない」と言われる理由と、意味のある作り方
AIペルソナとは、生成AIで仮想の顧客像を作る手法です。「意味ない」と言われるのは実データと突き合わせずに使う場合で、実データ・検証・更新の3点で意味のあるものになります。作り方4工程と従来のペルソナとの使い分けを整理します。
Claude Codeをマーケティング・ビジネス業務で活用する方法【非エンジニア向け】
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制作はAIでどこまでできるか｜工程別に見るツール・プロンプト・実務の限界
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。