活用・実務ノウハウの記事一覧（3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。

キャッチコピーはAIで作れるか｜プロンプトと選定基準

キャッチコピーをAIで量産・選定する実務フローと、訴求軸別のプロンプト例を紹介します。景品表示法・薬機法などAIが出しがちなNG表現と、公開前チェックリストもあわせて整理します。

経理・人事・総務それぞれのAI活用ユースケースと、判断基準・注意点・進め方を、malna自身の社内実践を交えて解説します。「AIに任せる」「人が締める」の線引きを業務別に整理します。

GA4・広告・CRM・アンケートのデータを生成AIで分析する際の、問いの立て方・データ種別ごとの扱い方・個人情報のマスキング・相関と因果を混同しないための検証手順をご紹介します。

マーケティング業務で使える要約・アイデア出し・壁打ち・優先順位付け・構成案づくり・校正の汎用プロンプトと、精度を上げるプロンプト設計の5要素、入力情報の取り扱いの注意点を整理します。

AIに任せる「判断業務」とコードに落とす「決定論業務」の切り分け方、着手の順番7ステップ、セキュリティ・個人情報の注意点をmalna自身の実践を交えてご紹介します。

広告バナー制作にAIをどこまで任せられるかを工程別に整理し、媒体ごとのサイズ・アスペクト比、権利面の注意点、プロンプトの書き方、公開前の品質チェックリストまで実務の観点で解説します。

広告レポート作成をスプレッドシートと生成AIで自動化する考え方を、データ取得・整形集計・考察生成の3工程、手動・半自動・全自動の3段階に分けて整理します。セキュリティ確認事項もあわせて解説します。

Google広告のスマート自動入札・P-MAX、Meta広告のAdvantage+、Yahoo!広告の自動化機能を公式情報から整理し、媒体AIに任せてよい領域と人が握り続けるべき領域の実務区分をご紹介します。

市場調査・競合分析にAIをどう組み込むか、デスクリサーチから一次情報の確認、示唆出しまでの実践フローを整理します。BtoB・BtoCで重点がどう変わるかもあわせて解説します。