コラム（2ページ目） | AIタレント名鑑

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。

レコメンドAIとは？仕組み・活用例・導入の考え方

レコメンドAIとは何かを定義し、協調フィルタリングなど仕組みを短く整理します。生成AIによる理由付き推薦・会話型接客への変化と、商品数・データ量・実装コストから自社への導入が必要か判断する基準をご紹介します。

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。

人事部門長・経営層向けに、採用・評価・配置・労務・育成の業務ごとに『AIに任せる領域』と『人が判断を握る領域』を整理し、人事専任がいない会社でも始められる着手順をmalnaの社内実践を交えて解説します。

人事の仕事はAIでなくなるのか。実際にAI化を進めた組織で無くなった作業・残った判断業務・新しく生まれた仕事を一次観察として解説します。

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。