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。

人事のAI活用とは？業務別の活用領域マップと進め方

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。

AIネイティブなマーケティング組織とは何か。業務の切り分け・意思決定の権限・評価基準・ルール整備という4つの要素と、AI人材育成の進め方をmalnaの実践から解説します。

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。