コラム
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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。
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。
MAシナリオ設計にAIを使う方法｜設計例とテンプレート
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AI活用｜投稿作成から分析までの自動化範囲と人が担うべき工程
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。
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。
バックオフィスのAI活用｜経理・人事・総務の業務別ユースケースと進め方
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。
マーケティングAIツールおすすめ比較｜無料ツール・選び方
マーケティングAIツールの選び方を、汎用LLMで足りる業務と専用ツールが必要な業務の切り分けから整理。無料プラン比較とセキュリティチェックリストも紹介します。
マーケティングDXとは？AI時代の定義と進め方
マーケティングDXの定義とデジタルマーケティングとの違いを整理し、なぜツール導入で止まるのか、データ整備・業務プロセス・組織能力の3段階の進め方をmalnaの実践を交えて解説します。
マーケティングデータ分析に生成AIを使う方法｜GA4・広告・CRMを「渡すだけ」で終わらせない設計
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。
マーケティングで使える生成AIプロンプト集｜要約・アイデア出し・構成の骨子づくり
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。