コラム（5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。

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。

マーケティングの仕事はAIでなくなるのか。実際にAI化を進めたmalnaで無くなった業務・増えた業務・変わった役割を、職種別の傾向とともに解説します。

生成AIが下げたのは専門性の壁であり、判断の壁ではありません。AIで内製化しやすくなった業務、AIだけでは難しい領域、内製化の進め方3ステップと外部活用のハイブリッド運用を整理します。

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。

マーケティング組織のAI化とは何かを定義し、業務の棚卸し方法・活用領域マップ・着手の優先順位・進める前に整えたい前提条件をmalnaの実践を交えて解説します。

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。