AI仕事術
1人でマーケを回すための生成AI・エージェント活用とワークフロー
ChatGPTとClaudeの業務活用を、翌週も使われる仕組みにする方法を解説。リサーチ・文章作成・データ整理・議事録・表計算の所要時間の目安と使い分け表、テンプレ化など定着のコツを実務目線でまとめます。
生成AI研修は外注と内製のどちらを選ぶべきか。判断表と、自社で教えるべき「業務の回し方の設計」を5ステップで解説。業務棚卸しからループ設計、2週間の試行、採用率などの計測まで、翌週から現場で使われる研修の作り方を整理します。
生成AI導入が「配って終わり」「PoC止まり」で失敗する原因と、現場で使われ続けるための5ステップを解説。対象業務の選定から検証・承認の線引き、計測と横展開まで、担当者が代わっても回る運用の型を具体例つきで整理します。
プロンプトを工夫しても成果が安定しない理由は、指示ではなく仕事の回し方にあります。ループエンジニアリング＝AIに業務を繰り返させる設計技術を、WEB事業者の実例5つとともに解説します。
Claude Codeはエンジニア専用ではありません。記事制作、LP改修、データ集計、レポート作成まで、マーケターが実務で使うための始め方・料金の選び方・活用例を、非エンジニア向けに解説します。
xAIが公開したGrok Buildを、WEB事業者・マーケター向けに解説します。何ができるのか、料金、Claude Codeとの違い、現時点で分かっていることと不明な点を、公式情報ベースで整理しました。
マーケターがAIを実務で使うための技術スタックを5層で解説。データ、API、AIエージェント、検証、人の承認をどう組み合わせるか、少人数チーム向けに具体化します。
マーケティングのデータ分析でAIに任せられる工程と、人が判断すべき工程を整理します。実務の手順、個人データの扱いなど注意点も解説します。
生成AIが実務で使えるマーケティング業務と、人が判断すべき領域を整理します。導入手順、成果の測り方、社内ルールの決め方まで解説します。