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【失敗の原因これ】AI導入が崩れる組織の共通点=責任分界×評価制度

AI導入が崩れる原因はツールではなく「責任分界」と「評価制度」の設計ミス。誰が最終判断するか、何を評価するかを揃え、止めずに成果を積み上げる組織設計(RACI・レビュー観点・例外フロー)を実務ベースで解説
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【止めないガバナンス】スピードを落とさないAI利用ポリシーの作り方

AI利用ポリシーは「禁止」ではなく、現場の判断コストを下げて速度を守る設計。用途別OK/注意/NG、判断フロー、レビューのチェックリスト、例外対応と更新ルールまで、止めないガバナンスの作り方を解説
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【職種が増える】AI導入でマーケOpsに必要な“新しい役割”一覧

AI導入はツール追加ではなく「役割の再設計」。プロンプト管理、ナレッジ整備、品質監査、ガバナンス、データ連携、社内教育など、マーケOpsで増える新ロールを目的・スキル・成果物まで整理。体制設計や採用・育成に活用
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【議事録はもう要らない】生成AIで“意思決定”だけ残す会議運用

議事録をやめ、生成AIで「決定・理由・アクション・未決・次回条件」だけを残す意思決定ログ運用を解説。会議外の後工程を短縮し、3点チェックで誤解を防ぎ、実行につながる会議に変える
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【品質そのまま時短】AI×データで資料作成を高速化するワークフロー

AI×データで資料作成を高速化しつつ品質を維持する方法を解説。目的・データ・表現の3レイヤー設計、指標定義カード、構成テンプレ、レビュー観点で「速いのに薄くない」ワークフローを作る
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【再定義】Human-Centricはどう変わる?AI時代の“人間中心”の作り方

生成AI時代にHuman-Centricを再定義。AIが要約・比較・提案に介在する前提で「判断・体験・運用」の3軸から、人が納得して選べる体験設計の手順とチェックリスト、テンプレを解説
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【AI前提で作り直す】マーケ組織の標準業務リデザイン(SOP化の手順)

AI導入で品質ブレや責任拡散が起きる前に、マーケ業務を「入力→処理→判断→出力→検証」で分解しSOP化する手順を解説。判断点の標準化、テンプレ、更新運用まで一気通貫で紹介
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【ブラックボックス回避】AI MMM入門:モデル設計と説明の作法(経営向け)

AI×MMMをブラックボックスにしないための入門。モデルの役割固定、前提・制約の見える化、経営向け「結論→根拠→リスク→次の一手」の説明型まで、設計と運用を一気通貫で整理
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【成功が再現できる】AI×CX改善の勝ちパターン5選(汎用テンプレ化)

AI×CX改善を「担当者の勘」から「再現できる仕組み」へ。離脱1箇所突破、期待値コントロール、マイクロ摩擦除去、合意形成ワンペーパー、学習ログ資産化の5パターンを汎用テンプレとして提供し、導入手順と運用型まで解説
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【体験設計が刷新】Human-Centricは終わる?Human+AIの新常識

生成AIの普及で体験設計は「人」中心から「人+AI」の共同体験へ。入口の会話化・体験の分業化を踏まえ、結論ブロックや比較表、FAQ、CTA整理など実務テンプレで落とし込む方法を解説