生成AI導入が失敗する理由｜PoCで止まる会社に共通する5つの構造と、本番化を決める3つのゲート
生成AI導入の失敗は、技術ではなく導入前に決めていない項目から起きます。PoCで止まる会社に共通する5つの構造、それぞれを着手前につぶす方法、本番化の可否を決める3つのゲートを、判断基準の形で整理します。
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労務業務のAI活用｜問い合わせ対応・手続き・規程確認を、法令リスクを増やさずに減らす
労務業務のAI活用は、任せてよい範囲を決めないまま始めると法令リスクだけが増えます。労務を3層に分けた仕分け、先に着手する3業務、越えてはいけない3つの線、任せる業務を洗い出すプロンプトまでを整理します。
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エンゲージメントサーベイの運用工数｜設計から報告・活用までの隠れ工数を実務で可視化する
サーベイ運用の費用はツール代ではなく人の時間です。設計から報告までの6工程で工数がどこに溜まるのか、隠れ工数が生まれる3つの構造、圧縮してよい工程と残すべき工程を整理します。
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AI時代の人事評価制度の設計方法｜等級-評価-報酬の幹を決め、手戻り少ないスリムな設計を
人事評価制度の作り方を、等級・評価・報酬の3つをつなげる観点から6ステップで解説します。制度から作り始めると失敗する理由、3つがつながっていないと何が起きるか、運用で壊れる箇所と直し方までを整理します。
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生成AI導入で抑えるべきリスク一覧｜「リスクを恐れ、導入後回し」だと競争力が喪失した組織に
生成AI導入のリスクを、分類ではなく起きる順の3段階で整理します。網羅した一覧を作ると動けなくなる理由、段階ごとに先に潰すべき対策、最初の30日で片づける5項目までを解説します。
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エンゲージメントサーベイとは｜目的・進め方・点数に縛られない運用方法を解説
エンゲージメントサーベイとは何を測る調査なのかを、満足度調査やパルスサーベイとの違いから整理します。点数を上げること自体が目的になる3つの構造、実施の6ステップ、始める前に決める5項目までを解説します。
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生成AI活用の内製化｜DX/AXコンサル外注を卒業し、社内で回す設計とは
生成AIの内製化を、作れる状態ではなく回り続ける状態から設計します。内製化が目的になると起きる3つの失敗、内製と外注を分ける3つの軸、必要になる3つのスキル、90日計画の組み方までを解説します。
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中小企業の生成AI導入｜担当者1人で始める進め方と費用の抑え方
中小企業の生成AI導入は、専任担当も予算もない前提で設計します。3つの制約への対処、月3,000円から始める費用、最初に選ぶ3業務、担当者1人で回す90日の進め方、補助金の使い方までを具体的に整理します。
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Microsoft AIエージェントとは｜Copilot Studioで作る手順と使いどころ
Microsoft AIエージェントとCopilotの違いを整理し、Copilot Studioで社内問い合わせ対応のエージェントを作る5つの手順を解説します。向いている業務の見分け方、答えられなかった質問の使い方、失敗する3つの原因まで扱います。
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CopilotのExcelでの使い方｜人事データの集計を任せる指示文つき
CopilotのExcelでの使い方を、できること4分類と使えるための前提条件から整理します。勤怠・給与・研修データでそのまま試せる指示文、数式を鵜呑みにしないための検算、うまく動かないときの3つの原因まで解説します。
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