採用・人事・AI活用の現場から、夢中になれる仕事づくりの実践知を発信します。
提案資料も採用資料も、パワポからAIで作るインタラクティブなHTMLページへ。形式が変わると伝わり方がどう変わるのかを解説します。
生成AIでできることシリーズ最終回。提案資料・求人票・会社説明会資料をAIと分業すると何が変わるのか。人にしかできない部分はどこかを実例で紹介します。
Claude CodeのAgent Skill機能で、自社の業務手順をAIに覚えさせて何度でも再実行できます。属人化の解消・引き継ぎ・教育コストに効く仕組み化の方法を紹介します。
生成AIでできることシリーズ第4回。採用進捗や残業・離職の月次レポートをAIに任せ、人事が「数字を出す係」から提案する側に移る方法を紹介します。
生成AIでできることシリーズ第3回。入退社手続きや応募者情報の転記など、人事・労務に集中する繰り返し作業をAIで自動化する方法と、その先に残るものを実例で紹介します。
Claude Codeは使うほど仕事のやり方を覚えていきます。指示の手間が減り続ける「育つAI部下」のつくり方を、人の育成と重ねながら実体験で解説します。
生成AIでできることシリーズ第2回。給与相場や競合の募集条件など、後回しになりがちな調査をAIに任せると何が変わるのかを、指示文の実例とともに紹介します。
生成AIで実際にできることを紹介するシリーズ第1回。応募者データの歩留まり分析から離職要因の探索まで、専門部署がなくてもできるAIデータ分析の実例を紹介します。
ブラウザで使うAIと、PC常駐のAIエージェントは別の道具です。顧問契約と採用ほど違う両者の差を、仕事の場面と育成の観点から解説します。
AIは地方企業にとって最大の追い風にもなります。採用で入口を確保しながら、生産性で必要人数そのものを下げる。地方だからこそAIで勝てる理由を解説します。
AIの進化は地方企業にとって他人事ではありません。都市部との生産性格差、「安さ」という武器の失効、そして採用と定着への影響を、採用の現場から正面に考えます。
日本の中小企業の生成AI利用率はどこまで進んでいるのか。最新統計をもとに、規模間格差の実態と、採用だけでは人手を埋められない地方企業が取るべき一手を整理します。
機密情報を入力しても大丈夫？社員に自由に使わせていい？——ルールの不在は、規律ある社員ほど損をする構造を生みます。人の注意力に頼らない「セキュリティガードレール」3層の考え方を解説します。
生産性が体感10倍になると、仕事そのものが別物になります。長年の中心スキルを失い、新しい職種に移った経営者の実体験から、AI時代に職務と組織がどう変わるのかを考えます。
OhEN Funwork Studiosのブログを開設しました。採用・人事の現場と、AIを使った働き方の変化について、実践知を発信していきます。
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