【反応率40%アップ】LinkedInの生成AI活用に学ぶ!成果を出す活用法
Summary
TLDRこの動画では、世界最大のビジネスSNSであるLinkedInにおける生成AIの先進的な活用事例が紹介されています。採用領域における候補者の自動提案や、eラーニングでのAIコーチングサービスの活用が焦点で、これらの機能がどのように役立つか詳しく解説されています。特に、採用ツールでの自動候補者提案機能が採用に必要なプロフェッショナルの返信率を40%アップさせるとのことです。また、AIコーチングは具体的なスキルアップのアドバイスを提供し、効果的な学びの促進にもつながります。これらの事例を通じて、他のサービスにおける生成AIの活用事例を考えるきっかけを提供しています。
Takeaways
- 😀 リモート学研究所がLinkedInというビジネスSNSで生成AIを活用し、採用やeラーニング分野で高い成果を出した例を紹介している。
- 🎯 採用分野では、生成AIを活用して自動的に求人情報を生成し、候補者を見つけるプロセスが改善された。
- 🔍 自動候補者提案機能が強化され、過去のデータから類似の候補者を見つける精度が向上している。
- 📈 生成AIを用いた採用プロセスにより、プロフェッショナル候補者の返信率が40%アップしたと報告されている。
- 💼 メッセージの自動生成機能も活用されており、人事担当者から見た魅力的な求人メッセージが自動で生成される。
- 📝 eラーニング分野では、生成AIコーチングというサービスを提供し、タスクやスキルに関するアドバイスが提供されている。
- 🛠️ AIチャットを通じて具体的な問題やスキルアップに関する相談ができ、学習コンテンツが提案される仕組みが構築されている。
- 🌐 LinkedInは20年前に設立され、現在はMicrosoftの関連会社として10億人以上の会員を抱える大きなプラットフォームとなっている。
- 📢 リモート学研究所ではビジネスにおける生成AIの導入支援や活用研修講演を行っており、関心のある方へのオファーもされている。
- 📚 毎週のAIニュースやイベント情報はLINEアカウントを通じて提供されており、YouTubeチャンネルでも関連動画が配信されている。
Q & A
リモート学研究所が紹介した生成AIの活用事例とはどのようなものですか?
-リモート学研究所では、世界最大のビジネスSNSであるLinkedInでの生成AIの活用事例を紹介しています。その事例では、反応率が40%アップするなど大きな成果を出しています。
LinkedInで生成AIが活用されている採用領域において、どのような具体的な機能がありますか?
-採用領域では、生成AIが活用されて候補者を探したりアプローチを進めるプロセスを支援する機能があります。具体的な例として、プロジェクトの作成や自動候補者提案、メッセージの自動生成などがあります。
LinkedInのシニアプロダクトマーケティングマネージャーである秋本さんの紹介によれば、LinkedInの現状はどうですか?
-秋本さんは、LinkedInが20年前に設立され、現在はMicrosoftの関連会社として約2万人の社員を有し、売上も順調に伸びていると紹介しています。また、日本では350万人以上の会員がおり、世界全体では10億人以上のユーザーがいます。
生成AIがどのようにLinkedInの採用ツールに活用されているか説明してください。
-生成AIはLinkedInの採用ツールで、求人の単位を自動で作成し、候補者を探してメッセージを送るプロセスを支援しています。例えば、検索バーに文字を入力すると自動でプロジェクトが作成され、必要な情報が自動入力されます。
LinkedInでの採用プロジェクト作成における生成AIの活用例を教えてください。
-採用プロジェクト作成では、生成AIが過去のデータと検索キーワードを利用して求人表を作成します。これにより、手間が省け、効率が向上します。
自動候補者提案について、生成AIはどのように役立つか説明できますか?
-自動候補者提案では、生成AIが類似の候補者や関心の候補者を見つけることで、採用プロセスの精度を上げています。実際、LinkedInが推奨する候補者の方が返信率が高くなることもあります。
LinkedInにおけるメッセージの自動生成機能について教えてください。
-メッセージの自動生成機能では、生成AIが一般的なメッセージに必要なエッセンスを自動で生成します。これにより、採用担当者がより効率的に候補者とコミュニケーションを取ることができます。
LinkedInでのフォローアップメッセージの自動生成について説明してください。
-フォローアップメッセージの自動生成では、生成AIが初回のメッセージに返信がなかった場合に、自動的に追加のメッセージを作成します。これにより、採用プロセスが効率化され、抜け漏れが減ります。
LinkedInが提供しているeラーニングサービスにおける生成AIコーチングについて教えてください。
-eラーニングサービスでは、生成AIコーチングが提供されています。これは、ユーザーがタスクやスキルに関する質問をAIと相談しながら、コンテンツを提供するサービスです。これにより、よりパーソナライズされた学びの経験が得られます。
リモート学研究所ではどのような形でビジネスにおける生成AIの導入支援を行っていますか?
-リモート学研究所では、ビジネスにおける生成AIの導入支援や活用に関する研修講演を行っています。また、LINEの公式アカウントでは毎週のAIニュースのPDF資料やイベント案内を提供しており、YouTubeでは関連動画もアップしています。
Outlines
🤖 リモート学研究所の紹介とLinkedInの活用事例
リモート学研究所は、生成AIの先端的な活用事例としてLinkedInというビジネスSNSでの活用例を紹介します。リモートインタビューを通じて、LinkedInにおける採用領域での活用やeラーニングサービスにおける生成AIコーチングの機能について説明します。秋本さんというシニアプロダクトマーケティングマネージャーをインタビューし、LinkedInのサービスやその活用事例について学ぶことができます。
🔍 LinkedInでの採用ツールの活用と自動候補者提案機能
LinkedInでの採用ツールの活用について説明しています。具体的な例として、プロジェクトの作成を自動化し、過去のデータに基づいて候補者を検索することができる機能が紹介されています。さらに、自動候補者提案機能についても触れており、過去のデータから類似の候補者を見つけ出す精度が向上したと報告されています。これらの機能は採用担当者にとって非常に便利なツールとなっていると言えます。
💌 LinkedInでのメッセージ自動生成機能とその効果
LinkedInにおいて、メッセージを自動生成する機能が利用でき、これにより採用担当者がより効率的に候補者とコミュニケーションを取ることができると紹介されています。自動生成されたメッセージはカスタマイズが可能で、フォローアップメッセージも自動で作成されるとされています。実際にこの機能を利用することで、反応率が40%向上したというデータもあります。この機能はさまざまな場面で応用が可能と思われます。
📚 LinkedInのeラーニングとAIパワードコーチングの紹介
LinkedInのeラーニングサービスにおけるAIパワードコーチングについて紹介しています。この機能は、ユーザーがタスクやスキルに関する質問をAIチャットに投げかけ、その回答をもとに学びのコンテンツが提案されるというものです。具体的な例として、フィードバック収集やトラブルシューティングに関する助言が提供される様子が説明されています。この仕組みは、ユーザーにとってより的確な学びの機会を提供するものと言えます。
📢 リモート学研究所の告知と今後の展望
リモート学研究所では、ビジネスにおける生成AIの導入支援や活用研修講演を行っています。また、LINEアカウントでは毎週のAIニュースのPDF資料やイベント情報を提供しており、YouTubeでは基本的な内容をまとめた動画をアップロードしています。今後も様々な企業がAIを活用し、テクノロジーを駆使した新しい取り組みを行っていくと予想されており、リモート学研究所はその波に乗って情報を発信していきます。
Mindmap
Keywords
💡生成AI
💡採用
💡eラーニング
💡AIパワードコーチング
💡シニアプロダクトマーケティングマネージャー
💡プロジェクト作成
💡自動候補者提案
💡メッセージの自動生成
💡AIチャット
Highlights
リモート学研究所がLinkedInという世界最大のビジネスSNSにおける生成AIの活用事例を紹介。
生成AIを活用しての反応率が40%アップという大きな成果が報告されている。
LinkedInで採用領域における候補者の検索やアプローチに生成AIが活用されている。
eラーニングにおいて生成AIコーチングというサービスが提供されている。
LinkedInは20年前に設立され、現在はMicrosoftの関連会社として2万人の社員を有する。
LinkedInは日本でも350万人以上の会員がおり、世界全体では10億人以上のユーザーが存在する。
採用ツールとして、LinkedInは求人の作成や候補者の検索、メッセージ送信に主なサービスとして利用されている。
生成AIによってプロジェクトの作成が自動化され、過去のデータも活用されている。
自動候補者提案機能がアップデートされ、精度が向上している。
LinkedInはベクトルデータの使用を通じてレコメンドの精度を高める可能性がある。
メッセージの自動生成とカスタマイズが行われ、反応率が向上している。
フォローアップメッセージの自動生成も可能で、プロセスが効率化されている。
AIパワードコーチングはタスクやスキルに関する質問に答え、学びコンテンツを提案する。
AIチャットを通じての相談が今後増えるというトレンドが示されている。
リモート学研究所ではビジネスにおける生成AIの導入支援や活用研修講演を行っている。
LINEアカウントでは毎週のAIニュースのPDF資料やイベント情報を提供している。
YouTubeチャンネルではAIに関する基本的な内容をまとめた動画を提供している。
リアルな事例を通じて学びを深め、さまざまな会社がテクノロジーをどのように活用しているかを紹介している。
Transcripts
リモート学研究所どもです今回は生成AI
の先端的な活用事例としてリンクドインと
いう世界最大のビジネスSNSここでの生
CI活用例をリモ系インタビューとしてお
伺いしました内容によっては生によって
反応率が40%アップしたこういった
大きな成果も出ているようですのでこの
事例を通じて他の様々なサービスであっ
たりとか生成の活用事例というところを
考えるきっかけにしていただければなと
思っています内容としましては
リンクドイン大きく今回2つお伺いしてい
まして1つは採用領域え採用において候補
者を探したりとかアプローチをしていく
こういった部分における生成活用の例を3
つそれからeラーニングですね学習におい
て生成AIコーチングというサービスを
出されているようでこれがどんな風な機能
でどう使われてるのかということを確認
するのが1つ計4つの事例を聞きながら
考えていきたいと思いますえこの
チャンネルではAIリモート自体に必要な
ツールやノウハウや最新の情報をビジネス
のでお届けしてるので是非チャンネル登録
をよろしくお願いしますさて今回リモケ
インタビューという企画で他では得られ
ない実践的な知見を私が知りたいそして皆
さんにシェアするという企画になりまして
今回はリンクドインのシニアプロダクトマ
マーケティングマネージャーである秋本
さんにお話をお伺いしましたお忙しい中
ありがとうございますさて秋本さんの自己
紹介を簡単にご覧くださいリンクドインの
秋本と申しますよろしくお願いいたします
えっと私リンクドインでシニアプロダクト
マーケティングマネージャーとしてえ主に
日本の市場をておりますでえっとこちらに
入る前はGoogle社ですとか広告代理
店で働いておりましたよろしくお願い
いたしますレデンの会社概要でございます
リンクドインえ20年前にできたえ
サービスでしてシリコンバレーに本社の
ある会社でございますでえっと現在は
Microsoftの関連会社として社員
数は大体2万人程度でえっと売上も順調に
伸びておりましてあまり知らないと日本で
はという風に言われるんですが日本でも実
は350万人超の会員様がいらっしゃい
ますとで世界ですと10億人長ですねもう
アメリカとかですともうほとんどの労働者
が使っているいわゆるもうインフラとして
使われているようなソルシになります私も
別のですね海外向けのサービスをしてる
会社ではリンクドに使わしてもらってるん
ですけどやっぱ圧倒的にデータ量であっ
たりとか人と繋がったり採用するみたこと
においては使わない手はないこういう
サービスになっていて日本でも人が非常に
増えてるようですのでま今後も注目という
サービスになりますさてまずはですねこう
いったリンクドイン主に使われているのは
企業の担当が登録者がたくさんいるわけな
んでそこに対して採用ツールとしてま自分
たちの応募求人を作って候補者を探して
そこにメッセージを送っていくまこれが
1番メインのサービスになるわけなんです
けどもこういった領域でどのように生成が
活用されてるのかまずはプロジェクトの
作成というようにですねえ実際動画でお
伺いしたのでご覧ください1つ目なんです
けれども生成AI候補射検索ですねCIに
よるプロジェクトですねいわゆるその求人
の単位ですねをえ自動で作れるようにして
いますと具体的な画面をちょっと英語なん
ですけど見ていただければなと思います
これ私の同僚のイラナさんという方のえ
管理画面になってますとで実際に検索バー
にまずここに文字入れるんですねえシニア
グロースマーケティングリーダー私たちの
オフィスに近い人でえっとすごく伸びて
いる会社で働いている人はを探したいとで
これをですねえリンクドイン側のえ
システムに送りますでそうするとこの
いわゆるプロジェクトというものがですね
自動で作られます実際にプロジェクトの
リテールですねがこのような形で出てき
ますでえ仕事のいわゆる求人表のえジョブ
タイトルですね仕事のえジョブタイトルは
グロースマーケティングリーダーという
ものができてくるとでレベルですね結構
シニアの方を求めていて働き方はえ
ハイブリッドですねリモートとま自宅と
オフィスで場所はえサンフランシスコフル
タイムえ自動でこう全てこれ入るんですよ
ねでこれは当然ながら過去のデータです
過去にこのようなポジションを作ってたよ
ねとかそういうデータも全て加して先ほど
の検索のキーワードいわゆる交互体のキー
ワードからこのようなものを自動生成する
ような形になってますこれ今までは全て
自分で手入力だったんですよね自分のあの
仕事の場所ですとか働き方ですとかレベル
ですとかでこれを全てえ略が省略して全て
自動で対応できるようになったというのが
今回の大きなえ変更になってますという
ことでまずはこの採用のプロジェクト作成
というところなんですけれどもま画面にも
あったようにこういろんな情報を入力して
設定する必要があるわけなんですがまこれ
を作ってくのは結構手間がありますしまた
逆にこういろんな過去のデータからある
程度累Dしたりとかこんな条件がいいん
じゃないのということはむしろ提案して
くれるのでこれに従ってやると非常に楽に
作れるというのが1個目ですねでこれは実
は表側のユーザーに見えるとよれば車内用
の管理になるのでまずはま管理コスの最適
化というか削減というところで使われて
いるとで次が後者を生成AIを使って探し
ていくレコメンドの精度を上げていくと
いう話になります次はですねあの自動候補
者提案ということで実際に検索をすると
いうよりかはえリントinからこうおすめ
をするような形ですねになってます
いわゆる類似の候補者ですとかまおすめの
マッチですとかくみ関心の候補者この
いろんなカテゴリがあるんですけれども
その数が増えて精度が上がったというのが
今回のえのアップデートでかなりSSIを
利用している経験の大きい経験の長い人事
担当者の方ですと自分でやった方が早いよ
ですとかあんまりいいの出てこないな
みたいなのあるんですよねただこの機械が
お勧めしてるま実際生成AIリンクドイン
がお勧めする候補者の方が実際にこう返事
が良かったみたいな数字も出てきてたりし
ますなのでま実際にこう機械とま人間の
こうコンビネーションですねでその採用し
たい時にこうプロフェッショナルの候補者
の返信率を上げるんですとか角度を上げる
というようなところがえ言えるんじゃない
のかなと数字からも言えるんじゃないのか
なと思いますでこの公社レコメンドの
仕組みに関してはあまり詳細が出せないと
いうことでこれは私が聞いて勝手に考察を
している仕組みになるんですけども例えば
こんな感じなのかなと例えばまこれまでだ
と比較的単純なキーワードであったりそう
いったものの一致から広げていたものと
いうのがまベクトルデータみたいな形で
最近こう文章であったりとかを1回に直し
て見ることによってただの言葉だけでは
なくて一度判定しやすいまこんなところ
からある触手に対してはこういう属性が
必要みたいな情報を1度そのベクトル
データにした上で関連するジョブであっ
たりとか関連する記述ということを探して
いくことにより精度であったりとか間連動
を上げていくこんなことができたりするの
かなというのが1個目ですねこれはもGG
さんというブログでバテIというま
Googleのやつを使った時のこの
ベクトルデータの使い方を出してくれてる
んですけどもまこの参考なんかを見ますと
レコメンドにおいてもどんな人が類似し
てるのかであったり類似アイテムが何なの
かというのをこういった形で
え使うことによってですねあの単にあの
単純な文字だけではなくてベクトルを使っ
た上で類似の人とか類似のアイテムを見に
行くことで拡張するような可能性があると
いう話があるのでこんな使い方をしてる
可能性が1個あるんじゃないかなと思い
ましたでもう1個は例えば触手と校舎との
関連性っていう部分で今だとやっぱり表面
的な文字であったりとか中身をちゃんと見
た上で関連性を出してるわけではないと
思うんですけれどもそこに生成AIの水論
を噛ませることによってこういう職種に
対してはこの候補者は明確に書いてない
けど可能性あるんじゃないかなみたいな
ことを一見一件候補者をリストアップしリ
その護者をチェックした上でま代表的な
触手に対しての関連性を水論データを付与
するみたいなことはリンクドインクラスの
技術であったりとかあの資金があれば実現
できるんじゃないかなと思うのでこんな
ことをしてるんじゃないかなと勝手ながら
思いましたこのは詳細明かされていないん
ですけれどもまこのようにレコメンドを
拡大していくって方向性でも精細使われ
てるという話自体は聞いたものですので
今後いろんなSNSであったりとか
サービスにおいて参考になる点なんじゃ
ないかなと思っていますそして3つ目これ
が1番分かりやすいんですけれども
メッセージを送る部分で性活用してると
いう例もお伺いしました最後にですね
スカウト機能ということでこちらすごく
えっと直感的ですねでこちらは実際にです
ねえアといいねアントいねさんに
メッセージを送るというののデモ画面に
なりますねえ実際右上にメールマークある
のでそちらのクリックしていただくとです
ねメッセージを送る画面が出てくるんです
ねでこの画面ですねすでにもう自動で
メッセージが生成されてますはいアント
アントニアニIhopethisM
FindYouwellでこういう風に
自分のえっとそうですねまいわゆる一般的
なえメッセージにその色々なエッセンスを
入れてメッセージが自動生成されるとで
しかもこの下を見ていただくと対象となる
ポジションも当然ながら入っているとで
右上見ていただくとどのくらいえっと
カジュアルかプロフェッショナルにこう
寄せるかみたいなバーがあってここを
動かすことでさらに文章が変わっていくで
もっと言うとこのシモアをクリックして
いただくとどのようなスキルが必要かどの
ようなえっとキャンディデート
プロファイルえキャンディデートにこう
プロファイル出すかですかまこういう
ところをえ自動選択自分でできるんですね
でここではですですねこのデモでは
ロケーションですねをクリックして
ロケーションの情報も入れてくれと言うと
このような形で緑色で書いてあるんですが
えロンドンイングランドえユナイテッド
キングダムこの情報が入るんですねここは
人間がコントロールできるとまさっきと
一緒ですねいわゆるチャットGPTって書
する人間がちょっと編集したまそんな
イメージでこのよ風にメッセージが自動で
生成されますで当然ながら自分で
書き換えることも可能ですでフォロー
アップメッセージですねこれはえっとと
人事のえやってない方向けのご説明ですと
実際にこうメッセージを送ってもやはり
返してくれない方はいらっしゃるんですが
そういう方にもう1回メッセージを送り
たいとそれを自動設定でえすることができ
ましてこのメッセージに紐付いてフォロー
アップのメッセージも自動で作成されると
で先を押すと全てのフローがあのプロセス
が完了する
という形になってます生生AIを使って方
が大体40%ぐらい高かったというデータ
が出てますねそんな高いんですねそれ
すごいですところでこのメッセージを自動
的に相手ごとに作っていきカスタマイズを
して結果的に制裁使った方が使わないより
も40%反応率が高いというのは非常に
大きな成功例で素晴らしいなとまこれも
いろんなところで応用引くんじゃないかな
と思ったんですけれどもまこういった
リンクのイにおけるメッセージの制裁活用
からのま個人的な学びとしたはこの辺は
多くのところで使えるんじゃないかなと
思っていますまずは領域ごとの
プラクティスに基づいた素案作成とえ
リンクのイの場合であれば採用担当として
いかに魅力的に魅力を感じてもらうような
形で最初に打線をするのかっていうのは
すげえ重要とでここの部分は実はその人事
経験者であったりとかリンクドイン使った
メッセージの経験がある人ない人で多分
かなり差が出てくる部分というのを
プラットフォームであったりサービスとし
ては自動的に作られたものの中に反応し
やすい要素であったりとかポイントを入れ
てあげるといいと思うんですよねまこれ
ビジネスSNSがリンクのいいんです
けれども例えば出会い系のマッチング
アプリであったりとかそういった不動産の
取引ポータルであったりそういうところに
しても入り口どんなことを聞けばいいのか
どんな風に出しすると関心持ってもらえ
やすいのかタイトル最初の文章みたいな
ことはいろんな知見があると思うのでそれ
を織り込んだ形で素案作っていくというの
は生生非常に得意領域ですしいろんな
ところでできるんじゃないかなと思ってい
ますまたボタ1つで内容を調整できると
さっきの例で言うとロケーションを入れる
かどうか押すか押さないかで身が勝手に
変わって要素があるこれも用途を特化した
ことによって非常にしやすくなるのかなと
思っていて全部を丸と書き換えるだけでは
なくて周りパーツとしてそれを入れた
バージョンを作るかどうかみたいなことは
えまそのまでリアルタイム生成してもいい
と思いますし作ったものをパーツに
切り分けてオンフするような調整なんかも
できるのかなと思うのでこの辺りもさすが
リンクドイン非常に学びになって他の
ところでも使えるまコンポーネントという
か使い方なのかなと思いましたまた
フォローアップとの連動というところも
いいなと思っていまして返信なかったら3
日後に打をするとまマーケティング
オートメーションのようなそういう仕組み
かなと思うんですけれもやっぱりこういう
のを人間が全部やるのは非常に大変かなと
思うのでまある程度ちゃんとこういいなと
か追いたいなと思った場合においてはああ
いう仕組みを使いながら提供することに
よって本人としてもま打身された側として
ももちろん何回もメッセージ来ちゃうんで
鬱陶しいっていうリスクがある反面ま
気づく可能性が上がるわけですし送る側
からしても1回のアクションで2回やって
くれた上で2回りのそのアクションする
ことができて抜け漏れも減りますし成果出
やすくなるんじゃないかなと思いこれも
非常にいい仕組みだなという風に思いまし
たまこれは制裁関係あるかって言うとそう
でもないかなと思うんですけれもさらに
ここに制裁が紐付きてくると何かの
リアクションに対して様子を見て自動的に
生成するとかそんなことができうるかなと
思うのでそんな意味で面白いかなと思い
ましたまたやっぱり人間が最終調整できる
と素案を作ってもらった上でやっぱり最終
オッケーにするか人間の役割なんでさっき
のようななんか適当に作って自動送信とか
ではなくて素案があってチェックして調整
して送るというのがやっぱり現実的でいい
使い方なのかなというのを改めて学びまし
たさて続きましてですねeラーニングなの
活用ということでこれは生成AI
コーチングという仕組みになりますどんな
仕組みかご覧くださいこれAIパワード
コーチングというですねツールになるん
ですけどもよく言われるのが生成AI
コーチングで検索の大体なのってよく言わ
れるんですよでそれはちょっと意味合いが
違ってこちらはですねコーチングに近い
イメージです実際にこれ見た方がいいので
そちらに進ませていただければと思います
あの実際の画面なんですけれどもえっと
実際にタスクをどういう風にメンバーです
とかプロジェクトメンバーに渡せばいいん
ですかというな質問をこの方がしていて
それはどういうスキルだって時に
プロダクトプロダクトマーケティング
マネージャーにはとても重要なスキルです
ねとでもうちょっとスペシフィックな上
詳細教えてもらえませんかとこう実際に
機械が変動してきた後に今新しい
プロダクトをパイロットで回していて
それをフィードバックを集めているんだ
けどもそのトラブルシューティングとかが
非常にこう大変だとその情報を集めるのが
大変だでそのそそうなんですねとで実際に
権限以上に関してはどのようなことが重要
ですどんなスキルですとかその各個人の
能力にあったものが重要ですとかそういう
いわゆる権限以上に関してのティップスを
こう回答してくれるんですねでその上で
それをどうやってやるかをもうちょっと
学びたければリンクドインラーニングの
このコンテンツをを見てねというような形
の流れで最後にコンテンツが提案されると
なんで実際に検索をするだけじゃなくて
仕事の文脈に沿ってアドバイスをして
くれる学びコンテンツを追あのお勧めして
くれるここが大きすごく大きな今までの
検索機能との違いになってますところで
これも仕組みとしてはいわゆるAI
チャットを相談しながら内容を出して
くれるというところでこれからすごく増え
そうなパターンですよね学びとしてはまず
こう何か相談例えば学びたいとかスキル
アップしたいとかがあったらAIチャット
を通してそこだけでも気づきが提供される
とさっきであればプロジェクト
マネージメントとかそういうのに課題が
あるというところにおいてこんなことが
あるんじゃないので言いながら分脈に
合わしてレコメンドすることによって分脈
がないよりもやっぱやる気になるかなと
思いますしその意味があるものが
レコメンドされやすいとまたちゃんと文脈
に合わしてこれが必要ですよと言って
あげることによって単に検索したりとか
紹介されるよりもやる気になると思うん
ですよね相性も良くてやる気になるという
ところはすごい学びにおいても重要と思い
ますし学び以外にも重要なのかなと思うの
でただもちろんこれ実際使ってみないと
レコメンドの精度がどれぐらい妥当なのか
とところ分からないんですけれども概念的
にはま成り立つかなと思っていてま実際
このリンクドイン以外にも同じような形で
相談をしながらなんかのサービスに誘導し
ていくとかサービスを提供するということ
をやりたい会社多いかなと思いますしま
そういう中においてはリンクドイン非常に
こうラーニングサービスも力を入れ
てらっしゃるようでMicrosoft
グループですし売上日という規模感の会社
が実装してきてトライするこのAI
チャットによるコーチングというのは実際
使ってみてどのぐらいの制度かであったり
とか学びがある部分は生かしながら自分の
取り入れに生かしていけるといいのかなと
いう風に思いましたえところで本日は以上
になりましてお話しかしてもらった本さん
ありがとうございました最後に簡単に告知
をさせてくださいえ私の会社の方では
ビジネスにおける生成AIの導入の支援
だったりとか活用の研修講演なんかをやら
せていただいておりますえ特に公演におい
てはまイベントももそうですし車内もそう
ですしいろんなシーンでやっぱこう入口の
チャットGPTや生AIの関心を高めて
まずはギャになってもらおうと基本的な
知識を得して第1歩のあの後押しをしよう
というニーズが増えてるのかなと思いまし
てご相談増えておりまして是非関心がある
方はお伺で幸いですまたLINEの公式
アカウントでは毎週のAIニュースの
PDF資料やイベントのご案内しており
まして是非よければ登録をよろしくお願い
しますまたYouTubeの動画日々
アップしておりましてプレイリストも作っ
ております特にこのチットGPT活用最初
に見て欲しい動画というところで基本的な
内容をまとめているのでまずは何見ようか
なと思った方はこちらをご覧幸いですえ
とこで本日もありがとうございましたえ
このリモケインタビューですねやっぱり
毎回やるといろんな気づきがありまして
実際どんな風なことがこう使われてるのか
なであったりとかま自分自身も関心を持っ
てニュースを追ったりとかいろんなこう
トライしているわけなんですけれども
やっぱり多くの人が外に出ていない実際の
色々な取り組みであったりとか試験を出し
ているとやっぱり当然裏側言えないことも
あったりとかなかなか全部教えてもらえ
ないこともあるかなと思うんですけども
実際リアルに聞いてやるだけやると単に
ニュースを見たりとか表面的に触るだけで
はない学びがあるのがすごくいいなと思っ
ていてまこんな企画でどんどんいろんな
会社であったりいろんな授業がどううまく
使っているのかどんなこうテクノロジー
隠れているのかみたいなことを聞いたりと
か勝手に考察しながらシアしていくのは
どんどんやっていければなと思うので今回
も皆さんにとってそれが参考になれば幸い
です是非チャンネル登録やいいねコメント
よろしくお願いしますそれではまたお会い
し
[音楽]
ましょうリモートは研究所ではリモート
時代に活躍して稼ぐためのツールの使い方
やノウハウをどんどんご紹介していきます
是非チャンネル登録していただいて私と
一緒に学んでいき
ましょう
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