【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

リモートワーク研究所【リモ研】
21 Feb 202418:46

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

00:00

🤖 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。

05:00

🔍 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。

10:04

💌 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。

15:05

📚 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

生成AIとは、自然言語処理技術の一種であり、テキストや画像などのデータを生成することができる人工知能です。このビデオでは、生成AIがビジネスSNSであるLinkedInでの採用やeラーニングにどのように活用されているかが紹介されています。例えば、採用においては候補者の検索や自動候補者提案、メッセージの自動生成など、多岐に渡る場面で活用されています。

💡LinkedIn

LinkedInは、世界最大のビジネスSNSであり、社員数約2万人、売上も順調に伸びており、日本では350万人以上の会員がいます。ビデオでは、LinkedInにおける生成AIの活用事例が紹介されており、採用ツールとして求人の作成、候補者の検索、アプローチメッセージの自動生成などが挙げられます。

💡採用

採用は、企業が人材を採用するプロセスを指します。ビデオでは、生成AIが採用プロセスを効率化する手段として紹介されています。具体的には、LinkedIn上で求人の自動作成、候補者の自動提案、アプローチメッセージの自動生成などが挙げられます。これにより、採用担当者の負担が軽減され、採用プロセスが効率化されています。

💡eラーニング

eラーニングは、インターネットを利用した遠隔での教育・学習のことを指します。ビデオでは、LinkedInが提供するAIパワードコーチングというeラーニングサービスが紹介されています。このサービスでは、AIが個人のスキルやニーズに合わせた学びのアドバイスやコンテンツを提供し、効果的な学習をサポートしています。

💡AIパワードコーチング

AIパワードコーチングは、人工知能技術を用いて個人の学習ニーズに合わせた指導やアドバイスを提供するサービスです。ビデオでは、LinkedInが提供するこのサービスが取り上げられており、AIが具体的なスキルや問題に対するアプローチ方法を提案し、学習者に対して効果的な学習コンテンツを提供する仕組みが説明されています。

💡シニアプロダクトマーケティングマネージャー

シニアプロダクトマーケティングマネージャーとは、製品のマーケティング戦略を策定し、製品の市場投入を担当する経験豊富なマネージャーの役職です。ビデオでは、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が登場し、生成AIの活用事例について語っており、その役割と経験がビデオのテーマに深く関わっています。

💡プロジェクト作成

プロジェクト作成とは、特定の目標を達成するために必要なタスクやスケジュール、リソースなどを計画するプロセスです。ビデオでは、LinkedIn上で生成AIが自動的に求人のプロジェクトを作成する機能が紹介されています。これにより、採用担当者は手動でのプロジェクト設定を省略し、効率的に採用プロセスを進めることができます。

💡自動候補者提案

自動候補者提案とは、採用プロセスにおいて、AIが求人に適した候補者を自動的に提案する機能です。ビデオでは、LinkedInがこの機能を提供しており、過去のデータとAIのアルゴリズムを活用して、採用担当者が手間をかけずに適切な候補者を見つけることができると説明されています。

💡メッセージの自動生成

メッセージの自動生成とは、AIが内容を自動的に生成し、ユーザーが簡単にカスタマイズできる機能です。ビデオでは、LinkedIn上でアプローチメッセージを自動生成する機能が紹介されており、これにより採用担当者は時間と労力を節約し、より多くの候補者とコミュニケーションを取ることができます。

💡AIチャット

AIチャットとは、人工知能を用いてユーザーとの対話を行うシステムです。ビデオでは、LinkedInのAIパワードコーチングにおいて、AIチャットが個人の学習ニーズに合わせたアドバイスを提供する仕組みが紹介されています。これにより、学習者はリアルタイムにフィードバックを受け取り、効果的な学習を進めることができます。

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

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リモート学研究所どもです今回は生成AI

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の先端的な活用事例としてリンクドインと

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いう世界最大のビジネスSNSここでの生

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CI活用例をリモ系インタビューとしてお

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伺いしました内容によっては生によって

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反応率が40%アップしたこういった

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大きな成果も出ているようですのでこの

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事例を通じて他の様々なサービスであっ

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たりとか生成の活用事例というところを

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考えるきっかけにしていただければなと

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思っています内容としましては

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リンクドイン大きく今回2つお伺いしてい

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まして1つは採用領域え採用において候補

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者を探したりとかアプローチをしていく

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こういった部分における生成活用の例を3

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つそれからeラーニングですね学習におい

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て生成AIコーチングというサービスを

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出されているようでこれがどんな風な機能

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でどう使われてるのかということを確認

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するのが1つ計4つの事例を聞きながら

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考えていきたいと思いますえこの

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チャンネルではAIリモート自体に必要な

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ツールやノウハウや最新の情報をビジネス

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のでお届けしてるので是非チャンネル登録

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をよろしくお願いしますさて今回リモケ

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インタビューという企画で他では得られ

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ない実践的な知見を私が知りたいそして皆

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さんにシェアするという企画になりまして

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今回はリンクドインのシニアプロダクトマ

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マーケティングマネージャーである秋本

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さんにお話をお伺いしましたお忙しい中

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ありがとうございますさて秋本さんの自己

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紹介を簡単にご覧くださいリンクドインの

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秋本と申しますよろしくお願いいたします

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えっと私リンクドインでシニアプロダクト

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マーケティングマネージャーとしてえ主に

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日本の市場をておりますでえっとこちらに

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入る前はGoogle社ですとか広告代理

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店で働いておりましたよろしくお願い

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いたしますレデンの会社概要でございます

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リンクドインえ20年前にできたえ

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サービスでしてシリコンバレーに本社の

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ある会社でございますでえっと現在は

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Microsoftの関連会社として社員

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数は大体2万人程度でえっと売上も順調に

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伸びておりましてあまり知らないと日本で

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はという風に言われるんですが日本でも実

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は350万人超の会員様がいらっしゃい

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ますとで世界ですと10億人長ですねもう

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アメリカとかですともうほとんどの労働者

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が使っているいわゆるもうインフラとして

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使われているようなソルシになります私も

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別のですね海外向けのサービスをしてる

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会社ではリンクドに使わしてもらってるん

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ですけどやっぱ圧倒的にデータ量であっ

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たりとか人と繋がったり採用するみたこと

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においては使わない手はないこういう

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サービスになっていて日本でも人が非常に

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増えてるようですのでま今後も注目という

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サービスになりますさてまずはですねこう

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いったリンクドイン主に使われているのは

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企業の担当が登録者がたくさんいるわけな

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んでそこに対して採用ツールとしてま自分

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たちの応募求人を作って候補者を探して

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そこにメッセージを送っていくまこれが

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1番メインのサービスになるわけなんです

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けどもこういった領域でどのように生成が

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活用されてるのかまずはプロジェクトの

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作成というようにですねえ実際動画でお

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伺いしたのでご覧ください1つ目なんです

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けれども生成AI候補射検索ですねCIに

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よるプロジェクトですねいわゆるその求人

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の単位ですねをえ自動で作れるようにして

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いますと具体的な画面をちょっと英語なん

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ですけど見ていただければなと思います

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これ私の同僚のイラナさんという方のえ

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管理画面になってますとで実際に検索バー

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にまずここに文字入れるんですねえシニア

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グロースマーケティングリーダー私たちの

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オフィスに近い人でえっとすごく伸びて

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いる会社で働いている人はを探したいとで

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これをですねえリンクドイン側のえ

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システムに送りますでそうするとこの

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いわゆるプロジェクトというものがですね

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自動で作られます実際にプロジェクトの

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リテールですねがこのような形で出てき

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ますでえ仕事のいわゆる求人表のえジョブ

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タイトルですね仕事のえジョブタイトルは

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グロースマーケティングリーダーという

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ものができてくるとでレベルですね結構

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シニアの方を求めていて働き方はえ

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ハイブリッドですねリモートとま自宅と

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オフィスで場所はえサンフランシスコフル

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タイムえ自動でこう全てこれ入るんですよ

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ねでこれは当然ながら過去のデータです

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過去にこのようなポジションを作ってたよ

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ねとかそういうデータも全て加して先ほど

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の検索のキーワードいわゆる交互体のキー

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ワードからこのようなものを自動生成する

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ような形になってますこれ今までは全て

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自分で手入力だったんですよね自分のあの

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仕事の場所ですとか働き方ですとかレベル

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ですとかでこれを全てえ略が省略して全て

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自動で対応できるようになったというのが

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今回の大きなえ変更になってますという

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ことでまずはこの採用のプロジェクト作成

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というところなんですけれどもま画面にも

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あったようにこういろんな情報を入力して

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設定する必要があるわけなんですがまこれ

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を作ってくのは結構手間がありますしまた

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逆にこういろんな過去のデータからある

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程度累Dしたりとかこんな条件がいいん

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じゃないのということはむしろ提案して

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くれるのでこれに従ってやると非常に楽に

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作れるというのが1個目ですねでこれは実

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は表側のユーザーに見えるとよれば車内用

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の管理になるのでまずはま管理コスの最適

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化というか削減というところで使われて

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いるとで次が後者を生成AIを使って探し

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ていくレコメンドの精度を上げていくと

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いう話になります次はですねあの自動候補

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者提案ということで実際に検索をすると

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いうよりかはえリントinからこうおすめ

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をするような形ですねになってます

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いわゆる類似の候補者ですとかまおすめの

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マッチですとかくみ関心の候補者この

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いろんなカテゴリがあるんですけれども

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その数が増えて精度が上がったというのが

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今回のえのアップデートでかなりSSIを

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利用している経験の大きい経験の長い人事

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担当者の方ですと自分でやった方が早いよ

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ですとかあんまりいいの出てこないな

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みたいなのあるんですよねただこの機械が

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お勧めしてるま実際生成AIリンクドイン

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がお勧めする候補者の方が実際にこう返事

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が良かったみたいな数字も出てきてたりし

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ますなのでま実際にこう機械とま人間の

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こうコンビネーションですねでその採用し

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たい時にこうプロフェッショナルの候補者

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の返信率を上げるんですとか角度を上げる

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というようなところがえ言えるんじゃない

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のかなと数字からも言えるんじゃないのか

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なと思いますでこの公社レコメンドの

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仕組みに関してはあまり詳細が出せないと

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いうことでこれは私が聞いて勝手に考察を

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している仕組みになるんですけども例えば

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こんな感じなのかなと例えばまこれまでだ

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と比較的単純なキーワードであったりそう

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いったものの一致から広げていたものと

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いうのがまベクトルデータみたいな形で

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最近こう文章であったりとかを1回に直し

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て見ることによってただの言葉だけでは

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なくて一度判定しやすいまこんなところ

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からある触手に対してはこういう属性が

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必要みたいな情報を1度そのベクトル

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データにした上で関連するジョブであっ

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たりとか関連する記述ということを探して

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いくことにより精度であったりとか間連動

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を上げていくこんなことができたりするの

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かなというのが1個目ですねこれはもGG

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さんというブログでバテIというま

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Googleのやつを使った時のこの

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ベクトルデータの使い方を出してくれてる

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んですけどもまこの参考なんかを見ますと

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レコメンドにおいてもどんな人が類似し

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てるのかであったり類似アイテムが何なの

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かというのをこういった形で

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え使うことによってですねあの単にあの

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単純な文字だけではなくてベクトルを使っ

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た上で類似の人とか類似のアイテムを見に

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行くことで拡張するような可能性があると

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いう話があるのでこんな使い方をしてる

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可能性が1個あるんじゃないかなと思い

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ましたでもう1個は例えば触手と校舎との

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関連性っていう部分で今だとやっぱり表面

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的な文字であったりとか中身をちゃんと見

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た上で関連性を出してるわけではないと

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思うんですけれどもそこに生成AIの水論

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を噛ませることによってこういう職種に

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対してはこの候補者は明確に書いてない

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けど可能性あるんじゃないかなみたいな

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ことを一見一件候補者をリストアップしリ

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その護者をチェックした上でま代表的な

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触手に対しての関連性を水論データを付与

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するみたいなことはリンクドインクラスの

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技術であったりとかあの資金があれば実現

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できるんじゃないかなと思うのでこんな

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ことをしてるんじゃないかなと勝手ながら

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思いましたこのは詳細明かされていないん

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ですけれどもまこのようにレコメンドを

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拡大していくって方向性でも精細使われ

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てるという話自体は聞いたものですので

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今後いろんなSNSであったりとか

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サービスにおいて参考になる点なんじゃ

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ないかなと思っていますそして3つ目これ

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が1番分かりやすいんですけれども

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メッセージを送る部分で性活用してると

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いう例もお伺いしました最後にですね

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スカウト機能ということでこちらすごく

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えっと直感的ですねでこちらは実際にです

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ねえアといいねアントいねさんに

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メッセージを送るというののデモ画面に

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なりますねえ実際右上にメールマークある

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のでそちらのクリックしていただくとです

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ねメッセージを送る画面が出てくるんです

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ねでこの画面ですねすでにもう自動で

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メッセージが生成されてますはいアント

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アントニアニIhopethisM

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FindYouwellでこういう風に

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自分のえっとそうですねまいわゆる一般的

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なえメッセージにその色々なエッセンスを

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入れてメッセージが自動生成されるとで

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しかもこの下を見ていただくと対象となる

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ポジションも当然ながら入っているとで

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右上見ていただくとどのくらいえっと

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カジュアルかプロフェッショナルにこう

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寄せるかみたいなバーがあってここを

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動かすことでさらに文章が変わっていくで

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もっと言うとこのシモアをクリックして

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いただくとどのようなスキルが必要かどの

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ようなえっとキャンディデート

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プロファイルえキャンディデートにこう

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プロファイル出すかですかまこういう

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ところをえ自動選択自分でできるんですね

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でここではですですねこのデモでは

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ロケーションですねをクリックして

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ロケーションの情報も入れてくれと言うと

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このような形で緑色で書いてあるんですが

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えロンドンイングランドえユナイテッド

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キングダムこの情報が入るんですねここは

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人間がコントロールできるとまさっきと

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一緒ですねいわゆるチャットGPTって書

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する人間がちょっと編集したまそんな

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イメージでこのよ風にメッセージが自動で

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生成されますで当然ながら自分で

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書き換えることも可能ですでフォロー

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アップメッセージですねこれはえっとと

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人事のえやってない方向けのご説明ですと

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実際にこうメッセージを送ってもやはり

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返してくれない方はいらっしゃるんですが

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そういう方にもう1回メッセージを送り

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たいとそれを自動設定でえすることができ

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ましてこのメッセージに紐付いてフォロー

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アップのメッセージも自動で作成されると

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で先を押すと全てのフローがあのプロセス

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が完了する

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という形になってます生生AIを使って方

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が大体40%ぐらい高かったというデータ

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が出てますねそんな高いんですねそれ

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すごいですところでこのメッセージを自動

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的に相手ごとに作っていきカスタマイズを

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して結果的に制裁使った方が使わないより

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も40%反応率が高いというのは非常に

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大きな成功例で素晴らしいなとまこれも

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いろんなところで応用引くんじゃないかな

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と思ったんですけれどもまこういった

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リンクのイにおけるメッセージの制裁活用

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からのま個人的な学びとしたはこの辺は

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多くのところで使えるんじゃないかなと

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思っていますまずは領域ごとの

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プラクティスに基づいた素案作成とえ

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リンクのイの場合であれば採用担当として

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いかに魅力的に魅力を感じてもらうような

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形で最初に打線をするのかっていうのは

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すげえ重要とでここの部分は実はその人事

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経験者であったりとかリンクドイン使った

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メッセージの経験がある人ない人で多分

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かなり差が出てくる部分というのを

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プラットフォームであったりサービスとし

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ては自動的に作られたものの中に反応し

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やすい要素であったりとかポイントを入れ

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てあげるといいと思うんですよねまこれ

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ビジネスSNSがリンクのいいんです

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けれども例えば出会い系のマッチング

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アプリであったりとかそういった不動産の

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取引ポータルであったりそういうところに

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しても入り口どんなことを聞けばいいのか

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どんな風に出しすると関心持ってもらえ

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やすいのかタイトル最初の文章みたいな

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ことはいろんな知見があると思うのでそれ

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を織り込んだ形で素案作っていくというの

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は生生非常に得意領域ですしいろんな

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ところでできるんじゃないかなと思ってい

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ますまたボタ1つで内容を調整できると

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さっきの例で言うとロケーションを入れる

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かどうか押すか押さないかで身が勝手に

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変わって要素があるこれも用途を特化した

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ことによって非常にしやすくなるのかなと

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思っていて全部を丸と書き換えるだけでは

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なくて周りパーツとしてそれを入れた

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バージョンを作るかどうかみたいなことは

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えまそのまでリアルタイム生成してもいい

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と思いますし作ったものをパーツに

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切り分けてオンフするような調整なんかも

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できるのかなと思うのでこの辺りもさすが

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リンクドイン非常に学びになって他の

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ところでも使えるまコンポーネントという

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か使い方なのかなと思いましたまた

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フォローアップとの連動というところも

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いいなと思っていまして返信なかったら3

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日後に打をするとまマーケティング

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オートメーションのようなそういう仕組み

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かなと思うんですけれもやっぱりこういう

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のを人間が全部やるのは非常に大変かなと

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思うのでまある程度ちゃんとこういいなと

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か追いたいなと思った場合においてはああ

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いう仕組みを使いながら提供することに

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よって本人としてもま打身された側として

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ももちろん何回もメッセージ来ちゃうんで

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鬱陶しいっていうリスクがある反面ま

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気づく可能性が上がるわけですし送る側

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からしても1回のアクションで2回やって

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くれた上で2回りのそのアクションする

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ことができて抜け漏れも減りますし成果出

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やすくなるんじゃないかなと思いこれも

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非常にいい仕組みだなという風に思いまし

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たまこれは制裁関係あるかって言うとそう

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でもないかなと思うんですけれもさらに

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ここに制裁が紐付きてくると何かの

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リアクションに対して様子を見て自動的に

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生成するとかそんなことができうるかなと

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思うのでそんな意味で面白いかなと思い

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ましたまたやっぱり人間が最終調整できる

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と素案を作ってもらった上でやっぱり最終

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オッケーにするか人間の役割なんでさっき

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のようななんか適当に作って自動送信とか

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ではなくて素案があってチェックして調整

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して送るというのがやっぱり現実的でいい

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使い方なのかなというのを改めて学びまし

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たさて続きましてですねeラーニングなの

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活用ということでこれは生成AI

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コーチングという仕組みになりますどんな

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仕組みかご覧くださいこれAIパワード

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コーチングというですねツールになるん

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ですけどもよく言われるのが生成AI

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コーチングで検索の大体なのってよく言わ

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れるんですよでそれはちょっと意味合いが

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違ってこちらはですねコーチングに近い

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イメージです実際にこれ見た方がいいので

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そちらに進ませていただければと思います

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あの実際の画面なんですけれどもえっと

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実際にタスクをどういう風にメンバーです

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とかプロジェクトメンバーに渡せばいいん

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ですかというな質問をこの方がしていて

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それはどういうスキルだって時に

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プロダクトプロダクトマーケティング

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マネージャーにはとても重要なスキルです

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ねとでもうちょっとスペシフィックな上

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詳細教えてもらえませんかとこう実際に

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機械が変動してきた後に今新しい

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プロダクトをパイロットで回していて

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それをフィードバックを集めているんだ

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けどもそのトラブルシューティングとかが

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非常にこう大変だとその情報を集めるのが

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大変だでそのそそうなんですねとで実際に

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権限以上に関してはどのようなことが重要

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ですどんなスキルですとかその各個人の

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能力にあったものが重要ですとかそういう

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いわゆる権限以上に関してのティップスを

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こう回答してくれるんですねでその上で

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それをどうやってやるかをもうちょっと

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学びたければリンクドインラーニングの

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このコンテンツをを見てねというような形

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の流れで最後にコンテンツが提案されると

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なんで実際に検索をするだけじゃなくて

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仕事の文脈に沿ってアドバイスをして

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くれる学びコンテンツを追あのお勧めして

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くれるここが大きすごく大きな今までの

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検索機能との違いになってますところで

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これも仕組みとしてはいわゆるAI

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チャットを相談しながら内容を出して

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くれるというところでこれからすごく増え

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そうなパターンですよね学びとしてはまず

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こう何か相談例えば学びたいとかスキル

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アップしたいとかがあったらAIチャット

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を通してそこだけでも気づきが提供される

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とさっきであればプロジェクト

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マネージメントとかそういうのに課題が

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あるというところにおいてこんなことが

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あるんじゃないので言いながら分脈に

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合わしてレコメンドすることによって分脈

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がないよりもやっぱやる気になるかなと

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思いますしその意味があるものが

play15:48

レコメンドされやすいとまたちゃんと文脈

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に合わしてこれが必要ですよと言って

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あげることによって単に検索したりとか

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紹介されるよりもやる気になると思うん

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ですよね相性も良くてやる気になるという

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ところはすごい学びにおいても重要と思い

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ますし学び以外にも重要なのかなと思うの

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でただもちろんこれ実際使ってみないと

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レコメンドの精度がどれぐらい妥当なのか

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とところ分からないんですけれども概念的

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にはま成り立つかなと思っていてま実際

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このリンクドイン以外にも同じような形で

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相談をしながらなんかのサービスに誘導し

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ていくとかサービスを提供するということ

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をやりたい会社多いかなと思いますしま

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そういう中においてはリンクドイン非常に

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こうラーニングサービスも力を入れ

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てらっしゃるようでMicrosoft

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グループですし売上日という規模感の会社

play16:30

が実装してきてトライするこのAI

play16:32

チャットによるコーチングというのは実際

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使ってみてどのぐらいの制度かであったり

play16:36

とか学びがある部分は生かしながら自分の

play16:39

取り入れに生かしていけるといいのかなと

play16:41

いう風に思いましたえところで本日は以上

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になりましてお話しかしてもらった本さん

play16:46

ありがとうございました最後に簡単に告知

play16:47

をさせてくださいえ私の会社の方では

play16:50

ビジネスにおける生成AIの導入の支援

play16:52

だったりとか活用の研修講演なんかをやら

play16:55

せていただいておりますえ特に公演におい

play16:57

てはまイベントももそうですし車内もそう

play16:59

ですしいろんなシーンでやっぱこう入口の

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チャットGPTや生AIの関心を高めて

play17:04

まずはギャになってもらおうと基本的な

play17:06

知識を得して第1歩のあの後押しをしよう

play17:10

というニーズが増えてるのかなと思いまし

play17:11

てご相談増えておりまして是非関心がある

play17:14

方はお伺で幸いですまたLINEの公式

play17:16

アカウントでは毎週のAIニュースの

play17:18

PDF資料やイベントのご案内しており

play17:20

まして是非よければ登録をよろしくお願い

play17:22

しますまたYouTubeの動画日々

play17:24

アップしておりましてプレイリストも作っ

play17:26

ております特にこのチットGPT活用最初

play17:28

に見て欲しい動画というところで基本的な

play17:31

内容をまとめているのでまずは何見ようか

play17:33

なと思った方はこちらをご覧幸いですえ

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とこで本日もありがとうございましたえ

play17:37

このリモケインタビューですねやっぱり

play17:38

毎回やるといろんな気づきがありまして

play17:40

実際どんな風なことがこう使われてるのか

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なであったりとかま自分自身も関心を持っ

play17:45

てニュースを追ったりとかいろんなこう

play17:47

トライしているわけなんですけれども

play17:48

やっぱり多くの人が外に出ていない実際の

play17:51

色々な取り組みであったりとか試験を出し

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ているとやっぱり当然裏側言えないことも

play17:55

あったりとかなかなか全部教えてもらえ

play17:57

ないこともあるかなと思うんですけども

play17:59

実際リアルに聞いてやるだけやると単に

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ニュースを見たりとか表面的に触るだけで

play18:04

はない学びがあるのがすごくいいなと思っ

play18:06

ていてまこんな企画でどんどんいろんな

play18:07

会社であったりいろんな授業がどううまく

play18:10

使っているのかどんなこうテクノロジー

play18:12

隠れているのかみたいなことを聞いたりと

play18:14

か勝手に考察しながらシアしていくのは

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どんどんやっていければなと思うので今回

play18:18

も皆さんにとってそれが参考になれば幸い

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です是非チャンネル登録やいいねコメント

play18:22

よろしくお願いしますそれではまたお会い

play18:24

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[音楽]

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ましょうリモートは研究所ではリモート

play18:29

時代に活躍して稼ぐためのツールの使い方

play18:33

やノウハウをどんどんご紹介していきます

play18:36

是非チャンネル登録していただいて私と

play18:39

一緒に学んでいき

play18:44

ましょう

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