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","インタビュー・対談・鼎談",{"id":536,"createdAt":537,"updatedAt":537,"publishedAt":537,"revisedAt":537,"name":538},"juve4e3uwn","2026-04-14T06:04:56.514Z","ナノ単科","AIで分析したけど「使えない」？壁を超えるカギは3つあった","\u003Cp>AIを分析に使ってみた。それらしいアウトプットができたので早速現場で使ってみたら、どうもうまくいかない……そんな経験はありませんか。\u003C\u002Fp>\u003Cp>AIは、データの分析を意思決定につなげる上でとても頼れる存在です。しかし、AIの出力をそのまま使うだけでは、ビジネス上の意思決定に活かせる示唆にはなかなかなりません。これを解決するためには、基礎となる思考法が重要です。\u003Cbr>そこで今回は、グロービス経営大学院のナノ単科「\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fnda?utm_source=chikenroku&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=nda_lecturer&amp;atnct=shelikes-t_0100pjsy00lhun-b39a057f43eabdaa6c3e82d2764e2cf7&amp;__hstc=30129120.49d782e23968f184d6dadf28e1e23dec.1721970067320.1780280941043.1780311320876.1364&amp;__hssc=30129120.3.1780311320876&amp;__hsfp=8afb92e02185028372171a78a23a847a\">データ・アナリティクス入門\u003C\u002Fa>」講師の天野 慧に、「AIでデータを分析するときのリアルなギモン」と、それを解決するための思考法を聞いてみました。\u003C\u002Fp>\u003Cp>キーワードは「仮説」「比較」「検証」の3つ。AI時代だからこそ必要になる基本姿勢とは？\u003C\u002Fp>","\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>本日は、グロービス経営大学院の教員である天野さんをお招きしました。\u003C\u002Fp>\u003Cp>天野さんは、グロービス経営大学院の\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmba.globis.ac.jp\u002Fabout\u002F\">本科\u003C\u002Fa>や\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002F?utm_source=chikenroku&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=nda_lecturer&amp;atnct=shelikes-t_0100pjsy00lhun-b39a057f43eabdaa6c3e82d2764e2cf7&amp;__hstc=30129120.49d782e23968f184d6dadf28e1e23dec.1721970067320.1780280941043.1780311320876.1364&amp;__hssc=30129120.3.1780311320876&amp;__hsfp=8afb92e02185028372171a78a23a847a\">ナノ単科\u003C\u002Fa>にて、ビジネスに活かすデータ分析を学ぶ科目を中心に教壇に立たれています。\u003C\u002Fp>\u003Cp>そんな天野さんに、早速ビジネスパーソンの皆さんから届いたお悩み解決のヒントを教えていただきましょう！ひとつめはこちらです。\u003C\u002Fp>\u003Ch2 id=\"hee59ef181d\">\u003Cstrong>「で、何が言えるの？」と言われる人に足りない【仮説】\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Chr>\u003Cp>\u003Cstrong>【お悩み①】\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>AIを使って自分なりに分析結果をまとめたのですが、AIの示唆だけでは、本当にこれで良いのか自分で意思決定できません。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>分析をして資料を作ってみたものの、会議で『で、ここから何が言えるの？』と言われてしまいました。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Chr>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>私が担当するクラスでもよく聞く悩みです。何が足りないのかといえば、データに当たる前の\u003Cstrong>「仮説を立てる」プロセスを飛ばしてしまっている\u003C\u002Fstrong>場合が多いんです。\u003C\u002Fp>\u003Ch3 id=\"ha8de0087c0\">行動の事前準備として仮説を立てよう\u003C\u002Fh3>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F51b5eec4349d492493a1c3cf2402bb12\u002FNDA_01.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>AIにデータを入れる前の段階が大切なのでしょうか？\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>おっしゃる通りです。\u003Cstrong>分析はその結果をどう行動につなげるのかが大事\u003C\u002Fstrong>。そのためには、AIを受け身で使うのではなく、データに当たる前、あるいはAIを使う前の十分な思考投入が重要です。曖昧な指示でもAIが、ある程度の分析結果を出力してくれます。しかし、\u003Cstrong>AIの出力に依存してしまうと、戦略立案や行動につなげる、よい示唆を得ることが難しくなってしまう\u003C\u002Fstrong>おそれがあります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>そこで違いを生むのが、事前の思考投入\u003C\u002Fstrong>です。\u003Cbr>そもそも何のために分析をするのか、データから、どんなことがいえそうか仮説を立てるといったデータに当たる前の思考投入が、よい分析には不可欠です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>たとえば売上を見るときも、ただ数字を眺めるのではなく、「売上減少の原因はどこにあるのかを明らかにする」という目的を押さえたうえで、「客数に問題がありそう」あるいは「単価に問題があるのでは」と仮説を考えてからデータを見てみる。このような思考のプロセスを採用することで、\u003Cstrong>事業改善に直接役立つ示唆\u003C\u002Fstrong>を得ることができます。\u003Cbr>逆に、こうした視点がなくデータに触ってしまうと、いろいろと時間かけたし、いろんなグラフもつくって労力をかけたけれど、ほとんどの作業が打ち手を考える上では無駄になってしまった……そんなことになりかねません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>データに当たる前、AIを使う前にしっかりと時間を取って、目的を明確にし、仮説を立ててからデータに向き合うことで、分析の成果を現場での戦略策定に結びつけやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>現場での実体験から、問題がありそうな数字を見ていくんですね。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>皆さんそれぞれお持ちの「\u003Cstrong>現場の知恵\u003C\u002Fstrong>」を足がかりに仮説を立てると、分析を具体的な行動に結びつけやすくなりますよ。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ただ、自分の経験だけに頼ると、逆にバイアスにとらわれてしまう場合もあります。自分の知っている範囲を超えて考えることも大事です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>知っている範囲を超えていく……いったい、何から始めればいいのでしょうか？\u003C\u002Fp>\u003Ch3 id=\"ha37f704ac8\">よりよい仮説を立てるためのポイント\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>こうした分析プロセスに慣れていない人は、はじめのうちは、\u003Cstrong>思考の型\u003C\u002Fstrong>を参考にするとよいでしょう。\u003Cbr>たとえば、売り上げは「客数」と「単価」に分解できます。あるいは、事業環境を分析するなら「市場・顧客」「競合」「自社」の3つに分解する方法があります。後者は\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Fcourses\u002F8fc87624\u002F\">3C分析\u003C\u002Fa>と言われるフレームワークです。こうした思考の型となる知識を学び、試してみるというのもひとつの手です。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Fcourses\u002F8fc87624\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F9594482cfed24dd7924b5e48c2f1806e\u002F3C%E5%88%86%E6%9E%90%20~%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%83%BB%E7%AB%B6%E5%90%88%E3%83%BB%E8%87%AA%E7%A4%BE%E3%81%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%8B%E3%82%89%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%82%92%E7%AB%8B%E6%A1%88%E3%81%99%E3%82%8B~_220725.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\">\u003C\u002Fa>\u003Cfigcaption>GLOBIS学び放題「3C分析 ~市場・競合・自社の分析から戦略を立案する~」より\u003C\u002Ffigcaption>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>知識をためていくと、的外れな仮説も少なくなっていきそうです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>確かに少なくなっていくと思いますが、最初のうちは的外れな仮説を立ててしまっても、まったく気にせず構いません。\u003Cbr>「\u003Cstrong>仮説は当たっているときよりも失敗したときの方が学びになる\u003C\u002Fstrong>」とも言われているんです。もし仮説が外れたら、それは問題の原因ではないことがわかったのです。こうした結果をしっかりと記憶しておくことで、誤った意思決定を防ぐことができますので、組織にとってはよい学びになります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>なるほど、トライ＆エラーが大切なんですね！\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>最近は、トライ＆エラーではなく「\u003Cstrong>トライ＆ラーン\u003C\u002Fstrong>」だとも言われます。業務DXが進み、データを蓄積する環境が整ってきたことで、これまでよりもデータ分析の試行錯誤がしやすくなっているのではないかと思います。試行錯誤によって実践的なスキルを身につけることができますし、組織にとっても有用な知見を蓄積していくことが期待できます。\u003Cbr>ぜひ前向きに仮説検証のプロセスに取り組んでみてください。\u003C\u002Fp>\u003Cp>また、分析に習熟されている方の中には、ツールを触る前に紙に仮説を図解化したロジックツリーなどのメモを書き出す人もいます。事前に仮説を立てるという思考の癖をつけるためにも、\u003Cstrong>手書きで書きながら考えてみるのもいい\u003C\u002Fstrong>ですよ。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F810730e9ef014876abba243c379eb66c\u002F%E4%BB%AE%E8%AA%AC%E3%82%92%E7%AB%8B%E3%81%A6%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%8F%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%A1%E3%83%A2%E3%82%A4%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%B8.png\" alt=\"\" width=\"1672\" height=\"941\">\u003Cfigcaption>アパレル業界において店舗の売り上げ高成長率を分析する際、紙に書き出したロジックツリーのイメージ\u003C\u002Ffigcaption>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2 id=\"h68b0cc5d80\">\u003Cstrong>AIの回答に違和感があるときは【比較】してみよう\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Chr>\u003Cp>\u003Cstrong>【お悩み②】\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>自社サービスの解約率が少し上がっています。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>AIに分析させると『季節的な変動なので気にしなくていい』と言ってきます。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>本当に対策しなくていいのか、やっぱり対策した方がいいのか、AIの回答に少し違和感があるものの、自信を持って判断できません。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Chr>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>続いてのお悩みはこちらです。AIのアウトプットに確信が持てないということですが、こちらはいかがでしょうか？\u003C\u002Fp>\u003Ch3 id=\"h92b67bda87\">切り口を主体的に考えてみる\u003C\u002Fh3>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F1c11804785674f5e986c7246fb3cdfe6\u002FNDA_02.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>大切なのは、\u003Cstrong>意図を持ってデータを捉えること\u003C\u002Fstrong>です。与えられたデータやAIの出力を鵜呑みにするのではなく、いま目の前にあるデータの外の状況やデータの背景にも思いを馳せ、思考を広げましょう。\u003C\u002Fp>\u003Cp>思考を広げる際の参考にしてもらいたいのが「\u003Cstrong>分析とは比較なり\u003C\u002Fstrong>」という言葉です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ほかと比較することが、分析から示唆を出す一番の近道です。今回のお悩みで言えば、地域別、顧客別など、季節要因とは異なる、ほかの切り口と比較してみるのがひとつの手です。あるいは、季節要因と言っても年度ごとの推移はどうなのかを比較してみるといったことも考えられるでしょう。「\u003Cstrong>いま目の前にあるデータ以外に、どんな切り口があるだろうか\u003C\u002Fstrong>」と考えてみて、データにあたってみるのがポイントです。仮に、データを分析した結果、季節による売上の変化は毎年起きていることで顕著な差がないということがわかれば、今回の解約率はそこまで問題視する必要がないと根拠をもって判断できるかもしれません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>納得できる一方で、比較の切り口を見つけるのは難しそうですね……\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>先ほどもお話ししたように、たとえば3C分析のような、あるいは売上は客数と単価に分解できるといった、\u003Cstrong>比較して考えるのに有効な思考の型\u003C\u002Fstrong>をまず当てはめてみるのがいいでしょう。また、各業界には特有の重要な切り口があります。たとえば、コンビニエンスストア業界であれば、日販（1日の1店舗当たり平均売上高）が重要視されます。はじめのうちは、こうした型の助けを借りなが、徐々に自分なりの進め方を見つけるとよいですね。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>ナノ単科では、他の受講生とのグループワークがありますよね。そういった場で、それぞれの業界でやっていることを言語化してシェアすると、お互いに参考にできそうです。\u003C\u002Fp>\u003Ch3 id=\"h3cd8e3af37\">視野を広げるための「新たなデータ」と「ビジュアル化」\u003C\u002Fh3>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F1a406d108a9d4920a59f1b6a1df2fb21\u002FNDA_03_02.jpg\" alt=\"\" width=\"1851\" height=\"1041\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>あまり自分の手元に比較できるデータがないときのおすすめはありますか？\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>ひとつは、官公庁が発行しているデータなど、\u003Cstrong>ネット上にある公開情報を活用する\u003C\u002Fstrong>ことです。あるいは、自分でアンケート調査を行うなど、「\u003Cstrong>データを新たに取りに行く\u003C\u002Fstrong>」という発想も大切です。\u003Cbr>AIは、与えられたデータから示唆を出すものです。扱えるデータの範囲には限界があります。手元のデータだけでは分析を深めることが難しいのであれば、自分でデータを取りに行く必要があります。手元のデータでできる範囲の分析を行うこともだいじですが、「他に必要なデータはないか」という発想も大事にしてもらいたいです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>「データを新たに取りに行く」、とても大切なキーワードですね！自分でアンケートを取りに行ったり、他部署が持っているデータを聞きに行ったりも大切そうです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>たしかに、\u003Cstrong>データを新たに取りに行くなら他部署とのコミュニケーションも大切\u003C\u002Fstrong>になります。ナノ単科ではそうした場面で相手を説得するコミュニケーションでも役立つ、分析の前提や説明の力を学んでいただけます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>また、分析ではグラフなどでビジュアル化してみることも、違和感に気づくためのポイントになるのではと思いました。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>分析の世界では、「\u003Cstrong>目に仕事をさせる\u003C\u002Fstrong>」という言葉があるんです。たとえば特定の日付に偏りがあるといった、平均値や中央値だけを見ていると気づけないことが、グラフにすると見えることがあります。違和感に対するセンサーが働きやすくなりますよ。\u003C\u002Fp>\u003Ch2 id=\"hb702bbb4a1\">\u003Cstrong>候補が多すぎるなら【検証のサイクル】を回す\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Chr>\u003Cp>\u003Cstrong>【お悩み③】\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>AIで問題の原因を探ろうとしたら、競合の動きのせいなのか、自社の施策のせいなのか、出てきた原因の候補が多すぎて絞れません。結局どこを改善すればいいのか特定できず困っています。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Chr>\u003Ch3 id=\"haf524df47f\">検証あってこその仮説だからこそ、小さくともまず始める\u003C\u002Fh3>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F967fced6ee134c9e9bdddeaa3f2f70b3\u002FNDA_04.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>大切なのは、\u003Cstrong>仮説は検証されて初めて意味を持つ\u003C\u002Fstrong>ということです。データに真摯に向き合い、自分が最も確からしく思える仮説とほかの仮説を比較しながら、「どれが一番問題なのか」を検証する。このサイクルを回すことが大事です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ただ、手持ちのデータで検証しきれるとも限りません。その場合、「小さな実験」から検証を始め、徐々に仮説を絞り込んでいきましょう。たとえば、全社でいきなり本格的な検証を実施するのは難しいでしょうから、まずは特定の地域や店舗だけでテストマーケティングをしてみるといった方法が考えられます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>私も研究の中で、「本当は1万人くらい集めた実験ができたらいいのに」と思うこともありますが、理想的な実験ができることは稀です。常に予算や時間といったリソースには制約があります。\u003Cstrong>検証したいポイントを切り分けて分解\u003C\u002Fstrong>し、\u003Cstrong>小さなところからはじめて、結果が得られたら組織に共有し、追加調査の必要性を訴えて、少しずつ予算枠を広げ、調査の規模を大きくいく。徐々に広げてい\u003C\u002Fstrong>くことをおすすめします。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>例えば、小さな結果でもデータがあるのとないのとでは、その後の人の巻き込みやすさが違いそうですね。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>おっしゃる通りですね。スピーディーにPDCAを回して少しずつ積み重ねていったほうが、失敗も少ないですし、周囲からの信頼を得やすくなると思います。\u003C\u002Fp>\u003Ch3 id=\"h7a975c9c41\">検証がうまくいかないとき、どうリカバリする？\u003C\u002Fh3>\u003Cfigure>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002Fa86361a51f5a437cb0f9c985d72e6e26\u002FNDA_05.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>仮説を検証してみたら、すごく的外れだった、なんてこともありそうです。そんなときはどう巻き戻せばいいのでしょうか？\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>振り返って次につなげることが大事です。そのためには、\u003Cstrong>しっかりと記録に残す\u003C\u002Fstrong>。よくあるのは、仮説を思いつくまま五月雨式に試してしまって、組織の中に記録すら残らないという事態です。「こういう分解で立ててみた仮説だったが、違った」「では次はこうしよう」などと、分析の軌跡を記録として残しながら進めることが大切です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>構造を分解して、自分はどこを検証しているのか。結果に対して何にどんなつながりがあるのか。そうした見取り図を描き、全体像を見渡すことが大事なのですね。\u003Cbr>とはいえ、自分ひとりで向き合っていると、どうしても思考が止まってしまう場面もありそうです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>そんなときは、他の人から意見をもらいながら仮説を立ててみましょう。最初のご質問で「知っている範囲を超えた仮説を意識する」というお話をしましたが、\u003Cstrong>人間には必ず、何らかの先入観や偏り、いわゆるバイアスがあります\u003C\u002Fstrong>。\u003C\u002Fp>\u003Cp>私も実務で分析をする際は、よく他の人から意見をもらっています。分析が得意な人というと、科学者のように実験室でひとり黙々と作業し、ひらめきを出しているイメージがあるかもしれません。でも実際には、\u003Cstrong>できる人ほどデータを収集する前に、自分の仮説に対する他者からのフィードバックをもらうという手間を惜しみません\u003C\u002Fstrong>。他の人から意見をもらいながら直していく、そんな\u003Cstrong>活動的なイメージの方が強い\u003C\u002Fstrong>です。ぜひ自分の頭の中だけに思考を閉じず、人を巻き込みながら分析を深めていってください。\u003C\u002Fp>\u003Ch2 id=\"hf7c64bc9b1\">\u003Cstrong>分析の思考習慣は、実践とフィードバックで身につく\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>読者の皆さんも、今回の「仮説を立てる」「比較する」「検証のサイクルを回す」というステップを踏むと、いつも仕事で扱っている数字の見え方が変わってくるのではないでしょうか。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>AIは曖昧なプロンプトでも、お願いすれば、どんどんアイデアを出して分析を進めてくれるので、便利なツールです。しかし、それだと思考が凝り固まってしまうおそれがあります。価値ある分析には、\u003Cstrong>AIの出力を受動的に受け取るのではなく\u003C\u002Fstrong>、自分の仮説をぶつけたり、ほかの観点の視点で仮説を考えられないか考えてみたりして、\u003Cstrong>あえて自分の考えを広げる手間を惜しまないことが大事\u003C\u002Fstrong>です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>私がコンテンツ開発に携わり、講師を担当しているナノ単科の「\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fnda?utm_source=chikenroku&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=nda_lecturer&amp;atnct=shelikes-t_0100pjsy00lhun-b39a057f43eabdaa6c3e82d2764e2cf7&amp;__hstc=30129120.49d782e23968f184d6dadf28e1e23dec.1721970067320.1780280941043.1780311320876.1364&amp;__hssc=30129120.3.1780311320876&amp;__hsfp=8afb92e02185028372171a78a23a847a\">データ・アナリティクス入門\u003C\u002Fa>」では、6週間のオンライン講座でこうした思考習慣を定着させるための実践的なトレーニングの場を提供しています。知識をただ知っている状態で終わらせるのではなく、実際に使えるスキルへと昇華させていく。そのためのアウトプットとフィードバックが得られる場です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>小林：\u003C\u002Fstrong>現場で使えるスキルにしていくための、アウトプットとフィードバックの環境があるんですね。興味がある方は、ぜひ\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fnda?utm_source=chikenroku&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=nda_lecturer&amp;atnct=shelikes-t_0100pjsy00lhun-b39a057f43eabdaa6c3e82d2764e2cf7&amp;__hstc=30129120.49d782e23968f184d6dadf28e1e23dec.1721970067320.1780280941043.1780311320876.1364&amp;__hssc=30129120.3.1780311320876&amp;__hsfp=8afb92e02185028372171a78a23a847a\">サイト\u003C\u002Fa>をチェックしてみてください。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>天野：\u003C\u002Fstrong>データに向き合う際の思考習慣が変われば、AIの使い方も、明日からの仕事も大きく変わりますよ。またどこかで皆さんにお会いできるのを楽しみにしています！\u003C\u002Fp>\u003Chr>\u003Cfigure>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fnda?utm_source=chikenroku&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=nda_lecturer&amp;atnct=shelikes-t_0100pjsy00lhun-b39a057f43eabdaa6c3e82d2764e2cf7&amp;__hstc=30129120.49d782e23968f184d6dadf28e1e23dec.1721970067320.1780280941043.1780311320876.1364&amp;__hssc=30129120.3.1780311320876&amp;__hsfp=8afb92e02185028372171a78a23a847a\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F4b1a10fc81e147528e37846f81068d56\u002F%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E7%B5%8C%E5%96%B6%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E9%99%A2%E3%83%8A%E3%83%8E%E5%8D%98%E7%A7%91_%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9%E5%85%A5%E9%96%80.png\" alt=\"\" width=\"2400\" height=\"1260\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>ナノ単科「データ・アナリティクス入門」をさらに詳しく知りたい方は\u003Ca 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AI時代にコミュニケーションを見直す",[597,598,603],{"id":536,"createdAt":537,"updatedAt":537,"publishedAt":537,"revisedAt":537,"name":538},{"id":599,"createdAt":600,"updatedAt":600,"publishedAt":600,"revisedAt":600,"slug":601,"name":602},"id-145","2024-01-19T15:51:22.713Z","145","AI",{"id":604,"createdAt":605,"updatedAt":605,"publishedAt":605,"revisedAt":605,"slug":606,"name":607},"id-102","2024-01-19T15:59:19.790Z","102","コミュニケーション",{"url":609,"height":567,"width":568},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002Fe894636308f84e32b52274078a8f3b6c\u002Fa285-3_chikenroku_nano_260831.jpg",{"id":611,"name":612,"tag":613,"image":616},"7ffy48gt5","タイムマネジメントとは「自分の管理」である──生産性を上げる段取りの技術を動画から解説",[614,615],{"id":577,"createdAt":578,"updatedAt":578,"publishedAt":578,"revisedAt":578,"slug":579,"name":580},{"id":582,"createdAt":583,"updatedAt":584,"publishedAt":585,"revisedAt":584,"name":586},{"url":617,"height":618,"width":619},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F48c01402b9784041977d99799b5ab1db\u002Fthumbnail-7ffy48gt5.png",720,1280,{"id":621,"name":622,"tag":623,"image":629},"2vtap_phbd","志は、現場で磨かれる——グロービスとアフリカ、10年の軌跡",[624],{"id":625,"createdAt":626,"updatedAt":626,"publishedAt":626,"revisedAt":626,"slug":627,"name":628},"id-475","2024-01-19T15:27:33.726Z","475","志・リーダーシップ",{"url":630,"height":567,"width":568},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F53352a69cc37490cb9753c52049502e2\u002Fa321_africa_talk260518.jpg",{"id":632,"name":633,"tag":634,"image":645},"2gwc585v6","資本構成が変わってNPVが使えない場合どうすべきか？",[635,640],{"id":636,"createdAt":637,"updatedAt":637,"publishedAt":637,"revisedAt":637,"slug":638,"name":639},"id-4251","2024-01-19T09:03:17.648Z","4251","書籍ピックアップ",{"id":641,"createdAt":642,"updatedAt":642,"publishedAt":642,"revisedAt":642,"slug":643,"name":644},"id-1437","2024-01-19T16:19:00.509Z","1437","営業",{"url":646,"height":567,"width":568},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002Fbfca168d31df41a0921c612058fe5404\u002F%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9MBA%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89%20%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AFBEST100%238.jpg",{"id":648,"name":649,"tag":650,"image":653},"ztq9vf_yt","内発的なモチベーションはどうしたら高まるのか",[651,652],{"id":636,"createdAt":637,"updatedAt":637,"publishedAt":637,"revisedAt":637,"slug":638,"name":639},{"id":641,"createdAt":642,"updatedAt":642,"publishedAt":642,"revisedAt":642,"slug":643,"name":644},{"url":654,"height":567,"width":568},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002Ffc735ed281cc42188bd97301d5de49da\u002F%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9MBA%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89%20%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AFBEST100%237.jpg",{"id":656,"name":657,"tag":658,"image":661},"x_7ui49fz_s","複雑な時代だからこそ必要なリーダーシップとは",[659,660],{"id":636,"createdAt":637,"updatedAt":637,"publishedAt":637,"revisedAt":637,"slug":638,"name":639},{"id":641,"createdAt":642,"updatedAt":642,"publishedAt":642,"revisedAt":642,"slug":643,"name":644},{"url":662,"height":567,"width":568},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F227a0e896b15450b9049aa3e4a1c8aee\u002F%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9MBA%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89%20%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AFBEST100%236.jpg",493,{"contents":665,"totalCount":1125,"offset":116,"limit":1126},[666,729,765,802,848,906,952,995,1040,1083],{"id":667,"starts_at":668,"photo":669,"category":670,"name":671,"course_type":672,"video_duration":673,"description":674,"learning_points":675},"7608976e","2017-03-07T19:39:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F572\u002Fthumb_7608976e.jpg",{"name":6},"クリティカル・シンキング（論理思考編）","中級",6339,"業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。\r\n論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。\r\n論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。\r\n\r\n論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。\r\n・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント\r\n・MECE\r\n・ロジックツリー\r\n・ピラミッド構造\r\n・演繹的／帰納的思考\r\n・イシューと枠組み\r\n\r\n※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。\r\n　内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。",[676,682,689,695,702,709,715,722],{"fieldId":677,"name":678,"videos":679},"learning_point","コース紹介",[680],{"preview_url_s":681,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F207387271.sd.mp4?s=b97e43abd8bdd00e7d55684d55d797f0582e2a27&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":683,"videos":684},"なぜ「論理思考」が必要なのか",[685,686,687,688],{"is_public":40},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":690,"videos":691},"ピラミッド・ストラクチャーとは",[692,693,694],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":696,"videos":697},"「何を考えるべきか」を考える(1)～イシュー",[698,699,700,701],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":703,"videos":704},"「何を考えるべきか」を考える(2)～枠組み",[705,706,707,708],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":710,"videos":711},"主張を根拠で支え、論理をチェックする",[712,713,714],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":716,"videos":717},"論理展開の落とし穴(1)～演繹法",[718,719,720,721],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":723,"videos":724},"論理展開の落とし穴(2)～帰納法",[725,726,727,728],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"id":730,"starts_at":731,"photo":732,"category":733,"name":734,"course_type":735,"video_duration":736,"description":737,"learning_points":738},"5e26f61c","2017-02-14T20:21:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F262\u002Fthumb_5e26f61c.png",{"name":6},"ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~","初級",421,"ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。\r\n問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。\r\n\r\n※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。\r\n　理解度確認テストや修了には影響ございません。",[739,744,748,752,756,761],{"fieldId":677,"name":740,"videos":741},"ロジックツリーとは",[742],{"preview_url_s":743,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F204818544.sd.mp4?s=fe52f8a0dd8651f7a5473436bf4659fc0a0cc371&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":745,"videos":746},"どのような場面で使うのでしょう？",[747],{"is_public":40},{"fieldId":677,"name":749,"videos":750},"分解の方法①：層別分解",[751],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":753,"videos":754},"分解の方法②：変数分解（掛け算）",[755],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":757,"videos":758},"事例：アンケート回答者へのプレゼントを考える",[759,760],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":762,"videos":763},"留意点",[764],{"is_public":9},{"id":766,"starts_at":767,"photo":768,"category":769,"name":770,"course_type":672,"video_duration":771,"description":772,"learning_points":773},"8f9dac7b","2018-08-27T01:07:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F1731\u002Fthumb_8f9dac7b.png",{"name":6},"論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント",2766,"伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。\r\n仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。\r\n\r\nそんな方に役に立つのが「論理思考」です。\r\n\r\n物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。\r\nこのコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。\r\n\r\nビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。\r\n「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。",[774,778,783,788,793,798],{"fieldId":677,"name":678,"videos":775},[776],{"preview_url_s":777,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F282421339.sd.mp4?s=87036a47d8f44ac13f02781516a5af69502e64e9&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":779,"videos":780},"意見を明確にしよう",[781,782],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":784,"videos":785},"意見と事実を分けるって？",[786,787],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":789,"videos":790},"伝える相手を意識しよう",[791,792],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":794,"videos":795},"100%の正しさにこだわらない",[796,797],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":799,"videos":800},"成長と論理思考",[801],{"is_public":9},{"id":803,"starts_at":804,"photo":805,"category":806,"name":807,"course_type":735,"video_duration":808,"description":809,"learning_points":810},"4bfa66e5","2017-02-14T20:19:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F252\u002Fthumb_01-c1de1106977e0cdb963aa8cb99c870a9d2193fb2fa434205a5f5efeab5469738.jpg",{"name":6},"MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~",481,"MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。\r\n例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。\r\nロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。\r\n\r\n※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。\r\nリニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。\r\nなお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。",[811,816,821,825,829,833,837,841,845],{"fieldId":677,"name":812,"videos":813},"事例①-1：中井さんの分析",[814],{"preview_url_s":815,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F253375077.sd.mp4?s=4a09ca57d31c986ee1cadee5029f457a0606785b&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":817,"videos":818},"事例①-2：木村リーダーの伝えたいことは？",[819,820],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":822,"videos":823},"MECEとは",[824],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":826,"videos":827},"MECEに分解する①：層別分解",[828],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":830,"videos":831},"MECEに分解する②：変数分解",[832],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":834,"videos":835},"MECEに分解できていない例",[836],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":838,"videos":839},"MECEに考えられないと…",[840],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":842,"videos":843},"事例②：中井さんの反省",[844],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":762,"videos":846},[847],{"is_public":9},{"id":849,"starts_at":850,"photo":851,"category":852,"name":853,"course_type":672,"video_duration":854,"description":855,"learning_points":856},"2d3d6b2e","2017-10-03T06:03:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F1422\u002Fthumb_2d3d6b2e.jpg",{"name":6},"クリティカル・シンキング2（問題解決編）",6049,"「問題解決力」は新入社員から経営者まで、ビジネス、プライベートを問わず日常的に必要なスキルです。\r\n\r\nそもそも問題解決とは何かを、正しい問題解決のステップと、各ステップでの留意点を踏まえながら学んでいきます。\r\nビジネスで発生する問題に対して考えるべき点を抜け漏れなく押さえながら、自分の考えを組み立て、解決策を立案するためのスキルを身につけましょう。\r\n\r\n※2020年3月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。\r\n　内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。",[857,861,868,874,881,888,894,900],{"fieldId":677,"name":678,"videos":858},[859],{"preview_url_s":860,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F234625470.sd.mp4?s=e9769ac96262ae25b11dc170f7ad113e569b93fb&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":862,"videos":863},"問題解決とは何か？",[864,865,866,867],{"is_public":40},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":869,"videos":870},"問題解決の落とし穴",[871,872,873],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":875,"videos":876},"MECE",[877,878,879,880],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":882,"videos":883},"ロジックツリー",[884,885,886,887],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":889,"videos":890},"因果関係(1)",[891,892,893],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":895,"videos":896},"因果関係(2)",[897,898,899],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":901,"videos":902},"解決策の立案と実行",[903,904,905],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"id":907,"starts_at":908,"photo":909,"category":910,"name":911,"course_type":735,"video_duration":912,"description":913,"learning_points":914},"f9b50210","2017-02-14T20:23:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F272\u002Fthumb_01-1c8f4f49c19f5e7df238a4fcf15ca9fbd25d176643ff727552abb545e25a3b42.jpg",{"name":6},"ピラミッド構造 ~主張の筋道や論拠を構造的に整理する~",607,"ピラミッド構造（ピラミッド・ストラクチャー）は、高い論理性が求められるコンサルティングファームなどでよく用いられる論理展開のフレームワークです。ピラミッド構造を用いることで、どのような筋道や論拠でその主張をするのか、構造がわかりやすくなるとともに、主張の説得力を高めたり、相手の主張の問題点を探ることができます。",[915,920,924,928,932,936,940,944,948],{"fieldId":677,"name":916,"videos":917},"ピラミッド構造とは①",[918],{"preview_url_s":919,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F204850484.sd.mp4?s=5b75b1f5f43cbacb2dc7d9eed6865e88b6875528&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":921,"videos":922},"事例①-1：ピラミッド構造ではない報告",[923],{"is_public":40},{"fieldId":677,"name":925,"videos":926},"事例①-2：ピラミッド構造化された報告",[927],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":929,"videos":930},"ピラミッド構造とは②",[931],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":933,"videos":934},"ピラミッド構造の作り方",[935],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":937,"videos":938},"事例②：取引すべき広告会社は？",[939],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":941,"videos":942},"留意点①：メッセージは考え抜いて引き出す",[943],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":945,"videos":946},"留意点②：根拠付けはしっかり行う",[947],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":949,"videos":950},"留意点③：何度も見直し、自分を客観視する",[951],{"is_public":9},{"id":953,"starts_at":850,"photo":954,"category":955,"name":956,"course_type":957,"video_duration":958,"description":959,"learning_points":960},"2e634bc1","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2181\u002Fthumb_2e634bc1.jpg",{"name":6},"クリティカル・シンキング3（仮説思考の鍛え方）","応用",4037,"ビジネスで直面する課題の解決策を立案する上で、ある情報から仮説を立て、仮説の検証を進めながら成果につながる結論を生み出すことは、とても重要です。\r\n\r\nしかし、漫然と情報を集め、行動するのでは、効率的にビジネスを進めることはできません。与えられた情報から様々な仮説を導き、効率よく取捨選択を行っていくことが、ビジネスの意思決定スピードの差にもつながります。\r\n仮説思考を理解し、日頃から自分なりの仮説を持って物事を考える鍛え方を身につけていきましょう。\r\n\r\n※2021年8月10日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。\r\n　内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。",[961,965,970,975,980,985,990],{"fieldId":677,"name":678,"videos":962},[963],{"preview_url_s":964,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F235275330.sd.mp4?s=e9c731c48adf03798eb9798db94cc5f24b8f3da6&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":966,"videos":967},"仮説とは何か",[968,969],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":971,"videos":972},"良い仮説とは",[973,974],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":976,"videos":977},"仮説を立てる　その１",[978,979],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":981,"videos":982},"仮説を立てる　その２",[983,984],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":986,"videos":987},"仮説を検証する",[988,989],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":991,"videos":992},"習慣化とリーダーの役割",[993,994],{"is_public":9},{"is_public":9},{"id":996,"starts_at":668,"photo":997,"category":998,"name":999,"course_type":1000,"video_duration":1001,"description":1002,"learning_points":1003},"1a17a729","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F902\u002Fthumb_1a17a729.jpg",{"name":6},"プレゼンテーションの極意","実践知",2005,"豊富なプレゼンテーション経験を持ち、年間数百名へのプレゼンテーション指導の経験を持つ伊藤羊一氏に、マーケティングのフレームワーク「AIDMA」を応用して生み出した「聞き手を動かすプレゼンテーションの極意」についてお話しいただきます。",[1004,1008,1012,1016,1020,1024,1028,1032,1036],{"fieldId":677,"name":678,"videos":1005},[1006],{"preview_url_s":1007,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F206661721.sd.mp4?s=562e5d4fd98b043f5323283a15665550586d2b30&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":1009,"videos":1010},"AIDMAで動かせ",[1011],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1013,"videos":1014},"Attention",[1015],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1017,"videos":1018},"Interest",[1019],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1021,"videos":1022},"Desire",[1023],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1025,"videos":1026},"Memory",[1027],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1029,"videos":1030},"Action",[1031],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1033,"videos":1034},"まとめ",[1035],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1037,"videos":1038},"スペシャルインタビュー",[1039],{"is_public":9},{"id":1041,"starts_at":1042,"photo":1043,"category":1044,"name":1045,"course_type":735,"video_duration":1046,"description":1047,"learning_points":1048},"3fd86bd8","2018-03-27T01:46:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F1771\u002Fthumb_3fd86bd8.png",{"name":6},"メラビアンの法則 ~人の印象に影響する要素を知る~",566,"人の印象を形づくる要素とは一体どんなものが考えられるでしょうか？\r\nメラビアンの法則は、人の印象に何がどの程度影響しているかを表した法則です。\r\nメラビアンの法則を理解し、自身のコミュニケーションやプレゼンテーションスタイルの向上に役立てましょう。",[1049,1054,1059,1063,1067,1071,1075,1079],{"fieldId":677,"name":1050,"videos":1051},"メラビアンの法則",[1052],{"preview_url_s":1053,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F258576301.sd.mp4?s=6dc3005852acedb611dff8c05aa4058f573c5a28&profile_id=165",{"fieldId":677,"name":1055,"videos":1056},"鈴木先輩の発言の意味は？",[1057,1058],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1060,"videos":1061},"メラビアンの法則とは",[1062],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1064,"videos":1065},"メラビアンの法則とは ～最も誤解されている法則～",[1066],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1068,"videos":1069},"参考：プレゼンテーションを良くみせるポイント",[1070],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1072,"videos":1073},"メラビアンの法則のまとめ",[1074],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1076,"videos":1077},"山本さんの例",[1078],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1080,"videos":1081},"コツ・留意点",[1082],{"is_public":9},{"id":1084,"starts_at":1085,"photo":1086,"category":1087,"name":1088,"course_type":735,"video_duration":1089,"description":1090,"learning_points":1091},"587bdd27","2018-01-26T00:44:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2206\u002Fthumb_01-7b10c9b07c8b427ef76916aea3f4d5d2e50703e55f40cb006ef97adadfcd09d0.jpg",{"name":6},"ZOPAとBATNA ~交渉の妥結の余地を見出す~",482,"ビジネスでは交渉の場面が多くありますが、交渉に行き詰まりを感じたり、交渉事に苦手意識を持つ方もいるのではないでしょうか。\r\n交渉は、交渉の構造を理解することで、妥結の余地を新たに見出すことができる場合もあります。\r\nこのコースでは、その構造を理解する上で欠かせない、ZOPA（Zone of Possible Agreement）とBATNA（Best Alternative to Negotiated 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~企業の財務活動と投資活動を読み解く~",305,"財務諸表の要の1つである貸借対照表（B\u002FS）は、ある時点（決算期末時点）での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。\r\n　　\r\n　　\r\n☆関連情報\r\nフレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。\r\n「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」\r\nhttps:\u002F\u002Fwww.nikkei.com\u002Farticle\u002FDGXZQOUC27E130X20C21A4000000\u002F?n_cid=DSPRM5277",[1366,1371,1376,1380],{"fieldId":677,"name":1367,"videos":1368},"貸借対照表とは",[1369],{"preview_url_s":1370,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F204982102.sd.mp4?s=ab50b7cb20db185e27dd5979f429bfdbc3a0b70d&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":1372,"videos":1373},"貸借対照表 (B\u002FS)",[1374,1375],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1377,"videos":1378},"B\u002FSとP\u002FLのつながり",[1379],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1381,"videos":1382},"実際に貸借対照表を見てみましょう",[1383,1384],{"is_public":9},{"is_public":9},{"id":1386,"starts_at":1387,"photo":1388,"category":1389,"name":1390,"course_type":735,"video_duration":1391,"description":1392,"learning_points":1393},"27828b05","2018-02-15T09:22:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2193\u002Fthumb_27828b05.png",{"name":27},"リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~",538,"リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。\r\n\r\n☆関連情報\r\nフレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。\r\n「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」\r\nhttps:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Farticle\u002F7224\r\n\r\n「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」\r\nhttps:\u002F\u002Fwww.nikkei.com\u002Farticle\u002FDGXMZO58614190Y0A420C2X12000\u002F?n_cid=DSPRM5277",[1394,1399,1404,1408,1412,1416,1420],{"fieldId":677,"name":1395,"videos":1396},"リーダーシップとマネジメントの違い",[1397],{"preview_url_s":1398,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F253557369.sd.mp4?s=21c2848ee6655771e24d5a885f7c50aef0db679d&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":1400,"videos":1401},"林川さんの発言の意味は？",[1402,1403],{"is_public":40},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1405,"videos":1406},"リーダーシップとマネジメントの違いとは",[1407],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1409,"videos":1410},"リーダーシップとマネジメントの使い分け",[1411],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1413,"videos":1414},"参考：部下に応じた使い分け",[1415],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1417,"videos":1418},"田村さんの例",[1419],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1080,"videos":1421},[1422],{"is_public":9},{"id":1424,"starts_at":1425,"photo":1426,"category":1427,"name":1428,"course_type":672,"video_duration":1429,"description":1430,"learning_points":1431},"d4516471","2019-05-08T05:16:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2324\u002Fthumb_d4516471.jpg",{"name":32},"アカウンティング基礎（前編：財務三表編）",4893,"アカウンティングは「ビジネスの共通言語」と言っても過言ではありません。\r\nその中でも基礎となる財務諸表は、企業活動の結果が凝縮されたものです。\r\n財務諸表の見方や解釈の方法を押さえれば、財務諸表の数字からその企業の戦略や活動の状況など、 企業の全体像を把握することができます。\r\nこのコースでは、財務諸表のうち財務三表の知識を事例を交えながら体系的に学び、経営課題解決、リスク分析に役立つ企業会計の基本を習得します。\r\n\r\n※アカウンティング基礎コース は「前編：財務諸表編」「後編：財務分析編」2コースからなるシリーズとなります。前編を修了した方は、以下の後編も視聴ください。\r\n・アカウンティング基礎（後編：財務分析編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F7e2e40e4\u002Flearn\u002Fsteps\u002F34895\r\n\r\nアカウンティングを初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。\r\n※グロービス経営大学院およびグロービス・マネジメント・スクールにおける受講科目の教材として本動画を視聴される場合、関連動画はご視聴いただけない場合がございます。\r\n・クリティカル・シンキング（論理思考編）\r\n・損益計算書 ~企業の収益と費用の状態を読み解く~\r\n・貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~\r\n・キャッシュフロー計算書 ~企業の資金繰りと現金収支の把握~\r\n・収益と費用の認識 ~収益と費用の会計ルールを理解する~\r\n・減価償却 ~費用を一定期間に配分する会計処理~\r\n\r\n\r\n※2019年5月、一部内容をリニューアルいたしました。 \r\n旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 \r\n旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。\r\n\r\n※ROAの計算式の変更について（2020年4月更新）\r\nROA（総資産利益率）の計算式に用いられる分子の利益は、目的に応じて様々な利益が使われます。\r\n本コースでは、近年、様々な会計基準で財務報告を行う企業が増えている中、比較しやすさを優先し、どの会計基準においても共通して出てくる当期純利益（親会社株主に帰属する当期純利益）を用いることにしました。",[1432,1436,1440,1444,1448,1452,1456,1463,1467],{"fieldId":677,"name":678,"videos":1433},[1434],{"preview_url_s":1435,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fexternal\u002F330955703.sd.mp4?s=5085b38f84241dff42c5cd1dcb0832f5785fd448&profile_id=164",{"fieldId":677,"name":1437,"videos":1438},"なぜアカウンティング？事業活動とは？",[1439],{"is_public":40},{"fieldId":677,"name":1441,"videos":1442},"事業活動の定量化と財務三表の概要",[1443],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1445,"videos":1446},"損益計算書（P\u002FL）",[1447],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1449,"videos":1450},"基本となるP\u002FLの原則",[1451],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1453,"videos":1454},"貸借対照表（B\u002FS）",[1455],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1457,"videos":1458},"キャッシュフロー計算書",[1459,1460,1461,1462],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1464,"videos":1465},"運転資本",[1466],{"is_public":9},{"fieldId":677,"name":1033,"videos":1468},[1469],{"is_public":9},5092,{"contents":1472,"totalCount":1495,"offset":116,"limit":91},[1473,1480,1487,1491],{"image":1474,"link":1479,"blank":9},{"url":1475,"height":1476,"width":1477,"alt":1478},"https:\u002F\u002Fimages.microcms-assets.io\u002Fassets\u002F1a050ff607a8466f90410e0b1991ebb5\u002F0e43afb771e2493d8a9c03cd0c3b5420\u002F%E7%9F%A5%E8%A6%8B%E9%8C%B2%E3%82%A2%E3%83%95%E3%82%9A%E3%83%AA%EF%BC%91.png",234,704,"GLOBIS 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