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11:23:40 +0900","専門的な用語が多くて難しかったが、理解出来ました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":316,"occupation":173,"created_at":317,"comment":318,"likes_count":5},"sui_","2024-05-17 07:45:58 +0900","視聴回数が増えると納得度合いが上がってきました！",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":320,"occupation":200,"created_at":321,"comment":322,"likes_count":5},"suzuqp","2024-05-20 19:40:06 +0900","線形回帰の基礎を復習できた。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":324,"occupation":191,"created_at":325,"comment":326,"likes_count":5},"k_k_ai","2024-05-28 07:27:39 +0900","最小二乗法と線形回帰の機械学習の関係が良く理解できました",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":328,"occupation":168,"created_at":329,"comment":330,"likes_count":5},"s-ma","2024-05-28 19:49:54 +0900","線形回帰モデルの活用例について理解が深まった",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":332,"occupation":182,"created_at":333,"comment":334,"likes_count":5},"michiyomichiyo","2024-05-31 18:31:08 +0900","数式の出し方がまだ理解しきれていないが、線形回帰についての理解のきっかけとなった",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":336,"occupation":182,"created_at":337,"comment":338,"likes_count":5},"haruka-","2024-06-03 12:10:17 +0900","線形回帰の基本的な用語と考え方を知った。実際データを取り扱わないと自分の知識として結びつくのは難しそう。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":340,"occupation":191,"created_at":341,"comment":342,"likes_count":5},"test_test___","2024-06-10 09:01:31 +0900","線形回帰について概要を知った。実際に使ってみてより理解を深めたい",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":344,"occupation":238,"created_at":345,"comment":346,"likes_count":5},"yasunori-hpe","2024-06-14 17:53:09 +0900","線形回帰の数学式でシグマの前の1\u002F2は右記の式を微分すると分子に2の整数が出てくる。やがて約分されるので意図的に1\u002F2にしていると説明しているが、理解できない。\nだったら2を残しても良い気がするが…",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":348,"occupation":163,"created_at":349,"comment":350,"likes_count":5},"i_mura888","2024-06-22 00:07:33 +0900","将来予測に役立ちます。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":352,"occupation":200,"created_at":353,"comment":354,"likes_count":5},"kitano_wataru","2024-06-24 10:43:31 +0900","相関が低いデータの学習には向いていなさそうな感じがした。",{"fieldId":145,"avatar":356,"username":357,"occupation":182,"created_at":358,"comment":359,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1170189\u002FDX_________________________image.png","moco_fuwa","2024-07-08 16:58:06 +0900","少し難しい内容でしたが、繰り返し理解しようと思います。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":361,"occupation":191,"created_at":362,"comment":363,"likes_count":5},"fukashi_uehara","2024-07-13 16:47:14 +0900","線形回帰について概要を勉強できた。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":365,"occupation":173,"created_at":366,"comment":175,"likes_count":5},"cs1960","2024-07-15 05:55:15 +0900",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":368,"occupation":200,"created_at":369,"comment":370,"likes_count":5},"makidayo","2024-07-18 19:50:56 +0900","線形回帰についてわかりやすかった。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":372,"occupation":182,"created_at":373,"comment":374,"likes_count":5},"whamu","2024-07-18 19:56:25 +0900","線形回帰は一次関数に近づける学習法。パラメーターは複数設定できて、評価基準との2乗誤差の和で性能評価する。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":376,"occupation":238,"created_at":377,"comment":378,"likes_count":5},"yokoishida","2024-07-20 09:16:12 +0900","予測に使ってみようと思いました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":380,"occupation":173,"created_at":381,"comment":382,"likes_count":5},"pinguino","2024-08-03 17:07:39 +0900","新たに学ぶことばかりで理解が追いつかないので、再度視聴したい。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":384,"occupation":182,"created_at":385,"comment":386,"likes_count":5},"70sp1208","2024-08-08 07:40:43 +0900","ＡＩを習得するには、今回学んだ統計の知識も重要であることがわかった。学生時代に習ったことがこういった場面で活かされることを知り、もう一度復習してＡＩについて理解を深めたい。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":388,"occupation":304,"created_at":389,"comment":390,"likes_count":5},"sakurai_shingo","2024-08-12 12:51:34 +0900","業務で活用できそう。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":392,"occupation":173,"created_at":393,"comment":394,"likes_count":5},"yukofunada","2024-08-17 10:44:14 +0900","応用問題でまだよく分かっていなかったところを理解することができました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":396,"occupation":200,"created_at":397,"comment":398,"likes_count":5},"hi-std","2024-08-17 21:59:31 +0900","線形回帰について学ぶことができました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":400,"occupation":173,"created_at":401,"comment":402,"likes_count":5},"mihokado","2024-08-21 18:13:51 +0900","線形回帰について学ぶことができました。初めて聞く言葉が多くて少し戸惑いはありました。でも、世の中はこのような形で予測をして成り立っているのだということも分かっておもしろいです",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":404,"occupation":173,"created_at":405,"comment":406,"likes_count":5},"hitomi_aaaa","2024-08-26 12:36:25 +0900","数学が嫌いなのでそこでもう嫌だな、、と見た目でなってしまったのでそんな難しいことじゃないはずと考え地道に習得していこうと思いました。身の回りのこれに活かせるのでは？というイメージすら数式が出てきてそこでつまづき浮かばなくなりました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":408,"occupation":409,"created_at":410,"comment":411,"likes_count":5},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 14:23:42 +0900","興味が湧いてきました。学習をすすめてまいります。業務や日常において、どのように活用できるのか、考えながら復習していきます。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":413,"occupation":44,"created_at":414,"comment":415,"likes_count":5},"atoka","2024-09-05 22:33:53 +0900","概要について分かったように思うが、担当業務にどのように生かすべきか考えたい。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":417,"occupation":191,"created_at":418,"comment":419,"likes_count":5},"h-kozawa","2024-09-14 17:07:54 +0900","数学的観点での機械学習説明であり少々難しいものでしたが、イメージはつかめたと思います。",{"fieldId":145,"avatar":421,"username":422,"occupation":168,"created_at":423,"comment":424,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-09-19 18:03:37 +0900","線形回帰\n\n例題:小売店で商品の売上と来店客数の関\n　　　係を調査\n　　　→来店客数から商品売上予測するモ\n　　　　デルを作る\n↓\n・来店客数と商品売上の分布に直線を引く\n・機械学習では直線を以下のように表現\n　yハット（x;w）＝wEXPTx＝w0＋w1x1\n　→この手法を線形回帰と呼ぶ☆☆☆\n\n　yハット（x；w）\n　→モデルの出力（目的変数）\n　→ある重みwのときに、入力（説明変\n　　数）xに対する出力\n　　＊推定値なのでyに対してハットを付\n　　　けて表示\n\n　w＝（ｗ0、ｗ1）EXPT\n　→パラメータ、学習により適切な値を取\n　　得（最適化）する\n\n　x＝（1、x1）EXPT\n　→モデルへの入力（説明変数）\n\n　wEXPTx\n　→ベクトルwの転置と入力ベクトルxの積\n　　＝スカラー値となる\n\n来店客数以外に、売上に影響する要因も考慮して予測したい（気温、湿度、知名度etc）\n→説明変数を多次元に拡張\n　ｗ0＋x1ｗ1\n　↓\n　wEXPTx＝Σwixⅰ＝w0＋w1x1・・wPxP\n\nモデルの評価基準\n■パラメータwを最適化するために、評価\n　基準を設定\n■二乗誤差を評価基準とする☆☆☆\n■wは二乗誤差の総和が小さくなるように\n　最適化される\n　＊誤差は＋値、−値があるのでそのまま\n　　足さずに二乗する\n\n■二乗誤差の総和ED\n　・N個の学習データのもとで二乗誤差の\n　　総和EDは次式で定義される\n　ED＝1\u002F2Σ（yハット（xEXP\n　　　　　（n）;w）-yEXP（n））EXP2\n\n　　xEXP（n）:n番目のデータの説明変数\n　　yEXP（n）:n番目のデータの目的変数\n　　　　　　　＝教師\n\n学習結果\n■モデルを得たら直観に反していないか必\n　ずチェック\n　→可視化してデータに重ねてみる、係数\n　　をチェックする、など\n\nパラメータの解釈\n■線形回帰のパラメータは偏回帰係数と呼\n　ばれる☆☆☆\n■偏回帰係数は、係数に対応した変数以外\n　の変数を固定し、その変数だけを動かし\n　たときに得られる目的変数の変化量を意\n　味する\n　y＝w1x1＋ｗ2x2＋w3x3・・・\n　　　　　　固定→\n\n■目的変数と説明変数をそれぞれ平均0、\n　標準偏差1に変換（標準化）した上で求\n　めた偏回帰係数を標準化偏回帰係数と呼\n　ぶ\n　・標準化偏回帰係数は同じ土俵で比較可\n　　能\n　　・係数が大きいx→yに影響が大きい\n　　・係数が小さいx→yに影響が小さい\n\nモデルの性能を表す指標\n■決定係数\n　・予測によるバラつき（二乗誤差）が目\n　　的変数のバラつきに比べてどれほど小\n　　さいかを表す\n　・0以上1以下の実数をとり、1に近いほ\n　　ど高性能\n■重相関係数\n　・正解値（教師）と推定値（モデルの出\n　　力）を用いて算出した相関係数\n　・重相関係数を二乗した値と決定係数は\n　　結果的に等しくなる\n\nまとめ\n■各説明変数に重みを掛けて足し合わせる\n　シンプルなモデル\n■適用例\n　気温から売上を予測する　など\n■モデル　線形回帰\n　評価基準　二乗誤差\n　最適化　最小二乗法\n",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":426,"occupation":173,"created_at":427,"comment":428,"likes_count":5},"e_co","2024-09-24 12:00:35 +0900","線形回帰について理解できたと思うが、実践で使う場面を考えたい。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":430,"occupation":200,"created_at":431,"comment":432,"likes_count":5},"ta-mo-","2024-09-29 10:55:10 +0900","線形回帰のイメージがつきました。実際はきれいな線形にはならず、因子が何かを検討し、分類する必要があるのでは、と考えます。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":434,"occupation":173,"created_at":435,"comment":436,"likes_count":5},"shin_yako","2024-09-29 11:29:51 +0900","参考になりました。実務での活用を検討します",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":438,"occupation":158,"created_at":439,"comment":440,"likes_count":5},"grateful","2024-10-01 07:14:22 +0900","線形回帰を学びました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":442,"occupation":158,"created_at":443,"comment":444,"likes_count":5},"masato_86","2024-10-01 13:47:31 +0900","内容がわかりやすかった。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":446,"occupation":168,"created_at":447,"comment":448,"likes_count":5},"watanabe_aki","2024-10-08 17:02:30 +0900","一つ一つを理解することで今後の業務においてどのようにデータ作成をしていくのが良いか\n選択肢が増えると思いました。\n内容が難しく完全には理解できていませんが、今後理解を深め実践に役立てていきたいです。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":450,"occupation":173,"created_at":451,"comment":452,"likes_count":5},"takahashi_mi","2024-10-09 20:16:55 +0900","基礎的なところの説明が丁寧にされていて、腑に落ちる点が多かったです。",{"fieldId":145,"avatar":454,"username":455,"occupation":173,"created_at":456,"comment":457,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-15 16:04:20 +0900","線形回帰を使って傾向を把握することができそうです。又最小値を目指すことで期待通りの予測ができる確率があがりそうです。",{"fieldId":145,"avatar":156,"username":459,"occupation":200,"created_at":460,"comment":461,"likes_count":5},"miki1165","2024-10-17 11:17:47 +0900","線形回帰について学ぶことができました。数学的要素が強いんですね。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":463,"occupation":148,"created_at":464,"comment":394,"likes_count":5},"kyo1227","2024-11-10 02:34:23 +0900",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":466,"occupation":200,"created_at":467,"comment":468,"likes_count":5},"hrkudo","2024-11-14 10:24:31 +0900","線形回帰の大枠を理解できました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":470,"occupation":238,"created_at":471,"comment":472,"likes_count":5},"tasu-o","2024-11-20 18:46:18 +0900","線形回帰の基本について学ぶことができた\n入電予測や加入者数の推移予測などに活かしていきたいと思います",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":474,"occupation":182,"created_at":475,"comment":476,"likes_count":5},"aokitaka-tci","2024-11-21 15:23:19 +0900","線形回帰について理解できた、初めてのキーワードも多かったが図などを交えての説明でわかりやすかった",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":478,"occupation":44,"created_at":479,"comment":480,"likes_count":5},"uedadaisuke3718","2024-11-23 15:53:58 +0900","イベントのアンケートや反応の分析を行う上で今回の線形回帰を使ってデータ分析に活用できると思いました",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":482,"occupation":173,"created_at":483,"comment":484,"likes_count":5},"inagaki_tomomi1","2024-11-26 15:17:04 +0900","数学になってきましたね",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":486,"occupation":182,"created_at":487,"comment":370,"likes_count":5},"mutame","2024-12-01 16:02:05 +0900",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":489,"occupation":173,"created_at":490,"comment":491,"likes_count":5},"risa_sss","2024-12-12 15:07:59 +0900","計算式が難しいかったですが、線形回帰の重要性が理解でき、期待値を考えるためのロジックは生かせそうと思った。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":493,"occupation":173,"created_at":494,"comment":495,"likes_count":5},"homma_nanami","2024-12-13 16:45:23 +0900","線形回帰について学ぶことができました。初めて聞く言葉も多く、再度視聴したいと思いました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":497,"occupation":498,"created_at":499,"comment":500,"likes_count":5},"s_miyuki","メディカル　関連職","2024-12-28 10:12:12 +0900","予測モデルの構築をする",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":502,"occupation":182,"created_at":503,"comment":504,"likes_count":5},"xiu14","2024-12-30 12:44:35 +0900","パラメータの解釈について、十分に理解できたとは言えないため、\n折を見て復習してみたいと思います。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":506,"occupation":191,"created_at":507,"comment":508,"likes_count":5},"mori_1991","2025-01-02 09:31:52 +0900","二乗誤差の総和を最小化するパラメーターを解析的にもとめる方法として最小二乗法がある。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":510,"occupation":238,"created_at":511,"comment":512,"likes_count":5},"myu-tan","2025-01-04 02:12:52 +0900","線形回帰の概要がわかった。まだ深く理解できてはいないが、散布図を用いて予測を立ててみたい。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":514,"occupation":173,"created_at":515,"comment":516,"likes_count":5},"otayu","2025-01-04 16:03:54 +0900","機械学習の結果とこれまでの実績(体感)を照らし合わせを行ない、その誤差があまり無いと認識することが、AIを積極的に取り入れていくきっかけになると感じた。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":518,"occupation":182,"created_at":519,"comment":370,"likes_count":5},"warashina12345","2025-01-07 02:24:51 +0900",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":521,"occupation":148,"created_at":522,"comment":523,"likes_count":5},"asakusajun","2025-01-09 13:20:45 +0900","現役時代には無かった新しい研修を\n楽しみながら学習させていただいています。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":525,"occupation":158,"created_at":526,"comment":527,"likes_count":5},"akira007","2025-01-09 17:17:41 +0900","最小二乗法はある程度理解していましたので，分かり易かったです。もう少し具体的な計算方法もやっていただけたらと思います。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":529,"occupation":200,"created_at":530,"comment":531,"likes_count":5},"aquico52","2025-01-12 21:05:37 +0900","予測精度を上げるために、どのような条件を組み込んでいくのか、またどれに重みを付けていくのかを判断するには必要な知識だと思った。難しかったが、実践してみれば、納得できそうな気がする。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":533,"occupation":200,"created_at":534,"comment":535,"likes_count":5},"highway99","2025-01-15 22:41:24 +0900","線形回帰久しぶりに勉強しました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":537,"occupation":148,"created_at":538,"comment":539,"likes_count":5},"takeshita_ta","2025-01-22 19:27:28 +0900","線形回帰を用いて、通話量や待ち時間の予測が可能である。また、顧客満足度に影響を与える要因を分析し、最適な改善策を導くことが期待できる。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":541,"occupation":200,"created_at":542,"comment":543,"likes_count":5},"tnema","2025-01-24 22:21:48 +0900","これは本当に機械学習のセミナーなのかと疑う内容でした。データサイエンティストとしては理解するべき項目なのだろうが、表題が”機械学習”と言うのが少し引っかかりました。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":545,"occupation":148,"created_at":546,"comment":547,"likes_count":5},"globis-mrm","2025-02-09 15:37:52 +0900","線形回帰の理解に当たっては、数式だけでなく概念図で考えると理解しやすかった。\n実践で役に立てるには、もう少し学ぶことが必要だと思った。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":549,"occupation":173,"created_at":550,"comment":551,"likes_count":5},"temp954","2025-02-12 18:42:30 +0900","思考が追い付けませんでした。何度も見返します。",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":553,"occupation":148,"created_at":554,"comment":555,"likes_count":5},"t03290512","2025-02-15 16:27:05 +0900","日常業務に取り組活動",{"fieldId":145,"avatar":146,"username":557,"occupation":191,"created_at":558,"comment":559,"likes_count":5},"tatabe5","2025-02-27 13:17:26 +0900","線形回帰で得られたモデルと自身の感覚で乖離がないかを確認するプロセスが重要だということが分かった。",[561,566,571,576,581,586,590,595,600],{"id":562,"name":563,"description":564,"courses_count":565,"has_new_courses":41},"38f103d4","リーダーの挑戦","グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに質問を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。",150,{"id":567,"name":568,"description":569,"courses_count":570,"has_new_courses":41},"7e7bac4f","みんなの相談室Premium","日常にある身近な疑問・お悩みを、グロービス講師がビジネス知識を使って解決します。",156,{"id":572,"name":573,"description":574,"courses_count":575,"has_new_courses":41},"d9bbb380","トレンド経営学","気になるニュースやトレンド情報を、グロービス講師がビジネス知識を使って解説します。",5,{"id":577,"name":578,"description":579,"courses_count":580,"has_new_courses":41},"5c417c4a","この人に聞く","各界のトップリーダーやプロフェッショナルに、経営や時事など今話題のビジネストピックスについて話を伺います。",35,{"id":582,"name":583,"description":584,"courses_count":585,"has_new_courses":72},"ac99dea3","耳で効く！ビジネスサプリ","日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、Voicyチャンネルからの転載コンテンツです。ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えします。",1736,{"id":587,"name":588,"description":589,"courses_count":125,"has_new_courses":41},"060665d7","Z世代と考える","現代の最新トレンドと、共感や多様性を大事にするZ世代の価値観に迫ります。",{"id":591,"name":592,"description":593,"courses_count":594,"has_new_courses":41},"c814efea","グロービス講師がCFOに聞いてみた","グロービス講師が最前線で活躍するCFO（最高財務責任者）に質問を投げかけ、経営のさまざまな場面におけるCFOの役割と戦略視点を解き明かします。\r\n",16,{"id":596,"name":597,"description":598,"courses_count":599,"has_new_courses":41},"f585c1fa","学び交換","活躍している注目のZ世代の方々と、働き方や仕事への考え方、ビジネスにまつわる学びを一緒に考えていきます。",8,{"id":601,"name":602,"description":603,"courses_count":604,"has_new_courses":72},"eb734a71","AIワークシフトトレンド編","日々進化するAIの「今」がわかる。重要トピックをコンパクトにまとめてお届けするシリーズです。",66,[606,625,634,643,652,661,670,679,688,697,705,714,731,741,750,759,768,777,786,809,818,828,838,846,854,863,872,881,905,914],{"id":607,"name":608,"parent":126,"post_tag":126,"description":609,"course_categories":610},"seminar-conference","セミナー／カンファレンス","カンファレンスやグロービス経営大学院のセミナーなどの動画を無料公開",[611],{"fieldId":612,"course_series":613},"course_series",[614,615,616,617,618,619,621,622,623,624],{"id":601},{"id":596},{"id":591},{"id":587},{"id":582},{"id":620},"1c719945",{"id":577},{"id":572},{"id":567},{"id":562},{"id":626,"name":627,"parent":628,"post_tag":126,"description":629,"course_categories":630},"g1summit","G1サミット",{"id":607},"各領域の第一線で活躍するリーダーが集うカンファレンス",[631],{"fieldId":612,"course_series":632},[633],{"id":562},{"id":635,"name":636,"parent":637,"post_tag":126,"description":638,"course_categories":639},"g1venture","G1ベンチャー",{"id":607},"起業家を中心に、ベンチャー経営に関わるリーダーが集うカンファレンス",[640],{"fieldId":612,"course_series":641},[642],{"id":562},{"id":644,"name":645,"parent":646,"post_tag":126,"description":647,"course_categories":648},"g1executive","G1経営者会議",{"id":607},"大企業経営者を中心に、企業経営に関わるリーダーが集うカンファレンス",[649],{"fieldId":612,"course_series":650},[651],{"id":562},{"id":653,"name":654,"parent":655,"post_tag":126,"description":656,"course_categories":657},"g1region","G1地域会議",{"id":607},"G1メンバーと地域（九州・関西・中四国・中部）のリーダーが集うカンファレンス",[658],{"fieldId":612,"course_series":659},[660],{"id":562},{"id":662,"name":663,"parent":664,"post_tag":126,"description":665,"course_categories":666},"g1college","G1カレッジ",{"id":607},"次世代を担う大学生・大学院生とG1のリーダーが集うカンファレンス",[667],{"fieldId":612,"course_series":668},[669],{"id":562},{"id":671,"name":672,"parent":673,"post_tag":126,"description":674,"course_categories":675},"askaconference","あすか会議",{"id":607},"各領域のトップリーダーと、グロービス経営大学院の在卒生が一堂に集うカンファレンス",[676],{"fieldId":612,"course_series":677},[678],{"id":562},{"id":680,"name":681,"parent":682,"post_tag":126,"description":683,"course_categories":684},"100act-g1forum","100の行動／G1フォーラム",{"id":607},"日本を良くするためのビジョン「100の行動」にまつわるセミナーなど",[685],{"fieldId":612,"course_series":686},[687],{"id":562},{"id":689,"name":690,"parent":691,"post_tag":126,"description":692,"course_categories":693},"mbaseminar","大学院セミナー",{"id":607},"第一線で活躍する経営者・実務家の志に触れる、グロービス経営大学院主催セミナー",[694],{"fieldId":612,"course_series":695},[696],{"id":562},{"id":698,"name":182,"parent":699,"post_tag":126,"description":700,"course_categories":701},"others",{"id":607},"社内勉強会、G-STARTUP、GCPセミナーなどのカンファレンス・セミナーなど",[702],{"fieldId":612,"course_series":703},[704],{"id":562},{"id":706,"name":707,"parent":708,"post_tag":126,"description":709,"course_categories":710},"g1u-40","G1新世代リーダー・サミット",{"id":607},"各領域で活躍する20歳～30歳代のリーダーが集うカンファレンス",[711],{"fieldId":612,"course_series":712},[713],{"id":562},{"id":715,"name":716,"parent":126,"post_tag":126,"description":717,"course_categories":718},"diversitynews","ダイバーシティニュース","曜日で異なる5つのジャンル・毎週変わるコメンテーターから多様な視点を学べるニュース",[719],{"fieldId":612,"course_series":720},[721,722,723,724,725,726,727,728,729,730],{"id":601},{"id":596},{"id":591},{"id":587},{"id":582},{"id":620},{"id":577},{"id":572},{"id":567},{"id":562},{"id":732,"name":733,"parent":734,"post_tag":126,"description":735,"course_categories":736},"technology","テクノロジー",{"id":715},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、テクノロジーに関するコンテンツ一覧です。",[737],{"fieldId":738,"course_categories":739},"course_categories",[740],{"id":79},{"id":742,"name":743,"parent":744,"post_tag":126,"description":745,"course_categories":746},"education","教育",{"id":715},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、教育に関するコンテンツ一覧です。",[747],{"fieldId":738,"course_categories":748},[749],{"id":84},{"id":751,"name":752,"parent":753,"post_tag":126,"description":754,"course_categories":755},"society","社会",{"id":715},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、社会に関するコンテンツ一覧です。",[756],{"fieldId":738,"course_categories":757},[758],{"id":79},{"id":760,"name":761,"parent":762,"post_tag":126,"description":763,"course_categories":764},"politics","政治",{"id":715},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、政治に関するコンテンツ一覧です。",[765],{"fieldId":738,"course_categories":766},[767],{"id":79},{"id":769,"name":770,"parent":771,"post_tag":126,"description":772,"course_categories":773},"economy","経済",{"id":715},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、経済に関するコンテンツ一覧です。",[774],{"fieldId":73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BUSINESS SHIFT　第12回 機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出",{"id":79,"createdAt":123,"updatedAt":124,"publishedAt":123,"revisedAt":124,"name":80,"description":81,"ordinal":125,"courses_count":82,"has_new_courses":72},"本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第12回です。\r\n\r\n第12回「機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出」では、新規事業やスタートアップを取り巻く環境がどのように変化しているのかを俯瞰し、新たな価値創造と非連続な成長を生み出すために、AI時代における事業機会の捉え方や、成功確率を高めるための考え方について学びます。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・新規事業開発やスタートアップ創出に携わるリーダー・マネージャーの方\r\n・AIを活用して事業創出のスピードや成功確率を高めたい方\r\n・AI時代における新規事業リーダーの役割やマインドセットを学びたい方\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。（順次公開）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・基礎編（第1回〜3回）：リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース\r\n・マネジメント編（第4回〜7回）：AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース\r\n・機能別戦略編（第8回〜12回）：AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース\r\nより実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年03月制作）",[1227,1234,1239,1244,1248,1252,1256,1260,1264],{"fieldId":1228,"name":1229,"videos":1230},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1231,1233],{"preview_url_s":1232,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1173173006\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=2eeaef040b84d0fe1ad435a64b8ee7b47e8fee6a763571725f94fccdd7ba498e",{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1235,"videos":1236},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1237,1238],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1240,"videos":1241},"新規事業成功のためのスキルセット・マインドセットとは？",[1242,1243],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1245,"videos":1246},"現場からの質問：AIの進展により代替可能な役割が存在するか？",[1247],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1249,"videos":1250},"現場からの質問：重要な意思決定にAIを活用することはできるのか？",[1251],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1253,"videos":1254},"現場からの質問：起業家やリーダーに必要な支援は何が残るのか？",[1255],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1257,"videos":1258},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1259],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1261,"videos":1262},"大手企業の勝ち筋は？",[1263],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1266},"まとめ",[1267],{"is_public":41},{"id":934,"starts_at":1269,"photo":1270,"video_duration":1271,"name":1272,"category":1273,"course_type":128,"description":1276,"learning_points":1277},"2026-07-10T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8525\u002Fthumb_00-4f4f7513-6738-405d-992d-6c4c9f8b7c49.jpg",2772,"【営業無双#1】勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点",{"id":37,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":38,"description":39,"ordinal":6,"courses_count":40,"has_new_courses":41},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-02T16:00:35.842Z","本コースは、「営業無双シリーズ」の#1です。\r\n「営業無双シリーズ」では、成約率アップに向けて、お客様に選ばれ続ける無双の営業になるための実践的な考え方やテクニックを紹介していきます。（#2以降は順次公開）\r\n\r\n本コースでは、「勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点」をテーマに\r\nBtoBでお客様に選ばれる営業の役割\r\nトップ5％のセールスに共通する行動や考え方\r\n成果につながる実践的なポイント\r\nなどを解説します。\r\n\r\n◾️こんな方におすすめ\r\n提案しても顧客に響かず、「いい話だった」で終わる商談が多い方\r\n顧客の本当の課題や決裁者の判断基準をつかみきれず、案件が前に進まない方\r\n再現性のある営業テクニックを身につけたい方\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年7月制作）",[1278,1283,1287,1292,1297],{"fieldId":1228,"name":1279,"videos":1280},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1281],{"preview_url_s":1282,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1207274751\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=0540496ea467f6c270182b066aa6837d5b04e8ca67bec1104eec20f842d025e7",{"fieldId":1228,"name":1284,"videos":1285},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1286],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1288,"videos":1289},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1290,1291],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1293,"videos":1294},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1295,1296],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1298},[1299],{"is_public":41},{"id":937,"starts_at":1301,"photo":1302,"video_duration":1303,"name":1304,"category":1305,"course_type":1309,"description":1310,"learning_points":1311},"2024-12-23T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F6749\u002Fthumb_00-d358c4ad8e1dfd7afbb2a24ca80891a797281e87abec1625daf24c369b5bf972.jpg",2126,"マネジャーのための仕事の任せ方",{"id":53,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":54,"description":55,"ordinal":1308,"courses_count":56,"has_new_courses":41},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-02T16:00:45.907Z",4,"応用","「仕事を任せると失敗が怖い」「自分でやった方が早い」マネージャーとしてメンバーやチームの力を引き出しながら成果を上げるには、どのように仕事を任せていけば良いのでしょうか？\r\n変化の激しい時代において、マネージャーとして成果を上げ続けるためには、メンバーの個性や特性を理解し、それに合わせた効果的な任せ方を身につけることが重要です。このコースでは、ソーシャルスタイル理論を活用してメンバーごとに最適なアプローチを学びます。「任せる力」を高めることで、チーム全体の成長を促進し、自身のリーダーシップを発揮できるようになっていきます。\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2024年12月制作）",[1312,1317,1321,1325],{"fieldId":1228,"name":1313,"videos":1314},"プレイングマネジャーの実態",[1315],{"preview_url_s":1316,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1228,"name":1318,"videos":1319},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1320],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1322,"videos":1323},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1324],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1326},[1327],{"is_public":41},{"id":940,"starts_at":1329,"photo":1330,"video_duration":1331,"name":1332,"category":1333,"course_type":1309,"description":1337,"learning_points":1338},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.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~リーダーのための聴く技術~（基礎編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Ffe285262\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59808\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（実践編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F01d24a39\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59813\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年6月制作）",[1384,1389,1393,1397,1401,1405,1409],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1386},"イントロダクション",[1387],{"preview_url_s":1388,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1197272433\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=9483cafb476eacf7f7039d9355eb890b9be612dce2c089f874770239ba74b418",{"fieldId":1228,"name":1390,"videos":1391},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1392],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1394,"videos":1395},"コーチングとは何か",[1396],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1398,"videos":1399},"リーダーとしてのコーチング",[1400],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1402,"videos":1403},"メンバーとの会話例",[1404],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1406,"videos":1407},"実践する上でのコツと留意点",[1408],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1410},[1411],{"is_public":41},{"id":946,"starts_at":1413,"photo":1414,"video_duration":1415,"name":1416,"category":1417,"course_type":128,"description":1418,"learning_points":1419},"2026-02-27T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8075\u002Fthumb_00-f5647e55-8abe-4324-80a5-b1d72f735937.png",3589,"AI BUSINESS SHIFT　第10回 機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス",{"id":79,"createdAt":123,"updatedAt":124,"publishedAt":123,"revisedAt":124,"name":80,"description":81,"ordinal":125,"courses_count":82,"has_new_courses":72},"本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第10回です。\r\n\r\n第10回「機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス」では、人事・総務・労務・経理・情報システムなどのバックオフィス領域において、定型業務の自動化や効率化といった現場レベルのAI活用だけでなく、いかにして経営や戦略に貢献する存在へと進化していくのかについて考えを深め、学んでいきます。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・人事・総務・労務・経理・情シスなど、バックオフィス部門を率いるリーダー・マネージャーの方\r\n・バックオフィス業務へのAI活用やDX推進を担っている方\r\n・AI時代におけるバックオフィスの役割や戦略のあり方を考えたい方\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。（順次公開）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・基礎編（第1回〜3回）：リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース\r\n・マネジメント編（第4回〜7回）：AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース\r\n・機能別戦略編（第8回〜12回）：AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース\r\nより実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年2月制作）",[1420,1425,1429,1433,1437,1441,1446,1450,1454,1458],{"fieldId":1228,"name":1421,"videos":1422},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1423],{"preview_url_s":1424,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1165556368\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=e3bbd2d1431f46d6026271efa7eb59ce5d86ea3223f2b72b4c540c6a35cb1938",{"fieldId":1228,"name":1426,"videos":1427},"AI活用の現状は？",[1428],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1430,"videos":1431},"経営者目線でのAIによる効率化",[1432],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1434,"videos":1435},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1436],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1438,"videos":1439},"情報システム部門でのAI活用",[1440],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1442,"videos":1443},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1444,1445],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1447,"videos":1448},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1449],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1451,"videos":1452},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1453],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1455,"videos":1456},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1457],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1459,"videos":1460},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1461],{"is_public":41},{"id":949,"starts_at":1463,"photo":1464,"video_duration":1465,"name":1466,"category":1467,"course_type":1470,"description":1471,"learning_points":1472},"2021-01-18T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2630\u002Fthumb_d2a4b3a8.png",3101,"リーダーの挑戦⑤　藤田晋氏（サイバーエージェント代表取締役）",{"id":58,"createdAt":1468,"updatedAt":1469,"publishedAt":1468,"revisedAt":1469,"name":59,"description":60,"ordinal":575,"courses_count":61,"has_new_courses":41},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-02T16:01:03.311Z","知見録 Premium","グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問（能力開発／挑戦／試練／仲間／志）を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。（肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの）\r\n\r\n藤田　晋　サイバーエージェント　代表取締役\r\n堀　義人　グロービス経営大学院　学長　グロービス・キャピタル・パートナーズ　代表パートナー",[1473,1477,1481,1485,1489,1493,1497],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1474},[1475],{"preview_url_s":1476,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1228,"name":1478,"videos":1479},"能力開発",[1480],{"is_public":72},{"fieldId":1228,"name":1482,"videos":1483},"挑戦",[1484],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1486,"videos":1487},"試練",[1488],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1490,"videos":1491},"仲間",[1492],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1494,"videos":1495},"志",[1496],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1498,"videos":1499},"質問・回答",[1500],{"is_public":41},{"id":952,"starts_at":1502,"photo":1503,"video_duration":1504,"name":1505,"category":1506,"course_type":1507,"description":1508,"learning_points":1509},"2026-06-09T22:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8433\u002Fthumb_00-3343ad8a-b0f3-422f-9c4c-87a554b1ea86.jpg",1738,"【賢者のアンテナ】いざ！戦略的雑談！前編",{"id":37,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":38,"description":39,"ordinal":6,"courses_count":40,"has_new_courses":41},"発見","このシリーズは、グロービス講師本山 裕輔さんを賢者としてお迎えし、巷のありとあらゆるものを独自の視点で紐解き、皆様の学びの意欲を刺激するコンテンツです。\r\n\r\n毎月第2・第4水曜日の朝7時に定期配信されます。\r\n取り上げて欲しいご質問やテーマ、感想を随時受け付けています。\r\n\r\nグーグルフォーム（https:\u002F\u002Fforms.gle\u002FqqoBYuRUmUYz4scC6）　または\r\nグロ放題編集部員のX（https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmairakobayashi）　まで、ぜひご要望をお寄せください。\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年6月制作）",[1510,1515,1519,1523,1527],{"fieldId":1228,"name":1511,"videos":1512},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1513],{"preview_url_s":1514,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1196531153\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=7e0926a13f1e8b0b47c30df3a0f49f1ec6b5013e7e1fc848ddbd1f97360e323d",{"fieldId":1228,"name":1516,"videos":1517},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1518],{"is_public":72},{"fieldId":1228,"name":1520,"videos":1521},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1522],{"is_public":72},{"fieldId":1228,"name":1524,"videos":1525},"戦略的オフィスでの立ち話",[1526],{"is_public":72},{"fieldId":1228,"name":1528,"videos":1529},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1530],{"is_public":72},{"id":955,"starts_at":1532,"photo":1533,"video_duration":1534,"name":1535,"category":1536,"course_type":1537,"description":1538,"learning_points":1539},"2026-01-30T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7997\u002Fthumb_00-064f3492-6f7b-46f4-bf3c-64a5ff943ee2.png",2188,"【AI×プレゼン】AIと磨く「心を動かす」伝え方",{"id":37,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":38,"description":39,"ordinal":6,"courses_count":40,"has_new_courses":41},"実践知","AIの進化によって資料作成やリサーチの効率化が進む一方で、重要性を増すのが「伝える力」です。本コースでは、AI時代のプレゼンに求められるデリバリースキルについて解説します。\r\n自分の伝え方を客観的に評価し、改善できるAI活用法も紹介。大事な場面で「心を動かす」プレゼンをしたい方におすすめです。関連コース「プレゼンテーションスキル」も併せてご覧ください。\r\n\r\n▼プレゼン動画分析プロンプト（辛口）\r\nhttps:\u002F\u002Fhodai.globis.co.jp\u002Flearning_documents\u002F6f976cda\r\n\r\n▼関連動画：プレゼンテーションスキル\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F598f3254\u002F\r\n\r\n※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年1月制作）\r\n\r\n\r\n【動画で学んだ知識を、実務で活かしたい方へ】\r\nグロービス経営大学院 ナノ単科「AI時代のコミュニケーション入門」では、\r\n「言いたいことがうまく伝わらない」「AI時代に求められる伝え方を身につけたい」という課題を解消し、\r\nAI時代だからこそ必要な「相手の感情に寄り添い、人を動かす伝え方」を学びます。\r\n6週間（週2時間目安）の完全オンライン学習で、AIや仲間との実践演習により、実務につながるスキルを身につけましょう。\r\n\r\n詳細はこちらをご覧ください。\r\nhttps:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fncm?utm_source=hodai&utm_medium=video_desc_hodai&utm_campaign=202609_ncm",[1540,1544,1548,1552,1556,1560,1564,1568,1572,1576],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1541},[1542],{"preview_url_s":1543,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1159047082\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=4d0444258964b19f3b07768fac66dd1450e88c8154d7e9103aa4cc2ed924b0f7",{"fieldId":1228,"name":1545,"videos":1546},"プレゼンのステップの変化",[1547],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1549,"videos":1550},"「伝える練習」の難しさ",[1551],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1553,"videos":1554},"AIでプレゼン動画を分析",[1555],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1557,"videos":1558},"アナウンサー目線の評価軸",[1559],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1561,"videos":1562},"プレゼン講師目線の評価軸",[1563],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1565,"videos":1566},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1567],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1569,"videos":1570},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1571],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1573,"videos":1574},"AI評価の活用法",[1575],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1577},[1578],{"is_public":41},{"id":958,"starts_at":1580,"photo":1581,"video_duration":1582,"name":1583,"category":1584,"course_type":1537,"description":1585,"learning_points":1586},"2025-12-19T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7903\u002Fthumb_00-309bb384-6520-4542-9caf-7d7b0616b06b.png",1600,"ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 前編 なぜ眠れないのか？~",{"id":53,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":54,"description":55,"ordinal":1308,"courses_count":56,"has_new_courses":41},"「仕事が終わらないから睡眠時間を少し削ろう…」「業務時間中なかなか集中できない…」「毎日朝起きるのがつらい…」。\r\nあなたはこのような経験をしたことはありませんか？\r\n\r\n仕事やプライベートの時間をやりくりするために、真っ先に削りがちなのが「睡眠」時間。\r\n実は今、日本社会は世界と比較して「最も眠らない国」だということもわかってきています。\r\n慢性的な睡眠不足は、心身の健康に悪影響なだけでなく、仕事のパフォーマンスにも当然大きな影響を与え、社会全体の経済損失につながります。\r\nこのコースでは、基本的な睡眠リテラシーを学んだ後の「問題解決編」として、「なぜ多くのビジネスパーソンは眠れないのか？」について解説していきます。\r\n\r\n▼本コースで学べる主な内容\r\n・そもそも眠れないことは何が問題なのか？\r\n・眠れなくなってしまう原因とは？\r\n\r\n睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。\r\n自身の睡眠不足に対し、正しく「気づき・理解し・行動を変える」第一歩を踏み出しましょう。\r\n\r\n▼関連コース\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F24575c03\u002Flearn\u002Fsteps\u002F53129\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 後編 どうしたら眠れるのか？~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F4ba981e9\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62042\r\n\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年12月制作）",[1587,1592,1596,1601,1607],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1589},"オープニング",[1590],{"preview_url_s":1591,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1146786331\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=281b53ac79ec053f17f8be3059f239cdab0ccd1ffa400e3c1db613b6b87c49f0",{"fieldId":1228,"name":1593,"videos":1594},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1595],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1597,"videos":1598},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1599,1600],{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1602,"videos":1603},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1604,1605,1606],{"is_public":41},{"is_public":41},{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1608,"videos":1609},"ここまでのまとめ",[1610],{"is_public":41},{"id":961,"starts_at":1612,"photo":1613,"video_duration":1614,"name":1615,"category":1616,"course_type":1537,"description":1617,"learning_points":1618},"2026-01-09T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7944\u002Fthumb_02-3a0e49a2-c71d-44f0-a963-a63f58c34eba.png",1055,"【AI×クリティカル・シンキング】①イシューと枠組みでプロンプトを磨く",{"id":37,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":38,"description":39,"ordinal":6,"courses_count":40,"has_new_courses":41},"生成AIから期待する回答を引き出せず、試行錯誤を重ねていませんか。\r\n本コースでは、生成AI活用の質を高める鍵として、クリティカル・シンキングの視点からイシュー設定と枠組みを押さえる重要性を解説します。\r\n目的に直結する問いの立て方や、プロンプトに落とし込む際の実践ポイントを具体例とともに学ぶことで、AIをより思考のパートナーとして活用できるようになります。\r\n生成AIを業務で使い始めた方から、活用を一段深めたい方まで、再現性あるプロンプト設計を身につけたい方におすすめの内容です。\r\n\r\nさらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。\r\n【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Fcdfe41e3\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62198\r\n\r\n※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2026年1月制作）",[1619,1623,1627,1631,1635,1639],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1620},[1621],{"preview_url_s":1622,"is_public":72},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1151479896\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=44eeffac431bd9d202f77d13bc08b5e3e6a3c1483f40eadce146b2cbaa31ba0c",{"fieldId":1228,"name":1624,"videos":1625},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1626],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1628,"videos":1629},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1630],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1632,"videos":1633},"枠組みとは？",[1634],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1636,"videos":1637},"生成AIを使うプロセスは？",[1638],{"is_public":41},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1640},[1641],{"is_public":41},{"contents":1643,"totalCount":6,"offset":5,"limit":6},[1644],{"title":1645,"description":1646},"データサイエンス入門: 線形回帰の理論と実践","線形回帰とは、説明変数と目的変数の間の線形関係を仮定し予測を行う手法です。本動画では、モデル式の理解からパラメータ最適化、評価指標の解説まで、実践的なスキルを動画で詳しく解説します。データ分析や予測モデル構築に役立つ知識を身につけましょう。",{"fieldId":1648,"title":1649,"description":1650},"contentsCommon","GLOBIS学び放題×知見録","スキマ時間を有効活用してリスキリング・スキルアップ。ビジネスを学ぶならGLOBIS学び放題（グロ放題）×知見録。"]