【AIと学ぶ】ラーニングパス総合問題演習 ~マーケティング基礎~

【AIと学ぶ】ラーニングパス総合問題演習 ~論理的に考えるスキル~

「論理的に考えるスキル」のラーニングパス、学習お疲れ様でした！いかがでしたか？ 新しくインプットした知識は、自分の言葉でアウトプットをすることで、より効率的に身につけることができます。 このコンテンツは、「論理的に考えるスキル」のラーニングパスで学んだ知識を使って、ビジネスの様々なケースを題材に、ご自身の考えをアウトプットしながら学ぶことができる、全問自由記述式クイズの演習コースです。 さらに、あなたの考えた回答に対し、ケースの題材に最適化されたAIから個別フィードバックを受けることができます。 あなたの知識の理解度に応じたAIフィードバックと共に、ぜひご自身のここまでの学びの腕試しをしてみてください！ ※本コースは、ラーニングパス「論理的に考えるスキル」内の動画の事前視聴を前提としています。 まだ試聴していない方は、以下よりご視聴ください。 ・ラーニングパス「論理的に考えるスキル」 https://unlimited.globis.co.jp/ja/learning-paths/250f53dd ※「AIと学ぶ」シリーズでは、OpenAIが提供する「ChatGPT」を活用し、グロービスの教育メソッドや幅広い社会人教育の知見を反映したフィードバックを受けられます。 ※AIによるフィードバック機能は現在、WEBブラウザ版のみで提供されています。

AI BUSINESS SHIFTダイジェスト ~基礎編#1〜#3を一気見！~

本コースは、リーダー・マネージャーを対象にAIのマネジメント活用・組織活用について体系的に学べる『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第1回〜3回基礎編のダイジェスト版です。 ダイジェスト版では、基礎編で扱った「AIの基本と影響の全体像」、「AIリスクの先にある強い組織作り」、「AI時代のリーダーのスキルセット」のテーマの中の重要なポイントを約20分でコンパクトに学ぶことができます。 第1回資料はこちら https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/3981087d 第2回資料はこちら https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/bab9fd07 第3回資料はこちら https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/a0464fae ■こんな方におすすめです ・AI BUSINESS SHIFT 基礎編の内容をおさらいしたい、または短時間でポイントを理解したい方 ・AIの基礎知識や影響などAIに関するリテラシーを高めたい方 ・AIリスクに対して現場リーダーや経営層が実施すべきことを知りたい方 ・AI時代に活躍するために、どんなスキルが必要なのかを知りたい方 さらに詳しく知りたい方は、AI BUSINESS SHIFTシリーズ各コースをご視聴ください。 『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） https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・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 ・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 ・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 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。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※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。 ※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9月制作）

AI BUSINESS SHIFT　第1回 基礎編：AIの基本と影響の全体像

本コースは、リーダー・マネージャーを対象にAIのマネジメント活用・組織活用について体系的に学べる『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第1回目です。 第1回『基礎編：AIと影響の全体像』では、AIがもたらす社会的インパクトをはじめ、現在のAIに「できること」「苦手なこと」、そしてAIが個人や組織に与える影響について、学んでいきます。 第1回資料はこちら https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/3981087d ■こんな方におすすめです ・AIの基礎知識や影響などAIに関するリテラシーを高めたい方 ・AIのビジネスインパクトを理解しておきたい方 ・AI導入を検討しており、まずは全体像と影響範囲をつかみたい方 ・AIの業務活用におけるヒントが欲しい方 ・AIの積極活用に向けて組織として備えたい方 ■AIシフトシリーズとは？ 『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） https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・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 ・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 ・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 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。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※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。 ※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5月制作）

ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~

【DataRobot社 受講後アンケートにご協力ください】 アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。 ※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform 自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、DataRobotを用いて複数のアルゴリズムを同時に試し、ビジネスの現場で検証することで予測の精度を上げる過程について学びます。 監修：DataRobot DataRobot はAI活用を民主化するため2012年に設立、同社が提供する「DataRobot AI Cloud」は次世代の AIである 。AI Cloud は、あらゆるデータタイプ、あらゆるユーザー、あらゆる環境を統合し、 業界・業種を問わずすべての組織に対して重要で価値あるビジネスインサイトを提供することをビジョンとしている。 DataRobotはAI Cloudのリーダーとして、あらゆる組織の本番環境へのAI導入を加速しており、Fortune 50の3分の1を含む、業界や業種を超えたグローバルな顧客から信頼を得ている。 「DataRobot AI Cloud」は、今日の市場において最も広く展開され、実証されたAIプラットフォームの1つであり、世界中の顧客に対して1.4兆件以上の予測を提供している。 監修：森谷　和弘 データ解析設計事務所　代表、データアナリティクスラボ株式会社　取締役　CTO、データサイエンティスト協会　スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現　富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2023年1月公開）