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ビジネスパーソンの新しい必須知識「テクノベート」基礎
IoT、AIなどテクノロジーの進化がビジネスに与える影響は日々大きくなってきています。今、ビジネスパーソンが知っておくべきことは一体どんなことでしょうか。そして、テクノロジーをビジネスに活用するためには、何を具体的にすればよいのでしょうか。 このコースでは、ビジネスパーソンが知っておくべきテクノロジー（Technology）×イノベーション（Innovation）、つまりテクノベート（Technovate）について、主に「アルゴリズムとは何か」「プログラミングの基礎」「統計学の基礎」「データの扱い方」について解説します。 ビジネスパーソンの新たな必須知識となるこれらを理解し、ぜひビジネスに活用してみてください。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2018年7月公開）
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ディープラーニング ~機械学習がもたらすビジネスの可能性~
人工知能（AI）が注目されるにしたがい、頻繁に見かけるようになった「ディープラーニング」とは、人工知能を飛躍的に進化させる可能性を秘めた機械学習の手法です。物事を分類することが得意で、画像認識や翻訳などの自然言語処理や音声認識の精度を急速に進展させてきました。 では、機械学習とは何でしょうか、そしてディープラーニングは、とりわけ何が新しいのでしょうか。 すでに世の中に送り出されているディープラーニングを活用したサービス事例をふまえながら、この技術の成り立ちをわかりやすく解説し、その可能性や課題も紹介します。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2019年2月公開）
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テクノベート・ストラテジー ~DXに向けて~（前編）
DXが求められるテクノベート時代の変化は、あなたが今いる会社や業界を含めあらゆる産業に及ぶと言われています。大きな変化の中で、あなたの会社はどのような「戦略＝ストラテジー」を持つべきなのでしょうか？ テクノベート・ストラテジーは、産業構造が大きく変化しているテクノベート時代だからこその「どんな戦略を選び、何をすべきか？」というポイントについて、全体像を押さえながら考えるためのコースです。ここでは、テクノベート時代に適したビジネスモデルの構築や組織作りに役立つ考え方と戦略を学びます。 ※本コースは第1〜3回を前編、第4〜6回を後編とする2コースとなります。前編を修了した方は、以下の後編も視聴ください。 ・テクノベート・ストラテジー ~DXに向けて~（後編） https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/4125e5b0/learn/steps/34865 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。 ・ビジネスパーソンの新しい必須知識「テクノベート」基礎 ・はじめてのビジネスプランニング ・ベンチャー・マネジメント ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2019年4月公開）
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Fin-Tech（フィンテック）をはじめ「〇〇Tech」という言葉を耳にする機会も増えているのではないでしょうか。 このコースでは、「6Tech」とも言われる、テクノロジーの進化によって未来が大きく変わると言われている6つの領域を紹介します。 紹介されているテクノロジーは未来のものではなく、現在も日々進化しているものばかりです。自身のビジネスや業界にどのような影響がありそうか、またどのようなイノベーションが起こりそうか、考えるのに役立てましょう。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2018年10月公開）
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昨今、「デジタル技術によって世の中が変わる」と言われており、また未来の姿を映し出した動画などもよく見かけます。 では、「デジタル技術によって世の中が変わる」とは、具体的にはどのようなことなのでしょうか？何が、どのように、どう変わると、世の中が変化していくのでしょうか？ 本コースでは、 ・デジタル技術や情報により、私達の生活がどのように変わるのか ・なぜ、今でも存在するデジタル技術や情報が、将来生活を変化させるといわれているのか ・私達の生活が変わる将来における、産業や組織のあるべき姿は このようなことを学んでいきます。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2019年6月公開）
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新着02月10日(火)まで無料
マネジャーのための仕事の任せ方
「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？ 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。 ※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）
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AI時代の個人力
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【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
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。 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。 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。 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。 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。 【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/cdfe41e3/learn/steps/62198 ※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。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※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）
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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）
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） 藤田 晋 サイバーエージェント 代表取締役 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
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大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
あすか会議2018 第4部分科会B-1「極限の世界で見つけた人生の歩み方」 （2018年7月7日開催／国立京都国際会館） 1300年間で2人目となる大峯千日回峰行満行を果たした塩沼亮潤大阿闍梨。48キロの山道を1日16時間掛けて歩き、それを千日間に亘って続ける過酷な行の中で、どのような悟りを得たのか。そして、9日間、断食・断水・不眠・不臥を続ける四無行満行という極限の世界で何を見つけたのか。塩沼氏が「創造と変革の志士」へ贈る「人生の歩み方」とは。（肩書きは2018年7月7日登壇当時のもの） 塩沼 亮潤 慈眼寺 住職
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英語 de 学ぶ！3Cs Analysis（3C分析）
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コメント516件
a_7636
金融業界が持つデータは、他の業界にはない、とても魅力的なデータであるのは、おっしゃるとおり。
AIを活用したら、今までなかったようなビジネスが生まれるかも。
でも、一方でそのデータが個人情報のうちでも機微な部類の情報である可能性が高いのも事実。
データの利活用は大いにやるべきだと思いますが、扱いを一つ間違えれば信用を一気に無くしそう。
お客様から理解を得る努力を、より一層しなければならないと思いました。
このコースで出てきた言葉に関するコースを紹介します。
①ウォーターフォールとアジャイル
→アジャイル／スクラム ～変化が激しい時代に対応する開発手法～
【テクノベート】【初級】0:14:10
②生成AI ～新たな価値を生成するAIとの向き合い方～
【テクノベート】【初級】0:12:30
以下ひとり言。
リリース初週の土曜夕方、テクノベート、実践知で振り返りコメントがゼロって滅多にない
から驚き。まさかこの時間帯で「振り返りの最初の投稿者になりましょう！」表示が出るとは。
このコースが「経営管理の基礎固め！日商簿記2級」23コースの合間にリリースされて
トップページの「新着」に埋もれたからかな？
muguet-bouquet
銀行系のクレカは何の意味があるんだろうと思っていましたが、利用者では無く、銀行にとって必要なデータが欲しいって事だったのがわかりました。
情報が欲しいのであれば誰もが使いたいと思うようなもっと魅力的なカードにすれば良いのに。
ojr_800
金融業界ではまず顧客対応業務はほとんど生成AIに置き換わって行くのではと考えます。
予測に関してはまず判断するに当たってデータ加工等のBIツールを使って作業している部分はAIに置き換えて行く事が可能かなと思います。
相場予想に関しては量子コンピュータの実現が待たれるだろうとも思います。
naminamiko
最近会社でも生成AIの導入が始まり、金融機関の現状を知ることができて良かったです。今後どんどん移行していくと思いますが、ネックとなる顧客情報の流出対策はどうするのか気になるところです。
deek
人手不足を解消する一手がAIになればいいなと思います。
ff387
AI活用の重要性、とくに金融機関と相性がよいことがよくわかった
kubota-sss
社内議論の中などのコミュニケーションにおいて、わかりやすいという点でちょっと役に立ちそうかもと思った気付き。
ウォーターフォール開発とアジャイル開発どちらが適しているのかや商材的にどちらにならざるを得ないかによって、AIの活用スピードが変わりそうということは、非常に納得感があったし、説明に使えそうな要素だと思った。
失敗が許されない業界・・失敗がなんでも許される業界はそもそもないが、確かに金融や不動産など、これにあたるのかなと感じた。
angelmisato
AIは私も気になっているのでこれからも最新情報を手に入れる努力をしたいです。
suidoyu
AIにも一長一短あると思うが、上手く活用することが必要、もちろん金融だけでなくすべての業界で。
inada-makoto
銀行系のクレカは何の意味があるんだろうと思っていましたが、利用者では無く、銀行にとって必要なデータが欲しいって事だったのがわかりました
tototototo1
金融業のデータは正確という認識が無かったので、とても参考になりました。
自社のデータをもっと有効活用したいです。
takashi_08
金融機関におけるAIの親和性が高いことがわかりました
tcps
金融機関ほどDX,AIの活用で生まれ変わる業界はないと思うのだが、学閥、内部抗争、誰が経営しても大して変わらない、差別化なしの体質から抜け出さないと。規制の問題なのかな
shin1423
自身が働く金融業界ええのAI活用方法がよく分かった。
nakai_hayato
AIがどれほど発達しても金融の社会的価値や意義は不変であり、社会から完全になくなるものではないと認識しております。
fujitaaaaa
基礎的な学びになった
seki_tc
金融機関の持つ顧客の情報はかなり有益である故にAIを活用した策は出てくると思います。住んでいる地域、どんな口座引落が毎月いくらあるのか、年間の収支額などを活用するとその人にあった情報提供が可能となる為、「金融×〇〇」はこれからどんどん増えていくと思いますが、その分かなり情報漏洩に気を付けなくてはいけないと思います。
fruitmix56
金融業界にもAIの活用が広がっているのですね!
022042
AI活用の重要性、とくに金融機関と相性が良いことが深く理解できました。
016977
金融機関におけるAIの広がりが理解できました。今後は更に加速度的に拡大していくでしょう。
takumakanai
同じ金融機関でも、銀行と違ってリース会社が持つデータは入出金というよりは商流や物・サービスの動きが中心になるので、これをいかに活かしていくかが今後の課題だと思います。
mmiyaji
金融機関におけるAI活用について、今後も更なる可能性が見込まれると思いました。
nf015555
AIによる業務効率化事例を是非広げてほしい
ikedata
金融業界へのAI活用の拡大余地が大いにあることを学べました。どこの業務にAI活用をすることで、生産性の向上が進むのか、新たな商品を生み出せるかを引き続き考えていきたい。
ota_koji
金融業界、法曹界などはAI導入による業務効率化（必要要員数減）と親和性が高い業種・職種かもしれません。
akikazu78
来たるAGIの時代までは組織に取り込むにあたってAI人材の評価・処遇につき組織変更が必要だと思うが、その先のASIの時代になると人間がコントロール出来るかという枷を如何に設けるかにシフトすると思う。
k_highbridge
審査畑の人に限りませんが、AIが加速している昨今の状況では、自社内で生き残る為のポジション取りも過熱しそうですね。
fujimura_a
金融業界の動向が良く分かりました。
tc-3585
AI活用の重要性が理解できた。
ishikawa_st
人の感情に左右されない業務についてはＡＩを活用することで、正確に時短で業務をシンク尾することになり相応な効率化が図れると思われます。
少子高齢化対策に対し、早期に実現すべき事象と考える。
fujioka4413
コンシューマーとして AI の利便性は享受しているが、自身の業務における活用は・・・。
yas_138
金融機関とAIとの親和性について、これまでは予測AIを活用していたが、今後、生成AIとの組み合わせで、活用の範囲を広げていくであろうことが理解できました。
lululululululu
金融業界とAIが相性がいい分、私自身の付加価値をいかに業務で発揮するかを今後問われるのではないかと感じた。
taktak44
金融業界に携わる身として参考になった。
011731
金融についてはほとんどＡＩで対応可能であるということがわかりました。
toshiyuki_otobe
金融業界におけるAI活用について、業務での活用の現状や、課題等が理解できました。また、AIの活用が進まない背景等も少し分かりました。
reon2001
金融業界におけるデータは非常に魅力的なものばかりだがそれをAIで最大限活用するには今までのやり方や考え方を一新したり、新しいやり方を業界の常識にいかにおとしこむかがカギになる
hataake
どのような業界であっても、先入観や予断なく、ＡＩ活用の機会を探していくのが大切なのではないだろうか。
daisukeiimori
AI活用の重要性、とくに金融機関と相性がよいことがよくわかった
nakanishitoru
金融に携わっているものとして今後のＡＩに対する見方をもっとシビアに考えないといけないと思いました。
ysakamotoap
金融機関が有している様々なデータは、まさにAI活用には最適なんだろうと考えますが、それを新しい視点で活用していくためには古い経営陣の凝り固まった発想では、なかなか道は開けないのではと感じる。
kazkazu11
金融業界ではまず顧客対応業務はほとんど生成AIに置き換わって行くのではと考えます。
予測に関してはまず判断するに当たってデータ加工等のBIツールを使って作業している部分はAIに置き換えて行く事が可能かなと思います。
相場予想に関しては量子コンピュータの実現が待たれるだろうとも思います。
kurume_50
金融機関のすすめるＡＩ活用とはユーザーにどのような変化をもたらすのか関心が高い。データ活用によりどのようにサービスメニューが変化していくのか注視していきたい。
tochiro35
金融機関に身を置く者として学びがありました。
862006
金融機関とAIが好相性であることが理解できた
20230725
金融とDXの親和性が理解できた。
yoshidake
顧客サービスの拡充によりデータ取得範囲を拡大させる。
mmmytjp
銀行の法人・個人の決裁データは、電子マネー・クレジットカードに代替されているので、金融グループとして様々な金融機能を有するデータ量を豊富に有する金融グループがAIにおいて勝者になっていくような感想を持った。
muuko
確かに金融業界の情報の魅力は様々なライフステージの情報を詳細に知る事ができると思います。似たような人の先のステージのパターンをみることができるなど使い方によっては、無限の可能性があるなと感じました。
kanma-ki
広がっていくAI活用の流れを捉えて、より効率的に活用できる場面を探すところから始めたい。
nrht5252
AIをうまく活用して業務効率化していきたい。
guccho
金融業界におけるAI活用の親和性についてよく理解できました。
sato92
AIと金融は意外と親和性があると感じた
ke_sato
ＤＸと言いつつ、実際はウオーターホール開発を行い、変化を異常値といって切り捨てるのが金融系の開発。
この文化は根深く難しいと感じた。
kubotasakae
利便性、優位性を高め、事業強化・拡大に活かせる。
tc7
これからの金融業界、大いに変わる可能性を感じます
sakanon
金融機関におけるAI活用の重要性を再認識致しました。
ohara_yoji
他社事例を参考に、当社でもしっかりと取り入れられるようにAIの特長と使い所の理解を深めたいと思います。
kiku_chan
電気料金の支払履歴を参考にAIで与信をすることを検討中だが、入手可能なルートでの電気契約をしていない顧客に対してはどうするのか、アジャイルに失敗を繰り返していくことを許容できるのか、またそこまでのサンプル数はないのでは、という点が難所となっている。引き続き学習したい。
t_7
情報を収集し、自動審査ができれば非常に便利だと思いました。
nakaiakio
金融業界に勤めている身としては、とてもためになる内容でした。
ただ、実際にAIを活用してビジネスに繋げていこうと思うと、なかなか難しく、
昔からの慣習を踏襲していっていることがほとんだと思います。
nurimoto
金融業界でのAI活用はこれからであるとの認識
o_mami
金融でAI活用の機会は多い
kyo1227
AIにも一長一短あると思うが、上手く活用することが必要、もちろん金融だけでなくすべての業界で。
higekazu
金融業界でのＡＩ活用は意識の問題はあるが、社内活用や調査分野での積極的な利用は必要と感じた「。
hirose_n
金融と相性がよいことが理解できた
pcfighter
金融業界で働く身としては、膨大なデータを使用する仕事であるのでAIの導入は歓迎すべきことです。
導入にあたっては、信用を売り物としているので、責任の所在が明確になるち良いですね。
jyoui
どの業界でもAIを取り入れるには様々な課題を乗り越えなければならないことが分かった。
mai_furukawa
ヘルプデスク業務にてAIが活用できないかと感じた。
sko2024
どのようにaiを活用できるかさっそく検討する。
mmmmmmmmmmmmmm
金融業界において活用のチャンスは沢山あるが、法整備が間に合っていない。それがバトルネックにならずに勧められる様に進めて欲しい。
maric
AI導入の検討は会社全体で行わないと適切ではないと学んだ。
sugawaran
生成AIを活用した審査業務の効率化は担当者の業務負荷を軽減できるが、社員の業務スキル低下に繋がる恐れもはらんでいると思う。社員育成と業務効率化のバランスが難しいと思った。
masa90071
自分が金融機関勤務のため参考になった
toshi-noda
AIの当社業務での活用は、まずは企業審査での活用が思い浮かぶ。生成AIの活用について、顧客への提案へどのように利用できるかを考えていきたい。
kenjika
金融業界での動向を垣間見れました。
tagayasu-hito
当社も金融関連の業界なので、業務上、AIの活用範囲範囲がまだまだ広がっていくことをイメージできました。今後のデータ利活用、データ駆動経営への重要なツールとして活用していきたいと感じました。
yamasakise
リーマン前は金融工学がもてはやされていました。
何に使うか、の目的をはっきり持てば、非常に有効なツールだと思います。
spo
個人情報、与信情報をデータとして蓄積、処理することが業務と密接な関係性にある金融がAIと相性が良いのは中国の事例を見ればよく分かる。従来手作業でなかなか難しかった小口の取引などについても高速で発展していくと思う。
kurodaccyo
ウォーターフォール開発とアジャイル開発があることを知りました。生成AIと予測AIを組み合わせていくことが大事だと思いました。
moon-mn
確かに、金融機関がもつデータは正確性に優れている。自分の働く業界でどうAIと相性がいいか考えたい
jyamashita
確かに金融業界のデータは綺麗に揃っているので機械学習やディープラーニング、分析には向いている業種。
データが不ぞろいな企業だとデータを前処理するのがまずは課題。
yiidaco
業種は違うが金融機関でのAIの活用についてイメージすることが出来た。
leosan
生成AIは金融業界と相性がいいというのを知れた。
自動化が進み、生成AIを基準にしたことが増えてから人手不足の解消につながると思った
ay_tkmt
金融業界のデータは嘘がつけない情報なので、AIの相性が良いという見解になるほどと思いました。
証券の売買も自動化されて久しく、多くの人を必要としなくなった仕事でした。
最近よく目にするCMで資産運用サービスのアプリがありますが、人間個人の能力によらない、AIによるネクストベストオファーの方が信用できます。
lupin_the3rd
嘘がないデータ故に、AIと相性がいいというのは納得でした。
豊富な経験を補うという部分は、あらゆる業種にあてはまる点でしょうから、顧客ニーズに対応する有効な手段になると思います。
stk_shitian
金融業界でAI導入の必要性や導入後の活用について未来を見据え、ビジョンを打ち出せる人材が少ない。導入後AIを活用して事業の効率化や発展に寄与できる仕事をこなせる方が安心して金融業界で仕事をできる環境を構築するには、上層部がAI導入のメリットや、活用した将来を描けること、組織全体としてAIを活用する企業になると意思決定し、操れる人材のキャリアを約束できる体制で専門人材を迎えることが大切である。金融業界が持つデータはAIとの相性が良い。生成AIと予測AIを組み合わせ利用で、リポート作成やよくある質問への対応、顧客のライフスタイルに見合う金融商品の提案などの分野に、窓口来店時以外の機会をとらえてお客様に情報発信できるような仕組み作り、ネットアクセスで常時相談可能な入口としてBOT窓口をネット環境に構築するなど、活用を進める可能性があると考える。アジャイル開発手法と従来の金融機関の意思決定プロセスが異なる点は、業界としてもAI活用で仕事の仕方を変える覚悟をもって導入に前向きに取り組む必要性があると考える。
xiongxing
金融業界のAI化は人手削減もあり今後進むと思う
bandoukazuhiko
AIが今後の技術のトレンドとなると思っているが今後どうなるか難しい。。
kubotank
金融機関は従来からAIを活用していたそれは予測AIと言われ従前の情報を積み重ねて予測するAIであった今後は新たなトランザクションデータを入手し正々AIと組み合わせてかつそのサービスをアジャイル開発して顧客に対するサービスを向上させる社内業務を改善させる効率化させるということが期待されている
takadatom
金融・商品等数字については、AIを活用し、判断力を明確にし、スピーディーな
処理を行う
wada-wa
現段階でＡＩ活用の幅は少ないですが、下請法に関する法律の問い合わせなども少しづつ実施していることが増えた印象です。さらに活用できるよう、スキルアップ図ります。
tashi-kita
今後の展望について理解を深める事ができ、顧客との会話の中で盛り込んでいければと考えます。
13125
新しい業界を担当するとき、まずざっとでも知るために生成AIに問い合わせている。特に大手プレーヤーや業界団体の情報は見逃せない。出所も添付しているので解答の信頼性も向上した。業界団体がレポートなど公開情報を出していれば目を通している。長いレポート、難解な内容は生成AIが要約してくれるので便利。外国語も訳してくれるので短期に理解が進む。これが当たり前になり、短期理解を競うことになるのが怖い。
everest
データに基づくリスク予測や業務効率化の視点は意思決定や情報整理の精度を高めるのに活用できると感じた。
7110
とても参考になりました
duck702
金融とAIの親和性が高いことがよく分かった。与信もAI, 資産運用の提案もAI。じゃあ人間何やるの? 人間にしかできないこととは? そう感じさせられる講義でした
k_mi35
AIに頼り切るのではなく、AIを使いこなすという観点で、特性を生かしながら業務に取り入れていくべきだと思った。また、データを適切に活用することで、業務効率が図れることも理解できた
shiori_55
金融機関を採用観点で支援しています。
データ活用の文脈から新たな人材の要件定義や採用ポジションの提案に繋げられそうです。
k__run
組織は人で成り立っていることを改めて感じました。便利なツールだけではなく、そこで働く人を動かすためには、従来の業務の延長線上ではない働きかけが必要だと感じました。