[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"21e44818":3,"learning_path_groups":457,"campaign-banner":485,"categories":487,"series":564,"article_categories_base":609,"top-courses-mv":926,"top-other-tags":1197,"f1f4492d,ccc4f110,c841fa0e,d8d4ec06,b0584ab5,f23373c9,d2a4b3a8,a0e9b520,43b549ef,22a89626,178c0778":1221,"meta-courses":1646,"meta-all":1651},{"id":4,"starts_at":5,"photo_retina":6,"category":7,"series":16,"name":17,"course_type":18,"video_duration":19,"comment_count":20,"description":21,"recommend_to":16,"lecturer_profile":16,"sections_count":22,"learning_points":23,"popular_comments":40},"21e44818","2023-07-21T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F5057\u002Fthumb_retina_20-b1aa6852fda4ae1ba053570e53e31366d9c7717a459d53ae800c239f3f07b4b0.png",{"id":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"dd794d5ca25da1610cc081f7603fcb37","2022-11-22T07:28:16.642Z","2026-10-13T16:00:47.310Z","AI・テクノベート","進化するテクノロジーに関する知見を活かし、ビジネスを構想実行していくために必要な知識を学ぶカテゴリ",9,518,true,null,"機械学習⑦教師あり学習の代表的な手法／データサイエンス入門","中級",1835,224,"このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。\r\n\r\nスキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。\r\n\r\nスキルアップAI株式会社\r\nhttps:\u002F\u002Fwww.skillupai.com\u002Fopen\u002F\r\n\r\n※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7月公開）",2,[24,32],{"name":25,"videos":26},"機械学習：教師あり学習の代表的な手法　1",[27],{"name":28,"is_public":15,"video_duration":29,"preview_url_l":30,"index":31},"Video 1",841,"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F843100410\u002Frendition\u002F720p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=32a7eb78d1fe8ed2501f3cce4b5449e06e2c0a7e533b649eb7498f615e8fda92",0,{"name":33,"videos":34},"機械学習：教師あり学習の代表的な手法　2",[35],{"name":36,"is_public":37,"video_duration":38,"index":39},"Video 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+0900","機械学習の教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。いままで、ひとくくりにとらえて混乱していたので、分類が明確になったことが良かった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":54,"occupation":55,"created_at":56,"comment":57,"likes_count":39},"vz3000","IT・WEB・エンジニア","2024-01-27 11:24:49 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど教師あり機械学習の手法について理解を深めることができた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":59,"occupation":60,"created_at":61,"comment":62,"likes_count":39},"hr-sakai","その他","2024-03-30 19:29:45 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどやっとわかりやすく理解する事ができた。これからも考えながら学習していきます。\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":64,"occupation":65,"created_at":66,"comment":67,"likes_count":31},"t_htn","経営・経営企画","2023-09-18 22:03:12 +0900","教師あり学習の考え方が把握できた。\n分析したいデータに適切な教師あり学習の\n手法を選択し、分析データを最適に分類や回帰し、\n意味のある分析をしたいと思う",{"fieldId":42,"avatar":69,"username":70,"occupation":71,"created_at":72,"comment":73,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","販売・サービス・事務","2023-09-29 10:37:08 +0900","大変勉強になりました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":75,"occupation":50,"created_at":76,"comment":77,"likes_count":31},"watanabe-tat","2023-10-08 12:32:16 +0900","ディープラーニングを活用するため、ハイパーパラメーターの知見を深めたい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":79,"occupation":55,"created_at":80,"comment":81,"likes_count":31},"csl_kojima","2023-10-12 10:26:06 +0900","理解が深まりました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":83,"occupation":84,"created_at":85,"comment":86,"likes_count":31},"naoki_sasano","メーカー技術・研究・開発","2023-10-14 17:48:05 +0900","ニューラルネットワークの説明で、入力層、中間層、出力層が複数あり、それらが繋がったどのルートを入力データが通っていくのか、わからなかった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":88,"occupation":89,"created_at":90,"comment":91,"likes_count":31},"k-akira","営業","2023-10-15 16:16:08 +0900","教師あり学習の代表的な手法について理解がすすんだ。一部説明がない手法は自分で確認したい\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":93,"occupation":50,"created_at":94,"comment":95,"likes_count":31},"stani","2023-10-30 16:40:03 +0900","参考にさせていただきます。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":97,"occupation":65,"created_at":98,"comment":99,"likes_count":31},"7031","2023-11-07 08:00:12 +0900","手法を選択し、分析データを最適に分類や回帰し、意味のある分析をしたいと思いました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":101,"occupation":60,"created_at":102,"comment":103,"likes_count":31},"koichi_seya","2023-11-17 12:59:57 +0900","ニューラルネットワークと行列の活用イメージが理解できた",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":105,"occupation":55,"created_at":106,"comment":107,"likes_count":31},"matute","2023-11-22 23:15:45 +0900","教師あり学習にはさまざまな手法があることを学んだ。どの様な場合にどの手法を選べばよいのか、実践を通して学んでいきたい",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":109,"occupation":55,"created_at":110,"comment":111,"likes_count":31},"mainichi365","2023-11-23 22:29:07 +0900","勉強になりました。ありがとうございました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":113,"occupation":71,"created_at":114,"comment":115,"likes_count":31},"user-name01","2023-12-03 07:45:59 +0900","機械学習の様々な方法を学んだ。決定木やニューラルネットワークの考え方は機械学習に限らず、活用できそうだと感じた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":117,"occupation":89,"created_at":118,"comment":119,"likes_count":31},"36271","2023-12-13 09:50:02 +0900","ニューラルネットワークについては新しい知識として面白いと思いました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":121,"occupation":60,"created_at":122,"comment":123,"likes_count":31},"yasupii","2023-12-30 11:12:50 +0900","機械学習には色々な種類があり、回帰や分類に応じて、何が使えるのかが異なることが分かりました。またニューラルネットワークは複雑なモデルが作れる反面、なぜその予測が導かれたかの説明が難しいことも分かりました。その辺りを踏まえて、どのような機械学習の手段を使うのかを考えていきたいと思います、",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":125,"occupation":84,"created_at":126,"comment":127,"likes_count":31},"choko0504","2023-12-31 20:12:57 +0900","ニューラルネットワーク等、機械学習の有名な手法について学習することができた。利用する機会があれば利用したい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":129,"occupation":130,"created_at":131,"comment":132,"likes_count":31},"kenjiro_fujita","コンサルタント","2024-01-11 08:26:14 +0900","ニュラルネットワークの仕組みを理解することができた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":134,"occupation":60,"created_at":135,"comment":136,"likes_count":31},"wada00","2024-01-22 18:10:19 +0900","機械学習の教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":138,"occupation":89,"created_at":139,"comment":140,"likes_count":31},"ken222","2024-02-12 17:56:08 +0900","教師あり学習の代表的な手法をしっかり覚えたい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":142,"occupation":45,"created_at":143,"comment":144,"likes_count":31},"hfkd156036","2024-02-29 20:26:55 +0900","教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":146,"occupation":60,"created_at":147,"comment":148,"likes_count":31},"sesesese","2024-03-15 09:00:42 +0900","用語を順序だてて、理解できた",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":150,"occupation":71,"created_at":151,"comment":152,"likes_count":31},"miura_ka","2024-03-18 11:57:59 +0900","考え方を学習できた。一部の要素は問題解決の考え方とも近く覚えやすかった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":154,"occupation":60,"created_at":155,"comment":156,"likes_count":31},"ck27","2024-03-19 10:51:01 +0900","機械学習において手法が複数あり、自分の扱いたいデータにより\n使うものを考えながら使用していく必要があるが\n実際に使うことで慣れていきたい\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":158,"occupation":84,"created_at":159,"comment":160,"likes_count":31},"take515","2024-03-29 12:40:44 +0900","教師あり学習の代表的手法の概要について確認できた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":162,"occupation":71,"created_at":163,"comment":164,"likes_count":31},"kk1000","2024-04-14 18:15:35 +0900","どのような場合にどの学習モデルを使えばいいのか、まだイメージが湧かなかったです。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":166,"occupation":65,"created_at":167,"comment":168,"likes_count":31},"tsuyoshi_asano","2024-04-30 02:24:22 +0900","ニューラルネットワークを用いた予測の結果は理由を説明しづらいのに、Open AIやAnthlopicなどはPolitical Correctnessをユーザー(又は批評家?)求められる訳だが、こういう場合は隠れ層を増やして望ましくない結果をはじくのか、どのように処理を追加しているのか気になった。\n\nまた、学習結果が望ましくないケースは人の数だけ常にあり得るので、誰の倫理観をどのように注入して学習していくのか、というのは興味深い。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":170,"occupation":171,"created_at":172,"comment":173,"likes_count":31},"vegitaberu","人事・労務・法務","2024-05-07 13:27:46 +0900","基本は理解できていたと思う部分でしたが、忘れてかけていた部分を復習できました。ただ、実践で使う場面がほとんどないので、実際に使う部分を作っていけたらと思っています。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":175,"occupation":60,"created_at":176,"comment":177,"likes_count":31},"madogiwazoku","2024-05-11 10:33:52 +0900","素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":179,"occupation":55,"created_at":180,"comment":181,"likes_count":31},"pomu77","2024-05-14 16:13:35 +0900","回帰と分類するために使われる機械学習の手法について理解できました。。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":183,"occupation":184,"created_at":185,"comment":186,"likes_count":31},"h_kawa","建設・土木　関連職","2024-05-17 15:10:25 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど教師あり機械学習の手法について学んだが、どのような場合にどの学習モデルを使えばいいのか、それぞれの長所と短所についてさらに理解が必要と感じた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":188,"occupation":55,"created_at":189,"comment":190,"likes_count":31},"suzuqp","2024-05-21 09:47:13 +0900","手法の違いが少し理解できました。やりたいことが分類なのか回帰なのか明確にして利用したいです。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":192,"occupation":71,"created_at":193,"comment":194,"likes_count":31},"taka1962","2024-05-28 12:51:51 +0900","決定木の考え方は、日常の業務で無意識に使っている手法だとわかりました。この講義で、その考え方を理論的に習得することができたので、いままで以上に活用したいと思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":196,"occupation":84,"created_at":197,"comment":198,"likes_count":31},"k_k_ai","2024-05-29 07:46:36 +0900","今までわかっていなかったk近傍法、決定木、ランダムフォレストなどの手法の\n具体的なイメージが分かって良く理解することができました。\n学会の発表で良く聴く言葉なので、講演内容の理解が深まると思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":200,"occupation":60,"created_at":201,"comment":202,"likes_count":31},"michiyomichiyo","2024-06-04 00:26:31 +0900","一度聞いただけでは理解しきれないので何度か見直ししていこうと思う",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":204,"occupation":60,"created_at":205,"comment":206,"likes_count":31},"haruka-","2024-06-06 07:06:18 +0900","様々な機械学習の手法があると学んだ。検証方法を複数組み合わせる方法など新たな学びがあった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":208,"occupation":84,"created_at":209,"comment":210,"likes_count":31},"test_test___","2024-06-11 09:20:49 +0900","教師あり学習の様々な手法とその特徴について知ることができた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":212,"occupation":65,"created_at":213,"comment":214,"likes_count":31},"s-ma","2024-06-12 07:53:20 +0900","教師あり学習の手法について理解が深まった",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":216,"occupation":45,"created_at":217,"comment":218,"likes_count":31},"i_mura888","2024-06-22 08:32:42 +0900","AIモデル作成の際に役立つ",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":220,"occupation":184,"created_at":221,"comment":222,"likes_count":31},"inyourmind","2024-07-01 10:05:01 +0900","「ディープ」に定義がないというのは意外だった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":224,"occupation":71,"created_at":225,"comment":73,"likes_count":31},"cs1960","2024-07-15 06:03:46 +0900",{"fieldId":42,"avatar":227,"username":228,"occupation":60,"created_at":229,"comment":230,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1170189\u002FDX_________________________image.png","moco_fuwa","2024-07-16 17:19:46 +0900","教師あり学習の代表手法の概要を学習できた",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":232,"occupation":84,"created_at":233,"comment":234,"likes_count":31},"fukashi_uehara","2024-07-18 16:17:16 +0900","ニューラルネットワークについての概要を理解する事が出来ました。今後はその応用についても学んでいきたいと思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":236,"occupation":55,"created_at":237,"comment":238,"likes_count":31},"makidayo","2024-07-28 13:39:40 +0900","ディープラーニングについてより深く理解することができて有益でした。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":240,"occupation":45,"created_at":241,"comment":242,"likes_count":31},"atsushi_komaki","2024-08-03 05:19:19 +0900","ＤＳ検定リテラシーレベルのために。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":244,"occupation":130,"created_at":245,"comment":246,"likes_count":31},"yokoishida","2024-08-04 08:45:52 +0900","ニューラルネットワークの具体例なかったのでイメージが湧きません。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":248,"occupation":249,"created_at":250,"comment":251,"likes_count":31},"toshi-iwai","経理・財務","2024-08-05 09:35:20 +0900","バキングをブートストラップして決定木で学習するとか色々奥が深いので復習したいと思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":253,"occupation":171,"created_at":254,"comment":255,"likes_count":31},"4ktake","2024-08-06 05:58:24 +0900","言葉の意味が理解できるようになってきた\n\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":257,"occupation":71,"created_at":258,"comment":259,"likes_count":31},"pinguino","2024-08-12 13:37:28 +0900","よく理解できた。実際に使う際には、適切な手法を選択できるようにしたい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":261,"occupation":171,"created_at":262,"comment":263,"likes_count":31},"sakurai_shingo","2024-08-12 15:56:44 +0900","業務に活用できそう。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":265,"occupation":55,"created_at":266,"comment":267,"likes_count":31},"hi-std","2024-08-20 23:06:11 +0900","何度か復習をする必要があると思った",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":269,"occupation":184,"created_at":270,"comment":271,"likes_count":31},"sawa-jun","2024-08-25 11:35:47 +0900","教師あり学習の手法について学ぶことができました",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":273,"occupation":274,"created_at":275,"comment":276,"likes_count":31},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 16:42:19 +0900","決定木（けっていぎ・ディシジョンツリー・decision tree）とは、後述する分類木と回帰木を組み合わせたもので、ツリー（樹形図）によってデータを分析する手法です。機械学習や統計、マーケティングや意思決定などさまざまな分野で用いられます。業務に活かせるように努力致します。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":278,"occupation":60,"created_at":279,"comment":280,"likes_count":31},"70sp1208","2024-09-06 07:27:43 +0900","ニューラルネットワークの仕組みについて、完全ではないが、仕組みを理解した。ただ、ニューラルネットワークに限らずＡＩを理解するには、数学の知識が必須で、数学を勉強しなければならないことを実感した。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":282,"occupation":60,"created_at":283,"comment":136,"likes_count":31},"yuki_nagato","2024-09-07 14:47:05 +0900",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":285,"occupation":60,"created_at":286,"comment":287,"likes_count":31},"saito0722","2024-09-07 15:45:19 +0900","どの層の顧客に商品の需要があるか想定するとき",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":289,"occupation":84,"created_at":290,"comment":291,"likes_count":31},"w_axl","2024-09-09 12:00:08 +0900","興味がわいてきました　　更に詳しく学びたい欲求が出てきました",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":293,"occupation":60,"created_at":294,"comment":295,"likes_count":31},"blueheater","2024-09-09 14:30:16 +0900","日頃の業務において、見込みや予測を立てる場合に活用してみる。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":297,"occupation":60,"created_at":298,"comment":299,"likes_count":31},"jis46","2024-09-09 16:05:48 +0900","初めて聞く単語ばかりで１回では理解できなかった。時間のある時に振り返りたいと思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":301,"occupation":60,"created_at":302,"comment":303,"likes_count":31},"ks070341","2024-09-12 10:38:20 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレストなど知らない手法について学ぶことが出来た。業務の自動化にあたり，これらの特性を踏まえた適用がイメージされた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":305,"occupation":84,"created_at":306,"comment":307,"likes_count":31},"h-kozawa","2024-09-14 19:11:37 +0900","書籍で文字面のみ認識していましたが、今回明確に各手法の使い方・差異が理解できました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":309,"occupation":84,"created_at":310,"comment":311,"likes_count":31},"mmhmm","2024-09-21 07:21:05 +0900","機械学習手法について改めてわかりやすく説明いただき理解が深まりました\n実務でも活用していきたいと思うと共に、更に勉強していきたいと思いました",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":313,"occupation":71,"created_at":314,"comment":315,"likes_count":31},"lonfri","2024-09-23 14:45:00 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークといった言語とその内容について\n曖昧だったことが理解できた。",{"fieldId":42,"avatar":317,"username":318,"occupation":60,"created_at":319,"comment":320,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1189857\u002F_________.jpg","hiromichikawato","2024-09-24 12:59:36 +0900","ありがとうございました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":322,"occupation":71,"created_at":323,"comment":324,"likes_count":31},"e_co","2024-09-26 16:31:18 +0900","実際にどの手法を用いれば最適なのか、場面場面で選択できるよう知識を深めたい。",{"fieldId":42,"avatar":326,"username":327,"occupation":65,"created_at":328,"comment":329,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-09-26 23:22:45 +0900","ハードな内容でした。。\n後の説明を聞くと決定木とランダムフォレストを同列に手法として紹介するのは適切でない気がしますが、このあたりからも個々の手法開発が優先されていて全体像の整理が後回しになっている現状が伺えますね。\n\n\n教師あり学習\n　回帰専用\n　→線形回帰\n　分類専用\n　→サポートベクトルマシン\n　　ロジスティック回帰\n　　（一応回帰にも使えるが制約多い）\n　回帰・分類両対応\n　→決定木\n　　ランダムフォレスト\n　　アダブースト\n　　k近傍法\n　　ニューラルネットワーク\n\nk近傍法\n　・新しい点に対しk個の近傍点を抽出\n　・多数決（分類）や平均（回帰）を取る\n　・kの値は交差検証法（or ホールドアウト法）で決める（汎化誤差が最小になる値）\n　★年収と年齢から持家・借家の予測\n　・「学習」過程が無いシンプルな仕組み\n　データ点が多くなると計算時間がかかる\n\n決定木\n　・説明変数の軸に平行な境界線を複数引いて分類または回帰を行う\n　・学習結果は木で表現\n　・境界線は不純度が小さくなるように選ぶ\n　（不純＝分類・回帰対象が混在する状態）\n　・木の深さは交差検証法などにより決める\n　★年収と年齢から持家・借家の予測\n　・仕組みがシンプル・木構造なので予測結果の理由を説明しやすい\n　・境界線を引きすぎる（枝を伸ばしすぎる）と過学習になりやすい\n　★（回帰）延べ床面積、2階建てか、駅から徒歩5分圏内か、築十年未満か\n　　→住宅価格を予測\n　★（分類）キノコの形状、色などの特徴\n　　→毒キノコの予測\n\nアンサンブル学習\n　・複数の教師あり学習の手法による学習済モデルの予測結果を組合せて汎化性能を改善\n　・多様な組合せほど頑健な結果を得やすい\n　・例　決定木＋ロジスティック回帰＋サポートベクトルマシン\n　・代表的な手法の1つがバギング\n　・バギング　bootstrap aggregating\n　　・ブートストラップサンプルを用いて複数の学習器を並列に学習させる\n　　・学習データN個からランダムサンプリングしたデータを各学習器の多数決（分類）や平均（回帰）から予測値を求める\n　　・ブートストラップサンプル\n　　　・ランダムサンプリング手法の1つ\n　　　・N個のデータXからランダムにN個のデータを復元抽出し、新たにデータ集合X'を作る\n　　　・L回の試行によりサイズNのデータ集合をLセット生成する\n　　・ランダムフォレスト\n　　　・バギングの1つ\n　　　・学習器には決定木を使用\n　　　・決定木の終端でないノードで境界線を引く際に用いる特徴をランダムに選択する事で多様な決定木を生成する（少しずつ違うモデルがたくさんできる事が大切）\n\nニューラルネットワーク\n　・人間の神経回路網をモデル化\n　・ノード（円）と線（エッジ）で表現\n　・入力層x→ノード→隠れ層（重み掛け）→隠れ層（重み掛け）→、、、→出力層y\n　・パラメータはエッジ上に存在＝線の数\n　・NWを複雑にするほど表現力が高まり高性能モデル作りやすい\n　・複雑なほどパラメータが多くなり学習に時間がかかる\n　・層の数やノードの数など事前の検討要素が多い\n　→事前に要検討の変数をハイパーパラメータと呼ぶ\n　・予測結果に対して説明がしにくい\n　・層の深いNNWをディープニューラルネットワークと呼ぶ\n　　・ディープニューラルネットワークを用いた学習手法をディープラーニング（深層学習）と呼ぶ\n　　・ディープの定義は無い\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":331,"occupation":55,"created_at":332,"comment":333,"likes_count":31},"ta-mo-","2024-09-29 12:18:20 +0900","教師あり学習の方法について、線形回帰、ロジスティック回帰以外に、様々あり、決定木は興味深い。そういう考え方があるのだと理解できた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":335,"occupation":184,"created_at":336,"comment":337,"likes_count":31},"iwc_co","2024-09-30 23:57:50 +0900","最初に方の内容は、事前学習がなかったためか、非常に理解しにくかった。とくに機械学習では何がポイントか理解に苦しんだ。もっと理解を深め必要がある。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":339,"occupation":50,"created_at":340,"comment":341,"likes_count":31},"grateful","2024-10-02 07:14:43 +0900","ニューラルネットワークを学びました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":343,"occupation":50,"created_at":344,"comment":345,"likes_count":31},"masato_86","2024-10-02 11:34:51 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレストについては理解が進んだ",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":347,"occupation":71,"created_at":348,"comment":349,"likes_count":31},"shin_yako","2024-10-06 10:12:55 +0900","参考になりました。実務の活用を考えます\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":351,"occupation":55,"created_at":352,"comment":353,"likes_count":31},"minamt","2024-10-08 12:11:05 +0900","deep learning のオライリー本とかを読んでましたが、説明があるとやっぱりわかりやすいですね。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":355,"occupation":45,"created_at":356,"comment":357,"likes_count":31},"sales_supdoctor","2024-10-10 18:27:07 +0900","教師あり学習の手法はビジネスシーンに合わせて回帰か分類が必要な場合に決定木、ランダムフォレスト、SVMなどの手法を選ぶことが多いと感じる。ニューラルネットワークでの結果は各ファクターの決め方によって様々な結果になりあるので、説明できる設定が難しいと感じた",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":359,"occupation":84,"created_at":360,"comment":361,"likes_count":31},"y-arano","2024-10-10 19:14:26 +0900","教師あり学習の代表的な手法を学ぶことができた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":363,"occupation":89,"created_at":364,"comment":365,"likes_count":31},"toshiazeo","2024-10-14 17:57:40 +0900","良く理解出来ました。",{"fieldId":42,"avatar":367,"username":368,"occupation":71,"created_at":369,"comment":370,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-16 09:52:02 +0900","業務で活用するには、目的と揃えられるデータとが大切だと思ってましたが、どの形で分析するかで結果が違ったりでなかったりすることがわかりました。\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":372,"occupation":60,"created_at":373,"comment":374,"likes_count":31},"isobe2615p","2024-10-17 18:05:58 +0900","だんだん込み入ってきたので、復習をよくしようと思います\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":376,"occupation":377,"created_at":378,"comment":379,"likes_count":31},"fu-fu-fu","クリエイティブ","2024-10-28 17:42:29 +0900","この動画でデータサイエンスについて学んだ。K近傍法、決定木、アンサンブル学習などの基本が学べた。特にニューラルネットワークの中の、ディープニューラルネットワークを用いたものがディープラーニングだということが理解できたので、AIに必要な膨大なデータ処理の基礎学習ができたかと思う。\n",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":381,"occupation":45,"created_at":382,"comment":383,"likes_count":31},"dansagami","2024-10-30 18:39:20 +0900","機械学習にも種類があることが理解できた。ディープラーニングの定義がないことが意外だった。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":385,"occupation":89,"created_at":386,"comment":387,"likes_count":31},"nakashi49","2024-10-31 17:08:51 +0900","機械学習の教師あり学習の手法、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニングに関する概要を理解することができた。\n今回のラーニングパスを一通り学んだ後、別途振り返りで復習することで、更に理解を深めて行きたいと思う。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":389,"occupation":89,"created_at":390,"comment":47,"likes_count":31},"kyo1227","2024-11-10 02:36:15 +0900",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":392,"occupation":60,"created_at":393,"comment":394,"likes_count":31},"fu-atoreichi-ma","2024-11-11 12:53:55 +0900","k近傍法は近傍のデータを用いて予測する手法。\n決定木は軸に並行な境界線を複数引くことにより分類または回帰を行う手法。\nアンサンブル学習は複数の学習済モデルの予測結果を組み合わせることで 汎化性能を改善する手法。\nアンサンブル学習という枠組みにはバギングがあり、その中の一つとしてランダムフォレストがある、といった階層関係になる。学習器には決定木が用いられる。ランダムフォレストでは必ず決定器が用いられる。\nニューラルネットワークは人間の脳内にある神経回路網をモデル化したもの。ニューラルネットワークの層を深くしたものは ディープニューラルネットワークと呼ばれる。何層以上であればディープなのかの定義はなく、個人裁量に委ねられる。ディープニューラルネットワークを用いた学習手法は一般にディープラーニングと呼ばれる。実務に特化した体系的なカリキュラムにおいて学びを進めることで知見が身につき、試行錯誤するうちに最適手法に辿り着けるものと考える。柔軟な思考回路を形成し関係者と切磋琢磨しながら楽しく課題解決を目指したい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":396,"occupation":60,"created_at":397,"comment":398,"likes_count":31},"isshikit","2024-11-11 15:18:49 +0900","今回の受講においてまず以下のような内容を学ぶことができました。\n線形回帰\nロジスティック回帰\n決定木\nサポートベクターマシン（SVM）\nk近傍法（k-NN）\nニューラルネットワーク\n\n教師あり学習の基礎から各手法の理論的背景、実装方法、メリット・デメリット、適用事例までを学びましたが、実際ピンとこないところが多々ありますので、今後の業務や日常に活用していくためには漠然とですが以下を考えています。\n\n今後もこのような講習を受講し、少しでも実践的なスキルを磨く。\n受講を継続することで知識のアップデートを行う。\n上記の様な行動でスキル向上を目指す。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":400,"occupation":55,"created_at":401,"comment":402,"likes_count":31},"hrkudo","2024-11-15 17:01:21 +0900","教師あり学習の例がわかりました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":404,"occupation":171,"created_at":405,"comment":406,"likes_count":31},"konitan1152","2024-11-18 21:40:45 +0900","Ｋ近傍法や決定木を使った分類は業務上に幅広く活用対象があると思われます。予測について利用対象がイメージするのは難しいです。実際の活用を行いながら理解を深めていく必要がありそうです。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":408,"occupation":89,"created_at":409,"comment":410,"likes_count":31},"tnakajima1998","2024-11-18 23:30:57 +0900","決定木の構造が大変分かりやすく説明されていたため、理解が進みました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":412,"occupation":60,"created_at":413,"comment":414,"likes_count":31},"kamiyama-shohei","2024-11-19 16:26:04 +0900","アンサンブル学習等、わかりやすく理解できた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":416,"occupation":60,"created_at":417,"comment":418,"likes_count":31},"aokitaka-tci","2024-11-21 16:19:52 +0900","教師あり学習の代表的な手法として、アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどの概要につき理解した、実践でどのような場合にどのモデルを使えばいいのかなど更に深く理解する必要があると感じた",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":420,"occupation":60,"created_at":421,"comment":402,"likes_count":31},"mutame","2024-12-01 16:36:59 +0900",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":423,"occupation":71,"created_at":424,"comment":425,"likes_count":31},"inagaki_tomomi1","2024-12-11 14:58:58 +0900","難しい内容でした。復習したいと思います。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":427,"occupation":71,"created_at":428,"comment":429,"likes_count":31},"homma_nanami","2024-12-13 20:46:11 +0900","機械学習の手法について理解を深めることができました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":431,"occupation":89,"created_at":432,"comment":433,"likes_count":31},"db88","2024-12-16 11:39:58 +0900","機械学習するためには、まず事象をデータ化することが必要であることを理解しました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":435,"occupation":89,"created_at":436,"comment":437,"likes_count":31},"gobau","2024-12-27 08:01:08 +0900","教師有り学習の様々な手法を学ぶことが出来た。適切な学習手法を選択できるよう理解を深めたい。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":439,"occupation":84,"created_at":440,"comment":441,"likes_count":31},"toshiton","2024-12-30 14:54:03 +0900","教師あり学習の代表的な5つの手法を学んだ。特にアンサンブル学習のバギングに興味を持った。少しずつ違う学習器を並列にして、それぞれの予測値の多数決や平均を集計して精度向上を図る考え方はとても参考になりました。これまでは、単一モデルで検討していましたが、複数のAIモデルを組み合わせて、総合判断できるシステムにも取り組んで行きたいです。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":443,"occupation":60,"created_at":444,"comment":445,"likes_count":31},"xiu14","2024-12-30 16:21:13 +0900","決定木の組み立てと使い方について、興味深く学習しました。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":447,"occupation":84,"created_at":448,"comment":449,"likes_count":31},"mori_1991","2025-01-02 16:08:55 +0900","教師あり学習の特徴を学ぶことができた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":451,"occupation":130,"created_at":452,"comment":453,"likes_count":31},"myu-tan","2025-01-04 16:10:12 +0900","アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、決定木の関係性について理解できた。\n具体的に活用するには、繰り返し学習する必要があると感じた。",{"fieldId":42,"avatar":43,"username":455,"occupation":60,"created_at":456,"comment":119,"likes_count":31},"warashina12345","2025-01-07 04:07:11 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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":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"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）",[1231,1238,1243,1248,1252,1256,1260,1264,1268],{"fieldId":1232,"name":1233,"videos":1234},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1235,1237],{"preview_url_s":1236,"is_public":15},"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":37},{"fieldId":1232,"name":1239,"videos":1240},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1241,1242],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1244,"videos":1245},"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？",[1246,1247],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1249,"videos":1250},"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？",[1251],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1253,"videos":1254},"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？",[1255],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1257,"videos":1258},"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？",[1259],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1261,"videos":1262},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1263],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1265,"videos":1266},"大手企業の勝ち筋は？",[1267],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1270},"まとめ",[1271],{"is_public":37},{"id":938,"starts_at":1273,"photo":1274,"video_duration":1275,"name":1276,"category":1277,"course_type":18,"description":1280,"learning_points":1281},"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":489,"createdAt":1278,"updatedAt":1279,"publishedAt":1278,"revisedAt":1279,"name":490,"description":491,"ordinal":39,"courses_count":492,"has_new_courses":15},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-13T16:00:33.906Z","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）",[1282,1287,1291,1296,1301],{"fieldId":1232,"name":1283,"videos":1284},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1285],{"preview_url_s":1286,"is_public":15},"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":1232,"name":1288,"videos":1289},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1290],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1292,"videos":1293},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1294,1295],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1297,"videos":1298},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1299,1300],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1302},[1303],{"is_public":37},{"id":941,"starts_at":1305,"photo":1306,"video_duration":1307,"name":1308,"category":1309,"course_type":1313,"description":1314,"learning_points":1315},"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":504,"createdAt":1310,"updatedAt":1311,"publishedAt":1310,"revisedAt":1311,"name":505,"description":506,"ordinal":1312,"courses_count":507,"has_new_courses":37},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-13T16:00:42.327Z",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）",[1316,1321,1325,1329],{"fieldId":1232,"name":1317,"videos":1318},"プレイングマネジャーの実態",[1319],{"preview_url_s":1320,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1232,"name":1322,"videos":1323},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1324],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1326,"videos":1327},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1328],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1330},[1331],{"is_public":37},{"id":944,"starts_at":1333,"photo":1334,"video_duration":1335,"name":1336,"category":1337,"course_type":1313,"description":1341,"learning_points":1342},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7836\u002Fthumb_00-a2258d34-398d-4741-afe8-a08e5d45e198.png",2920,"AI時代の個人力",{"id":535,"createdAt":1338,"updatedAt":1339,"publishedAt":1338,"revisedAt":1339,"name":536,"description":537,"ordinal":1340,"courses_count":538,"has_new_courses":37},"2022-11-22T07:28:18.987Z","2026-10-13T16:00:47.014Z",11,"AIが仕事や社会の前提を変え続ける今、最も求められるのは「他者に代替されない個としての力」“個人力”です。\r\n本コースでは、澤円氏の著書『個人力』をもとに、AI時代をしなやかに生き抜くための「前向きな自己中戦略」を学びます。\r\nテーマは、「Being（ありたい自分）」を中心に据え、自ら考え（Think）、変化し（Transform）、協働する（Collaborate）ことで、自分らしい価値を発揮していくこと。\r\n\r\nリスキリングやAI活用が叫ばれる今こそ、スキルより先に“自分の軸”を問うことが重要です。\r\nあなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか？\r\nこのコースは、あなたが“ありたい自分”として生き、キャリアをデザインしていくための思考と行動のガイドになります。\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（2025年11月制作）",[1343,1348,1352,1356,1360,1364,1368,1372,1376],{"fieldId":1232,"name":1344,"videos":1345},"現代社会の階層化と上下関係について",[1346],{"preview_url_s":1347,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1136766353\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=718cb0ea918c24616c24cb328e6af90f4da47eb27e117d942b604731bcfa2061",{"fieldId":1232,"name":1349,"videos":1350},"〜Being〜どうありたいか",[1351],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1353,"videos":1354},"〜Transform〜業務のやり方を変革する",[1355],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1357,"videos":1358},"〜Think〜ビジネス課題の捉え方",[1359],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1361,"videos":1362},"個別最適化への適応　PDCAからOODAへ",[1363],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1365,"videos":1366},"〜Collaborate〜「協創」の重要性が高まる",[1367],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1369,"videos":1370},"生成AI時代に最も重要なこと",[1371],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1373,"videos":1374},"集中の精度を上げる「タスクフォーカス」",[1375],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1377,"videos":1378},"「協創」のために必要なコミュニケーションの取り方",[1379],{"is_public":37},{"id":947,"starts_at":1381,"photo":1382,"video_duration":1383,"name":1384,"category":1385,"course_type":18,"description":1386,"learning_points":1387},"2026-06-04T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8439\u002Fthumb_00-2f15db3b-f577-4afa-893a-88647a9ad44d.png",2521,"リーダーのためのコーチング入門",{"id":489,"createdAt":1278,"updatedAt":1279,"publishedAt":1278,"revisedAt":1279,"name":490,"description":491,"ordinal":39,"courses_count":492,"has_new_courses":15},"メンバーから相談を受けたとき、つい「こうすればいいよ」と答えを教えてしまう。\r\nあるいは、「自分で考えてほしい」と思うあまり、すべて任せきりにしてしまう。\r\n\r\nメンバーの成長機会を確保しつつ、自律的に仕事を進めてもらうためにはどうすればよいのか。\r\nこうした悩みに直面するリーダー・マネージャーの方は多いのではないでしょうか。\r\n\r\n変化が激しく、正解のない現代においては、指示や助言にとどまらず、メンバーの思考を引き出し、自律的な行動を促す「コーチングスキル」の重要性が高まっています。\r\n本コースでは、基礎的なコーチングの考え方を押さえたうえで、実際の職場で起こりがちな事例をもとに、相手の思考と行動を引き出す関わり方を学びます。\r\nまた、代表的なコーチングのフレームワークである「GROWモデル」を取り上げ、どのような問いかけによって相手の主体性を引き出していくのかを、わかりやすく解説します。\r\nメンバーとの対話を、成長を促す機会へと変えていく。その第一歩としておすすめのコースです。\r\n\r\nコース内で紹介している「傾聴力」を深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。\r\n・傾聴力 ~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）",[1388,1393,1397,1401,1405,1409,1413],{"fieldId":1232,"name":1389,"videos":1390},"イントロダクション",[1391],{"preview_url_s":1392,"is_public":15},"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":1232,"name":1394,"videos":1395},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1396],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1398,"videos":1399},"コーチングとは何か",[1400],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1402,"videos":1403},"リーダーとしてのコーチング",[1404],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1406,"videos":1407},"メンバーとの会話例",[1408],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1410,"videos":1411},"実践する上でのコツと留意点",[1412],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1414},[1415],{"is_public":37},{"id":950,"starts_at":1417,"photo":1418,"video_duration":1419,"name":1420,"category":1421,"course_type":18,"description":1422,"learning_points":1423},"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":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"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）",[1424,1429,1433,1437,1441,1445,1450,1454,1458,1462],{"fieldId":1232,"name":1425,"videos":1426},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1427],{"preview_url_s":1428,"is_public":15},"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":1232,"name":1430,"videos":1431},"AI活用の現状は？",[1432],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1434,"videos":1435},"経営者目線でのAIによる効率化",[1436],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1438,"videos":1439},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1440],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1442,"videos":1443},"情報システム部門でのAI活用",[1444],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1446,"videos":1447},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1448,1449],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1451,"videos":1452},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1453],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1455,"videos":1456},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1457],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1459,"videos":1460},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1461],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1463,"videos":1464},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1465],{"is_public":37},{"id":953,"starts_at":1467,"photo":1468,"video_duration":1469,"name":1470,"category":1471,"course_type":1474,"description":1475,"learning_points":1476},"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":509,"createdAt":1472,"updatedAt":1473,"publishedAt":1472,"revisedAt":1473,"name":510,"description":511,"ordinal":579,"courses_count":512,"has_new_courses":15},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-13T16:01:09.419Z","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",[1477,1481,1485,1489,1493,1497,1501],{"fieldId":1232,"name":1389,"videos":1478},[1479],{"preview_url_s":1480,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1232,"name":1482,"videos":1483},"能力開発",[1484],{"is_public":15},{"fieldId":1232,"name":1486,"videos":1487},"挑戦",[1488],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1490,"videos":1491},"試練",[1492],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1494,"videos":1495},"仲間",[1496],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1498,"videos":1499},"志",[1500],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1502,"videos":1503},"質問・回答",[1504],{"is_public":37},{"id":956,"starts_at":1506,"photo":1507,"video_duration":1508,"name":1509,"category":1510,"course_type":1511,"description":1512,"learning_points":1513},"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":489,"createdAt":1278,"updatedAt":1279,"publishedAt":1278,"revisedAt":1279,"name":490,"description":491,"ordinal":39,"courses_count":492,"has_new_courses":15},"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）",[1514,1519,1523,1527,1531],{"fieldId":1232,"name":1515,"videos":1516},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1517],{"preview_url_s":1518,"is_public":15},"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":1232,"name":1520,"videos":1521},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1522],{"is_public":15},{"fieldId":1232,"name":1524,"videos":1525},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1526],{"is_public":15},{"fieldId":1232,"name":1528,"videos":1529},"戦略的オフィスでの立ち話",[1530],{"is_public":15},{"fieldId":1232,"name":1532,"videos":1533},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1534],{"is_public":15},{"id":959,"starts_at":1536,"photo":1537,"video_duration":1538,"name":1539,"category":1540,"course_type":1541,"description":1542,"learning_points":1543},"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":489,"createdAt":1278,"updatedAt":1279,"publishedAt":1278,"revisedAt":1279,"name":490,"description":491,"ordinal":39,"courses_count":492,"has_new_courses":15},"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",[1544,1548,1552,1556,1560,1564,1568,1572,1576,1580],{"fieldId":1232,"name":1389,"videos":1545},[1546],{"preview_url_s":1547,"is_public":15},"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":1232,"name":1549,"videos":1550},"プレゼンのステップの変化",[1551],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1553,"videos":1554},"「伝える練習」の難しさ",[1555],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1557,"videos":1558},"AIでプレゼン動画を分析",[1559],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1561,"videos":1562},"アナウンサー目線の評価軸",[1563],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1565,"videos":1566},"プレゼン講師目線の評価軸",[1567],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1569,"videos":1570},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1571],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1573,"videos":1574},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1575],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1577,"videos":1578},"AI評価の活用法",[1579],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1581},[1582],{"is_public":37},{"id":962,"starts_at":1584,"photo":1585,"video_duration":1586,"name":1587,"category":1588,"course_type":1541,"description":1589,"learning_points":1590},"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":504,"createdAt":1310,"updatedAt":1311,"publishedAt":1310,"revisedAt":1311,"name":505,"description":506,"ordinal":1312,"courses_count":507,"has_new_courses":37},"「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）",[1591,1596,1600,1605,1611],{"fieldId":1232,"name":1592,"videos":1593},"オープニング",[1594],{"preview_url_s":1595,"is_public":15},"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":1232,"name":1597,"videos":1598},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1599],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1601,"videos":1602},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1603,1604],{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1606,"videos":1607},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1608,1609,1610],{"is_public":37},{"is_public":37},{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1612,"videos":1613},"ここまでのまとめ",[1614],{"is_public":37},{"id":965,"starts_at":1616,"photo":1617,"video_duration":1618,"name":1619,"category":1620,"course_type":1541,"description":1621,"learning_points":1622},"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":489,"createdAt":1278,"updatedAt":1279,"publishedAt":1278,"revisedAt":1279,"name":490,"description":491,"ordinal":39,"courses_count":492,"has_new_courses":15},"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）",[1623,1627,1631,1635,1639,1643],{"fieldId":1232,"name":1592,"videos":1624},[1625],{"preview_url_s":1626,"is_public":15},"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":1232,"name":1628,"videos":1629},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1630],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1632,"videos":1633},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1634],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1636,"videos":1637},"枠組みとは？",[1638],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1640,"videos":1641},"生成AIを使うプロセスは？",[1642],{"is_public":37},{"fieldId":1232,"name":1269,"videos":1644},[1645],{"is_public":37},{"contents":1647,"totalCount":39,"offset":31,"limit":39},[1648],{"title":1649,"description":1650},"教師あり学習の基本と手法を動画で学ぶ：k近傍法、決定木、アンサンブル学習","教師あり学習は、データの特徴を元に予測を行う手法です。動画では、k近傍法、決定木、バギング、ランダムフォレストなどの手法を解説し、ビジネススキルを高める学びを提供します。",{"fieldId":1652,"title":1653,"description":1654},"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。"]