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+0900","あるお客様が商品を買うか、買わないかを、これまでに営業をかけた時間と、相手の役職によって、予測するモデルを作成したい。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":205,"occupation":118,"created_at":206,"comment":207,"likes_count":109},"shun0708","2024-01-16 14:36:54 +0900","ロジスティック回帰の数式が難しく感じました",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":209,"occupation":118,"created_at":210,"comment":211,"likes_count":109},"70sp1208","2024-01-22 07:25:47 +0900","内容としては、数学的な知識が不足しているため、難しく感じたが、再度復習して自分のものにしていきたい。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":213,"occupation":129,"created_at":214,"comment":215,"likes_count":109},"vz3000","2024-01-27 09:58:45 +0900","ロジスティク回帰の仕組みや対数尤度の考え方を理解することができた。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":217,"occupation":118,"created_at":218,"comment":219,"likes_count":109},"sesesese","2024-02-02 19:26:05 +0900","顧客の契約の可能性などの分析に利用している。\n理論についても理解が深まりました。\n",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":221,"occupation":129,"created_at":222,"comment":223,"likes_count":109},"kazuchacha","2024-02-12 16:23:59 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+0900","全体的には、理解できましたが、対数尤度が少し、しっくりこない部分が残りましたが、ロジスティック回帰による、2値分類の大まかなメカニズムは理解できました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":266,"occupation":118,"created_at":267,"comment":268,"likes_count":109},"madogiwazoku","2024-05-11 10:00:01 +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":115,"avatar":116,"username":270,"occupation":129,"created_at":271,"comment":272,"likes_count":109},"pomu77","2024-05-14 15:30:43 +0900","難しかった。本などから知識を補足して理解を深めたい。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":274,"occupation":129,"created_at":275,"comment":276,"likes_count":109},"suzuqp","2024-05-20 19:55:22 +0900","公式については説明を聞いてもいまいちまだわかりませんが、なんとなく言葉の意味を知ることができました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":278,"occupation":149,"created_at":279,"comment":280,"likes_count":109},"taka1962","2024-05-21 11:49:51 +0900","二値予測で確率は計算されることで、その後の対応に変化をつける事務処理に応用できると思います。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":282,"occupation":149,"created_at":283,"comment":284,"likes_count":109},"popcorn1212","2024-05-22 16:47:51 +0900","今ある事実のデータで将来の可能性的な予測をする事が出来るのは目から鱗でした。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":286,"occupation":124,"created_at":287,"comment":288,"likes_count":109},"k_k_ai","2024-05-28 07:36:32 +0900","ロジスティック回帰が非常にわかりやすかったです。\n",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":290,"occupation":143,"created_at":291,"comment":292,"likes_count":109},"s-ma","2024-05-29 07:53:22 +0900","ロジスティック回帰の仕組みについて理解が深まった",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":294,"occupation":118,"created_at":295,"comment":296,"likes_count":109},"michiyomichiyo","2024-06-03 13:41:24 +0900","数学的な知識が浅いため、具体的に理解しきれなかったが、例に例えられたような適職が何かを確立で出せると、無駄に悩む時間が減ってよいなと思えた。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":298,"occupation":118,"created_at":299,"comment":300,"likes_count":109},"haruka-","2024-06-04 06:26:09 +0900","数式難しい。もっと基礎的な内容から勉強しないといけない。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":302,"occupation":124,"created_at":303,"comment":304,"likes_count":109},"test_test___","2024-06-11 08:21:21 +0900","なんとなくレベルで理解した。実際に使うときに再度復習する必要がある。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":306,"occupation":129,"created_at":307,"comment":308,"likes_count":109},"kitano_wataru","2024-06-25 10:59:27 +0900","前回の線形回帰からよくわかっていないため、今回も含めて復習が必要",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":310,"occupation":124,"created_at":311,"comment":312,"likes_count":109},"fukashi_uehara","2024-07-13 17:12:47 +0900","ロジスティック回帰に関する概要を理解する事が出来ました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":314,"occupation":149,"created_at":315,"comment":151,"likes_count":109},"cs1960","2024-07-15 05:57:19 +0900",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":317,"occupation":118,"created_at":318,"comment":319,"likes_count":109},"whamu","2024-07-18 20:15:50 +0900","ロジスティック回帰は線形回帰の応用。複雑なので解析的には求められず勾配法を使う。評価基準は対数尤度。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":321,"occupation":201,"created_at":322,"comment":323,"likes_count":109},"yokoishida","2024-07-23 21:10:43 +0900","このような理論なのだと理解しましたが、自分では説明はできません。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":325,"occupation":129,"created_at":326,"comment":327,"likes_count":109},"makidayo","2024-07-27 15:09:53 +0900","行動パターンで嗜好などの予測をすることに使用できそうだと思いました。もう1回振り返りで聞きたいと思いました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":329,"occupation":149,"created_at":330,"comment":331,"likes_count":109},"pinguino","2024-08-09 12:56:07 +0900","概念としてはわかる気がするが、実際に使えるかは自信がない。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":333,"occupation":262,"created_at":334,"comment":335,"likes_count":109},"sakurai_shingo","2024-08-12 14:13:35 +0900","業務で活用できそう。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":337,"occupation":149,"created_at":338,"comment":339,"likes_count":109},"takahashi_mi","2024-08-15 20:05:21 +0900","概念は理解できた気がする。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":341,"occupation":149,"created_at":342,"comment":343,"likes_count":109},"yukofunada","2024-08-17 11:48:09 +0900","ほとんど馴染みのない分野でしたが、日常生活では既にいろいろな場面で利用してきたのだと思います。何かサービス等を利用する場合に、技術をどうやって活用しているのか、考えてみたいです。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":345,"occupation":129,"created_at":346,"comment":347,"likes_count":109},"hi-std","2024-08-18 21:19:43 +0900","公式について説明を聞いても実務に結びつけられなかった。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":349,"occupation":149,"created_at":350,"comment":351,"likes_count":109},"hitomi_aaaa","2024-08-26 15:49:22 +0900","この動画を見て、理解できる人ってそもそも大学等で学び済みでITの基礎的なものや数学の知識あったり社会人になった人なのでしょうか？数学に興味を持つことがなく学生時代を終えている自分にとってはこの数式を使わなければ〜と前提に置いてしまうとやる気が削がれてしまうので、まず数学なのかなと思わざるをえない感じです。自分も理解して、これに使ってみたい、予測してみたいとワクワクイメージしたいです。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":353,"occupation":354,"created_at":355,"comment":356,"likes_count":109},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 14:44:24 +0900","ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもあるらしい。ロジスティック回帰分析は、目的変数が0と1からなる2値のデータ、あるいは0から1までの値からなる確率などのデータについて、説明変数を使った式で表す方法のこと。日頃の業務に活かせるように頑張ります。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":358,"occupation":124,"created_at":359,"comment":360,"likes_count":109},"h-kozawa","2024-09-14 17:18:57 +0900","機械学習の数学的解釈が非常にわかりやすく、よく理解できました。",{"fieldId":115,"avatar":362,"username":363,"occupation":143,"created_at":364,"comment":365,"likes_count":109},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-09-19 18:28:42 +0900","教師あり学習、ロジスティック回帰\n・線形回帰＋シグモイド関数で確率算出\n・評価指標は対数尤度lnPを用いる\n\n分類問題を解く\n■エンジニアと非エンジニア\n　→学生時代の理科・数学の偏差値から\n　　将来エンジニアになれるかを予測する\n↓\n□直線の境界線を引いて分類\n□エンジニアになれるかの予測だけでなく\n　なる確率も表現したい\n↓\n■線形回帰を適用する\n①エンジニアを1、非エンジニアを0として\n　線形回帰を当てはめる\n②線形回帰の出力が以下を満たす直線を境\n　界線とする\n　yハット（x;ｗ）＝0.5\n③新しいデータが観測されたら\n　線形回帰のモデルに入力し、出力を得る\n④出力が0.5以下ならエンジニアと判定\n⑤③の出力を確率に変換し、\n　確率の大きい場合エンジニアになれる\n　確率が高いと考える\n　＊変換にはシグモイド関数を使用\n　　シグモイド関数\n　　・入力xが大きくなるにつれて、\n　　　関数fxが0から1まで滑らかに変化\n　　・0\u003Cfx\u003C1のため確率として扱える\n　　・最終出力はy~で表す\n\nモデルの評価指標\n■対数尤度lnPを用いる\n■対数尤度lnPを最大化するように\n　パラメータwを学習\n　＊yEXP（n）:n番目のデータの正解ラベ\n　　　　　　　ル＝教師\n　・正解ラベルがエンジニアであるデータ\n　yEXP（n）lny~（xEXP（n）;w）\n　→エンジニアである確信度が高いほど評\n　　価値が良い\n\n　・正解ラベルがエンジニアでないデータ\n　（1-yEXP（n））ln（1-y~（xEXP\n　（n）;w））\n　→エンジニアでない確信度が高いほど評\n　　価値が良い\n\n　・lnP＝Σエンジニア教師＋非エンジニア\n　　　　　教師\n\nパラメータの最適化\n■対数尤度lnPが最大となるパラメータwは\n　解析的に求められない\n　（線形回帰の場合、最小二乗法で解析的\n　　に求められた）\n　→勾配法という繰り返し計算により最大\n　　値を探索する\n　　→パラメータの微分＝傾きを求め、順\n　　　次最大値を探っていく\n\nまとめ\n■ロジスティック回帰\n　・線形回帰＋シグモイド関数で確率を予\n　　測する\n　・2クラス分類に用いられる\n■適用例\n　・テストの点数を説明変数として、将来\n　　の職業を予測する\n■モデル　ロジスティック回帰\n　評価基準　対数尤度lnP\n　最適化　勾配法",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":367,"occupation":124,"created_at":368,"comment":369,"likes_count":109},"jishiko","2024-09-22 22:30:55 +0900","2値分類の1つであるロジスティック回帰について概要を学んだ。対数尤度に関する説明がもう少し欲しかった。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":371,"occupation":149,"created_at":372,"comment":373,"likes_count":109},"e_co","2024-09-24 16:43:31 +0900","内容は理解出来ましたが、数学的理解を深めなくてはと感じました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":375,"occupation":129,"created_at":376,"comment":377,"likes_count":109},"ta-mo-","2024-09-29 11:06:35 +0900","ロジスティック回帰分析のイメージはついたが、少し難解であった。\n線形回帰、シグモイド関数を使い、説明する変数モデルができるというのは学びであった。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":379,"occupation":149,"created_at":380,"comment":381,"likes_count":109},"shin_yako","2024-09-29 11:48:12 +0900","参考になりました。実務で活用を検討します",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":383,"occupation":154,"created_at":384,"comment":385,"likes_count":109},"grateful","2024-10-01 07:26:41 +0900","ロジスティック回帰を学びました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":387,"occupation":154,"created_at":388,"comment":389,"likes_count":109},"masato_86","2024-10-01 14:55:53 +0900","むずかしいと感じていたが理解できた気がする。\n",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":391,"occupation":129,"created_at":392,"comment":393,"likes_count":109},"temp_at","2024-10-09 21:45:29 +0900","線形回帰や数式など、前提になる知識がまだあまり無いため難しく感じた。",{"fieldId":115,"avatar":395,"username":396,"occupation":149,"created_at":397,"comment":398,"likes_count":109},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-15 17:15:54 +0900","ロジスティック回帰は線形回帰を応用させる。最小値を求める線形回帰や勾配0.5で分類をするところまではわかりましたが、実践でどう使用するのかがまだ想像できずにいます。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":400,"occupation":124,"created_at":401,"comment":402,"likes_count":109},"mmhmm","2024-10-20 21:20:22 +0900","ロジスティック回帰の考え方を復讐できました\nAI活用に向けて、さらに、知識を深めて　効果的な活用方法を検討していきたいと思います",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":404,"occupation":143,"created_at":405,"comment":406,"likes_count":109},"watanabe_aki","2024-10-25 14:45:55 +0900","データ集約は元々の考え方や数値の拾い方を簡素化することが大切だとわかりました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":408,"occupation":163,"created_at":409,"comment":276,"likes_count":109},"kyo1227","2024-11-10 01:56:10 +0900",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":411,"occupation":129,"created_at":412,"comment":413,"likes_count":109},"hrkudo","2024-11-14 10:40:51 +0900","ロジスティク回帰がどういう時利用されるか理解した。\n",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":415,"occupation":149,"created_at":416,"comment":417,"likes_count":109},"takemaru0530","2024-11-15 12:54:10 +0900","業務上、予測して回帰式を作ることはあります。式の内容まで理解が深められて良かったです。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":419,"occupation":118,"created_at":420,"comment":421,"likes_count":109},"aokitaka-tci","2024-11-21 15:34:56 +0900","ロジスティクス回帰について図が用いられると一定理解しやすかったが、数式のみでの説明となると少し難しかった、イメージとしてもっておく",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":423,"occupation":201,"created_at":424,"comment":425,"likes_count":109},"tasu-o","2024-11-21 18:23:32 +0900","ロジスティック回帰の大枠を理解することはできたが中身の理解ができていないと感じるため継続して学習を続けていきます",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":427,"occupation":149,"created_at":428,"comment":429,"likes_count":109},"inagaki_tomomi1","2024-11-28 14:20:42 +0900","数式がなかなか理解できませんが、なんとなく意味は分かりました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":431,"occupation":118,"created_at":432,"comment":429,"likes_count":109},"mutame","2024-12-01 16:02:41 +0900",{"fieldId":115,"avatar":147,"username":434,"occupation":129,"created_at":435,"comment":436,"likes_count":109},"miki1165","2024-12-09 16:28:43 +0900","段々、科学、数学の要素が不可欠になるのでしっかり学ぶ必要がある。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":438,"occupation":149,"created_at":439,"comment":440,"likes_count":109},"risa_sss","2024-12-12 15:28:29 +0900","ロジスティック苦手分野です。。具体的なイメージが湧きませんでしたが、考え方は学ぶことができました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":442,"occupation":149,"created_at":443,"comment":444,"likes_count":109},"homma_nanami","2024-12-13 17:45:07 +0900","ロジスティクス回帰について理解できたが、難しいと感じました。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":446,"occupation":163,"created_at":447,"comment":448,"likes_count":109},"gobau","2024-12-26 08:04:09 +0900","ロジスティック回帰について理解が深まった。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":450,"occupation":118,"created_at":451,"comment":452,"likes_count":109},"xiu14","2024-12-30 12:54:53 +0900","考え方は理解できるものの、計算式は少々難解につき実務に落とし込むには\n繰り返しの学習が必要になりそうです。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":454,"occupation":124,"created_at":455,"comment":456,"likes_count":109},"mori_1991","2025-01-02 09:41:37 +0900","ロジスティクス学習の基礎を学ぶことができた。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":458,"occupation":201,"created_at":459,"comment":460,"likes_count":109},"myu-tan","2025-01-04 14:38:35 +0900","ロジスティクス回帰を分類に活用したい",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":462,"occupation":118,"created_at":463,"comment":331,"likes_count":109},"warashina12345","2025-01-07 02:45:54 +0900",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":465,"occupation":163,"created_at":466,"comment":467,"likes_count":109},"asakusajun","2025-01-09 17:58:26 +0900","現役時代には無かった新しい研修です\n楽しく学習させていただいています。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":469,"occupation":129,"created_at":470,"comment":471,"likes_count":109},"aquico52","2025-01-13 07:05:33 +0900","概念は理解できた。現状はユーザーとして、細かい設定をどうすればよいのかが想像できるようになった段階。サービス担当エンジニアとより突っ込んだ話ができるようになるかもしれない。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":473,"occupation":163,"created_at":474,"comment":475,"likes_count":109},"takeshita_ta","2025-01-23 13:35:49 +0900","ロジスティック回帰を活用して、顧客の問い合わせがクレームになるかどうかを予測することが可能である。また、離反顧客を事前に特定し、適切な対応を取ることで顧客満足度向上が期待できる。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":477,"occupation":129,"created_at":478,"comment":479,"likes_count":109},"tnema","2025-01-24 22:49:49 +0900","大変貴重な内容でした。理解を深める為に再受講します。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":481,"occupation":118,"created_at":482,"comment":483,"likes_count":109},"hinaya_0821","2025-02-04 20:52:35 +0900","各用語と回帰、対数尤度の考え方も理解できたが繰り返し復習してより確実なものと出来るよう頑張りたい。\n業務において、旅費申請の際、出張先によって航空機を使用する確率は距離から明確となる。\n逆を言えば、航空チケットや宿泊の必要性がある地域の出張であるのにも関わらず、予約をしていない事は特段な理由がない限りあり得ない。\nその手続き漏れの場合はアラートが出るような抽出が出来るのではないかと考えた。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":485,"occupation":163,"created_at":486,"comment":487,"likes_count":109},"globis-mrm","2025-02-10 17:43:58 +0900","回帰という考え方について、線形回帰とロジスティック回帰の違い、その活用法について学べた。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":489,"occupation":149,"created_at":490,"comment":491,"likes_count":109},"temp954","2025-02-12 19:36:45 +0900","解説は図なども取り入れられてわかりやすいが、数式になると難しいです。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":493,"occupation":118,"created_at":494,"comment":495,"likes_count":109},"yoshiyc","2025-02-12 23:00:47 +0900","今後は実データを元にグラフ化するところから始め、各種の回帰や関数を扱い実体験が必要だ。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":497,"occupation":163,"created_at":498,"comment":499,"likes_count":109},"t03290512","2025-02-16 10:17:42 +0900","日常業務に取り組活動",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":501,"occupation":118,"created_at":502,"comment":503,"likes_count":109},"staka3","2025-03-08 16:57:51 +0900","ロジスティクス回帰についてわかりやすく理解できたが、数式で表せとなる難易度が上がるので改めて学習をしていかないといけない。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":505,"occupation":124,"created_at":506,"comment":507,"likes_count":109},"nokt","2025-03-30 01:04:40 +0900","ロジスティック回帰分析の基礎について学ぶことができたが、少し難解でした。継続して学びたいと思います。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":509,"occupation":118,"created_at":510,"comment":511,"likes_count":109},"yy_nn","2025-04-08 15:10:24 +0900","業務で活用するには、データを2クラスに分ける場面の想定をすると良さそうです。あるトラブル発生について、原因が2つ考えられる場合に、ロジスティック回帰によりトラブル発生確率を把握することができるかもしれません。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":513,"occupation":129,"created_at":514,"comment":515,"likes_count":109},"srk1","2025-04-10 13:27:14 +0900","ロジスティクス回帰の考え方は採用活動にも活用できると考えます。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":517,"occupation":163,"created_at":518,"comment":519,"likes_count":109},"everest","2025-04-10 21:13:47 +0900","二項分類問題を解決し、顧客の購買予測やリスク分析などに活用したい。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":521,"occupation":262,"created_at":522,"comment":523,"likes_count":109},"konitan1152","2025-04-12 03:34:02 +0900","分類とその確率を分析できる方法で有効ではあるが、少し複雑であり慣れが必要だと思う。",{"fieldId":115,"avatar":116,"username":525,"occupation":12,"created_at":526,"comment":527,"likes_count":109},"egon","2025-05-08 12:56:05 +0900","難しい内容でした。業務で活用できるように学習いたします。",{"contents":529,"totalCount":109,"offset":109,"limit":100},[],[531,534,537,540,543,546,549,552,555],{"career_inquiry_id":532,"name":533},99,"初めてログインした方へ",{"career_inquiry_id":535,"name":536},100,"MBA進学奨学金（単科）対象ラーニングパス",{"career_inquiry_id":538,"name":539},101,"経営知識を領域別に学ぶ",{"career_inquiry_id":541,"name":542},87,"ポジションに合わせて学ぶ",{"career_inquiry_id":544,"name":545},102,"職種別に学ぶ",{"career_inquiry_id":547,"name":548},103,"課題・スキル別に学ぶ",{"career_inquiry_id":550,"name":551},104,"DX・AIについて学ぶ",{"career_inquiry_id":553,"name":554},105,"デジタルスキル標準対応",{"career_inquiry_id":556,"name":557},91,"資格取得に向けて学ぶ",[559,564,569,574,579,584,588,593,598],{"id":560,"name":561,"description":562,"courses_count":563,"has_new_courses":9},"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。",151,{"id":565,"name":566,"description":567,"courses_count":568,"has_new_courses":15},"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":570,"name":571,"description":572,"courses_count":573,"has_new_courses":15},"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":575,"name":576,"description":577,"courses_count":578,"has_new_courses":15},"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":580,"name":581,"description":582,"courses_count":583,"has_new_courses":9},"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 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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":47,"createdAt":91,"updatedAt":92,"publishedAt":91,"revisedAt":92,"name":48,"description":49,"ordinal":93,"courses_count":50,"has_new_courses":9},"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）",[1225,1232,1237,1242,1246,1250,1254,1258,1262],{"fieldId":1226,"name":1227,"videos":1228},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1229,1231],{"preview_url_s":1230,"is_public":9},"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":15},{"fieldId":1226,"name":1233,"videos":1234},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1235,1236],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1238,"videos":1239},"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？",[1240,1241],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1243,"videos":1244},"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？",[1245],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1247,"videos":1248},"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？",[1249],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1251,"videos":1252},"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？",[1253],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1255,"videos":1256},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1257],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1259,"videos":1260},"大手企業の勝ち筋は？",[1261],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1264},"まとめ",[1265],{"is_public":15},{"id":932,"starts_at":1267,"photo":1268,"video_duration":1269,"name":1270,"category":1271,"course_type":96,"description":1274,"learning_points":1275},"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":5,"createdAt":1272,"updatedAt":1273,"publishedAt":1272,"revisedAt":1273,"name":6,"description":7,"ordinal":100,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1276,1281,1285,1290,1295],{"fieldId":1226,"name":1277,"videos":1278},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1279],{"preview_url_s":1280,"is_public":9},"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":1226,"name":1282,"videos":1283},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1284],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1286,"videos":1287},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1288,1289],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1291,"videos":1292},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1293,1294],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1296},[1297],{"is_public":15},{"id":935,"starts_at":1299,"photo":1300,"video_duration":1301,"name":1302,"category":1303,"course_type":1307,"description":1308,"learning_points":1309},"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":22,"createdAt":1304,"updatedAt":1305,"publishedAt":1304,"revisedAt":1305,"name":23,"description":24,"ordinal":1306,"courses_count":25,"has_new_courses":15},"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）",[1310,1315,1319,1323],{"fieldId":1226,"name":1311,"videos":1312},"プレイングマネジャーの実態",[1313],{"preview_url_s":1314,"is_public":9},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1226,"name":1316,"videos":1317},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1318],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1320,"videos":1321},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1322],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1324},[1325],{"is_public":15},{"id":938,"starts_at":1327,"photo":1328,"video_duration":1329,"name":1330,"category":1331,"course_type":1307,"description":1335,"learning_points":1336},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002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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）",[1382,1387,1391,1395,1399,1403,1407],{"fieldId":1226,"name":1383,"videos":1384},"イントロダクション",[1385],{"preview_url_s":1386,"is_public":9},"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":1226,"name":1388,"videos":1389},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1390],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1392,"videos":1393},"コーチングとは何か",[1394],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1396,"videos":1397},"リーダーとしてのコーチング",[1398],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1400,"videos":1401},"メンバーとの会話例",[1402],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1404,"videos":1405},"実践する上でのコツと留意点",[1406],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1408},[1409],{"is_public":15},{"id":944,"starts_at":1411,"photo":1412,"video_duration":1413,"name":1414,"category":1415,"course_type":96,"description":1416,"learning_points":1417},"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":47,"createdAt":91,"updatedAt":92,"publishedAt":91,"revisedAt":92,"name":48,"description":49,"ordinal":93,"courses_count":50,"has_new_courses":9},"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）",[1418,1423,1427,1431,1435,1439,1444,1448,1452,1456],{"fieldId":1226,"name":1419,"videos":1420},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1421],{"preview_url_s":1422,"is_public":9},"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":1226,"name":1424,"videos":1425},"AI活用の現状は？",[1426],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1428,"videos":1429},"経営者目線でのAIによる効率化",[1430],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1432,"videos":1433},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1434],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1436,"videos":1437},"情報システム部門でのAI活用",[1438],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1440,"videos":1441},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1442,1443],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1445,"videos":1446},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1447],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1449,"videos":1450},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1451],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1453,"videos":1454},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1455],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1457,"videos":1458},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1459],{"is_public":15},{"id":947,"starts_at":1461,"photo":1462,"video_duration":1463,"name":1464,"category":1465,"course_type":1468,"description":1469,"learning_points":1470},"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":27,"createdAt":1466,"updatedAt":1467,"publishedAt":1466,"revisedAt":1467,"name":28,"description":29,"ordinal":573,"courses_count":30,"has_new_courses":9},"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",[1471,1475,1479,1483,1487,1491,1495],{"fieldId":1226,"name":1383,"videos":1472},[1473],{"preview_url_s":1474,"is_public":9},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1226,"name":1476,"videos":1477},"能力開発",[1478],{"is_public":9},{"fieldId":1226,"name":1480,"videos":1481},"挑戦",[1482],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1484,"videos":1485},"試練",[1486],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1488,"videos":1489},"仲間",[1490],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1492,"videos":1493},"志",[1494],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1496,"videos":1497},"質問・回答",[1498],{"is_public":15},{"id":950,"starts_at":1500,"photo":1501,"video_duration":1502,"name":1503,"category":1504,"course_type":1505,"description":1506,"learning_points":1507},"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":5,"createdAt":1272,"updatedAt":1273,"publishedAt":1272,"revisedAt":1273,"name":6,"description":7,"ordinal":100,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1508,1513,1517,1521,1525],{"fieldId":1226,"name":1509,"videos":1510},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1511],{"preview_url_s":1512,"is_public":9},"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":1226,"name":1514,"videos":1515},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1516],{"is_public":9},{"fieldId":1226,"name":1518,"videos":1519},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1520],{"is_public":9},{"fieldId":1226,"name":1522,"videos":1523},"戦略的オフィスでの立ち話",[1524],{"is_public":9},{"fieldId":1226,"name":1526,"videos":1527},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1528],{"is_public":9},{"id":953,"starts_at":1530,"photo":1531,"video_duration":1532,"name":1533,"category":1534,"course_type":1535,"description":1536,"learning_points":1537},"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":5,"createdAt":1272,"updatedAt":1273,"publishedAt":1272,"revisedAt":1273,"name":6,"description":7,"ordinal":100,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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",[1538,1542,1546,1550,1554,1558,1562,1566,1570,1574],{"fieldId":1226,"name":1383,"videos":1539},[1540],{"preview_url_s":1541,"is_public":9},"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":1226,"name":1543,"videos":1544},"プレゼンのステップの変化",[1545],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1547,"videos":1548},"「伝える練習」の難しさ",[1549],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1551,"videos":1552},"AIでプレゼン動画を分析",[1553],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1555,"videos":1556},"アナウンサー目線の評価軸",[1557],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1559,"videos":1560},"プレゼン講師目線の評価軸",[1561],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1563,"videos":1564},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1565],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1567,"videos":1568},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1569],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1571,"videos":1572},"AI評価の活用法",[1573],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1575},[1576],{"is_public":15},{"id":956,"starts_at":1578,"photo":1579,"video_duration":1580,"name":1581,"category":1582,"course_type":1535,"description":1583,"learning_points":1584},"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":22,"createdAt":1304,"updatedAt":1305,"publishedAt":1304,"revisedAt":1305,"name":23,"description":24,"ordinal":1306,"courses_count":25,"has_new_courses":15},"「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）",[1585,1590,1594,1599,1605],{"fieldId":1226,"name":1586,"videos":1587},"オープニング",[1588],{"preview_url_s":1589,"is_public":9},"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":1226,"name":1591,"videos":1592},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1593],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1595,"videos":1596},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1597,1598],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1600,"videos":1601},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1602,1603,1604],{"is_public":15},{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1606,"videos":1607},"ここまでのまとめ",[1608],{"is_public":15},{"id":959,"starts_at":1610,"photo":1611,"video_duration":1612,"name":1613,"category":1614,"course_type":1535,"description":1615,"learning_points":1616},"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":5,"createdAt":1272,"updatedAt":1273,"publishedAt":1272,"revisedAt":1273,"name":6,"description":7,"ordinal":100,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1617,1621,1625,1629,1633,1637],{"fieldId":1226,"name":1586,"videos":1618},[1619],{"preview_url_s":1620,"is_public":9},"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":1226,"name":1622,"videos":1623},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1624],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1626,"videos":1627},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1628],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1630,"videos":1631},"枠組みとは？",[1632],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1634,"videos":1635},"生成AIを使うプロセスは？",[1636],{"is_public":15},{"fieldId":1226,"name":1263,"videos":1638},[1639],{"is_public":15},{"contents":1641,"totalCount":100,"offset":109,"limit":100},[1642],{"title":1643,"description":1644},"ロジスティック回帰で学ぶ：データサイエンスと分類問題","ロジスティック回帰は、2クラス分類に用いる機械学習手法です。この動画では、シグモイド関数や対数尤度を動画で詳しく解説し、データ分析とモデル評価のスキルを高めます。ビジネスでの実用性も学べます。",{"fieldId":1646,"title":1647,"description":1648},"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。"]