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受講後アンケートにご協力ください】\r\nアンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。\r\n※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。\r\nhttps:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002Fe\u002F1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA\u002Fviewform\r\n\r\nまた「ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~」では、DataRobotの使い方を詳しく解説しています。以下のリンクからご受講ください。\r\nhttps:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Fcourses\u002Fa18da4a7\u002F\r\n\r\nビジネスパーソンがデータやAIを活用するうえで、知っておかなければならない知識やよく直面する課題を、用語解説を交えてやさしくお伝えします。この動画では、データをデータベースに蓄えていく「データ蓄積」を取り扱います。データを利用しやすいように、整理したり加工したりするプロセスが含まれていて、AIによる分析を行ううえで重要なステップとなります。\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）","小川 幹雄　DataRobot Japan バイスプレジデント, ジャパンAIエキスパート\r\n\r\nDataRobot Japanの創立期に参画し、様々な業務を担当してビジネス拡大に貢献。その後、金融業界を担当するディレクター兼リードデータサイエンティストとして、金融機関のAI導入支援やCoE構築支援をリード。2023年からは日本のAIエキスパート部門の統括責任者に就任。AI導入・活用支援のノウハウを活かし、公共機関や大学機関での講演も行っている。また、一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）の企画出版委員会の委員長代行も務めている。\r\n（肩書きは2023年3月撮影当時のもの）",4,[135,142,148,155],{"name":136,"videos":137},"データ蓄積",[138],{"name":139,"is_public":9,"video_duration":140,"preview_url_l":141,"index":88},"Video 1",55,"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F847836049\u002Frendition\u002F720p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=fb01f67942ba5d848437e6a563a1c263907df7493fe48f1fccd11ad2e14b95f7",{"name":143,"videos":144},"データ蓄積の全体像",[145],{"name":146,"is_public":15,"video_duration":147,"index":89},"Video 2",328,{"name":149,"videos":150},"「データの質と量」について",[151],{"name":152,"is_public":15,"video_duration":153,"index":154},"Video 3",127,2,{"name":156,"videos":157},"クロスセクションデータの保管",[158],{"name":159,"is_public":15,"video_duration":25,"index":160},"Video 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+0900","学習を量を増やしてただやらせれば良いと言うものではない事が勉強になりました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":176,"occupation":177,"created_at":178,"comment":179,"likes_count":89},"mkh8510","メディカル　関連職","2023-10-11 08:26:25 +0900","データの蓄積において、いらないと思われる部分を切り捨て、整頓した状況がデータウェアハウスであることを理解しました。\nしかし、講義でもありましたが、そろえられたデータが使用に耐えられるものである必要があります。業者任せの導入では、実際のデータがどう蓄積されていくかを確認する作業が必須となりますが、人数のいない部署では、確認作業ができない状況であり、使えないデータの蓄積、データウェアハウスのソフト維持費、HDDの容量の増大など、負の遺産のなる可能性があると考えます。\n今、AIの活用や、NVIDIAが儲かっているなど、ニュースがあふれているが、遅れないようにかつ、導入が正しいか天秤にかけて、進めていく必要がある。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":181,"occupation":182,"created_at":183,"comment":184,"likes_count":88},"darumamistral","コンサルタント","2023-07-30 20:19:54 +0900","RFM分析に活用できるのはないかと考えています。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":186,"occupation":187,"created_at":188,"comment":189,"likes_count":88},"stengnabe","その他","2023-09-24 13:20:34 +0900","データを蓄積して解析に活かしていきたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":191,"occupation":192,"created_at":193,"comment":194,"likes_count":88},"sm054307","経営・経営企画","2023-09-25 14:38:25 +0900","データを集めるにあたって、陳腐化しないように\n集める情報、目的をもってデータ蓄積をすることが重要と感じた",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":196,"occupation":197,"created_at":198,"comment":199,"likes_count":88},"watanabe-tat","専門職","2023-10-04 18:28:54 +0900","POSデータ分析におけるデータ蓄積は、①データレイクにPOSレジからのCSVデータを貯め②データクレンジング後にデータウェアハウスであるデータベースに確認して③分析用に必要データに集約したデータマートで分析する。またスキャンパネルデータは、データの質と量の観点で、会員情報の履歴を残すことを留意したい。このような方針で、クロスセクションデータの保管を進めたい。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":201,"occupation":202,"created_at":203,"comment":204,"likes_count":88},"muramatsu0720","IT・WEB・エンジニア","2023-10-19 11:24:57 +0900","POSデータ分析におけるデータ蓄積は、①データレイクにPOSレジからのCSVデータを貯め②データクレンジング後にデータウェアハウスであるデータベースに確認して③分析用に必要データに集約したデータマートで分析する。またスキャンパネルデータは、データの質と量の観点で、会員情報の履歴を残すことを留意したい。このような方針で、クロスセクションデータの保管を進めたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":206,"occupation":192,"created_at":207,"comment":208,"likes_count":88},"yamaurari","2023-10-22 21:12:56 +0900","提案の中にAIが出てくる可能性があり、学ばせていただきました。とくにITに詳しくないお客様であればデータを整理・適切に蓄積するというところに面白みを感じず、優先順位を下げることが多々あります。そういった際にこういう有識者からの意見があると進めやすいです。ありがとうございます。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":210,"occupation":197,"created_at":211,"comment":212,"likes_count":88},"stani","2023-10-27 22:01:09 +0900","データの蓄積について学んだ。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":214,"occupation":202,"created_at":215,"comment":216,"likes_count":88},"jshinmura","2023-10-28 19:52:41 +0900","データ蓄積は、クロスセクションデータ、時系列データ、パネルデータの3種類がある。クロスセクションデータはある時点でのデータの断面を切り取った複数の項目についてのデータ、時系列データは、ある項目を時系列で追ったデータ、パネルデータは、その両方を持ちあわせているデータがあることを学びました。また、ECサイトなどで過去のデータは捨ててしまっているが、実はそれらはデータ蓄積の観点からはとてももったいない顧客のライフステージの履歴だったりするので、その後のレコメンドなど様々な利用用途の可能性がある貴重なデータであると認識すべきであることを学びました。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":218,"occupation":192,"created_at":219,"comment":220,"likes_count":88},"masuhide","2023-10-31 13:53:06 +0900","業務上様々なシーンで構築されたデータの活用を求められますが、それらデータの質と量、区分では時系列的なもの、種類など、のちに利用することを考えつつ蓄積しk手行く重要性を学びました。学習データは重要なポイントですね。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":222,"occupation":187,"created_at":223,"comment":224,"likes_count":88},"sss_k34","2023-10-31 22:59:03 +0900","クレンジングの先を意識して対応しないと、クレンジングだけで終了してしまうので要注意",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":226,"occupation":192,"created_at":227,"comment":228,"likes_count":88},"7031","2023-11-03 09:37:13 +0900","当り前ですが、データを集めるにあたって、陳腐化しないよ目的をもってデータ蓄積をすることが重要だと改めて感じました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":230,"occupation":231,"created_at":232,"comment":233,"likes_count":88},"naoki_sasano","メーカー技術・研究・開発","2023-11-04 14:57:28 +0900","より精度の高い予測モデルを作ろうとした場合、現在の収集データとは別の属性データを収集することが重要であることを理解した。",{"fieldId":163,"avatar":235,"username":236,"occupation":166,"created_at":237,"comment":238,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","2023-11-10 08:52:36 +0900","少し難しい内容でした。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":240,"occupation":241,"created_at":242,"comment":243,"likes_count":88},"jintan-papa","営業","2023-11-16 15:09:26 +0900","データの精度や集め方が分析を左右するという認識を新たにした。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":245,"occupation":187,"created_at":246,"comment":247,"likes_count":88},"i323","2023-12-08 13:25:22 +0900","データ量を集めるだけではデータは生きず、目的や質、クレンジングするといった手間が必要なことが分かった。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":249,"occupation":202,"created_at":250,"comment":251,"likes_count":88},"taiichi-yoshi","2023-12-11 10:30:14 +0900","データの鮮度が大事であることを認識しました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":253,"occupation":192,"created_at":254,"comment":255,"likes_count":88},"kouhei728","2023-12-11 20:28:52 +0900","まずは足元にあるデータを分析して、そこから何かインサイトを得られないかから始める必要があると思う。\nあまり高度なデータが有っても人間が理解できなければ意味がない。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":257,"occupation":187,"created_at":258,"comment":259,"likes_count":88},"suzuzuzu","2023-12-22 14:48:41 +0900","とても勉強になりました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":261,"occupation":197,"created_at":262,"comment":263,"likes_count":88},"iso_ken","2023-12-25 06:51:37 +0900","ここでもやはりむやみやたらにデータを集めるのではなく、通常手にしているデータから何ができるのかを考えることがまず必要。\nインスピレーションもとても大事である。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":265,"occupation":182,"created_at":266,"comment":267,"likes_count":88},"kiso_2115","2024-01-19 17:58:44 +0900","クロスセクションデータとしての業務データ管理を検討する。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":269,"occupation":202,"created_at":270,"comment":271,"likes_count":88},"kawaguchimas229","2024-01-21 21:26:36 +0900","時系列も必要ということがわかった",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":273,"occupation":202,"created_at":274,"comment":275,"likes_count":88},"mhbl_nakayama","2024-01-29 22:15:34 +0900","どの時点での情報なのか、データの断面を意識して収集・分析することの大切さを学びました。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":277,"occupation":187,"created_at":278,"comment":279,"likes_count":88},"fujii_tomohiro","2024-02-03 18:49:34 +0900","データ準備において質と量のバランスが必要とあるが、なかなか揃えることが難しい",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":281,"occupation":182,"created_at":282,"comment":283,"likes_count":88},"sbsconts","2024-02-08 08:50:34 +0900","今回はAIのデータ蓄積を学びました。感覚的には受け入れやすい内容でありましたが、先ずはAIの全体像を把握する必要があると考えていますので、データ加工や環境構築等の講座を学びます。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":285,"occupation":231,"created_at":286,"comment":287,"likes_count":88},"e-yanaoka","2024-02-09 12:52:49 +0900","単にデータがあるだけでは意味がない。\nデータ蓄積の方法や定期的なクレンジングも必要。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":289,"occupation":290,"created_at":291,"comment":292,"likes_count":88},"haruo_02","金融・不動産　関連職","2024-02-18 14:03:22 +0900","データの鮮度や履歴など、改めて考えることで価値が見いだせるものがあると気付きました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":294,"occupation":241,"created_at":295,"comment":296,"likes_count":88},"sakamoto-aki","2024-02-20 17:29:26 +0900","過去のデータ＝ライフステージの推移や価値観・趣向性の変容のヒントになるのだということは、見落としていた。\nｴﾝｹﾞｰｼﾞﾒﾝﾄが中途半端な状態でアンケート依頼などの頻度が多いと顧客が離れてしまう恐れもあるのでコンタクトするポイントとタイミングは最適化していくべきと感じた。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":298,"occupation":187,"created_at":299,"comment":300,"likes_count":88},"k--g--","2024-02-22 22:13:55 +0900","すでに収集した過去データの活用、ためになりました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":302,"occupation":202,"created_at":303,"comment":304,"likes_count":88},"inoguchi_m","2024-03-05 06:49:17 +0900","ただデータを集めるのでなく必要なデータを取捨選択する事が重要である。過去の販売データから顧客の購入傾向分析販売計画にいかせると感じる\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":306,"occupation":290,"created_at":307,"comment":308,"likes_count":88},"zummy_0617","2024-03-06 10:55:57 +0900","データはただやみくもに集めるのではなく必要なもの、不要なものを見分けて属性データに移行し、業務に必要な属性データをさっと取り出せば効率よくはかれるものと推測します。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":310,"occupation":166,"created_at":311,"comment":312,"likes_count":88},"huruhu3345","2024-03-06 18:10:04 +0900","まさに過去の住所など今の業務に必要ないものは間違い防止の為に捨てていました！なるほど、そういった活用があるのかと思いました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":314,"occupation":241,"created_at":315,"comment":316,"likes_count":88},"k_kennji","2024-03-15 10:43:00 +0900","データにも目的に応じた種類があり、方向性にあったものを適切に活用する必要があると思いました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":318,"occupation":202,"created_at":319,"comment":320,"likes_count":88},"faoki","2024-03-20 15:55:50 +0900","過去の属性データの保存が重要なのは目から鱗でした。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":322,"occupation":231,"created_at":323,"comment":324,"likes_count":88},"hide-ama","2024-03-21 13:26:48 +0900","時系列データを蓄積することは労力がかかるため、ついつい最新データだけ蓄積してしまいがちです。過去データも整理して蓄積できるようにデータ構造を考えたいと思いました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":326,"occupation":202,"created_at":327,"comment":328,"likes_count":88},"yuukahm","2024-03-29 16:17:26 +0900","データがないと外に目を向けがちだが、過去データ等内部にある属性データの活用をまずは考える。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":330,"occupation":187,"created_at":331,"comment":332,"likes_count":88},"hr-sakai","2024-03-31 09:28:12 +0900","過去集めたデータも役に立たない事がわかり、むやみやたらとデータ収集するのではなく少なくても質のいいデータを用いる事の大切さがわかった。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":334,"occupation":335,"created_at":336,"comment":337,"likes_count":88},"ryoma-tst","クリエイティブ","2024-04-04 19:59:28 +0900","蓄積されたデータ基に分析していく",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":339,"occupation":241,"created_at":340,"comment":341,"likes_count":88},"misogai","2024-04-05 19:18:43 +0900","只々データを集積するのではなく属性を踏まえることでより良いデータ分析を行われることが理解出来ました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":343,"occupation":241,"created_at":344,"comment":345,"likes_count":88},"akashi3661","2024-04-12 11:13:14 +0900","データの量だけではなく質も考慮して活用していきたいと感じました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":347,"occupation":202,"created_at":348,"comment":349,"likes_count":88},"nonchankawaii","2024-04-13 18:24:50 +0900","蓄積されたデータが保存期間を理由に廃棄されることは非常に残念に感じていた。\nストレージが安価になった現在、第四の資産と呼ばれるデータはなるべく存続するような世の中になってほしい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":351,"occupation":231,"created_at":352,"comment":353,"likes_count":88},"t_terakawa","2024-04-30 15:15:02 +0900","ＡＩ用データの種類を意識ていきます。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":355,"occupation":192,"created_at":356,"comment":357,"likes_count":88},"murai-nagasaki","2024-05-03 09:28:57 +0900","属性など顧客データを特定の時点だけでなく、時系列で見ることで、顧客イメージが点ではなく立体的にイメージできることが理解できた。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":359,"occupation":197,"created_at":360,"comment":361,"likes_count":88},"matsu_411","2024-05-04 19:26:44 +0900","データ統合を考えるのであれば，データレイクにためるデータについてAIに学習させるという視点で，数値データ・音声データ・テキストデータなどを選択するのと，データに偏りがないようにする。データウェアハウスでは，将来を見据えて全社的にどういう形にデータを加工するか決める。過去のデータ（住所など）は捨ててしまうことが多いが，AIの予測精度を高めることができる可能性があるので，保存データを絞りすぎない。",{"fieldId":163,"avatar":363,"username":364,"occupation":202,"created_at":365,"comment":366,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1180406\u002F1000000287.jpg","black0saku","2024-05-09 08:22:36 +0900","データ蓄積の具体的なイメージをつかむことができました。どのようなデータをどの形でデータを設置するか検討することに役立てたいと思います。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":368,"occupation":231,"created_at":369,"comment":370,"likes_count":88},"kazuma_yasuda","2024-05-13 07:13:45 +0900","データの属性を見極めて、仕分けをすることが重要ということがわかった。\nまたデータについて、自社の業務の中で得たデータを活用することで、より効果的な解析結果を導き出せるということも参考になった。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":372,"occupation":231,"created_at":373,"comment":374,"likes_count":88},"toshiton","2024-05-13 21:17:39 +0900","データの蓄積では、整理と工夫が必要で、外部データに頼らず、内部データをうまく活用することが大事だと感じました。業務においても、ちょうどAIモデルの改善の取り組みとして、一般公開データから製造現場データに入れ替えて、どれだけ精度向上するか、試してみたいです。その際、データクリーニングをしっかり実行します。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":376,"occupation":172,"created_at":377,"comment":378,"likes_count":88},"vegitaberu","2024-05-21 19:12:42 +0900","AIを活用するにあたり、データが重要だということは、言われていますが、ではどんなデータが必要かというと、簡単には、答えられないことが多いです。まずは、何をしたいか、何を知りたいかをはっきりしり、それに基づいて、必要なデータをそろえていくことが重要だと感じています。その際に、都合のいいデータをとりにいくだけでなく、そのようなデータは、往々にして、不可能か、コストがかかりすぎることも多いですが、今あるデータをどう使えるか考えながら、Ａｉ分析に使えるように、仕立てていくことが重要だと思っています。\nそのことを、再認識できました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":380,"occupation":202,"created_at":381,"comment":382,"likes_count":88},"gtr_star","2024-05-23 21:35:48 +0900","外部データに依存したくなる、のところはビクッとしました。本当は大切なデータが自分たちの足元にあるのかもしれない、という視点で周りを確認したいと思います。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":384,"occupation":202,"created_at":385,"comment":386,"likes_count":88},"awanoa","2024-05-28 09:37:31 +0900","データの集め方を意識することが、分析において肝要であることを学びました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":388,"occupation":231,"created_at":389,"comment":390,"likes_count":88},"s_kanna","2024-06-02 22:02:33 +0900","過去のデータを活かす。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":392,"occupation":187,"created_at":393,"comment":394,"likes_count":88},"michiyomichiyo","2024-06-05 00:30:39 +0900","歴史から学ぶように過去データからわかることもあるということですね\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":396,"occupation":166,"created_at":397,"comment":398,"likes_count":88},"h_kouno","2024-06-06 12:21:43 +0900","データの蓄積はされているのですが、システムが異なったり、フォーマットが異なったりしているケースも多々あるので結構調整に手間取っています。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":400,"occupation":166,"created_at":401,"comment":402,"likes_count":88},"taka1962","2024-06-10 13:52:04 +0900","この講義の最後にあった、データの蓄積は、データ量の増大や型式の変更による集約上の制約で難しいが、データ圧縮等の工夫が必要です。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":404,"occupation":172,"created_at":405,"comment":406,"likes_count":88},"tkumasan","2024-06-15 21:33:28 +0900","データの蓄積には、きちんとしたルールや意図に基づき適切に実施することがよく理解できた。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":408,"occupation":166,"created_at":409,"comment":410,"likes_count":88},"touhoufuhai","2024-06-26 16:34:45 +0900","もう使わないデータと決めつけないで、何かに使えないか、よく考えてから処理をした方が良いと感じました。\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":412,"occupation":231,"created_at":413,"comment":414,"likes_count":88},"y-arano","2024-07-01 19:04:19 +0900","現在、ビックテックカンパニーが作ったAIをAPIで使用することがほとんどであるが、自社のデータを活用して、モデルを作成する場合はデータをどのように集め、使いやすいように加工するかしっかり考えていきたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":416,"occupation":290,"created_at":417,"comment":418,"likes_count":88},"2152321","2024-07-04 09:21:46 +0900","未来のデータだけではなく、過去のデータの活用を行うことも重要であるとともに、未来にのデータをどう取得するか意識したい\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":420,"occupation":290,"created_at":421,"comment":422,"likes_count":88},"i_mura888","2024-07-04 22:09:06 +0900","データ蓄積は全ての基本で、この事が理解出来るように簡潔に解説されていてよかった。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":424,"occupation":202,"created_at":425,"comment":426,"likes_count":88},"hiropin0165","2024-07-06 14:59:43 +0900","これまでに蓄積したデータの重要性の理解と必要なデータと必要のないデータとのすみ分けを行う必要があることを理解した。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":428,"occupation":166,"created_at":429,"comment":430,"likes_count":88},"cs1960","2024-07-07 14:00:39 +0900","大変参考になり勉強になりました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":432,"occupation":172,"created_at":433,"comment":434,"likes_count":88},"morita_kenji","2024-07-07 22:28:30 +0900","既にあるデータを活用することも大切であることを学んだ。人事データは様々な観点で集められているので、活用の余地は大きい気がする。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":436,"occupation":197,"created_at":437,"comment":438,"likes_count":88},"murata0207","2024-07-09 13:57:53 +0900","データの質を高めることが大事だと学んだ。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":440,"occupation":441,"created_at":442,"comment":443,"likes_count":88},"yumetaro","建設・土木　関連職","2024-07-10 06:50:08 +0900","データ蓄積について、学んだことを今後活用していきたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":445,"occupation":446,"created_at":447,"comment":448,"likes_count":88},"stag","経理・財務","2024-07-10 12:50:25 +0900","データクリーニングは大変。人力でやるので間違いも起きる。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":450,"occupation":166,"created_at":451,"comment":452,"likes_count":88},"yasu-hero","2024-07-10 15:40:12 +0900","過去のデータ分析が重要",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":454,"occupation":187,"created_at":455,"comment":456,"likes_count":88},"hashiryo8","2024-07-11 10:59:42 +0900","既に今あるデータをしっかりと保存し活用していくのが最初に行うステップとあったので、現業務のデータの活用をまずは考えてみたいと思います。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":458,"occupation":166,"created_at":459,"comment":460,"likes_count":88},"yamatakuishi","2024-07-17 16:32:59 +0900","データを蓄積するには、生データをまとめるウェアハウスと、データマートが必要であることを理解した。\nまずは、今あるデータをクロスセクションデータとしてまとめておくことを継続していこうと思う。\nデータの質を高めるための「データクリーニング」については、具体的な方法やクリーニング対象になるデータの理解が足りていないと感じるため、ここについては学習を継続していきたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":462,"occupation":187,"created_at":463,"comment":464,"likes_count":88},"mana_ka","2024-07-17 17:40:46 +0900","データの蓄積において、工夫と準備が必要ということ。\n大量にデータを集めればよいではない。間違えたデータを集めると分析が\n正しい方向に行かず、鈍化すること。\n一つの要素の種類より、複数の要素で種類がある方がいいということ。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":466,"occupation":197,"created_at":467,"comment":468,"likes_count":88},"funakawa","2024-07-18 09:18:10 +0900","時間の経過と共に分析方法が変わり、取得するデータの種類が変わることもあると思います。保存するデータの種類、また、AIで予測するパラメータを明確にする必要があると感じた。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":470,"occupation":187,"created_at":471,"comment":472,"likes_count":88},"1982103","2024-07-22 13:11:52 +0900","改めて、それらのデータをもとに何がしたいのか、を最初に明確にしないと、スタート時点から間違ってしまうのでだなを思いました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":474,"occupation":187,"created_at":475,"comment":476,"likes_count":88},"a2202894","2024-07-26 15:08:50 +0900","ライフステージの移ろいによる各属性への影響について、課題だと感じていたところでとても興味深く感じました。\nデータの蓄積でも取捨選択が必要であること、どれを選択すればいいか迷ってしまいがちですが、何を決めてにしたら一番良いのでしょうか。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":478,"occupation":441,"created_at":479,"comment":480,"likes_count":88},"inyourmind","2024-08-05 08:23:28 +0900","「ある部署だけで限定的にデータクリーニングを実施すると、別の部署との不整合が生じ、クリーニングの意味が薄れることもある」というのは参考になったので今後に活かしたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":482,"occupation":192,"created_at":483,"comment":484,"likes_count":88},"hirokatsu","2024-08-11 16:01:53 +0900","学習　正解がわかっているデータでAIを作るフェーズ　→　予測\nデータクリーニング\nクロスセクションデータ　時系列データ　パネルデータ\n（一定の期間のデータを横並びで保管したもの）\nデータをためる方法が間違っているとデータが腐ってしまう\n今取れているデータを活用していく\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":486,"occupation":441,"created_at":487,"comment":488,"likes_count":88},"naokix","2024-08-13 13:11:37 +0900","クロスデータとよばれるデータの断面、過去履歴を保存しておくと分析に役に立つ可能性があることが理解できた",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":490,"occupation":166,"created_at":491,"comment":492,"likes_count":88},"risa_sss","2024-08-13 15:53:21 +0900","データを集めればいいというわけではなく、そのデータの管理といったところも肝心なことに気づきました。\n\n",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":494,"occupation":202,"created_at":495,"comment":496,"likes_count":88},"makidayo","2024-08-15 12:06:42 +0900","闇雲にデータを貯めればいいものでもないんだなということが理解できた。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":498,"occupation":166,"created_at":499,"comment":500,"likes_count":88},"shopoo","2024-08-16 13:23:43 +0900","既に取得済みのデータを使用し、活用する方法を考えることが重要だと感じました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":502,"occupation":231,"created_at":503,"comment":504,"likes_count":88},"shin-53","2024-08-17 18:16:03 +0900","必要となるデータをいかに蓄積するか、過去のデータの重要性を理解した。自分の業務にどう当てはまるのかはなかなか思いつかない。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":506,"occupation":166,"created_at":507,"comment":508,"likes_count":88},"pinguino","2024-08-18 19:24:59 +0900","過去の属性データについては必要な場面もあるだろうと思うが、蓄積が必須なのかもう少し考えたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":510,"occupation":446,"created_at":511,"comment":512,"likes_count":88},"fumiyo_jou","2024-08-23 21:20:50 +0900","クロスセクションデータ、過去の断面における属性データを活用することがポイントであることは理解した。当社の場合、あまりに過去のデータが多すぎてデータとして残っていないので、過去のデータをデジタルデータに変換するところから始めるのが課題であると思う。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":514,"occupation":241,"created_at":515,"comment":516,"likes_count":88},"morimachi_128","2024-08-25 18:11:28 +0900","データは量が多ければいいわけではなく質・種類の多さが大切。\n営業時にヒアリングしたデータの整理の仕方は要検討である。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":518,"occupation":172,"created_at":519,"comment":520,"likes_count":88},"kei_sawai","2024-08-26 10:44:38 +0900","ローデータを加工して使いやす形においておく",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":522,"occupation":12,"created_at":523,"comment":524,"likes_count":88},"ichikr","2024-08-26 16:08:12 +0900","データは保存の仕方も重要である。普段の業務で取得している属性データも、業務面で不要になったから削除するというのではなく、「データの断面」として保存しておくことで、後々の情報活用で精度向上に使うことができる。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":526,"occupation":182,"created_at":527,"comment":528,"likes_count":88},"tasu-o","2024-08-27 10:13:45 +0900","動画でお話があった通り住所変更などの情報は誤配送の懸念から削除していましたが、様々なデータと結びつけることができると気付きを得ました。トラブルの防止と運用面を鑑みてデータを活かすことができないかを検討したいと感じました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":530,"occupation":187,"created_at":531,"comment":532,"likes_count":88},"aokitaka-tci","2024-08-27 12:54:05 +0900","データ蓄積について質と量ともバランスよく確保していくようにしたい",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":534,"occupation":166,"created_at":535,"comment":536,"likes_count":88},"sato4bb","2024-08-28 04:26:18 +0900","蓄積してきたデータをどの様に活用するのか色々な視点で見る必要があると感じた",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":538,"occupation":202,"created_at":539,"comment":540,"likes_count":88},"hrkudo","2024-08-30 11:53:37 +0900","目的を定め、どのようにデータ蓄積するか、またデータを蓄積していくかのルールを定めていくことが大切だと学びました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":542,"occupation":187,"created_at":543,"comment":544,"likes_count":88},"ucchiy50","2024-08-31 09:34:23 +0900","まずはどんな活用領域にチャレンジしたいのか、目的を明確にしたい。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":546,"occupation":166,"created_at":547,"comment":548,"likes_count":88},"kitajima-n","2024-09-03 08:16:57 +0900","まずはデータを保存する重要性を学びました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":550,"occupation":166,"created_at":551,"comment":552,"likes_count":88},"nisiusuke","2024-09-03 10:49:35 +0900","すでに入手できているデータの活用から考える。\nデータの量より種類の多さ。そして質。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":554,"occupation":182,"created_at":555,"comment":556,"likes_count":88},"tak71_5515","2024-09-03 15:30:29 +0900","データの蓄積に関してその偉大な効力を理解することができました。具体的にお客様へお話をする際の情報としても非常に整理されたコンテンツでとても勉強になりました",{"fieldId":163,"avatar":558,"username":559,"occupation":187,"created_at":560,"comment":561,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1217994\u002FDSC00007.JPG","rl-masayuki","2024-09-03 22:09:48 +0900","審査するうえで過去のデータの蓄積や分類分けを行うがより時系列なてんも注意し正確な審査ができるよう心掛ける",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":563,"occupation":166,"created_at":564,"comment":565,"likes_count":88},"vivinana","2024-09-05 09:35:29 +0900","過去のデータの重要性は認識しているものの、なかなか保存や活用時のデータ容量との兼ね合いで運用が難しいことを改めて再認識しました",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":567,"occupation":12,"created_at":568,"comment":569,"likes_count":88},"hal-","2024-09-05 13:27:07 +0900","データ蓄積の用語（データレイク、データウェアハウス、データマート）をなんとなく使っていたので、勉強になりました。過去データの蓄積は、業務視点だと蓄積することを判断するのが難しいように感じました。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":571,"occupation":202,"created_at":572,"comment":573,"likes_count":88},"hi-std","2024-09-05 22:51:30 +0900","過去データを見直すことはあまりなかったが、大切だという事がわかった。また、データの量も質も大事。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":575,"occupation":241,"created_at":576,"comment":577,"likes_count":88},"nagase29","2024-09-10 11:53:23 +0900","動画に人が登場して話すことによって集中力が上がっりますね。データの収集の管理をクリーニングしておくことが大切なことがわかりました。また、過去の属性も管理しておくと他のデータのり処理にも有効になることがわかった。",{"fieldId":163,"avatar":164,"username":579,"occupation":231,"created_at":580,"comment":581,"likes_count":88},"h-kozawa","2024-09-14 22:46:59 +0900","現在ノーコードシステムを利用した業務効率化に取り組んでいます。過去データを整理し取り出しやすくすることは、将来AIを活用したデータ解析の礎となる観点を改めて認識しました。",[583,588,593,597,602,607,611,616,621],{"id":584,"name":585,"description":586,"courses_count":587,"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":589,"name":590,"description":591,"courses_count":592,"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":594,"name":595,"description":596,"courses_count":169,"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。",{"id":598,"name":599,"description":600,"courses_count":601,"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":603,"name":604,"description":605,"courses_count":606,"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 グロービス経営大学院による、Voicyチャンネルからの転載コンテンツです。ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えします。",1742,{"id":608,"name":609,"description":610,"courses_count":125,"has_new_courses":15},"060665d7","Z世代と考える","現代の最新トレンドと、共感や多様性を大事にするZ世代の価値観に迫ります。",{"id":612,"name":613,"description":614,"courses_count":615,"has_new_courses":15},"c814efea","グロービス講師がCFOに聞いてみた","グロービス講師が最前線で活躍するCFO（最高財務責任者）に質問を投げかけ、経営のさまざまな場面におけるCFOの役割と戦略視点を解き明かします。\r\n",16,{"id":617,"name":618,"description":619,"courses_count":620,"has_new_courses":15},"f585c1fa","学び交換","活躍している注目のZ世代の方々と、働き方や仕事への考え方、ビジネスにまつわる学びを一緒に考えていきます。",8,{"id":622,"name":623,"description":624,"courses_count":625,"has_new_courses":15},"eb734a71","AIワークシフトトレンド編","日々進化するAIの「今」がわかる。重要トピックをコンパクトにまとめてお届けするシリーズです。",66,[627,646,655,664,673,682,691,700,709,718,726,735,752,762,771,780,789,798,807,830,839,849,859,867,875,884,893,902,926,935],{"id":628,"name":629,"parent":126,"post_tag":126,"description":630,"course_categories":631},"seminar-conference","セミナー／カンファレンス","カンファレンスやグロービス経営大学院のセミナーなどの動画を無料公開",[632],{"fieldId":633,"course_series":634},"course_series",[635,636,637,638,639,640,642,643,644,645],{"id":622},{"id":617},{"id":612},{"id":608},{"id":603},{"id":641},"1c719945",{"id":598},{"id":594},{"id":589},{"id":584},{"id":647,"name":648,"parent":649,"post_tag":126,"description":650,"course_categories":651},"g1summit","G1サミット",{"id":628},"各領域の第一線で活躍するリーダーが集うカンファレンス",[652],{"fieldId":633,"course_series":653},[654],{"id":584},{"id":656,"name":657,"parent":658,"post_tag":126,"description":659,"course_categories":660},"g1venture","G1ベンチャー",{"id":628},"起業家を中心に、ベンチャー経営に関わるリーダーが集うカンファレンス",[661],{"fieldId":633,"course_series":662},[663],{"id":584},{"id":665,"name":666,"parent":667,"post_tag":126,"description":668,"course_categories":669},"g1executive","G1経営者会議",{"id":628},"大企業経営者を中心に、企業経営に関わるリーダーが集うカンファレンス",[670],{"fieldId":633,"course_series":671},[672],{"id":584},{"id":674,"name":675,"parent":676,"post_tag":126,"description":677,"course_categories":678},"g1region","G1地域会議",{"id":628},"G1メンバーと地域（九州・関西・中四国・中部）のリーダーが集うカンファレンス",[679],{"fieldId":633,"course_series":680},[681],{"id":584},{"id":683,"name":684,"parent":685,"post_tag":126,"description":686,"course_categories":687},"g1college","G1カレッジ",{"id":628},"次世代を担う大学生・大学院生とG1のリーダーが集うカンファレンス",[688],{"fieldId":633,"course_series":689},[690],{"id":584},{"id":692,"name":693,"parent":694,"post_tag":126,"description":695,"course_categories":696},"askaconference","あすか会議",{"id":628},"各領域のトップリーダーと、グロービス経営大学院の在卒生が一堂に集うカンファレンス",[697],{"fieldId":633,"course_series":698},[699],{"id":584},{"id":701,"name":702,"parent":703,"post_tag":126,"description":704,"course_categories":705},"100act-g1forum","100の行動／G1フォーラム",{"id":628},"日本を良くするためのビジョン「100の行動」にまつわるセミナーなど",[706],{"fieldId":633,"course_series":707},[708],{"id":584},{"id":710,"name":711,"parent":712,"post_tag":126,"description":713,"course_categories":714},"mbaseminar","大学院セミナー",{"id":628},"第一線で活躍する経営者・実務家の志に触れる、グロービス経営大学院主催セミナー",[715],{"fieldId":633,"course_series":716},[717],{"id":584},{"id":719,"name":187,"parent":720,"post_tag":126,"description":721,"course_categories":722},"others",{"id":628},"社内勉強会、G-STARTUP、GCPセミナーなどのカンファレンス・セミナーなど",[723],{"fieldId":633,"course_series":724},[725],{"id":584},{"id":727,"name":728,"parent":729,"post_tag":126,"description":730,"course_categories":731},"g1u-40","G1新世代リーダー・サミット",{"id":628},"各領域で活躍する20歳～30歳代のリーダーが集うカンファレンス",[732],{"fieldId":633,"course_series":733},[734],{"id":584},{"id":736,"name":737,"parent":126,"post_tag":126,"description":738,"course_categories":739},"diversitynews","ダイバーシティニュース","曜日で異なる5つのジャンル・毎週変わるコメンテーターから多様な視点を学べるニュース",[740],{"fieldId":633,"course_series":741},[742,743,744,745,746,747,748,749,750,751],{"id":622},{"id":617},{"id":612},{"id":608},{"id":603},{"id":641},{"id":598},{"id":594},{"id":589},{"id":584},{"id":753,"name":754,"parent":755,"post_tag":126,"description":756,"course_categories":757},"technology","テクノロジー",{"id":736},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、テクノロジーに関するコンテンツ一覧です。",[758],{"fieldId":759,"course_categories":760},"course_categories",[761],{"id":47},{"id":763,"name":764,"parent":765,"post_tag":126,"description":766,"course_categories":767},"education","教育",{"id":736},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、教育に関するコンテンツ一覧です。",[768],{"fieldId":759,"course_categories":769},[770],{"id":52},{"id":772,"name":773,"parent":774,"post_tag":126,"description":775,"course_categories":776},"society","社会",{"id":736},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、社会に関するコンテンツ一覧です。",[777],{"fieldId":759,"course_categories":778},[779],{"id":47},{"id":781,"name":782,"parent":783,"post_tag":126,"description":784,"course_categories":785},"politics","政治",{"id":736},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、政治に関するコンテンツ一覧です。",[786],{"fieldId":759,"course_categories":787},[788],{"id":47},{"id":790,"name":791,"parent":792,"post_tag":126,"description":793,"course_categories":794},"economy","経済",{"id":736},"世の中の新しい見方に迫るニュース・プログラム「ダイバーシティニュース」から、経済に関するコンテンツ一覧です。",[795],{"fieldId":75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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":123,"updatedAt":124,"publishedAt":123,"revisedAt":124,"name":48,"description":49,"ordinal":125,"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）",[1248,1255,1260,1265,1269,1273,1277,1281,1285],{"fieldId":1249,"name":1250,"videos":1251},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1252,1254],{"preview_url_s":1253,"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":1249,"name":1256,"videos":1257},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1258,1259],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1261,"videos":1262},"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？",[1263,1264],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1266,"videos":1267},"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？",[1268],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1270,"videos":1271},"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？",[1272],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1274,"videos":1275},"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？",[1276],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1278,"videos":1279},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1280],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1282,"videos":1283},"大手企業の勝ち筋は？",[1284],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1287},"まとめ",[1288],{"is_public":15},{"id":955,"starts_at":1290,"photo":1291,"video_duration":1292,"name":1293,"category":1294,"course_type":128,"description":1297,"learning_points":1298},"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":1295,"updatedAt":1296,"publishedAt":1295,"revisedAt":1296,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"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）",[1299,1304,1308,1313,1318],{"fieldId":1249,"name":1300,"videos":1301},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1302],{"preview_url_s":1303,"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":1249,"name":1305,"videos":1306},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1307],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1309,"videos":1310},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1311,1312],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1314,"videos":1315},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1316,1317],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1319},[1320],{"is_public":15},{"id":958,"starts_at":1322,"photo":1323,"video_duration":1324,"name":1325,"category":1326,"course_type":1329,"description":1330,"learning_points":1331},"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":1327,"updatedAt":1328,"publishedAt":1327,"revisedAt":1328,"name":23,"description":24,"ordinal":133,"courses_count":25,"has_new_courses":15},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-13T16:00:42.327Z","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）",[1332,1337,1341,1345],{"fieldId":1249,"name":1333,"videos":1334},"プレイングマネジャーの実態",[1335],{"preview_url_s":1336,"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":1249,"name":1338,"videos":1339},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1340],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1342,"videos":1343},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1344],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1346},[1347],{"is_public":15},{"id":961,"starts_at":1349,"photo":1350,"video_duration":1351,"name":1352,"category":1353,"course_type":1329,"description":1357,"learning_points":1358},"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":57,"createdAt":1354,"updatedAt":1355,"publishedAt":1354,"revisedAt":1355,"name":58,"description":59,"ordinal":1356,"courses_count":60,"has_new_courses":15},"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）",[1359,1364,1368,1372,1376,1380,1384,1388,1392],{"fieldId":1249,"name":1360,"videos":1361},"現代社会の階層化と上下関係について",[1362],{"preview_url_s":1363,"is_public":9},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1136766353\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=718cb0ea918c24616c24cb328e6af90f4da47eb27e117d942b604731bcfa2061",{"fieldId":1249,"name":1365,"videos":1366},"〜Being〜どうありたいか",[1367],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1369,"videos":1370},"〜Transform〜業務のやり方を変革する",[1371],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1373,"videos":1374},"〜Think〜ビジネス課題の捉え方",[1375],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1377,"videos":1378},"個別最適化への適応　PDCAからOODAへ",[1379],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1381,"videos":1382},"〜Collaborate〜「協創」の重要性が高まる",[1383],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1385,"videos":1386},"生成AI時代に最も重要なこと",[1387],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1389,"videos":1390},"集中の精度を上げる「タスクフォーカス」",[1391],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1393,"videos":1394},"「協創」のために必要なコミュニケーションの取り方",[1395],{"is_public":15},{"id":964,"starts_at":1397,"photo":1398,"video_duration":1399,"name":1400,"category":1401,"course_type":128,"description":1402,"learning_points":1403},"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":5,"createdAt":1295,"updatedAt":1296,"publishedAt":1295,"revisedAt":1296,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1404,1409,1413,1417,1421,1425,1429],{"fieldId":1249,"name":1405,"videos":1406},"イントロダクション",[1407],{"preview_url_s":1408,"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":1249,"name":1410,"videos":1411},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1412],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1414,"videos":1415},"コーチングとは何か",[1416],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1418,"videos":1419},"リーダーとしてのコーチング",[1420],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1422,"videos":1423},"メンバーとの会話例",[1424],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1426,"videos":1427},"実践する上でのコツと留意点",[1428],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1430},[1431],{"is_public":15},{"id":967,"starts_at":1433,"photo":1434,"video_duration":1435,"name":1436,"category":1437,"course_type":128,"description":1438,"learning_points":1439},"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":123,"updatedAt":124,"publishedAt":123,"revisedAt":124,"name":48,"description":49,"ordinal":125,"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）",[1440,1445,1449,1453,1457,1461,1466,1470,1474,1478],{"fieldId":1249,"name":1441,"videos":1442},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1443],{"preview_url_s":1444,"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":1249,"name":1446,"videos":1447},"AI活用の現状は？",[1448],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1450,"videos":1451},"経営者目線でのAIによる効率化",[1452],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1454,"videos":1455},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1456],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1458,"videos":1459},"情報システム部門でのAI活用",[1460],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1462,"videos":1463},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1464,1465],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1467,"videos":1468},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1469],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1471,"videos":1472},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1473],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1475,"videos":1476},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1477],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1479,"videos":1480},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1481],{"is_public":15},{"id":970,"starts_at":1483,"photo":1484,"video_duration":1485,"name":1486,"category":1487,"course_type":1490,"description":1491,"learning_points":1492},"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":1488,"updatedAt":1489,"publishedAt":1488,"revisedAt":1489,"name":28,"description":29,"ordinal":169,"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",[1493,1497,1501,1505,1509,1513,1517],{"fieldId":1249,"name":1405,"videos":1494},[1495],{"preview_url_s":1496,"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":1249,"name":1498,"videos":1499},"能力開発",[1500],{"is_public":9},{"fieldId":1249,"name":1502,"videos":1503},"挑戦",[1504],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1506,"videos":1507},"試練",[1508],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1510,"videos":1511},"仲間",[1512],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1514,"videos":1515},"志",[1516],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1518,"videos":1519},"質問・回答",[1520],{"is_public":15},{"id":973,"starts_at":1522,"photo":1523,"video_duration":1524,"name":1525,"category":1526,"course_type":1527,"description":1528,"learning_points":1529},"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":1295,"updatedAt":1296,"publishedAt":1295,"revisedAt":1296,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"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）",[1530,1535,1539,1543,1547],{"fieldId":1249,"name":1531,"videos":1532},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1533],{"preview_url_s":1534,"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":1249,"name":1536,"videos":1537},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1538],{"is_public":9},{"fieldId":1249,"name":1540,"videos":1541},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1542],{"is_public":9},{"fieldId":1249,"name":1544,"videos":1545},"戦略的オフィスでの立ち話",[1546],{"is_public":9},{"fieldId":1249,"name":1548,"videos":1549},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1550],{"is_public":9},{"id":976,"starts_at":1552,"photo":1553,"video_duration":1554,"name":1555,"category":1556,"course_type":1557,"description":1558,"learning_points":1559},"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":1295,"updatedAt":1296,"publishedAt":1295,"revisedAt":1296,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"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",[1560,1564,1568,1572,1576,1580,1584,1588,1592,1596],{"fieldId":1249,"name":1405,"videos":1561},[1562],{"preview_url_s":1563,"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":1249,"name":1565,"videos":1566},"プレゼンのステップの変化",[1567],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1569,"videos":1570},"「伝える練習」の難しさ",[1571],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1573,"videos":1574},"AIでプレゼン動画を分析",[1575],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1577,"videos":1578},"アナウンサー目線の評価軸",[1579],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1581,"videos":1582},"プレゼン講師目線の評価軸",[1583],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1585,"videos":1586},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1587],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1589,"videos":1590},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1591],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1593,"videos":1594},"AI評価の活用法",[1595],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1597},[1598],{"is_public":15},{"id":979,"starts_at":1600,"photo":1601,"video_duration":1602,"name":1603,"category":1604,"course_type":1557,"description":1605,"learning_points":1606},"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":1327,"updatedAt":1328,"publishedAt":1327,"revisedAt":1328,"name":23,"description":24,"ordinal":133,"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）",[1607,1612,1616,1621,1627],{"fieldId":1249,"name":1608,"videos":1609},"オープニング",[1610],{"preview_url_s":1611,"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":1249,"name":1613,"videos":1614},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1615],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1617,"videos":1618},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1619,1620],{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1622,"videos":1623},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1624,1625,1626],{"is_public":15},{"is_public":15},{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1628,"videos":1629},"ここまでのまとめ",[1630],{"is_public":15},{"id":982,"starts_at":1632,"photo":1633,"video_duration":1634,"name":1635,"category":1636,"course_type":1557,"description":1637,"learning_points":1638},"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":1295,"updatedAt":1296,"publishedAt":1295,"revisedAt":1296,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"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）",[1639,1643,1647,1651,1655,1659],{"fieldId":1249,"name":1608,"videos":1640},[1641],{"preview_url_s":1642,"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":1249,"name":1644,"videos":1645},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1646],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1648,"videos":1649},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1650],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1652,"videos":1653},"枠組みとは？",[1654],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1656,"videos":1657},"生成AIを使うプロセスは？",[1658],{"is_public":15},{"fieldId":1249,"name":1286,"videos":1660},[1661],{"is_public":15},{"contents":1663,"totalCount":89,"offset":88,"limit":89},[1664],{"title":1665,"description":1666},"データ蓄積の基礎とAI活用法を学ぶビジネス講座","データ蓄積は収集、整理、保管、分析のプロセスです。この動画でビジネスにおけるデータ活用の基礎を学び、AI分析を支える重要なステップを理解しましょう。",{"fieldId":1668,"title":1669,"description":1670},"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。"]