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AI BUSINESS SHIFT 第8回 機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル
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『AI BUSINESS SHIFTシリーズ(全12回)』の第8回です。 第8回「機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル」では、AIが営業現場にどのような変化をもたらしているのか、営業担当者・営業マネージャー・組織としての役割や戦略が、AIによってどう進化していくのかを、営業プロセスの分解や実際の現場事例を通じて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AIを活用した営業活動の最新動向や現場のリアルを知りたい方 ・営業現場の変化に直面している営業マネージャー・現場リーダーの方 ・AI時代における営業戦略や営業マネジメントのあり方を学びたい方 ■AIシフトシリーズとは? 『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。(順次公開) https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・基礎編(第1回〜3回):リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース ・マネジメント編(第4回〜7回):AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース ・機能別戦略編(第8回〜12回):AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース より実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年2月制作)
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
コメント703件
partner_sato
会社にて、コミュニケーション力強化策として活用できないだろうか。例えば、同じ部内でも他部門でも、誰かから頼まれたことに対して何か行動に移し、頼んだほうが「ありがとう」と声に出して応え、それを聞いていた第三者が「学習」と認定する。こうした日常での行動にそうしたルールを設け、月間での各人の「学習」認定回数、状況を社内で発表する。各人はその「学習」と認定されるケースにはどんなことがあるのか、人はどんなことをされた時にその人に感謝するのかを改めて学ぶと同時に、人と人とのコミュニケーション力が向上し、風通しの良い職場にもつながり、業績アップにも貢献出来るのではないだろうか。
keipont
会議を設定するとき、複数人の空き時間と空き会議室を自動で選択し、予約する。その際、人にも会議室にも優先順位をつけておき、点数が高いものにする、
ohtani-mee
業務で活用するために,学習するためのルールをしっかりと決めておく必要がありますね。
ルールが曖昧だと,人間でも判断に困りますが,もし曖昧なルールの時でも,より良い判断を選択できる方法があればよいのですが。
kozzi12390
AIが自ら学ぶ環境を作り、q値で評価の高い正解と低い評価を分けて、学ばせるということ。
y1000
AIが限られた条件の中で能動的に報酬を得ようとする行動が強化学習と理解しました
ishibashi1975
分かりやすくて理解できました。「AIが強化学習を続けていけば、いつかは人を超えてしまう」ようなことを考えてしまいました。他の講座も受講します。
rirac
囲碁のAIがどうやって世界チャンピオンを倒すまで実力を上げていったのかが良く分かりました。
何度も繰り返して学んでいくということは人間と同じだなと思いました。
creamycat2025
強化学習で例は、特定の課題に限定して思考・判断する「特化型AI」と呼ばれる囲碁でした。
ごほうびと称していましたが、囲碁での「相手を囲んだら勝利」という課題に、いろんな場所に何度も碁石を置くこと(Q値)で「囲碁で相手に勝つためのベストな解を判断」をAIが自ら学ぶことが強化学習だと認識しました。
失敗して痛い目を見れば、次はそうならないように別の方法で実行しようとしますので、まさに人間の成長と一緒だと思います。
そう例えてみると、強化学習の概念は理解しやすいです。
novyta2546
色々な学習方法があることもわかりました。
take12345
OKOKOKOKOK
reddragonfruit
強化学習においては、報酬という目的があるのだということがわかりました。
hide-saaan
現在使用しているAI環境下ではこの内容を即実践というケースに至りません。しかしながらAIの学習の仕組みを知っておくことが今後のAI利用環境で役立つのではと考えています。
egawa_nnr
ユーザーとして利用するのではなく開発側の知識を得たいと感じた
chi_2012
強化学習の仕組みがさらっと分かりました!
tshuto12
さらっと気軽に聞ける
miki_matsunaga
AIがQ値を最大化するための方法が強化学習ということがわかりました。人間の成長にも通ずることがわかった。
ocumaredark
システムの障害対応の対応に適用できそうです。
nisiken0212
強化学習とはAIがより多くの報酬をもらえるように自ら学習する事
junijuni
検査において、不具合事象とその原因を学習させると、不具合解消へ導いてくれる
fbj_imagawa
具体的な説明でわかりやすかった。
roji
強化学習で報酬を得るというところが参考になりました
noripy3000
参考になった。報酬目当てに進化、勉強するのは原点として子供と同じかもしれない。
fstlan0ps
さらっと理解しました。
hiro_sansan
強化学習は機械学習の一種。調子悪い 学習 教師なし学習とは異なる。
ある環境下で エージェントが得られる 報酬を最適化するような行動を学習する。
rytam
いろいろあるんですね
yamak_kawa
とっつきにくいテーマかと思いましたが分かりやすく解説されていてよかった。
fbj03590
AI知識は今後必要になってくるので、少しずつ学習したいと思います。
shiba_momochan
囲碁が強くなっていくAIの学習の仕方が楽しく学べた
shinrock
ゲームのプレイヤーやロボットの動作、広告配信の最適化など、試行錯誤して上達するタイプの問題に強く、AI分野の中でも特に「自律的に行動を学ぶ技術」として注目されていると思いました
y-ishigaki
最近のトレンドなので参考になります。
s-fukumuro
人間も強化学習はすると思うのですが、AIのスピードには到底及びません。人間はAIに勝とうとするのではなく、適切かつ効果的に使用できるよう訓練しなければならないと思いました。
georgerou
AIが進化していく理由が強化学習であることを理解した
t1691002
分かりやすく理解できました。
020_promini
いまいち良く分からない
gtr_star
報酬をどう設定するかが肝心だと理解しました。
katanosa
AIがどのように学習しているかサラッと学ぶことができました。AI同様、人間の学習も反復と復習が効果的なのかなと思いました。
zero01
強化学習=AIにインセンティブを与え、その体験をもとに最適な行動を学習させること。
machi-61
AIは、強化学習を繰り返しながら能力を向上させていく。これはまさに人間が経験を積む度に問題解決能力が向上していくのと良く似ていると感じました。
19680925
他のAIに関する学習を学んで再度この学習を復讐したい
hiroto-morimoto
強化学習についての基礎を学べた
madoka_u_u
業務で活用できるよう他のコースで、知識を深めたいと思います
hiro-suke
仕事の優先順位、問題解決における対策の絞り込みなど、考える作業をAIに任せることができるようになるかもしれないことが理解できました。
pepepe1206
強化学習についてわかりやすかった
mr_shinshin
膨大なトライの結果から最適解を求めるやり方は、人間には限界があります。それが可能となったデジタルの技術のすごさを感じました。
naoto-sakai
業務への導入 例えば月次生産計画の最適化 を行うのにはどのような手順や方法があるんだろうか。
hiroji-sato
AIだけでなく人材教育の場合でも強化学習を意識する事で教育が効果的になるように感じました。何を利益とするかのルールを明確に設定する事が最も重要ではないかと考えます
nom_ra-men
自分で自分のことを「強化」するのですね。報酬の設定は人間がするのでしょうか。
1941703
業務に活用できそうです。
kchinnen
どこにAIの最適な活用の場面があるのかを考えることが大事だと思いました。
te_ishikawa
エージェントにとっての利益を定義すればAIは自ら学ぶという事ですね。いままでボヤっとしていたものが理解できました
dinagaki
なんとなくAIの概要が理解できた
tksdfb
AIの凄さはわかったが、まだ入り口なので他も見たい
aa-zz
AIが自分でより良い選択肢を学習していく。サラッとわかりました。
chobi-793
調べたいことを聞く
マクロの組み方を訂正しながら学ぶ
スボーツなどの戦略、個人の動き方を学ぶ
人や物の傾向を聞き、データ取得させる
y_chan
思考錯誤を重ねる中でより多くの報酬(ポイント)を貰える行動を学習していくというのはわかる。
ただ以下2点をどうしているのか気になった。
①目先の利益と長期的利益
→囲碁のような終わりのあるゲームにおいては、最終的なポイントを最大化するように学習させればよいのだろうが、
現実の世界は連続性があるので、どのくらいのスパンで報酬を集計するかで学習結果が結構変わってきそうな気がする
報酬の集計スパンが短ければ短期的な利益を重視し、長ければ長期的な利益を重視するようなAIになる?
最近投資を自動でやってくれるAIなんかもあるので、気になりました。
②情報の不完全性
→その時点で判明している情報においては最適解を選ぶように学習したとしても、
実は隠れていた要素が後から発覚して、実は悪手だったなんてことは人間の判断でもよくある。
この事前に確知することはできない隠れた要素を強化学習で学習することで、
過剰にリスク回避的なAIになったりしないのか?
hitomin883
AIも地道に学んでいるのだなぁと感じました。
でも、そのスピードが人間よりも速いから、人間をすぐ越えちゃう。危機感を感じます。
ykage
AIの学習手法は人間の学習手法を元にしていると考えられるが、逆にAIの学習手法として効果的な方法を人間に適用することでより効果的な教育学習を出来ると考えられ、相互に相乗効果が期待できる時代となっている。
yagi_ayumi
多くのパターンの経験を積み重ねていくことで、的確な行動が出来る様になる事と似ていると感じました。
yoshiji-arai
強化学習の内容を知ることが出来ました。
izana_izana
この仕組みを考えた方がすごい
sanokeita
人間では時間的制約がありできない試行回数を、AIなら試行可能な事象は多くあると思う。経験をしたことのない分野を調べる際は、まず生成AIを使用して情報収集することに取り組みたい。
suzukimst
あたりまえな技術も、複雑な背景があり、知識のアップデートを続けてゆかないと置いてゆかれる。
ha_kimura
強化学習の基礎を学べました
chirikaf
どのように定義するか、それを定めさえすればAI自ら学び取っていく過程は分かりやすく、人間としてもありがたい存在だと感じた。
過程を細かく設定する(例えば関数とか)でもなく、修正も効きやすいのではと思う。
在庫の増減を入力したら、自動で今月の適正な発注数を出してくれる、とか利用できたら非常にありがたい。
cristal1990
なんとなくだが、強化学習が何か理解出来た。
smis
業務で活用するために,学習するためのルールをしっかりと決めておく必要がある
hellow__
強化学習 イメージ的にはたくさん練習をしてコツをつかむことでしょうか
garia154649
強化学習に関して概要レベルでの理解ができた
t-ori
教師あり学習、教師なし学習、教科学習の違い
tomatsu_tomo
AI強化合宿について学び、限られた条件の中でAIが報酬を最大化するために能動的に行動を選択する「強化学習」の仕組みが特に印象的でした。試行錯誤を繰り返しながら最適な戦略を見つけ出す過程は、人間の学習にも通じるものがあり、AIの可能性を強く実感しました。また、仲間と議論しながら多様な視点を得られる点も理解を深める上で大変有益だと感じました。
chizuko-k
以後の例がとてもわかりやすかった
t-rkk
AIも点数という評価によって学習が上がるのですね
shirankedo
繰り返し学習させることで最適なより向上するパターンを選ぶことが強化学習が図られるということですね。理解しました。
sonia_01
強化学習は、人間の行動の動機付けにも近いため、身近なところでも活用できると感じました。
たとえば、組織に対して望ましい行動をとってくれた人にメリットがあるように仕組みを構築する、といったことです。実際には、望ましい行動を取れば取るほど、感謝はされても業務量が増え、その人ばかりに仕事が偏り、デメリットが本人に生じている状況も見受けられるので、そうならないよう、組織としての報酬系を設計する必要があると感じます。
isshikit
強化学習の仕組みを理解することで、業務や日常において自動化と改善が可能になる場面を創造できます。具体的なシーンを挙げれば、業務プロセスの自動化です。例えば、在庫管理システムに強化学習を適用すると、変化する需要に対して最適な発注タイミングと数量を自動的に学習し、在庫切れや過剰在庫のリスクを削減できます。
日常生活では、自動運転車が挙げられます。強化学習によって、運転環境において最も安全かつ効率的なテクニックを自動で学習し、人間の介入なしに最適な運転が可能になるので、交通事故の減少や円滑な移動が期待できます。このように、強化学習の知識は、多様なシーンで効率化と安全性の向上に貢献できると考えます。
muratahiroyuki
機械学習も同時に説明があるコースはないでしょうか?
r-studio86
強化学習とは、教師がなくてもAIが学習できる。
tatsuya_azuma13
インプットとアウトプットを数多く蓄積することが大事
hikichi-y
業務に活用できるようAIに関する知識を習得していきます。
norinori7
AIの学習方法の一つとして強化学習の仕組みが理解できた。より良い手法を考え出すのに点数化をしていくことで何か使えるのでは、と考えました。
riko0503
毎日繰り返し実行するデータをとりこむ処理を多少問題が起きてもエラー取り込みが完了するようにしたい!
teku_teku_
AIの強化学習は人の成果と同じように思いました。人もAIも強化学習の末に賢くなり、強くなる。わかりやすかったです。
f_yuji
AIに関して正直何もわかっていないので視聴しましたが、実際使用してみないと自分の実務に当てはまるかわかりませんが、興味はわいてきます
yu_ot
学んだ結果はどのようなデータで蓄積されるのか興味がある。
blue-field
強化学習の概念を、サラッと理解することができました。
u-y-
報酬の最大化という考え方は参考になった
yukakoga
強化学習について学んだ。Q値を出す手法があることを知った。
g4_7925
本当の基礎の基礎ですね
rhst
自分も何回も繰り返して学習することが大事
osamunak
手短な理解ができました。このあともっと深く知りたいです。
daikon0129
生成AIを使うためにはルール決めが必要
hiroshi_nagaoka
AIがいかにして学んでいくのかを理解できた
senichi_109
AIを少し使っていますが、その学習している仕組みまでは理解していませんでした
仕組みが理解できると愛着がわきますね
tnk_ryu
AIについて同僚と話題になった時に共有してみます。
mmm20250901
AIの強化学習があることを初めて知りました。
kenjisaito
教師ありとも教師なしとも異なることを理解した。
atom1031
強化学習は、機械学習の一つ。教師有学習とも教師無し学習とも違う。
8108
強化学習を身近なものに例えられててわかりやすい
ari_mee
このように学習していたのですね。参考になりました。
tomokichi24
AIがどのようなロジックで動作するのかが理解できました。
同じゴールに向かった際の試行回数と精度は人間には真似できない点だと思うのでそこを活用しつつ解く問題を組み立てようと思いました。