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AI BUSINESS SHIFT 第12回 機能別戦略編:AIで加速する新規事業の創出
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12回です。 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。 ■こんな方におすすめ ・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 ・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 ・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 ■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03月制作)
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【営業無双#1】勝てる営業とは?トップ5%セールスの共通点
本コースは、「営業無双シリーズ」の#1です。 「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) 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 BtoBでお客様に選ばれる営業の役割 トップ5%のセールスに共通する行動や考え方 成果につながる実践的なポイント などを解説します。 ◾️こんな方におすすめ 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 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 再現性のある営業テクニックを身につけたい方 ※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)
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AI BUSINESS SHIFT 第10回 機能別戦略編:AIで変わるバックオフィス
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リーダーの挑戦⑤ 藤田晋氏(サイバーエージェント代表取締役)
グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問(能力開発/挑戦/試練/仲間/志)を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。(肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの) 藤田 晋 サイバーエージェント 代表取締役 堀 義人 グロービス経営大学院 学長 グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー
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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?~
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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62件
munich-germany
課の同僚へ下記共有しました。
内容としては、AIによる高速なデータ収集・分析と、人間による意思決定や責任の役割分担について整理されたものでした。
個人的に印象に残ったのは、
「AIは仮説を広げるのが得意、人間は仮説を絞り込み、優先順位を付けて意思決定する役割を担う」
という考え方です。
AIは大量の仮説や分析結果を短時間で提示できますが、
・どの仮説を検証するか
・何を優先するか
・現場の実感と合っているか
・どのように相手へ伝えるか
といった部分は、引き続き人間の重要な役割であることを再認識しました。
個人的には、「AIはアイデア出しの天才、人間は現場の司令塔」という整理が分かりやすいと感じました。
mizutashuichi
AIを効率的に使い、そのAIが出した答えを精査して活用するのは人間の役目とよくわかりました。
lukeluke
AIの出力を鵜呑みにせず、良いところを活用したいと思っています。
yasunoya
AIは作業、自分は判断、という役割分担を明確化できた。叩き台に現場の状況を加えること、実務で使える分析に仕上げられることが大切。
tomimori
やはり分析はAI,その結果を活用するのが人間なんだと、再認識しました
kj-oh
役割を分担すれば圧倒的に仕事の効率はあがる。
Copilotの情報を集めさせて、目的と方向性を人間が判断。
資料作成をまたCopilot
natu-
具体的にAlに任せておいた方が良い事(分析、仮説、計算等)と、自身で対応した方がよいこと(入口と出口、人としての判断)がとても明確になった。
tomoko_kikitsu
これまで時間をかけてExcelで分析、作表していたことはAIに任せて、最終的な判断は人間が担う。ただし、分析結果の数値だけに捉われて判断するのは危険が伴う。その裏に、AIには分かり得ない人間の苦難や困難な状況が隠されている可能性がある事をしっかり加味する必要かある。
jagger
AIを使った分析が溢れる昨今、どう作成するか、どう使うか、どう活かすかなど我々自身が試されている場面が多くなりました。本山さんの解説、非常に分かりやすくAI分析の要諦が語られていました。最後は自分が責任を持つべきですし、またこのように作成された資料をベースに打ち合わせを行う際には、相手に対してどのような意図や視点からこのような分析になったのか、また自分の考えを提示することで相手がどの程度この資料の作成に相手の方の考えがあるのか、感じるようにしています。
qc01
AIに分析、既存データの調査をしてもらいながら、現場での一次情報の取り方を聞きながら、人間がデータの補完をして、まとめをAIに任せるのがいいと思いました
kon-cyan
分析はAIへ、問い、必要な目的を明確にすることは人間
分析ででた結果を精査するのも人間
線引きがわかりました。
yuki-13579
AIには仮説を立ててもらい人が判断するのがいいと思った。
人に責任があることは覚えておきたい
kuni_mori
一次情報は人(自分)で集め、仮説や分析はAIにお願いする。
sh_kawano
入り口は人間、出口はAi
goronyan
AIと人間とで適切に役割分担してアウトプット向上を図るうえで、各々の長所や注意点をアタマに入れておくことがとても重要だと理解できた
riosato
データの裏側には人がいることは、大切なポイントだと思った。
knopivet
AIを使った分析の速度は上がった気がするが、正しく使わないとあまり意味のない作業になりかねないというリスクもあることが分かった。それっぽい回答をしてくれるためバイアスがかかるが、数字の裏にはどのような事情があるのかなどまでは様々な背景まで正しく入力してあげないと見透かせるわけがない。そのため、分析はしてもらうが何のデータで、どのように結論を導き出したのかを確かめ、何がいえるのかをAIとやり取りしながら進めるのがAIとの共同だと感じた。
t-yanagihara
分析を依頼するにもプロンプトをより詳細に具体的に入力しなければならない。この点については人間の知恵・知性になると思うので、AIを使うという観点で勉強をもっと進めたい。
kurn
AIの進化により何でも任せる感じになってしまいがちだが、膨大な作業や緻密な計算など場面に合わせた使い方でより効率化が図れる
yo_yamamoto_18
ますます人間はディレクターの役割を強く持つべきだと思います。
管理職はもちろん、事務職においても協業相手としてAIをディレクションするイメージを持たなければいけません。
kurematsu
改めてAIと人との役割分担を再確認することができました
oto0407
AIはいろいろなことができて人間の作業効率を格段に上げてくれたが、出してくれた結果は表面的なことを示してくれるが、匙加減や状況判断はまだまだ人間が行わなければならない
tomo0324
Aiは仮説、決定は人間だと思った。
suwa_nobuo
AIの進化により今まで以上に、AIの強みと人が行うべき確認項目を整理して使いこなす事が重要だと感じた。
数値の裏にある人を汲み取るお話は、私も重要だと感じたので、裏側にある事実を確認する事も怠らない様にしていきたい
ak-tanaka
目的設定・仮説の優先順位付け・最終的な意思決定と責任は人間が担い、データ収集や探索的分析の高速化はAIに任せる
trail-hkg
AIに任せるべき作業と、自分が最後まで責任を持つべき判断を意識すること
今後の分析業務では、まずは、AIでの出力を確認、それを「叩き台」として活用し、そこに「現場の温度感」を付加する
dr_kotoh
AIを正しく利用する具体的なお話しを伺え、わかりやすかったです
ts_tani
AIと人間の役割を学べました。
tamakino
更なる活用に活かします。
kataok03
AIの分析能力の向上は目覚ましいが分析の入口(目的の設定)と出口(分析結果のアウトプット)は人がしっかり管理する。
kami-suke
AIはまだまだ間違いもあり、これから一層発展・進歩するというのが印象的。大変勉強になりました。
utuaoiryo
定量的なデータをAIにて分析させ、内容をよく確認したうえで人が判断してくことが大事だ。
upside_down
AIは公開情報の収集や整理を得意としているが、現場の実情や顧客の課題などは把握することができない。AIを効率的な支援ツールとして活用しつつ、人が情報を補完し、最終的な解釈やジャッジを行うことが重要だと感じた。
uedantakashi
AI時代の定量分析は、人間が行う事とAIに任せることを分ける事が大事である。
人間は、目的と結果に焦点を当て、徹底的に考え、説明責任を果たせるように現場感踏まえて意味づけする事が大切である。
oshamariruuuh
とても学びが深いコースでした。
AIになんでも投げがちですが、やはり人間の価値をどこに置くのか、が重要であると改めて認識しました。意思決定や人の血を通わせるのは人間の仕事、リサーチはAIといったように明確な線引きをしつつAI活用をこれからもしていきます。
sphsph
活用の余地と言うか、使わないといけない時代ですね。
ただ、使い方も学ばないと効率も悪く、得られる答えも違ってくる。
頭では分かっているつもりでも、実際そうではないのがこの世界かも知れません。
あくまで前向きに!!
s_yamanoi
今回の設定であるAIの部下を活用するのも、人の部下に指示命令を与えるのも親切で丁寧な指示がよい回答を得られる事に通じるのだと感じました。部下や後輩に仕事を教えることは骨の折れる事もありますが成長によって還元されます。AIの活用も手を抜いたらその内容しか分析もしてくれないし、最終的な判断は指示を出した自分自身が下す思いが重要であると学びました。
everest
AIによるデータ分析を活用しながらも、最終的な判断は人間が担う重要性を学び、AIとの適切な協働を意識したいと感じた。
ken-kura
結局はイシュー設定が出来るかどうかで、意味のある定量分析が出来るかどうかが分かれる。そのため、AIが発達することによって、的確なイシュー設定が出来る人はより意味のある定量分析が出来るし、的確なイシュー設定が出来なければAIをいくら使っても全く意味のない定量分析にしかならない。
eriko1020
Aiとの正しい付き合い方を学ぶ事ができた
taka_kuro
グラフを作る、仮説の叩き台を作るのは、aiで、どれを使うか、何のためにために使うかは人が決める、分かりやすかった。
kcozi
わかりやすく、Aiと人間の役割も分かりました。
yo_fujii
AIに任せる前に人間が目的を把握していないと得たい結果にたどりつけない。AIがやる部分と人間が考える部分とを明確にしておくことが大切。
hiro-hiro_
AIによって出力された結果から考察すること、判断することに気をつけて、AIを活用していきたいです。
tetsujin721
これはAIで作成したものだからと、他責にせず、資料の作成コストを削減しているだけなので、自らの説明責任があることを改めて理解したうえで、生産性を高めるために活用を促進していきたい
biggie
入り口をしっかり設定して、AIに分析を依頼できていなかったと反省した。
なんとなく、それっぽい分析になってしまっていた。以降、入り口と出口に責任を持つことを気をつけたい。
eikichi68
AIはデータ集計や分析の効率化に大きく貢献する一方、目的設定や仮説の優先順位付け、最終的な判断は人間の役割であることを改めて認識しました。AIの出力を鵜呑みにせず、現場の状況や経験に照らして検証しながら活用することが重要だと感じました。今後は分析結果の背景まで読み解き、相手が納得して行動につながる提案ができるよう、AIと人間それぞれの強みを活かして業務に取り組んでいきます。
sky_ocean
非常に分かりやすく、AIとの向き合い方を学ばせていただきました。
a788523
これからは因果関係を見極める力量がさらに必要になってくると分かった
sake_moto
AIによって出力された結果から考察すること、判断することに気をつけて、AIを活用していきたい。
itaba_yousuke
大変勉強になりました。
hoken-cho
AIを効果的に使用する方法がわかりました。ありがとうございました
mimileo
入り口は人間、出口はAI。AIに任せきりだと、プレゼンの時に自分が腹落ちしてないことがわかります。
sugasuga41
どのグラフを用いるのが最適であるか等も、そのうちAIが自分で判断するようになるでしょう。また、「データの裏に人がいる」も、AIが覚えてしまえば、それっぽい配慮ある扱いをするようになるでしょう。AIが自己完結するようになるまでの間、人間は(大方針やゴールを決める経営層以外は)、残された役割を粛々と果たすだけのように思われる
akihiro_tanabe
数字の裏には人がいる、は私も忘れないようにします
aki-umi
人とAIの協業について学べた。AIの得意分野を理解して最大限活用した上で、人間が最終判断する。あくまで主人公と責任は自分自身だと認識し、主体的に考えることが重要。
yoichi_tsubaki
データ分析する前に、現状のデータ構造から読み取れるであろう項目を想定し、そこについてシナリオを立て、AIへの問いへ展開する。その際に、まず自分のシナリオに沿った内容の検証、次にそのシナリオには含まれないが有意であると思われる事象をAIから提案させ、検証する。それらの検証結果から、導出される対策や課題を具体化し、それを実行した場合に、どの程度改善する可能性があるかをAIと共に類推する。最終的には、人への説明資料となるので、グラフや表現も含め、説明先のターゲットを具体化して、仕上げる。
y_arimori
AIと人間との役割分担が理解できた。
sss1974
AI 活用の概要を学ぶことができた。
だが、具体的にAI を用いた分析をやったことがないため、まずはその機会を持ち、AI の有効活用を実体験したい。
kousei8494
AIをプレゼン資料作成補助として使う機会が格段に増えたが、AIに任せる部分と私自身が最終確認すべき部分との整理の一助になったと思う。今後の業務遂行の参考にしたい。
dpec1
意識して取り組んでいく
jet2000
大変良い研修でした
ありがとうございました