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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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マネジャーのための仕事の任せ方
「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? 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。 ※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)
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AI時代の個人力
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。 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。 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。 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。 あなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか? 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。 ※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)
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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
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10回です。 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。 ■こんな方におすすめ ・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 ・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 ・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 ■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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【AI×プレゼン】AIと磨く「心を動かす」伝え方
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。 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。 ▼プレゼン動画分析プロンプト(辛口) https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/6f976cda ▼関連動画:プレゼンテーションスキル https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/598f3254/ ※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。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※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)
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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?~
「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…」。 あなたはこのような経験をしたことはありませんか? 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。 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。 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。 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。 ▼本コースで学べる主な内容 ・そもそも眠れないことは何が問題なのか? ・眠れなくなってしまう原因とは? 睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。 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。 ▼関連コース ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/24575c03/learn/steps/53129 ・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?~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/4ba981e9/learn/steps/62042 ※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)
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【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
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。 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。 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。 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。 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。 【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/cdfe41e3/learn/steps/62198 ※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。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※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)
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大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
あすか会議2018 第4部分科会B-1「極限の世界で見つけた人生の歩み方」 (2018年7月7日開催/国立京都国際会館) 1300年間で2人目となる大峯千日回峰行満行を果たした塩沼亮潤大阿闍梨。48キロの山道を1日16時間掛けて歩き、それを千日間に亘って続ける過酷な行の中で、どのような悟りを得たのか。そして、9日間、断食・断水・不眠・不臥を続ける四無行満行という極限の世界で何を見つけたのか。塩沼氏が「創造と変革の志士」へ贈る「人生の歩み方」とは。(肩書きは2018年7月7日登壇当時のもの) 塩沼 亮潤 慈眼寺 住職
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英語 de 学ぶ!3Cs Analysis(3C分析)
このコースでは、グロービス学び放題の英語版である『GLOBIS Unlimited』のコースの中から、ビジネスで役立つ頻出の英語表現をピックアップしています。英語ネイティブの方が実際に見ているコースなので、リアルなビジネス英語の表現を学ぶことができます。 今回のコースは「3Cs Analysis(3C分析)」です。一緒に『英語で』ビジネス知識を学んでいきましょう! ▼今回扱ったUnlimitedコース続きは下記からご覧いただけます 3Cs Analysis https://unlimited.globis.co.jp/en/courses/da5ca962/learn/steps/36362 ※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)
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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49件
everest
データ活用の具体的手法とスキルの整理が体系的に理解できた。
aquico52
理解できていない箇所が明確になり、役に立った。
jack0302
難しすぎる、復習でもいくつか間違いあり。
temp954
学習内容の定着率が悪かったので復習します。
junkie-junya
応用問題での間違いが多く、きちんと理解できていない証拠だと思うので復習あるのみ
b-201
知識レベルの勉強になりました。
donachan0516
繰り返し復習が必要だと感じた
nabezo1962
ちゃんと勉強しなければ理解できませんね。
toru33
改めて弱点がわかったので強化していきます
te_ishikawa
理解の確認に役立った
monkey_turn
どのシーンでも使える
yukisan3333
まだまだ耳慣れない言葉が多く、習得・使い切れるよう勉強を要すると感じました
imaeda-masanobu
勉強に成りました。引続き学びます
yuricy389
書いて覚えないと理解できないドリル、難しい
fujisawar
AIの使い方は汎用性がある情報が少ない
thmy
知識レベルの勉強になりました。
mmhmm
AI活用の参考にしていきたいと思います
yasuoka-yoshio
データサイエンスの言語が、少しわかりました。
fuzita10
難しい項目は繰り返し勉強しなおしたい。
purikett
基礎的なワードを学んでから学習した方がわかりやすいと思いました。
デザインレビュー時にも役立つと思います
kobayashi_yasu
個別の用語の見直しができた
hironorih415
データ活用について見直すことが出来た
osaruosaru
難しい、復習をしたいと考えている
sphsph
詰めの甘いところが見えてきました。
しっかり復習します。
jr9199646
今回の学びを通じて、DX推進におけるデータ活用は、単なる分析スキルではなく、**企画・設計・統計を統合した“意思決定の仕組みづくり”**であることを改めて実感した。特に、データ活用の前提として「何を改善したいのか」「どの指標で判断するのか」を明確にする企画力の重要性は、これまでの実務経験とも強く重なる。目的が曖昧なまま分析を始めると、結局は“数字を眺めただけ”で終わってしまうことが多かったが、今回の学びでその原因が整理された感覚がある。
また、設計の段階で「どのデータを集め、どう加工し、どの粒度で扱うか」を考えることが、分析の質を大きく左右することも印象的だった。現場のデータは必ずしも綺麗ではなく、欠損や偏りがあるのが当たり前。その中で、統計の基礎知識を使ってデータの特徴を理解し、適切な手法を選ぶ力は、実務での再現性を高めるうえで欠かせないと感じた。
さらに、データ分析を戦略立案につなげるためには、**“数字を読む力”だけでなく、“数字を使って意思決定を前に進める力”**が必要だと気づいた。分析結果をどう解釈し、どの改善策につなげ、どのKPIで効果を測るのか。この一連の流れを自分で設計できることが、DX推進の本質だと理解した。これは、部門横断での調整や現場との合意形成にも直結する。
DXドリルを通じて、自分の理解度を客観的に確認できたことも大きい。間違えた問題をラーニングパスで復習することで、知識が“点”ではなく“線”としてつながり、実務で使えるレベルに近づいている実感がある。
来週の業務では、まず①自部署のKPIを再確認し、②その改善に必要なデータを棚卸しし、③小さな分析テーマを設定して試す、という3つのアクションから始めたい。データを“見る”だけでなく、“意思決定を加速させる道具”として扱うことで、部門横断の改善や現場の判断スピード向上につなげていきたい。
今回の学びを土台に、企画・設計・統計を統合したデータ活用力を磨き、自社のDX推進を一歩ずつ前に進めていきたい。
hi-std
まだ勉強不足のようです。
x0888
研究開発にて取得したデータの分析
pakumotomi1
徐々に意識して行動する
doumoto_
用語に対する理解が深まった
yasu--ta
データ解析ですね、予測値の精度向上をいかに上げるかが肝かと。予測値を既存の範疇を超えた場合、どの様に処理する(計算させるか)かと思います。
aqueous
言葉を知っていても意味がないと思う、実際に高度な数学を利用するのだから大学教養レベル程度の微積分、線形代数/ベクトル 確率統計は理解しておく必要がある。
h_kouno
今まで学習した内容のいい復習になりました。
michiyomichiyo
思ったよりもむつかしかった
makidayo
活用するためには、もう一度復習しなければと思った。
yokoishida
あやふやに覚えていたり、理解していない箇所がたくさんあり、何度もテストをやり直しました。
業務ではデータを扱うとき、別のデータと組み合わせて使えるような構造でまとめようと思いました。
n_jiro
データ解析手法についての理解が不足していることがわかりましたので、しっかり復習します。
pinguino
学んでいないことは回答できない
ozawa_h
良い復習になりました。
mihokado
1. 個々に合ったサービスの提供
ストリーミングサービスやオンラインショッピングサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴を分析し、個別の推奨商品やコンテンツを提供。これにより、ユーザー体験が向上し、満足度が高まる。例:Netflix、Amazon
2. 効率的な家計管理
家計簿アプリを使用して、支出や収入のデータを自動的に記録・分析。予算の見直しや無駄遣いの発見が容易になり家計の安定が保たれる。
3. 健康管理
スマートウォッチやフィットネストラッカーによって、日々の運動量、心拍数、睡眠パターンなどのデータを収集することにより、健康状態のモニタリングや改善を提案。これにより、自分の健康状態をよりよく管理。
4. 効率的な交通管理
交通アプリやマップなどのナビゲーションシステムは、リアルタイムの交通データを基に最適なルートを提案。これにより、渋滞を避けるなど効率的に移動することにより、移動時間を短縮。
5. 教育と学習の強化
オンライン学習プラットフォームは、学習者の進捗状況や理解度をデータで分析し、個別の学習プランや追加のサポートを提供。これにより、学習の効率が高まる。
e_co
応用問題で、知識の幅が広がり、理解度も増したのではと思う。
yoshikouc
AI分析に数学的多く入っているので、数学を見直さないといけないと思いました
watanabe_aki
数学的専門用語が多く難しかった
tukemon
理解不足でした。
学習せずに実力確認しました
50%と低レベルでした。
一から学習しなおしです。
tttamaki
基礎を改めて学びなおしてとっさに活用できるようにする
makotokoma
気づきをいただきました。
takemaru0530
難しい問題で理解出来ないところがあり、復習し勉強します。
mhs_253
設計については理解しているつもりだったが、うろ覚えの息を超えていないことがわかった。
myu-tan
様々な統計用語の意味を理解することで、幅広い対応ができるようになる
otayu
日ごろなじみのない用語ばかりだったのでこの機会に習得できて良かった。