0:53:51
おすすめの学習動画

AI BUSINESS SHIFT 第7回 マネジメント編:AIで進化する組織開発・人材育成
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7回です。 第7回「AIで進化する組織開発・人材育成」では、AIは人や組織にどのような影響を与えるのか、人や組織はAIと共にどのように進化していくべきかについて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AI時代の組織開発や人材育成のポイントを学びたい方 ・組織開発や人材育成を担う人事担当者や現場リーダーの方 ・OpenAIやパナソニックHDの取り組みを参考にしたい方 ■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(2025年12月制作)
新着会員限定

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)
会員限定

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)
会員限定

【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)
会員限定

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
会員限定

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)
会員限定

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
無料

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)
会員限定



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445件
199807_22
無意識に使っているCHAT等もこのように細かい仕組みで成り立っているのだなと学ぶことができました。
sphsph
難解です。
そんなことを考えて人間は本当にすごいです。
後は、善意で有効活用。
sugiyamadaisuke
最近はAIで会話をするソフトなども進化していることは知識としてありましたが、その内容についてサラッと理解することができました。業務に直接活用できるかは分かりませんが、会話の中での話題などに利用できるのではと考えました。
shingokmg
Transformerがやってくれるようになって最近意識しなくなっていたが、自然言語処理は形態素解析→構文解析→意味解析→文脈解析の順番で進むことを学びなおした
pomu77
自然言語処理で行っている作業の流れが理解できました。
k_yuna
大変勉強になりました。
10087117
文脈の読み方をこうやって説明されると、いままでなんとなく読み取っていたことが明確に理解できた気がします。自分が文章を書く時も、よりわかりやすいように意識できると思います。
aqueous
文字面で理解するひとと想像して理解するひとがいる。機械学習よりも人間の理解の仕方がいろいろなパタンがあるので面白いだろう。
094447
議事録作成などいかがでしょう。
taka1962
コンピュータへの音声での指示が「単語」にとどまらず、「文章」で行うことができれば、きめ細かな指示を出すことができて、DXがより人間味があるものになると思います。
dia44
コンピュータへの音声での指示が「単語」にとどまらず、「文章」で行うことができれば、きめ細かな指示を出すことができて、DXがより人間味があるものになると思いました。
k_k_ai
良く理解することができました。
drmhoyu
生産技術に使ってみたいです
mie315
AIを用いて文章検索等を実装・設計する際に活用できるかと思います。
pomuec
自然言語処理を行う為には様々なステップがあり、意味や文脈、文構成など他方向から考えることで成り立っていることが分かった。
y-arano
最近のAIの進化は本当に早く、遅れを取らないようさらっと理解することができてよかったです。
okuoku2
事前言語処理について、サラッと理解できました
vegitaberu
言語の数値化について、概要を理解できました。これについては、人間、自分がしていることと同じなのか、ちょっとイメージできませんでしたが、逆に、もしかすると、無意識のうちに、自分も言語に対して、このようなアプローチをしているのかと思うようになりました。
hhmorimoto
AI の処理の基本が分かり 改めて すごい計算処理をしてる ということを認識しました
madara68
文章解析の仕組みが理解できた。
nabezo1962
自然言語処理やOCRなどは入力の手間を大幅に効率化できる手法ですが、昔は精度が低くて使う気になれませんでした。
ここ数年で飛躍的に精度が上がり、今では手放せないツールになっています。
次は外国語のリアルタイム翻訳ですかね。
nob_non
自然言語処理の講座でしたが、「数値化」は他の処理・要素でも共通の中間処理のようだ。
asekaki8001
G検定やデータサイエンティスト検定を受験したのですが、自然言語処理などの生成AIに関する知識が定着していないと感じたので受講してみました。基礎的な部分はこの資料で復習できましたが、私はもう少し深い知識の定着が目的でしたので、別の講座も確認します。
k1_k
よく理解できた。今後の業務に役立てたい
nakata0505
AIで言語解析を行うには様々なアプローチがあることを知り、普段何気なく書いている報告書の文書もAIで解析しやすい文章とすることで、皆にわかりやすい文書が作成できるのではと感じた。
tohrut
言語処理において、言語を数値化、形態素、構文、意味、文脈と様々な解析から成り立っていることが興味深いです。
koichi003
サラッと理解できました
sugina
導入としては理解しました。
kamakuramm
助詞・動詞・副詞・助動詞・形容詞などの品詞に分けて処理される過程は、国語の文法で勉強した内容や、英語を習い始めた入口の時のようだと感じ親近感がわきました。
yurei
♯未着手の領域について議論する時に身近な要素に分解する着想
♯分解後、関連性の強弱によってカテゴライズする統率力
♯職場の問題点を言語化して具体的な解決策の立案
bonjours
自然言語処理の仕組みを理解することで、有効なプロンプトを作っていきたい
yurina_2024
よくわかりました。AIについてますます興味がわきました。受講を進めます。
ken0815
言葉を数値に置き換える技術について知ることができた。
mishibya
複雑な会話を理解する仕組みがわかりました。文章は数値化しずらいですが、複数の処理を瞬時に行い処理ができていることがわかりました。
koh-i
汲めども尽きない日本語の文章の関係性について、分析が容易でないが、これをやらないと真のAI活用に繋がらないことが理解できた。
1f-noriyuki
コンピュータが言語を理解する上での努力が分かり参考になった。
w371173
言語を数値化する仕組みが、よくわかりました。
tomsou
あまり馴染みのない話でしたが分かりやすい説明で良く分かりました。
tomoyasu_kudo
自然言語処理を用いて、簡単な質問回答の例を作成した。
celt
AIが人間の言葉をどう理解しているのかに興味があったが、ある意味我々が外国語を学ぶ時の考え方に似ていると感じた。また、単純に数値化することが難しい文章の意味をさまざまな解析で行っていることがわかって興味深かった。
katakorikei
日本語のように構文が難しい言語を理解させる工夫を理解しました。
higuchi_561
何事も数値化してみることに興味を持った。 アンケートの回答集計などに活かせてみたい。
ark2024
ChatGPTとのChatでも違和感なく対話が進むが、背後でこういった処理が進められての対話だと思うと興味深いです。
seishiro
ありがとうございます
grateful
自然言語処理を学びました。
noir_hpy
英語の学びかたのようで、面白かったです
n_jiro
概要はわかりましたが、もう少し細かいところまでひも解いていかないと一連の処理の全てを理解できないと感じました。
papapon
音声認識は非常に高度な技術が必要ですね。
gantetsu013
自然言語処理などの生成AIに関する基礎的な部分を知ることができました。
paseri_2
AIエンジニアとの話をするときの自然言語処理に関する用語を理解した
kazu-mishima
トランスフォーマーの重要性が理解出来ました。
4ktake
少しずつ分かってきた感じがする。AIについて
toshi-iwai
トランスフォーマーによって自然言語処理が出来るようになったのですね。復習したいと思います。
saitani
文章をAIでどのように理解させるかについて、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析といくつかの意味に分けて整理していることが少しわかりました。
ryoshima
言語処理の概要が理解できた
ma_a80
高度な技術が使われていることがわかりました
chang_shin
自然言語処理を行うにあたっては、言語の数値化が必要だが、それをするにも下処理が必要だということだった。
obapanda1
言語処理は意味を数値化することで,認識していたんですね。
yuu3131
自然言語処理、さまざまな解析手法が理解できた
tmmry
言語に解析処理も入り、あっという間に数値化までされるとは驚きです。
sh-tsujimoto
自然言語処理について理解できました。
aki4444
AIについてよくわかった
kawaihrm
自然言語処理の事がよくわかりました
si_z
音声認識の理屈が理解できませんでした(-_-;)
kshimada
自然言語処理の数値化についてもう少し詳しく知りたいです。
redsan
良い勉強になりました。
melmb_kw
ChatGPTの基本原理が理解できた。
big-bear
言語をAIが理解する仕組みを理解できた
zling412
自然言語処理の仕組みについて理解しました。
masahide_oi
トランスフォーマーによる自然言語処理解析によって、言葉を数値化してコンピュータは理解する
itoyou
さらっと過ぎて、これらの解析技術をどう使うのか?の前に終わってしまった。これらは別講座だろうか。
kazushikamimura
一番不思議な分野だったのでなんとなくでも理解できたのは良かった
tamadaa
今後業務で活用していくであろうツールの仕組みについて、ざっくり理解できた。
nagase29
言語を数値化して表しているのですね。そこに至るまでがまた色々とあるのでしょうが、Transformerは動画だけでなく言語処理にもいかされていることを学びました。自然言語処理は基本的な解析をおこなって言語の意味を数値化されることを理解しました。
w_axl
言語処理は非常に複雑であることが分かりました
sa-yamanaka
案件が中々難しい内容でしたが、これからも必要になってくると思うので、他のコースでも学んで行きたいと思います。
t_n_chocolate
自然言語処理については、日常的に触れる機会が多くなってきているので、とても勉強になりました。
ks070341
自然言語処理の仕組みについて理解できた
re-ka
チャットの利用時に、相手の文から、自分の最適な回答の候補を出してくれたりしますが、これなんだ、と分かりました。
m-uno
自然言語解析の発展にトランスフォーマが大きな役割を果たしていることがわかった
xingyu
もっと学んでみたいと思いました。
lifeline
なるほどですよ0----
h-kozawa
よく理解できました。
tkawano1992
お客さまからの問い合わせについて,過去のやりとり事例の蓄積により,正確な回答を迅速にすることができる。
moveon-s
自然言語処理について分解して理解することが分かりました。日本語を理解するのは難しいと感じました。
mo_o
前後の文脈まで理解して回答できるところが今までにない機能ですね。すごい進化だと思います。
kaneko-ju
自然言語処理の概念がなんとなく分かりました。
言葉を分解して、関連性を数値化しているなど 色々な工夫がされています。
naoki0814
自然言語処理とはコンピューターが人間と同じように話すことということが理解出来ました。
nekonyan
言葉が意味するものは、人間によって解釈が違いますよね。AIは、この人間の多様性、価値観により解釈の違いを、どのように補っているのですか?数値化しているのでしょうか
oknmkcti
AIは外国語の文法を日本語で説明してくれたりする
こういうのすごい
jack2baker
自然言語処理の、形態素、意味、構文、文脈の解析の意味合いに理解が深まり、今進んでいることとこれからへの期待についても理解ができました。
inoino2005
基本的な事がわかり参考になった。
hiroki-murooka
理解を深めることができました
y-shiraki
前後の文章を含めて全体で理解するんですね。
m_kawashima
お客様の中にも生成AIを利用して売上に反映できるよう考えていらっしゃいます。この分野の知識が必要と感じています。
iwc_co
人間が話すような自然言語をAIに理解させるためには、文章を名詞、助詞、助動詞など細かい単位に分けてそれぞれ関連性を持たせた上で、文章に意味を持たせることを学ばせることである。
jll00415
AIの自然言語処理に関しては、日本語ではかなり難解ですね。私は他の言語は分からないのですがこの機能は各国々で独自で開発されているのでしょうか?それとも同じ解析法を各国々で共有しているのでしょうか?現在色々な地域で紛争が起こっています。その中で大国と言われる国がこの機能を共有した場合に色々な使用法(兵器としても)が考えられます。そう考えるとAIは諸刃の剣ともいえるのではと感じてしまいました。正しく使用されるなら良いのですが人間は正しい人ばかりではありませんので。少し考えすぎでしょうか?
70sp1208
自然言語処理と聞くと、難しく感じるが、これらはすべて小学校や中学校で習った文法が深く関わっていることがわかった。また、人間と同じようにコンピュータが学習できるように段取りしてあげるのが、自然言語処理であることがわかった。
fu-fu-fu
自然言語処理の仕組みについて学習した。そこにはTransformerの技術が使われていることが理解できた。そして文章の意味を数値化するという人間では理解しにくいミッションを常に行っていることに驚きを感じた。形態素解析、構文解析、意味解析、単語ベクトル、文脈解析などを常時行って処理しているというメカニズムに凄さを感じました。
sato_hiromori
音声認識のロジックの複雑さに驚きました。
日常生活で何気なく利用している技術で今後も様々なところでこの技術が活用されると思う。