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AI BUSINESS SHIFT 第11回 機能別戦略編:AIが拓くプロダクト開発の未来
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11回です。 第11回「機能別戦略編:AIが拓くプロダクト開発の未来」では、 AIがプロダクト開発の生産性や品質に与える影響、 AI時代において競争優位となるプロダクトとは何か、 そしてその戦略を実現するために、個人・チーム・組織に求められる能力やマインドセットは何か について学んでいきます。 ■こんな方におすすめ ・プロダクトマネージャー、プロダクトオーナー、テックリードなど、プロダクト開発を担う方 ・AIを活用したプロダクト開発や開発組織づくりに関心のある方 ・AI時代におけるプロダクト戦略や競争優位の源泉を考えたい方 ■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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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×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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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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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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コメント60件
otobe711
20年~30年先を見た時、先進国といわれている国であっても、世界的人口増加、水資源、食糧不足が現実の課題となるとすると、農業生産者、流通、消費者だれもが利益を得られる生産品企画~流通コスト削減~欲しいものがいつでもすぐに手に入る仕組みづくりの実現が必要になると理解しました。その実現のため、農業生産にデジタル技術の導入(それは生産品企画戦略~育成~出荷まで)は手段として必須になってきたが、1サイクルに20ヶ月かかる(イチゴの例)とすると、データ取得のため、各生産者がデータを共有し、共有資産として活用できるプラットフォームづくりがもとめられており、そこに国なり、生産者共同組合なり、企業なりの役割があると理解しました。また、水やエネルギーや農地に限りがある以上、世界の2300兆円市場をささえるためにも、食品ロス、特に流通段階での減らすためのデジタル活用の動きがあることも理解しました。この課題の解決には、農業のローカルグリッドも必要とのコメントもありましたが、自宅での野菜栽培は、具体的な選択肢だと思いました。いろいろな気づきがあり視聴できてよかったと思います。ありがとうございます。
k-man
農業ICTが成功するにはスケールアウトしないとだめで、データ活用により自動化や匠でなくても農業ができるようにならないと解決しないということが理解できました。普段の仕事の中で、優良事例をつくることと、スケール化することを一度に追っているがなかなかうまくいかない。もしかしたら他にもキーとなるパラメータが潜んでいて、データ活用によってもっとあぶりださないと、感でやっていることと変わらないのではないかと思いました。
test_
農業は各種の条件によって、生産量や味などが大きく異なり、産業の性質上自動化への期待が非常に高く、DXと噛み合ったときに最も効果が大きい産業の一つであると認識しています。
一方で、生物を相手にするという特徴上、1回のデータ取得の期間が長い、網羅的なデータ取得が困難といった大きな課題があります。データを取得するための植物工場など、DXを推進するための施策が上手く進められれば、爆発的に進展していく分野だと思いました。
sai-3448
今回学んだことを参考にしたいと思います。
kitafuk
農業の生産時における作り方や流通のデータは、これから多くの実績を踏まえて精密度を高く作り上げれそうですね。しかし、販路開拓や販路拡大において、特に海外市場においては今からの課題だなと思いました。
maeking
農業における最先端のDXを学んだ。農業のように、熟練度の高い業態は複数あるが、そこにビジネスチャンスがあると感じた。
aseiji
農地には道路交通法の対象外なので、自動運転商業化しやすい。
yoshizap
製薬会社でもデジタルトランスフォーメーションが推進されている。患者さんの症状の疑似体験できるツールを開発したり,デジタルでの患者さんからの情報取得や患者さんへの情報提供がスタンダードになっている。これからも自分の業務をデジタル化し,効率的に業務を行っていきたい。
tobeeroo
農業のDX化はまだ、産業全体を変革できるレベルにまで至っていないということが、よくわかりました。まだまだ様々な課題があり、多くの方々が知恵を出し合い切磋琢磨しているなと感じました。そもそもデータが圧倒的に少ないし、データ取得方法も確立されていない中、、DX化には相当の労力、資金がかかるのは想像に難くありません。一方で、農業機具の進化、農業法人の増加、若者世代の就労など明るい兆しも見えますので、いろいろな連携を行いながら、推進していくことを期待したいです。
yuya-iga
農業とはかなり離れた分野で業務に従事する自分としては、かなり新鮮な内容であった。ただ、データを収集するという点については、自身の仕事を進めていく上でも非常に大切なことだと感じている。本講座を業務に活かしたい。
makoto1104
日本の農業は今後ますます格差が進むと感じた。匠の世界だけでなく、どのように技術伝承するか、ここにどうDXを活用するかが重要だと理解した。
ayumu050
業務に生かして参ります。
kawaguchi2816
興味深い内容でした。
nakamura_taro
「データ化されていない情報は一切のPDCAが回せない」という考え方、製造工程の計画記録を紙に委ねている現状では、改善するために必要な情報すら得られていないということが改めて実感できた。それと同時に、現場力の底上げを図るためにも早急なDX推進とリテラシーupが必要であると痛感させられた。
24680
農業のDXにおける課題問題は、工場におけるDXの課題問題と同質のものであることが分かった。農業における課題問題のほうが、明確であり解決策も提示されているので参考にするべきである。まずは、生産行為にかかわる”もの”を”データ化すること”、そのデータを利用して”成果を出すこと”に取り組みべきと思った
nobobon8
小中規模の農家が使える農業 DX の発展をいつも願っています大企業のテコ入れというのも重要かと思いますが 需要 ニーズを上げて普通の農家さんが使えるよう製品化できることを願っています
kei-asukajidai
農業での情報、特にでーたの収集には、特有の時間軸により、他産業に比べ時間を要することをあらためて確認した。従って、それを生かすにも集めるにもあまりに時間がかかりすぎることに・・・
農業機械のオートメーションやロボテックス。大規模経営はもちろん、中小規模にも効果があるものになるのか、注目していきます。
nozomi_0828
DXするにもまずは年単位で育ててデータを集めるところから、という地道な活動が必要。
jjjunji
普段関わることのない職業領域である農業におけるDX最前線を学ぶことができた。人材不足の解消、生産性の向上、作業効率の改善においてデジタル技術は今や不可決で、今後更なる進化が期待できる農業とデジタルの融合について継続して学んでゆきたいと感じた。
youtama
これからの農業はITを駆使しながら、経験と勘を形式知化・標準化して誰もが限りなく同じ品質の農産物を作れるようにして生産性を上げていく必要があると感じます。
blue_feather129
農業への就労人口をどう増やしていくか?
農業については今後DXを活用しての方向へ進んで行くのが
ベストなのかもしれない。
mo_20221018
大変勉強になりました
kanae_tsukidate
データ収集はどんな分野であっても大事なこと。昔ながらのやり方も大事だが、やり方を変えていくことも大事。
kkkkk_7262
DXに関心があるが農業にも浸透しているのは知らなかったです。
fujioka-san
農業の近代化と課題を知ることが出来た。食糧危機に備えて準備する必要がある。IT化、自動化、販売など
masa_yana
農業におけるDX推進は必須だと感じた。農業のオートメーション化、機械化、そしてロボット使用による管理が農作業を容易にしてくれる。農作業は大変なイメージがあるがDX活用により世界産業に向けて推進できる
saito1522
現在建築業界に従事しているが、農業と同じく従事者の高年齢化、DXの遅れを非常に感じている。感と経験に頼っている職人の仕事をいかにデータ化し若い従事者に伝承できるのか、魅力ある産業とするにはどうすればいいのか、考えさせられる良い機会となった。
対談の中でベテランの仕事をビデオで撮り差異を比べるのが1番わかりやすいとのことだったが参考になった。今後職人の技術の伝承に取り入れることができればと思う
fairlady_z
コースで学んだことを忘れないようにポイントを整理して適宜業務に反映していこう
sawada_reigo
農業ICTが成功するにはスケールアウトしないとだめで、データ活用により自動化や匠でなくても農業ができるようにならないと解決しないということが理解できました。普段の仕事の中で、優良事例をつくることと、スケール化することを一度に追っているがなかなかうまくいかない。もしかしたら他にもキーとなるパラメータが潜んでいて、データ活用によってもっとあぶりださないと、感でやっていることと変わらないのではないかと思いました
makoto_tonomy
プランニングがここまで大切とは、と思い知った。
everest
テクノロジーの導入が農業の効率化と持続可能性を大きく前進させることを実感した。
tomiyoshi
農業へ参入する際に「その土地で作りやすいもの」を作ってしまうと既存農家に勝てずビジネスにならない、という話が面白かった。
たとえ良い技術を持っていたとしても、その強みを正しく理解してどう使うかというところまでを真剣に考えなければ市場を変えていくことはできないのだと再認識した。
kfujimu_0630
アグリテックの進化は継続できているが、普及に関してはまだ道半ばという印象を受けた。一次産業の担い手が減少している中、より魅力的な産業に参加させていき、日本の品質を世界にアピールして欲しい。
sphsph
どこまで進んでいくのか。ワクワクしながら見ています。
地球規模でどんどん発展してほしい、世界の課題の一つです。
sumire0006
未来を、ボーダーレスで世界規模でアイデア出ししているところに
「スゴさと希望」を感じました。
mfukuda32
一番DXが進んでいなそうな産業ですが、すでに目をつけて世界でもとびぬけた技術を追求していく姿に刺激を受けました。
yang-
DXに関心があるが、農業にも浸透しているのは知りませんでした。勉強になりました。
tk1982
農業は匠の職人が懇切丁寧に作成するものというイメージがあったが、それでは産業にはならずもっと大量生産され産業として成り立ち、外貨も稼げ補助金付けから脱却するためにも若い経営者がどんどん参入し規制緩和され商品改良と生産量が増加し、一大産業化する事が必要と思われる。
iwa1215
農業分野で仕事をしているので、非常に非常に面白かった。イチゴ農家の方が半ズボン茶髪で?と思ったが、すごい頭がいい。感動しました。
miyuki0216
身近な産業でありながら 成長市場でもある農業の将来性をよくよく学べた
rita888q
データを集めるのが難しい農業でさえ そのデータから効率の良い経営ができ職人技が不要で誰でも就業可能であることを学んだ。これならやろうと思う人が増え食物自給率が上がることを期待する
shangtian
自分の農業をやっている人の印象は実家の親を含めて頭が固すぎる気がしています。農業委員会とかもそうですが、新しいことは何も受け入れる姿勢もなく、座して死を待つ状態なの残念です。
fuutama
データの蓄積と分析、実行はとても重要だと再確認出来た。
hiro19710724
DXは農業での利用に最適だと思った
jyt
農業もここまで進んで来ているのに、情報のみでビジネスをしている我々が足踏みしているのが、とても歯がゆい感じがした。とにかくできることから始めなければじり貧になるので、すぐにも目先の案件に着手したい。
haok
農業はDXや機械化が進んでいない分野だと思い込んでいたましたが、取り組んでいる事例を伺えて勉強になりました。
植物の成長のサイクルがイチゴだと20ヶ月ほどとのことで
データを集めるのも難しいというのも目から鱗でした
kanakoishige
自分には農業は畑違いの産業ですが、様々な産業におけるDXの取り組みを知って、自社に取り入れるヒントにつながらないかという視点で視聴しました。データを収集するということは、全ての業種、職種に共通していると感じた。高度なシステム化ばかり意識するのではなく、まずは足元で取りこぼしていることから始めようと思う。
chatani_k
農業のDX化についてのポイントが判りやすく議論されており、参考になった。
hepatoma
農業DX、目的は就農者の所得向上、本当にそこをテコ入れしなくてはならない。地域、作物等においても前提条件は異なるが、出来ない理由ばかりを見るのではなく、データ集約プラットフォームを隅々まで、なんとか行き渡らせることが大切だと感じた。全く違う分野だが、データ化をすることで、農業とのビジネス上での繋がりを作っていけると、2300兆円のマーケットの何処を狙えるのではと、夢がある分野かと思いました。
makiko1729
農業ドメイン特有の知見が多く必要そうで、かつリードタイムが長いのでなかなか簡単には入りづらそうな領域と感じたが、人口増イコール成長産業という捉え方も出来るのか、と目からウロコでした。
genki0501
農業におけるDXについて担い手に取って農業が魅力的な産業とするための知の共有であると理解した。
lomilomi
農業事業も 経験値を数値に変換して
事業化している
wkskkn
勉強になりましち
gomamisozui
既存の発想の三歩先を成し得る技術がある。
satoshi_0618
自分自身の業務は農業に全く関係がないが、DXが進んでいなそうな業界にとっての参考になる話が多かった。
honey-bee
熟練の暗黙知をどう形式知化するか、どこに違いがあるかを調べるのが早いという事は営業現場でも同じことだと思った。
ysnr-s
生産者と消費者の関係性や、それを繋ぐ物流のあり方、また事業成長とフードロスの観点から1次産品、加工品としての価値向上を勘案したときに、その全てを最適化するためにはデータに基づく分析と戦略が不可欠であり、人から人への知識伝承に依存する度合いを最低限に抑える必要があると感じた。他の産業や日常の業務の中にも通じる部分は多々あるので、置き換えて仕組み作りを考えなければと思った。
0085073
ら