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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
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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)
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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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大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
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英語 de 学ぶ!3Cs Analysis(3C分析)
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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65件
ozawa_h
計画フェーズを含めての説明でしたのでとても勉強になりました。失敗フェーズを含めて、実際にAIプロジェクト用の計画書を作成します。
mm98120
まずは開発目的を明確にすることが重要であることを認識した。つい、AI分析の結果で成果を判断してしまいがちだが、AIはあくまでも手段として活用していきたい。
hit_m
開発するところまでまだまだいきませんが、考え方はとてもわかりやすかったです。
sgisgi
AIプロジェクトの4フェーズ(計画、PoC、開発、運用)の進め方について学んだ
mizuki_n1
入門用のAI基礎講座を学んだうえで、この動画を視聴しましたが、ハイレベルで理解できない部分がほとんどでした。理解できそうな部分の復習から取り組みます。
oknmkcti
AI甘かねえぞ、ということかと感じた。
使う現場も認識を合わせておくといいかもしれないと思った。
glohide_0613
ご説明にあった通り、AIに対しては「何でも実現できる」とバイアスがかかってしまうことも容易に想像がついた。
AIを使うこと(手段)が目的にならぬよう、「何のためにこの活動を行うのか」目的に常に立ち返る必要性を改めて実感した。
実際に取り組んでみると、様々な課題に直面しそうだと想像できたので、実業務にて直面した際は再聴講したい。
everest
不確実性を前提に段階管理する重要性がAI案件特有だと理解した。
tsutsumi_shunji
業務での活用を考えている
ayapuppy
AIプロジェクトの進め方の全体像を捉えることができ、今後プロジェクトを進める上で追加で勉強すべきことを理解できた。
da20231120
AIプロジェクトであってもまずはビジネスの目的を明確にしメンバーと共有することが1番にすることかつ最も重要なことだと理解した。目的のために失敗を恐れずに取り組んでいくことがプロジェクトの成功につながると感じた。
hrhr_kawai
目的を明確にして、適切なPOCを計画することがPJの成否を決める大きなカギとなることが分かった。
kt024505
1回の視聴では難しかったので振り返り学習したいです。
sai11
かなり難しく感じたがラーニングパスがうまく出来ていて、かろうじて、と言う感じ。poc失敗例や解釈性はなんとなく感じていた点ではあったが言語化されることで改めて捉えることができた気がした。経験がない分野のことでPMの色々は1割くらいしかわからなかった。
toshiotakamura
AIプロジェクトマネジメントについて体系的に解説されていて非常に役に立った。通常のシステム開発とAIのシステム開発の違いもよく理解できた。AIの場合は入力データに依存しやすいので、入力データの監視が必要なこと、また再学習が必要であること、過学習とならないように正しい学習となっているのかモニタリングが必要であることなど通常のシステム管理以上に外部監視機能が必要であることが非常に理解できた。またAIには得意、不得意があり、AIによる課題解決がAIの活用として適切かどうかの判断も求められるということも理解した。
iorite_7
実際にPMとしてプロジェクトにはいらないと腹落ちしない部分はあるが、各フェーズで気を付けなければいけないことが理解できた。
特にブラックボックス技術のままでは説明責任が果たせず、解釈性をどう扱っていくかは自らの業務でも考えていきたいポイントである。
yumi1106
かなり難しい内容に感じた。また、やはり全然AIのことをわかっていないで1から何かを作ろうとするのは少し無謀なのかと思った。講師の方がおっしゃっていたように、AIに精通している人に相談しながら簡単な物から試行錯誤しながら挑戦していきたいと思った。そして、作成して終わりではなく、常にデータのチェックなどを欠かさないようにしなければいけないということがわかり、AIを使うと便利だと思っていたが、全ては信じられない、やはり人の目などでもしっかり確認していく必要があると感じた。
masahirouhara
AIプロジェクトは、AIの特徴をよく把握したうえで進める必要があることを学んだ。
tomo_dsm
PoCに関しての理解が浅かったので
特に多くの学習ができ大変勉強になりました。
suenaga0013
なんだかめんどくさい印象
k_h200
SI開発のプロジェクトとは進行管理方法がちがうこと。
dk_tokuhan
本動画で挙げられていた失敗例を忘れずに取り組みたいと思います。
jr9199646
今回の学びを通じて、AIプロジェクトは「モデルを作ること」ではなく、課題定義から運用までのプロセス全体を設計する仕事であることを改めて実感した。特に、計画→開発→検証→運用という4つのフェーズが整理されたことで、これまで曖昧だった“どこから始め、どこにリスクが潜むのか”が明確になった。実務に置き換えると、いきなり大規模な開発に踏み込むのではなく、まずはPOCで仮説を検証し、効果・データ品質・運用負荷を見極めることが最も重要だと感じた。
データ前処理や学習データと検証データの分割、過学習の理解など、モデル作成の基礎を学んだことで、AIの精度はアルゴリズムよりもデータの質と検証設計に大きく依存することを再認識した。現場のデータは必ずしも綺麗ではなく、欠損・偏り・粒度の不一致など、実務ならではの課題が多い。今回の学びを踏まえると、まずはデータの外装(整形・正規化・特徴量設計)を丁寧に行うことが、AI活用の成否を左右するポイントだと感じた。
また、精度評価や解釈可能性の視点は、AIを“ブラックボックス”として扱わないための重要な要素だと理解した。精度だけでなく、適合率・再現率・混同行列など、目的に応じた指標を選ぶ必要がある。実務では、誤判定のコストやリスクを踏まえて、どの指標を重視するかを決めることが欠かせない。特に、説明責任が求められる領域では、モデルの判断根拠を説明できる仕組みが必要だと感じた。
POC前後の計画・実行・運用の差分についても、実務に直結する学びだった。POCでは“できるかどうか”を検証する一方、運用フェーズでは“継続的に使えるかどうか”が問われる。再学習のタイミング、データ更新の頻度、モデルの劣化検知、ログ管理など、運用設計を最初から考えておくことが重要だと気づいた。
今回の学びを踏まえ、まずは小さなテーマでPOCを実施し、効果指標(時間削減・精度・業務負荷など)を設定して検証するところから始めたい。AIを単なる技術ではなく、業務プロセスを再設計するためのパートナーとして捉え、現場に根付く形で活用していきたい。
ikaruga0303
各フェーズのお話が濃厚で、正直1回では理解できない部分も多いと感じました
実際に自分が当事者になった時に、今回の講習内容をエッセンスとしてきちんと状況を理解し、計画を推進できるかが重要かと思いますが
y-karita
各フェーズの目的とリスクを押さえ、前後のデータ・要件・リソースを適切に管理が必要
endokota
AIでできること、できないことが研修を通して理解できた。
またプロジェクトの進め方についても理解できた。
yamikumo
全く知らない分野を学ぼうということで視聴しました。自分がかかわることは正直ありませんが、ITパスポートも習得を目指していて、その一助になればと思いました。AIはあくまでサポートする立場であり、維持管理していくことはなんだかんだでヒトの手が必要になってくることの重要性を学べたと思います。
kty1111
要点1: AIプロジェクトは計画・PoC・開発・運用の4段階で進行し、各フェーズの目的とリスクを押さえることが重要
要点2: 学習・推論、データ前処理、検証・過学習対策、解釈可能性の重要性、データの外装とオンライン評価の留意点を理解する
要点3: PoCフェーズの成果物とリファクタリングの必要性、開発フェーズへの移行時の注意点、組織体制と事例調査の重要性
suzukisandesu
AIの活用の仕方が重要である。
AIに判断を任せる、AIの分析結果を人が判断する、など目的ごとに応じたシステム開発をし、PDCAサイクルを回し続けることがマネジメントのカギとなる
koji-y16
現在私の業種と役職には難し過ぎる内容であった。今後もAIに触れながら活用出来るようにスキルを上げて行きたい。必要であればもう一度見直すこともありかもしれない。
787_dreamliner
実際にプロジェクトを進めていく中で
それぞれの段階において重要なポイントについて学習することができた。
特に、PoC前後の考え方の違いについて印象的であった。
osamusaruta
より深くAIシステムの構築が実感できた
sugimitsu_t
開発知見を分かりやすく纏めて頂いていて、とても有益な研修でした。
kotaro-matsuo
目的を明確にして 計画、POC、開発、運用を進める必要性があることがわかった。
AIプロジェクトは、開発担当者任せではなく、実務担当者も要件定義に入り設計していくことが肝要
ue_sa
AIシステム開発と従来のシステム開発では、プロジェクト計画内容、開発手法と違いが多くあるが、プロジェクト計画時にプロジェクトの目標、システムの目的を明確にし、要件定義(AIプロジェクトではPoCをふまえて)にてスコープを定めるところは共通しており、PJ計画の重要性を再認識した。
PoCにて実現可能性の検証を行った結果によっては適用不可などの不確実性があるリスクを顧客、ステークホルダーと合意しておかないと、後でトラブルの原因になりそう。
失敗例はものすごく参考になる、実際に懸念していた内容が多い。
gary-a
事業の重要指標となっているCash Conversion Cycleに繋がる、特定製品の需給予測への活用を考えていきたいと思います
comosan
PoC実施に向けて良い予習になりました。
danh
ありがとうございます。
me_
詳しくてためになりました!!
sofu
利用者視点でAIソフトウェアを購入した場合、どのような点に気を付けるべきなのか、興味があったため、受講してみましたが、AIプロジェクトの概要、用語や留意点に関してなんとなくイメージがつかめました。
tanij
非常に為になりました。
今後のマネジメントに役立てていきたいです。
hamgayoi
AIだからできることと、AIならではの難しさを、よく理解して進めたい。
taka1962
データの承認・否認の判断で使いたいが、二値に分類する必要があるのでAIには向かないかもしれないと思い、適正な利用目的を探すことが重要だと思います。
haruo_02
AIを使ったシステムを作ろうと考えているので非常に参考になった
takashi05138409
1つのツールとして活用し、比較しついく。
tabakawa
AIプロジェクトの目標設定,データ整理の重要性を参考にしたい
bonjours
AIプロジェクトに参加する可能性があるので、今回学んだことを最大限生かして行きたいと思います。私が所属する部署ではAI開発の成功例が少ないので、教訓が数多くあるように感じます。
tanakatak
AIシステムとはかけ離れた業務部署にいるため、直接関連することはないものの、不確定要素が多い点、依存し過ぎてはいけない点、しっかりPDCAを回し続けてよいものにしていくことが賢明である、という点においては全ての業務に通じるのではないかと感じました。
kyo1227
PoC実施に向けて良い予習になりました。
yamashita9957
AI特有のプロジェクトマネジメントですが、インフラ系プロジェクトでも利活用できると思いました。
kimoan
全体を通してなかなか難しい。実践してみます。
highway99
AIプロジェクトの失敗例は参考になりました。
no__name
大変よく理解できました。
yyff
対象業務にAIを活用するのがよいのか,従来の仕組みがよいかを検討する
経営目標を明確にして,それがAIで実現可能かを検証する
POC段階で再計画することが必要な場合には計画を見直す
koshiba_
AIは活用方法次第で、大きな可能性を秘めている。いかに効率よく活用できるかを前提に利用しようと思った。
girlopal5
日常的な業務を適宜AIを活用し、効率化高度化していくと思う。
会議の議事録などはもちろん、いままで不可能であったシステム関連のスクリプト作成などは、専門知識がなくても利用できるきっかけになると思う。
osaka-lover
大変参考になりました
terulin
そもそもの問題としてPoCとは何かがわからなかった。
aki_k_0202
導入されてるAIの利用率が低く改善のヒントとなった
kurodaccyo
AIは関数という話を聞き、AIには得意と不得意があることに納得がいきました。AIを開発するためには様々な検討が必要なことを知りました。すぐに利用することはありませんが、AIでできそうか考えながら仕事を進めていきたいと思います。
yamadayuya
計画をたて、都度ブラッシュアップし、よりよくaiを活用していきたい。
masato1966
担当現場の多くはまだAI化の事前段階(遠隔操作化、センサー類設置によるダータ自動収集化)であるが、将来的にはAI制御による省力化は必須。
とても勉強になった。
kuno_yuuichi
AIプロジェクトに限らず、業務をマネジメントする際には、目的を明確にし、コスト意識を持って進める必要があると思った。また、何でもAIというような固定観念に縛られず、得手不得手など勘案して進めるようにしたい。
yoshinaga317
概要を掴むことができました。