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AI BUSINESS SHIFT 第8回 機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル
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8回です。 第8回「機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル」では、AIが営業現場にどのような変化をもたらしているのか、営業担当者・営業マネージャー・組織としての役割や戦略が、AIによってどう進化していくのかを、営業プロセスの分解や実際の現場事例を通じて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AIを活用した営業活動の最新動向や現場のリアルを知りたい方 ・営業現場の変化に直面している営業マネージャー・現場リーダーの方 ・AI時代における営業戦略や営業マネジメントのあり方を学びたい方 ■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4927件
shin1032
言葉で説明するのが苦手とありましたが、人間だって同じです。
何かを高精度で判別するとき、その理由は「経験や勘」と言いませんでしょうか。
熟練者を信用するように、実績さえあれば熟練機械も信用すると思われます。
むしろ、経営層に何か提言するとき、
「熟練者がこう言っています」が弾かれることはあれ
「熟練機械がこう言っています」は弾かれないかもしれません。
tony-8146
人の顔の表情から、満足度を推定するといったことができるようになれば、満足度アンケートを取る必要がなくなるのかもしれません。
taragon_02
AIで何が出来て、何が出来ないかを知ることが必要。
AIは人間の思考をモデルにしているので、AIの仕組みを勉強すると人間の思考の問題点について理解が深まるから面白い。
user-2ea8aad772
ディープラーニングは人間の脳をまねているいるという事実が素晴らしいと思った。
kuma_kajihara
入国審査の際にも顔認証システムによりスムーズな往来が可能になり馴染み深いものになって来ておりますが。
ディープラーニングの技術革新により顔認証システムによるセキュリティ強化やサービス向上などの面で可能性を感じる一方、個人情報保護、プライバシーの確保や機械エラーへの対応など論議していかなければいけない面が多くあることも改めて認識しなければならいと感じた。
user-32cc154615
「コツ・留意点」にもあったように、正確性は100%ではないし、使用するデータを選ぶのは、あくまで人間だ。過度な信頼は避け、適切な使用を心がけよう。
user-58058239f7
これまで人間が担当していて、非効率になってきたものへの応用が利くかもしれない。人間と機械学習を経たAIが共同することで、もっとサービスの質があがるかもしれない。
asa20210201
機械学習のメリットは疲れないことだと思います。延々と学び続けることで、膨大なデータからパターンを導き出せるから。
具体的な方法はわからないが、アンケートの集計の様なことを実現できれば、人間はクリティカルな事に集中できるのではないかと思いました。
rnakax
私がいる業界では、ものを見分けることが必要である。それをルーペなどで拡大して見た目で判断、XRFなどの元素を分析にすることで判断。これを簡単にディープラーニングで出来ないだろうか。
inorin03
セキュリティ強化にいいですね。
tohei
人間の能力が落ちない様に、上手な活用と更なる研究が進むことを願います。
sean1840
人工知能の一側面の基本的な事柄を平易な説明で理解することができました。
mototatz
ディープラーニングの技術が進歩することで、今まで人による作業が必須であった工程でも省人化が進むので、技術のさらなる進歩により確実性が高まり、導入しやすい状況になる事を望む。
test_
コンピュータである以上、判断には何らかの根拠があるので、判断の説明ができないということはないと思う。
判断の根拠となる特徴量についての議論がもう少し盛んになってくると、判断の根拠が得られるようになり、ディープラーニングがもっと流行ってくるのではないか。
また人間のモノの考え方にもつながってくるような話だと思うので、今後の本分野の発展を期待しています。
ak1982
日々の業務の中で、クリエイティブでない(定型化された)業務を抽出する必要性を感じた。その上で、ディープラーニング技術によって費用対効果が見込めるもの(インパクトの大きいもの)から検討していきたい。
kameco
これからも勉強します
wkiymbk
「■新規性:人間に教わることなく特徴量を自分で発見する。■ニューラルネットワーク:人間の脳神経細胞の仕組みを模倣」という2つの特徴を学びました。
自身のかかわる業務で比較的単純な割に工数を要する作業の自動化・効率化に活用できないか、と考えてみると楽しそうだなと思いました。
hiraki1098
不特定多数の来場客がある弊社の工場見学でも有効であると感じました。
hiro_yoshioka
人間も機械も同じ物質です。
機械が人間を超えられないことはない。
人間の思考を超える日が来るのが楽しみです。
ka_takeshita
業務にて顧客の傾向などを発見する。
yuhi1211
これまで用語の意味を混同していたが、機械学習は「大量のデータを反復して学習し、パターン分けする手法全体」、ディープラーニングは「ディープニューラルネットワーク(深層学習)を活用することによって、パターンを自ら発見する機械学習の一手法」という違いを理解できた。
ルールや法則を細かく定めてあげる必要がないことから、複雑な処理への機械の対応力を向上できたのだと感じた。
saito-yoshitaka
データの質が大事である点理解できました。偏りのないデータ収集が鍵。
toshiyuki_chiba
ニューラルネットワークとディープニューラルネットワークを理解できない・理解しようとしないニューロン(感情で動く脳を持つ人間自身)の扱いをどうするか、たぶん日本の成長の鍵はここにあります。
tomohiro_883
機会学習のバージョンアップがディープラーニング。
harunosuke
ディープラーニングについて、学んだ。これをきっかけにビジネスへの応用が出来ないか。アイディアの発想に使いたいと思います。
seii_koshikawa
日々学び、理解を深め「経験や勘」を研ぎ澄まし、あらゆる分野や局面に於いて最善なる対処や方法を実行するAIの仕組みは、人間の思考能力(回路)に左右されてしまうと言う事ですかね?100%の信頼を避けると共に人間の能力の底上げも必須で、日々お互いに成長できるかもしれませんね。
yt_hyodo
ディープラーニングという言葉はよく聞くが、なんとなくでしか理解していなかった。特徴を理解して得意な箇所に導入を検討することが重要だと思った。、
nt369
今回の例のように、機械学習を業務に取り入れる提案などに活用できると良いなと思います。
少数の人間が少ないデータから仮説を導いていて、結果が出ない案件があるとしたら、
多くのデータからパターンと特徴を学ぶことが得意な機械学習を活用して、より精度の高い仮説を立てることも可能ですね。
kuniyamazato
担当する業務の音声データやデジタル資料等を分析し、先を読むこと。
過去業務のデータやインターネット上の情報収集を任せることで思考リソースの切り分けによる業務の効率化。
過去データの徹底分析による新たな視点の創造。
mino-s
スマートフォンとの組み合わせによる、顔認証システムの導入、ディープラーニングを活用した交通渋滞予測など、既存ITサービスの組み合わせで新たなサービスを構築することが可能となる。
llasu_ito_0502
未来の鉄腕アトムと思っていましたが、現実のリアルのところまで来ている進歩を理解しました。更なる情報収集、トレンド把握に努めたい、と思います。
自分には、全く新しい情報でした。ありがとうございます。
hiroshi_dba
ノイマン式コンピュータの技術で動くものである限り、道具の域を出ることはないと思った。
データの意味を理解できないため、言葉で説明できない=判断ロジックがあいまい。
教えられたこと(=与えるデータ)のばらつきに左右されてしまう点など
SFの世界は遠く、道具だなぁと感じた。
しかし、
人間とは違い、バイアスも感情もないので
ゆらぎない同じ動作の繰り返しができることは
すばらしい。
適用分野や過信がなければ、素晴らしい道具に
なりうると思う。
matsuoka-keiko
データを基にした意思決定が可能となり、リスクを軽減し、より効果的な戦略を立てることができると感じました
naa_
機能とメリットおよびリスクを十分に認識した上で、適切な場面で使い分けることが必要だと感じました。
end-o
ディープラーニングは、これから進化していくと感じた。人間と違い物事の判断が感情で行わないので、上手く活用しながら営業活動に結び付けていきたい。
p1938021
AIができることについて考察するのが必須だが、それさえもAIに任せたほうが正確な回答が出るのかもしれない。
基本的な行動原理が万人に当てはまるような汎用性を持つように、ニュートラルネットワークを構成することがAIの最大有効活用策になるのかもしれない。
my304038
保険金支払い部門での判断(承認)業務に適用できれば、業務の適切性や効率性が格段に向上しそうである。
tossam
AIは人間の思考をモデルにしているので、AIの仕組みを勉強すると人間の思考の問題点について興味がわいてくる
kawai-toshinori
感情に左右されない答えの導きにおいて、冷静な判断材料のなると考えます。
ke2023
業務や日常においてどう活用できるかは、もう少し、いろいろな具体例が必要です。
rockmanx8
DLについて業務で活かせるところがないかロードマップをまず作る
sho-1031-bubu
ディープラーニングについて、学んだ。これをきっかけに業務へ応用したい。
tanka17
ディープラーニングは人間の脳をまねているいるという事実が素晴らしい
ih091705
どんな事でも生産性の向上ができる
koji-ro
AIの精度がかなり上がっているので内容や状況により信頼度を見極めて活用していきたい。また学習の質と量を意識して学習させたい
badg_001
将来的に大いに期待できる技術だと思います。
sawada_you
特徴を的確に捉えることでエラーが減る
kumazaki-kaho
ディープラーニングうまく利用し、消費者の方が喜ぶ商品づくりを行う
keikei124124
機械が得意とする分野を活用したい。
akitory3
ディープラーニングを知ることで
AIについての基礎固めができました。
tanaka5650
ディープラーニングについて学ぶことができました。
説明が苦手な部分が共感が持てました。
AIと人の組み合わせで相乗効果になると思います。
d19740208g
セキュリティ強化にいいと思う。
miyagawajin
翻訳機能の向上、ドキュメントの校閲等に活用できる。
yasuakira
これまでの人の経験がひつようであったことが、ひつようなくなる技術となる。
o-ka
正しく業務で活用するためには、使用するデータが重要であり、そのデータを選択するのは「人」。
そこを充分理解しないといけないと再認識した。
hinui-jinya
農業現場における生産や安全の管理
ciroru
人的ミスが発生しやすい業務に活用できれば、仕事の生産性が上がると思った。
hiromasa_mori
判断理由の説明は、今後 重要になってくるように思いました。
takagi1
AIで何が出来て、何が出来ないかを知ることが必要。
matsuki-h
正確性は完璧ではないため、依存するのではなく、業務や日常の効率化の一助として有効活用するべきだと思います。
h-anton01
新規顧客様への認証に活用できる。
masatoshi_sato
熟練の知識技能を持った人が、対応している現場業務をデータ化し、経験値から判断していた対応をAIで置換えるなどの業務に今後活用できれば良いと考える。
takanori_3460
今の業務で活用できる部分が見当たりませんでした。
nojima123
建築設計のプランニングに役立つ。
taka_sakamoto
これまで「経験や勘」で判断してきたことを定量的な根拠として示すためにディープラーニング機能が生かされそう。
hisadashukan
概ね分かりましたが、聞きなれない言葉ばかりで戸惑います。
y_okmt
このようなAIの仕組みや特徴を学ぶことで、これからは人間ができること、人間だからできることを考える必要がある
mizutani_osamu
ディープラーニングという技術が2012年よりあったと知って驚きました。
nash17320508
顧客提案時に、ディープラーニングによるデータを提示することで、提案の説得力が増す。またディープラーニングの技術が進歩することで、単純作業・業務は人員不要となる。
yo100
コンピューターに任せることができる内容が広がっており、そのことを意識することで新たな省力化の可能性を検討できる。
tk-a
本内容では活用をイメージできない。ただしIT技術を意識し、既存ビジネスへの応用、新ビジネスの創出していきことは必要。
kanameg
セキュリティ強化に期待します
kotakeshigeki
精算業務が効率化出来る。
komatsukomatsu
発注業務に活用できるかもしれない
odaryutaro
AIの可能性を学んでいきたい
katou_kayoko
挨拶文の作成や、集出荷予測などの業務は、集計や作成に時間をかけずとも事務効率化が図られるのではないか。
hnynmnkn
今までは人間の記憶力、または保有データの検索により今後の方針を計画していたが、今後はAIの活用により瞬時に予測ができるようになっていく。工場や加工場の仕事のシフトの組み方も過去データから効率の上がる組み合わせを作成することが考えられる。
perusica
パターンを予想してもらえるような出力があれば、業務経験の浅い職員でもスピード感のある仕事ができるようになり、職員への負担を減らせるのではないか
yokosawahi
アンケートの集計・分析に活用できそうな機能と思いました。
ohashirie
世の中に送り出されているディープラーニングを活用したサービス事例を理解しながら、業務に役立てたい。
rrr-kkk
AIの精度は100%でないことを念頭において活用することが重要
gentarou0623
ありがとうございます。
tobita-t
ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。チェスなど思考型のゲームで活用できる。
sunahara-takao
農畜産物が適切に生育しているかデータで確認できる。
fujihara-yoshi
膨大なデータから、最適解を導き出すことに有効だと思われる。部品の発注検討に活用できる。
zennoh-seko
直接的・短期的な導入は困難である。
zennoh-katou
天気と食べ物の販売点数の相関性を持つ。
itonaoto
AIを活用して顧客の満足度を評価したい。
yamaguchi-takae
お客さんの購入履歴をデータ化し、最適な物を瞬時に提案できる
yuuichi-zennoh
ディープラーニングは正しい情報を使うことが前提だと認識した。そうすれば有意義なツールになる。
zennoh-ookubo
データを有効に活用することで、新たなサービス提供につながる。
meshiyama
ディープラーニングのメリットとして、特徴量を機械側で判断できることという点をよく理解できました。一方で、回答が100%ではないことと、機械学習のための情報を人間が提供する必要があることを踏まえると、効果的に利用できる状況が限定されると思いました。より機械学習が適した環境で用いることを頭に入れたいです。
nohara-kouhei
人の顔の表情から、満足度を推定するといったことができるようになれば、満足度アンケートを取る必要がなくなるのかもしれません。
keiten
ディープラーニングを導入するための手順やコストを知りたくなった。
yuko625830
営業業務に活用できると感じた。
araki-mai
現在の業務においてはセキュリティ強化に役立てると思いました。
redstars21
将来的にディープランニングの精度が100%に近いものになれば、野菜の選別機械への導入や農業機械の故障診断プログラムへの導入が期待できると思われる。
yamada_shouji
ディープラーニングでデータの質と量で特徴量を学習することでコンピューターAIは確実性が向上できるため、不得手部分を人間がフォローすることで業務・日常に大いに活用できるといえる。
akko110
ディープランニングを知らなかったので勉強になった
abc456
より精度の高い傾向をつかむためには有効かと思われますが・・・