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リテラシーレベルにも対応した内容となっています。\r\n\r\nスキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。\r\n\r\nスキルアップAI株式会社\r\nhttps:\u002F\u002Fwww.skillupai.com\u002Fopen\u002F\r\n\r\n※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2023年7月公開）",[55],{"name":56,"videos":57},"機械学習：性能評価指標",[58,62],{"name":59,"is_public":47,"video_duration":60,"preview_url_l":61,"index":5},"Video 1",405,"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F843095502\u002Frendition\u002F720p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=4b9ad53a8f63f904340b4a9d15f686e393c17427dac4225ab36e5cee3985774a",{"name":63,"is_public":64,"video_duration":65,"index":6},"Video 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+0900","分類性能評価であるROC曲線については、もう少し復習してみたいと思います。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":81,"occupation":82,"created_at":83,"comment":84,"likes_count":6},"watanabe-tat","専門職","2023-10-08 09:35:25 +0900","機械学習の評価指標として主に、正解率（Accuracy）、再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）がある。視点により再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）を使い分ける。また、AUCは再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）を組み合わせた評価指標である。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":86,"occupation":87,"created_at":88,"comment":89,"likes_count":6},"matute","IT・WEB・エンジニア","2023-11-20 22:39:10 +0900","分類や回帰の評価指標を学んだ。分類や回帰の結果のみを見て、判断する前にそのモデルが信頼できるモデルなのか検証したいと思う。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":91,"occupation":92,"created_at":93,"comment":94,"likes_count":6},"kenjiro_fujita","コンサルタント","2024-01-10 08:09:56 +0900","会期用の性能評価指数について学んだ。MSE,RMES、MAF,MAEを算出したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":96,"occupation":97,"created_at":98,"comment":99,"likes_count":6},"sesesese","その他","2024-02-02 19:50:02 +0900","roc曲線は振り返らないと理解がおいつかなかったです",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":101,"occupation":102,"created_at":103,"comment":104,"likes_count":6},"kk1000","販売・サービス・事務","2024-04-06 17:58:48 +0900","RecallとPrecisionの違いが分かりやすかったです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":106,"occupation":107,"created_at":108,"comment":109,"likes_count":5},"t_htn","経営・経営企画","2023-09-18 15:55:33 +0900","モデルの性能評価について考え方が把握できた。\n適切な評価評価を行い、より最適なモデルを\n活用し、データ分析したいと思う",{"fieldId":68,"avatar":111,"username":112,"occupation":102,"created_at":113,"comment":114,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","2023-09-26 08:37:04 +0900","学びが多い内容でした。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":116,"occupation":97,"created_at":117,"comment":118,"likes_count":5},"koichi_seya","2023-10-13 20:37:44 +0900","各評価指標が何のために、この算出方法で出すのか説明が無いので理解が困難だった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":120,"occupation":121,"created_at":122,"comment":123,"likes_count":5},"k-akira","営業","2023-10-14 15:10:19 +0900","回帰及び分類での性能評価の指標について整理できた。混同行列は復習してしっかり覚えたい\n",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":125,"occupation":82,"created_at":126,"comment":127,"likes_count":5},"stani","2023-10-30 16:34:51 +0900","予測と結果で常に評価して進めたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":129,"occupation":107,"created_at":130,"comment":131,"likes_count":5},"7031","2023-11-06 07:16:34 +0900","各評価指標が何のために、この算出方法で出すのか説明が無いので難しかったです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":133,"occupation":87,"created_at":134,"comment":135,"likes_count":5},"mainichi365","2023-11-17 20:28:54 +0900","どこに活用できるか検討要",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":137,"occupation":102,"created_at":138,"comment":139,"likes_count":5},"user-name01","2023-12-03 07:13:56 +0900","複数の指標をどう使い分けるかということについて、患者目線か医師目線かで分けるという点はわかりやすかった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":141,"occupation":82,"created_at":142,"comment":143,"likes_count":5},"iso_ken","2023-12-11 07:06:33 +0900","モデルの性能評価は判断にとても重要なので、しっかり理解して用いたい。\n用いる指標が評価するものによって変わることに注意したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":145,"occupation":97,"created_at":146,"comment":147,"likes_count":5},"yasupii","2023-12-27 23:26:36 +0900","性能評価指数には色々な種類があることが分かりました。本講座ではその基礎的なお話だったと思います。実際に使いこなすには実践面での学習が必要になってくると思います。今後しっかりと勉強したいです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":149,"occupation":71,"created_at":150,"comment":151,"likes_count":5},"choko0504","2023-12-30 16:24:00 +0900","評価指標について理解することができた。実務で利用する機会があれば、活用したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":153,"occupation":154,"created_at":155,"comment":156,"likes_count":5},"inyourmind","建設・土木　関連職","2024-01-07 12:44:29 +0900","性能評価指標のことを知らない人にはまずその説明からしなければいけないのが大変です...。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":158,"occupation":87,"created_at":159,"comment":160,"likes_count":5},"vz3000","2024-01-27 10:10:31 +0900","回帰及び分類での性能評価の指標について理解することができた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":162,"occupation":87,"created_at":163,"comment":164,"likes_count":5},"kazuchacha","2024-02-12 16:55:51 +0900","立場によって性能評価指標が変わることを理解した",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":166,"occupation":121,"created_at":167,"comment":168,"likes_count":5},"ken222","2024-02-12 17:07:32 +0900","混同行列と言葉の定義をしっかり身につけたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":170,"occupation":97,"created_at":171,"comment":172,"likes_count":5},"k--g--","2024-02-21 19:08:46 +0900","ROC曲線は感度解析のようなものと理解した。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":174,"occupation":77,"created_at":175,"comment":176,"likes_count":5},"hfkd156036","2024-02-29 06:05:22 +0900","ROC曲線の書き方について少し理解ができた",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":178,"occupation":102,"created_at":179,"comment":180,"likes_count":5},"miura_ka","2024-03-18 11:10:12 +0900","一部の項目で後ほど動画を見直してみようと思った。各要素の内容についても改めて確認したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":182,"occupation":71,"created_at":183,"comment":184,"likes_count":5},"take515","2024-03-28 12:31:25 +0900","性能評価指標の基本的事項を確認できた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":186,"occupation":97,"created_at":187,"comment":188,"likes_count":5},"hr-sakai","2024-03-30 18:27:06 +0900","なんとなく理解できた。説明できるまで学習する必要があります。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":190,"occupation":121,"created_at":191,"comment":192,"likes_count":5},"ni-shi-me","2024-04-19 07:51:19 +0900","今回の単元、性能評価指数というカテゴリであることを学んだ。DS検定時では概要を覚えるに留まっていたので。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":194,"occupation":195,"created_at":196,"comment":197,"likes_count":5},"vegitaberu","人事・労務・法務","2024-05-01 15:50:17 +0900","これまで、理解に、曖昧な部分が多かった、学習の性能評価について、復習でき、より具体的に理解することができました。それとともに、この理解を逆戻りしないよう、実際に使用することが大切だとも感じました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":199,"occupation":97,"created_at":200,"comment":201,"likes_count":5},"madogiwazoku","2024-05-11 10:13:59 +0900","素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":203,"occupation":87,"created_at":204,"comment":99,"likes_count":5},"suzuqp","2024-05-20 20:54:39 +0900",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":206,"occupation":102,"created_at":207,"comment":208,"likes_count":5},"taka1962","2024-05-22 12:53:57 +0900","業務にAIを利用する際に、性能評価を継続して行うことが必要なことを\n理解することができた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":210,"occupation":107,"created_at":211,"comment":212,"likes_count":5},"s-ma","2024-05-30 10:20:50 +0900","混同行列の内容について理解が深まった",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":214,"occupation":97,"created_at":215,"comment":216,"likes_count":5},"michiyomichiyo","2024-06-03 14:23:13 +0900","販売商品の品質に関するクレーム率が低いか高いかなどに使えそう",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":218,"occupation":97,"created_at":219,"comment":220,"likes_count":5},"haruka-","2024-06-04 07:12:20 +0900","目的に合わせた指標設定が必要ということがわかった。\n実際の評価設定の仕方がなんとなくイメージができた気がする。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":222,"occupation":71,"created_at":223,"comment":224,"likes_count":5},"test_test___","2024-06-11 08:35:37 +0900","各性能評価指標をどのように算出するのか概要を確認できた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":226,"occupation":77,"created_at":227,"comment":228,"likes_count":5},"i_mura888","2024-06-22 07:59:46 +0900","作成したAIモデルの性能評価で利用出来る",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":230,"occupation":102,"created_at":231,"comment":232,"likes_count":5},"cs1960","2024-07-15 05:58:57 +0900","大変、勉強になりました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":234,"occupation":92,"created_at":235,"comment":236,"likes_count":5},"yokoishida","2024-07-23 21:29:28 +0900","はじめてきくことがあり、まだ馴染めません。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":238,"occupation":87,"created_at":239,"comment":240,"likes_count":5},"makidayo","2024-07-27 15:23:54 +0900","ROC曲線を実際に手を動かして確認してみたいと思った。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":242,"occupation":102,"created_at":243,"comment":244,"likes_count":5},"pinguino","2024-08-12 09:15:31 +0900","今回はよく理解できた。評価によって意味のある分析をしたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":246,"occupation":195,"created_at":247,"comment":248,"likes_count":5},"sakurai_shingo","2024-08-12 14:27:17 +0900","業務で活用できそう。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":250,"occupation":102,"created_at":251,"comment":252,"likes_count":5},"yukofunada","2024-08-17 12:14:23 +0900","応用問題で分からなかったところの理解が深まりました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":254,"occupation":87,"created_at":255,"comment":256,"likes_count":5},"hi-std","2024-08-18 21:36:16 +0900","立場で性能評価指標が変わることがわかった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":258,"occupation":259,"created_at":260,"comment":261,"likes_count":5},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 15:04:40 +0900","学んだ内容を業務や日常において活用できるよう頑張ります。具体的なシーンをイメージしながら学習しました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":263,"occupation":71,"created_at":264,"comment":265,"likes_count":5},"h-kozawa","2024-09-14 17:32:09 +0900","ROC曲線の作成方法以外は、説明内容自体は難し目のお話でしたがイメージは理解できました。",{"fieldId":68,"avatar":267,"username":268,"occupation":107,"created_at":269,"comment":270,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-09-19 19:03:50 +0900","回帰用の性能評価指標\n■MSE（平均二乗和誤差）\n　・予測と実際の差の二乗の平均\n■RMSE（平方根平均二乗和誤差）\n　・予測と実際の差の二乗の平均の平方根\n■MAE（平均絶対値誤差）☆☆☆\n　・予測と実際の差の絶対値の平均\n　・誤差の平均のため解釈性に優れる\n\n分類用の性能評価指標\n■混同行列\n　・予測結果と真の結果でクロス集計する\n　・予測結果陽性✕真の結果陽性\n　　→TP（truepositive）\n　・予測結果陰性✕真の結果陽性\n　　→FN（falsenegative）\n　・予測結果陽性✕真の結果陰性\n　　→FP（falsepositive）\n　・予測結果陰性✕真の結果陰性\n　　→TN（truenegative）\n■Accuracy（正解率）\n　＝（TP＋TN）\u002F（TP＋TN＋FP＋FN）\n■Recall（再現率）\n　＝（TP）\u002F（TP＋FN）\n■Precision（適合率）\n　＝（TP）\u002F（TP＋FP）\n■F1（RecallとPrecisionの調和平均）\n　・両者のバランスと精度を評価した指標\n■目的によって評価指標は変わる\n（例）がんの診断\n　　→患者視点ではPrecision優先\n　　　（がん陽性の予測に対して実際に陽\n　　　　性か陰性かを知りたい）\n　　　医師目線ならRecall優先\n　　　（予測に関係無く真の陽性がんを見\n　　　　つけたい）\n■ROC曲線とAUC\n・Recall、Precision、F1はクラス判定の\n　閾値を変更すると値が変わってしまう。\n　（例）確率80%以上でがんと判断\n　　　　確率60%以上でがんと判断\n　　　　→Recallの値が変わる\n・閾値に依存しない評価を行いたい場合\n　（不均衡データを扱う）\n　→ROC曲線とAUCを用いる\n　　・ROC曲線\n　　　真陽性率、偽陽性率の交点を結ぶ\n　　　・真陽性率　（TP\u002F（TP＋FN））\n　　　　＊Recallと同義\n　　　・偽陽性率　（FP\u002F（FP＋TN））\n　　・AUC\n　　　・ROC曲線下部の面積\n　　　・AUCが大きいほどモデルの性能が\n　　　　いいと解釈\n　　　・最大値は1、最高性能\n　　　・最小値は理論上0.5、最低性能\n　　　\n　",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":272,"occupation":102,"created_at":273,"comment":274,"likes_count":5},"e_co","2024-09-24 19:26:15 +0900","理解しやすく、実務で活用できる場面を検討したいと思いました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":276,"occupation":87,"created_at":277,"comment":278,"likes_count":5},"ta-mo-","2024-09-29 11:18:07 +0900","性能評価指標の考え方が理解できた。ただ、閾値により評価が変わるのであれば、基本閾値に依存しない手法で進めるのが良いのだろうが、\n計算が多くなり負荷がかかるのだろうと推定するが、ここは難しいな、と思いました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":280,"occupation":102,"created_at":281,"comment":282,"likes_count":5},"shin_yako","2024-09-29 12:04:39 +0900","参考になりました。理解が深まりました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":284,"occupation":82,"created_at":285,"comment":286,"likes_count":5},"masato_86","2024-10-01 16:16:03 +0900","わかりそうでわからない部分だったのがわかった気がする。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":288,"occupation":82,"created_at":289,"comment":290,"likes_count":5},"grateful","2024-10-02 06:31:46 +0900","性能評価指標を学びました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":292,"occupation":97,"created_at":293,"comment":294,"likes_count":5},"mie_matsui","2024-10-09 07:36:24 +0900","まだまだ理解不足だと思いました。\n",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":296,"occupation":102,"created_at":297,"comment":298,"likes_count":5},"takahashi_mi","2024-10-09 20:29:06 +0900","言葉だけ頑張って覚えていた、性能評価指標について、意味が少し分かった気がします。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":300,"occupation":87,"created_at":301,"comment":302,"likes_count":5},"temp_at","2024-10-09 22:08:55 +0900","感度や特異度という言葉で知っていた気がするが、もう一もう一度復習しないと理解できているか少し不安。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":304,"occupation":97,"created_at":305,"comment":306,"likes_count":5},"70sp1208","2024-10-11 07:35:23 +0900","性能評価指標には様々の手法があることを知った。ただ、数学をよく理解していないといけないので、今一度過去に学習した数学的知識を復習し、今回学んだ性能評価指標について理解を深めていきたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":308,"occupation":71,"created_at":309,"comment":310,"likes_count":5},"kammasa","2024-10-14 09:32:33 +0900","評価指標について理解することができました",{"fieldId":68,"avatar":312,"username":313,"occupation":102,"created_at":314,"comment":315,"likes_count":5},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-15 17:46:52 +0900","性能評価をすることでわかりやすく認識して結果から次につなげることができそうですね。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":317,"occupation":121,"created_at":318,"comment":79,"likes_count":5},"kyo1227","2024-11-10 01:56:58 +0900",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":320,"occupation":87,"created_at":321,"comment":322,"likes_count":5},"hrkudo","2024-11-14 16:51:27 +0900","ROC曲線はもう一度学習が必要と感じた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":324,"occupation":102,"created_at":325,"comment":326,"likes_count":5},"takemaru0530","2024-11-18 12:38:18 +0900","難しい章で理解できない箇所がありました。時間が余りましたら、再度見直ししたいです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":328,"occupation":97,"created_at":329,"comment":330,"likes_count":5},"aokitaka-tci","2024-11-21 15:47:19 +0900","性能評価指標につき一定理解が深まった、ROC曲線のところが少しおいつかなかったので整理したい",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":332,"occupation":92,"created_at":333,"comment":334,"likes_count":5},"tasu-o","2024-11-21 18:44:02 +0900","ROC曲線の理解が浅いと感じたため、学習を振り返りたい",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":336,"occupation":97,"created_at":337,"comment":104,"likes_count":5},"mutame","2024-12-01 16:12:27 +0900",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":339,"occupation":102,"created_at":340,"comment":341,"likes_count":5},"homma_nanami","2024-12-13 19:21:58 +0900","難しかったがイメージはできました。もう少し復習してみたいと思います。",{"fieldId":68,"avatar":111,"username":343,"occupation":82,"created_at":344,"comment":345,"likes_count":5},"hirano_rikiya","2024-12-25 15:20:05 +0900","統計学の理解が深まりました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":347,"occupation":121,"created_at":348,"comment":349,"likes_count":5},"gobau","2024-12-26 08:40:51 +0900","回帰、分類それぞれの性能評価指標の理解が進んだ。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":351,"occupation":97,"created_at":352,"comment":353,"likes_count":5},"xiu14","2024-12-30 14:25:37 +0900","これまで意識したことがなかった「性能評価指標」について興味が湧いてきました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":355,"occupation":71,"created_at":356,"comment":357,"likes_count":5},"mori_1991","2025-01-02 12:37:26 +0900","性能評価には様々なタイプがあることを学ぶことができた。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":359,"occupation":97,"created_at":360,"comment":361,"likes_count":5},"yukotti_222","2025-01-04 14:47:53 +0900","実務でAUC、偽陽性率、真陽性率などがでてくるものの、よく意味が分かっていなかったこともあり、勉強したいと思っていた。とても勉強になった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":363,"occupation":92,"created_at":364,"comment":365,"likes_count":5},"myu-tan","2025-01-04 14:54:18 +0900","混同行列を用いた性能評価指標を予算と実績などに活用できれるようならしてみたい",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":367,"occupation":97,"created_at":368,"comment":310,"likes_count":5},"warashina12345","2025-01-07 02:56:21 +0900",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":370,"occupation":87,"created_at":371,"comment":372,"likes_count":5},"aquico52","2025-01-13 08:50:20 +0900","機械学習の評価手法が分かった。教師データ作成とテストデータの確認、その後再学習前にデータ調整などはしたことがあったが、学習モデル事態の性能評価手法は経験がなかったので、エンジニアの方々がどう評価されていたのかが分かった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":374,"occupation":121,"created_at":375,"comment":376,"likes_count":5},"asakusajun","2025-01-14 12:20:24 +0900","嘱託社員です\n現役時代には無かった新しい研修を楽しみながら学習しています。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":378,"occupation":379,"created_at":380,"comment":381,"likes_count":5},"tempchan","経理・財務","2025-01-14 16:46:20 +0900","recall と precision の違いの説明で、がん患者と医師からの目線を使った説明がとてもわかりやすかったです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":383,"occupation":121,"created_at":384,"comment":385,"likes_count":5},"takeshita_ta","2025-01-23 14:44:36 +0900","性能評価指標を用いて、通話内容分類モデルや顧客満足度予測モデルの精度を評価することが可能である。また、評価結果に基づいてモデルの改善や最適化を行い、コールセンター業務の効率化が期待できる。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":387,"occupation":87,"created_at":388,"comment":389,"likes_count":5},"tnema","2025-01-24 23:34:06 +0900","再受講して理解を深めたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":391,"occupation":97,"created_at":392,"comment":393,"likes_count":5},"hinaya_0821","2025-02-05 12:39:04 +0900","別システムでそれぞれ申請した内容（旅費申請で出張としているが、勤怠入力申請で休暇等）のデータについて、エビデンスを見ることができ、かつシステムの統合にも役立つように感じた。\n\nこれは講義の内容であるが、Video1でRecallの説明の際、分母と分子が逆になっていた。\n正しい内容に修正が必要です。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":395,"occupation":121,"created_at":396,"comment":397,"likes_count":5},"globis-mrm","2025-02-10 18:08:53 +0900","性能評価指標に何があり、どのような違いがあるのかは分かったが、\nそれぞれの特徴や、どのような場合にどの指標を重視すべきなのかについては理解しづらかった。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":399,"occupation":102,"created_at":400,"comment":401,"likes_count":5},"temp954","2025-02-12 20:00:42 +0900","解説が身近な業界を取り上げていて理解がスムーズでした。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":403,"occupation":97,"created_at":404,"comment":405,"likes_count":5},"yoshiyc","2025-02-12 23:21:05 +0900","一度見ただけでは理解できないため、再度視聴し理解したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":407,"occupation":121,"created_at":408,"comment":409,"likes_count":5},"t03290512","2025-02-16 11:10:08 +0900","日常業務に取り組活動",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":411,"occupation":97,"created_at":412,"comment":413,"likes_count":5},"staka3","2025-03-14 18:42:48 +0900","性能評価指標についてまだまだ勉強は必要ですが、違いが分かりやすかったです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":415,"occupation":71,"created_at":416,"comment":417,"likes_count":5},"nokt","2025-03-30 01:16:54 +0900","ROC曲線についての基礎的な説明がわかりやすかったです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":419,"occupation":97,"created_at":420,"comment":421,"likes_count":5},"yy_nn","2025-04-08 15:53:40 +0900","学んだ内容は、線形回帰やロジスティック回帰のモデルを作成後、モデルを評価するのに活用できると思いました。具体的には、顧客の動向や機器の故障などを予測するモデルを立てたときに、一つの要因に基づく予測ならMSE、RMSE、MAEを導き、他のモデルと比較するなどです。二つの要因に基づく予測なら、正解率、再現率、適合率、ROC曲線を算出し、モデルの妥当性を判断したいと思います。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":423,"occupation":87,"created_at":424,"comment":425,"likes_count":5},"srk1","2025-04-10 13:42:26 +0900","AccuracyとRecall、Precisionの考え方は企業の投資判断などにも応用できそうに感じました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":427,"occupation":121,"created_at":428,"comment":429,"likes_count":5},"everest","2025-04-10 21:16:40 +0900","モデルの精度や信頼性を測定し、最適なモデル選択や改善に活用したい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":431,"occupation":107,"created_at":432,"comment":433,"likes_count":5},"hiroshi-srkr","2025-05-10 14:26:31 +0900","AUC曲線というと薬物動態でなじみがあったが機械学習の性能評価としても使われることを初めて知りました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":435,"occupation":436,"created_at":437,"comment":438,"likes_count":5},"egon","マーケティング","2025-05-10 21:01:31 +0900","業務でエンジニアとの打ち合わせで活用できるかなと思いました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":440,"occupation":121,"created_at":441,"comment":442,"likes_count":5},"kkmmyy","2025-05-13 14:33:06 +0900","今後参考にしたいと思います",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":444,"occupation":87,"created_at":445,"comment":446,"likes_count":5},"rirac","2025-05-15 21:55:43 +0900","性能評価指標や混同行列など色々な用語がたくさん出てきましたが、一つずつ理解していきたいです。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":448,"occupation":449,"created_at":450,"comment":451,"likes_count":5},"terulin","メディカル　関連職","2025-05-19 19:46:34 +0900","性能評価にも2種類あることが分かった\n\nコロナの時のPCR検査で、よく偽陽性率と言う言葉をよく耳にしていましたが、意味していることが理解できました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":453,"occupation":436,"created_at":454,"comment":455,"likes_count":5},"holborn_summer","2025-05-26 10:40:43 +0900","1回の視聴で中々咀嚼できないので、また繰り返し視聴したいと思いました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":457,"occupation":87,"created_at":458,"comment":459,"likes_count":5},"timetraveler","2025-06-04 07:14:56 +0900","混同行列の説明は、具体例の説明もあって分かりやすかった。より理解を深めたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":461,"occupation":195,"created_at":462,"comment":463,"likes_count":5},"sbsh","2025-06-09 23:16:45 +0900","ROCとAUCの部分が十分に理解できませんでした。また後日より簡単な内容から勉強したいと思います。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":465,"occupation":121,"created_at":466,"comment":467,"likes_count":5},"abarenaikun","2025-06-17 14:13:33 +0900","機械学習の性能評価指標はモデルの信頼性を確認するうえで重要だと感じる。特にROC曲線やAUCは分類モデルの精度を把握するのに役立つ。正しく活用するために、評価指標の意味を深く理解し、実務での応用を進めていきたい。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":469,"occupation":87,"created_at":470,"comment":471,"likes_count":5},"macha511","2025-06-17 23:54:28 +0900","性能評価指数の意味について理解できました。",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":473,"occupation":71,"created_at":474,"comment":475,"likes_count":5},"sat_mura","2025-06-20 07:24:16 +0900","性能評価の理解ができた。\nどんな評価をするのも、目的（視点）違いであるため様々な評価軸があると感じた",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":477,"occupation":107,"created_at":478,"comment":479,"likes_count":5},"ohkmas","2025-06-24 14:54:53 +0900","閾値に依存しない評価を行いたいときにはROC曲線とAUCが用いられる",{"fieldId":68,"avatar":69,"username":481,"occupation":259,"created_at":482,"comment":483,"likes_count":5},"djo62","2025-06-28 15:13:16 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BUSINESS SHIFT　第12回 機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出",{"id":40,"createdAt":41,"updatedAt":42,"publishedAt":41,"revisedAt":42,"name":43,"description":44,"ordinal":45,"courses_count":46,"has_new_courses":47},"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\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第12回です。\r\n\r\n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。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『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）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※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。\r\n※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）",[1227,1234,1239,1244,1248,1252,1256,1260,1264],{"fieldId":1228,"name":1229,"videos":1230},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1231,1233],{"preview_url_s":1232,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1173173006\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=2eeaef040b84d0fe1ad435a64b8ee7b47e8fee6a763571725f94fccdd7ba498e",{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1235,"videos":1236},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1237,1238],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1240,"videos":1241},"新規事業成功のためのスキルセット・マインドセットとは？",[1242,1243],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1245,"videos":1246},"現場からの質問：AIの進展により代替可能な役割が存在するか？",[1247],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1249,"videos":1250},"現場からの質問：重要な意思決定にAIを活用することはできるのか？",[1251],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1253,"videos":1254},"現場からの質問：起業家やリーダーに必要な支援は何が残るのか？",[1255],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1257,"videos":1258},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1259],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1261,"videos":1262},"大手企業の勝ち筋は？",[1263],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1266},"まとめ",[1267],{"is_public":64},{"id":934,"starts_at":1269,"photo":1270,"video_duration":1271,"name":1272,"category":1273,"course_type":50,"description":1276,"learning_points":1277},"2026-07-10T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8525\u002Fthumb_00-4f4f7513-6738-405d-992d-6c4c9f8b7c49.jpg",2772,"【営業無双#1】勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点",{"id":486,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":487,"description":488,"ordinal":6,"courses_count":489,"has_new_courses":47},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-13T16:00:33.906Z","本コースは、「営業無双シリーズ」の#1です。\r\n「営業無双シリーズ」では、成約率アップに向けて、お客様に選ばれ続ける無双の営業になるための実践的な考え方やテクニックを紹介していきます。（#2以降は順次公開）\r\n\r\n本コースでは、「勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点」をテーマに\r\nBtoBでお客様に選ばれる営業の役割\r\nトップ5％のセールスに共通する行動や考え方\r\n成果につながる実践的なポイント\r\nなどを解説します。\r\n\r\n◾️こんな方におすすめ\r\n提案しても顧客に響かず、「いい話だった」で終わる商談が多い方\r\n顧客の本当の課題や決裁者の判断基準をつかみきれず、案件が前に進まない方\r\n再現性のある営業テクニックを身につけたい方\r\n\r\n※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7月制作）",[1278,1283,1287,1292,1297],{"fieldId":1228,"name":1279,"videos":1280},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1281],{"preview_url_s":1282,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1207274751\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=0540496ea467f6c270182b066aa6837d5b04e8ca67bec1104eec20f842d025e7",{"fieldId":1228,"name":1284,"videos":1285},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1286],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1288,"videos":1289},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1290,1291],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1293,"videos":1294},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1295,1296],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1298},[1299],{"is_public":64},{"id":937,"starts_at":1301,"photo":1302,"video_duration":1303,"name":1304,"category":1305,"course_type":1309,"description":1310,"learning_points":1311},"2024-12-23T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F6749\u002Fthumb_00-d358c4ad8e1dfd7afbb2a24ca80891a797281e87abec1625daf24c369b5bf972.jpg",2126,"マネジャーのための仕事の任せ方",{"id":500,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":501,"description":502,"ordinal":1308,"courses_count":503,"has_new_courses":64},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-13T16:00:42.327Z",4,"応用","「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？\r\n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。\r\n\r\n※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）",[1312,1317,1321,1325],{"fieldId":1228,"name":1313,"videos":1314},"プレイングマネジャーの実態",[1315],{"preview_url_s":1316,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1228,"name":1318,"videos":1319},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1320],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1322,"videos":1323},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1324],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1326},[1327],{"is_public":64},{"id":940,"starts_at":1329,"photo":1330,"video_duration":1331,"name":1332,"category":1333,"course_type":1309,"description":1337,"learning_points":1338},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7836\u002Fthumb_00-a2258d34-398d-4741-afe8-a08e5d45e198.png",2920,"AI時代の個人力",{"id":531,"createdAt":1334,"updatedAt":1335,"publishedAt":1334,"revisedAt":1335,"name":532,"description":533,"ordinal":1336,"courses_count":534,"has_new_courses":64},"2022-11-22T07:28:18.987Z","2026-10-13T16:00:47.014Z",11,"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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n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。\r\nあなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか？\r\n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。\r\n\r\n※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）",[1339,1344,1348,1352,1356,1360,1364,1368,1372],{"fieldId":1228,"name":1340,"videos":1341},"現代社会の階層化と上下関係について",[1342],{"preview_url_s":1343,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1136766353\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=718cb0ea918c24616c24cb328e6af90f4da47eb27e117d942b604731bcfa2061",{"fieldId":1228,"name":1345,"videos":1346},"〜Being〜どうありたいか",[1347],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1349,"videos":1350},"〜Transform〜業務のやり方を変革する",[1351],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1353,"videos":1354},"〜Think〜ビジネス課題の捉え方",[1355],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1357,"videos":1358},"個別最適化への適応　PDCAからOODAへ",[1359],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1361,"videos":1362},"〜Collaborate〜「協創」の重要性が高まる",[1363],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1365,"videos":1366},"生成AI時代に最も重要なこと",[1367],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1369,"videos":1370},"集中の精度を上げる「タスクフォーカス」",[1371],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1373,"videos":1374},"「協創」のために必要なコミュニケーションの取り方",[1375],{"is_public":64},{"id":943,"starts_at":1377,"photo":1378,"video_duration":1379,"name":1380,"category":1381,"course_type":50,"description":1382,"learning_points":1383},"2026-06-04T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8439\u002Fthumb_00-2f15db3b-f577-4afa-893a-88647a9ad44d.png",2521,"リーダーのためのコーチング入門",{"id":486,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":487,"description":488,"ordinal":6,"courses_count":489,"has_new_courses":47},"メンバーから相談を受けたとき、つい「こうすればいいよ」と答えを教えてしまう。\r\nあるいは、「自分で考えてほしい」と思うあまり、すべて任せきりにしてしまう。\r\n\r\nメンバーの成長機会を確保しつつ、自律的に仕事を進めてもらうためにはどうすればよいのか。\r\nこうした悩みに直面するリーダー・マネージャーの方は多いのではないでしょうか。\r\n\r\n変化が激しく、正解のない現代においては、指示や助言にとどまらず、メンバーの思考を引き出し、自律的な行動を促す「コーチングスキル」の重要性が高まっています。\r\n本コースでは、基礎的なコーチングの考え方を押さえたうえで、実際の職場で起こりがちな事例をもとに、相手の思考と行動を引き出す関わり方を学びます。\r\nまた、代表的なコーチングのフレームワークである「GROWモデル」を取り上げ、どのような問いかけによって相手の主体性を引き出していくのかを、わかりやすく解説します。\r\nメンバーとの対話を、成長を促す機会へと変えていく。その第一歩としておすすめのコースです。\r\n\r\nコース内で紹介している「傾聴力」を深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（基礎編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Ffe285262\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59808\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（実践編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F01d24a39\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59813\r\n\r\n※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6月制作）",[1384,1389,1393,1397,1401,1405,1409],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1386},"イントロダクション",[1387],{"preview_url_s":1388,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1197272433\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=9483cafb476eacf7f7039d9355eb890b9be612dce2c089f874770239ba74b418",{"fieldId":1228,"name":1390,"videos":1391},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1392],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1394,"videos":1395},"コーチングとは何か",[1396],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1398,"videos":1399},"リーダーとしてのコーチング",[1400],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1402,"videos":1403},"メンバーとの会話例",[1404],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1406,"videos":1407},"実践する上でのコツと留意点",[1408],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1410},[1411],{"is_public":64},{"id":946,"starts_at":1413,"photo":1414,"video_duration":1415,"name":1416,"category":1417,"course_type":50,"description":1418,"learning_points":1419},"2026-02-27T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8075\u002Fthumb_00-f5647e55-8abe-4324-80a5-b1d72f735937.png",3589,"AI BUSINESS SHIFT　第10回 機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス",{"id":40,"createdAt":41,"updatedAt":42,"publishedAt":41,"revisedAt":42,"name":43,"description":44,"ordinal":45,"courses_count":46,"has_new_courses":47},"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\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第10回です。\r\n\r\n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。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『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）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※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。\r\n※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）",[1420,1425,1429,1433,1437,1441,1446,1450,1454,1458],{"fieldId":1228,"name":1421,"videos":1422},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1423],{"preview_url_s":1424,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1165556368\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=e3bbd2d1431f46d6026271efa7eb59ce5d86ea3223f2b72b4c540c6a35cb1938",{"fieldId":1228,"name":1426,"videos":1427},"AI活用の現状は？",[1428],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1430,"videos":1431},"経営者目線でのAIによる効率化",[1432],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1434,"videos":1435},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1436],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1438,"videos":1439},"情報システム部門でのAI活用",[1440],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1442,"videos":1443},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1444,1445],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1447,"videos":1448},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1449],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1451,"videos":1452},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1453],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1455,"videos":1456},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1457],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1459,"videos":1460},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1461],{"is_public":64},{"id":949,"starts_at":1463,"photo":1464,"video_duration":1465,"name":1466,"category":1467,"course_type":1470,"description":1471,"learning_points":1472},"2021-01-18T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2630\u002Fthumb_d2a4b3a8.png",3101,"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）",{"id":505,"createdAt":1468,"updatedAt":1469,"publishedAt":1468,"revisedAt":1469,"name":506,"description":507,"ordinal":575,"courses_count":508,"has_new_courses":47},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-13T16:01:09.419Z","知見録 Premium","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）\r\n\r\n藤田　晋　サイバーエージェント　代表取締役\r\n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",[1473,1477,1481,1485,1489,1493,1497],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1474},[1475],{"preview_url_s":1476,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1228,"name":1478,"videos":1479},"能力開発",[1480],{"is_public":47},{"fieldId":1228,"name":1482,"videos":1483},"挑戦",[1484],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1486,"videos":1487},"試練",[1488],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1490,"videos":1491},"仲間",[1492],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1494,"videos":1495},"志",[1496],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1498,"videos":1499},"質問・回答",[1500],{"is_public":64},{"id":952,"starts_at":1502,"photo":1503,"video_duration":1504,"name":1505,"category":1506,"course_type":1507,"description":1508,"learning_points":1509},"2026-06-09T22:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8433\u002Fthumb_00-3343ad8a-b0f3-422f-9c4c-87a554b1ea86.jpg",1738,"【賢者のアンテナ】いざ！戦略的雑談！前編",{"id":486,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":487,"description":488,"ordinal":6,"courses_count":489,"has_new_courses":47},"発見","このシリーズは、グロービス講師本山 裕輔さんを賢者としてお迎えし、巷のありとあらゆるものを独自の視点で紐解き、皆様の学びの意欲を刺激するコンテンツです。\r\n\r\n毎月第2・第4水曜日の朝7時に定期配信されます。\r\n取り上げて欲しいご質問やテーマ、感想を随時受け付けています。\r\n\r\nグーグルフォーム（https:\u002F\u002Fforms.gle\u002FqqoBYuRUmUYz4scC6）　または\r\nグロ放題編集部員のX（https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmairakobayashi）　まで、ぜひご要望をお寄せください。\r\n\r\n※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6月制作）",[1510,1515,1519,1523,1527],{"fieldId":1228,"name":1511,"videos":1512},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1513],{"preview_url_s":1514,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1196531153\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=7e0926a13f1e8b0b47c30df3a0f49f1ec6b5013e7e1fc848ddbd1f97360e323d",{"fieldId":1228,"name":1516,"videos":1517},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1518],{"is_public":47},{"fieldId":1228,"name":1520,"videos":1521},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1522],{"is_public":47},{"fieldId":1228,"name":1524,"videos":1525},"戦略的オフィスでの立ち話",[1526],{"is_public":47},{"fieldId":1228,"name":1528,"videos":1529},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1530],{"is_public":47},{"id":955,"starts_at":1532,"photo":1533,"video_duration":1534,"name":1535,"category":1536,"course_type":1537,"description":1538,"learning_points":1539},"2026-01-30T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7997\u002Fthumb_00-064f3492-6f7b-46f4-bf3c-64a5ff943ee2.png",2188,"【AI×プレゼン】AIと磨く「心を動かす」伝え方",{"id":486,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":487,"description":488,"ordinal":6,"courses_count":489,"has_new_courses":47},"実践知","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。\r\n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。\r\n\r\n▼プレゼン動画分析プロンプト（辛口）\r\nhttps:\u002F\u002Fhodai.globis.co.jp\u002Flearning_documents\u002F6f976cda\r\n\r\n▼関連動画：プレゼンテーションスキル\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F598f3254\u002F\r\n\r\n※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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※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）\r\n\r\n\r\n【動画で学んだ知識を、実務で活かしたい方へ】\r\nグロービス経営大学院 ナノ単科「AI時代のコミュニケーション入門」では、\r\n「言いたいことがうまく伝わらない」「AI時代に求められる伝え方を身につけたい」という課題を解消し、\r\nAI時代だからこそ必要な「相手の感情に寄り添い、人を動かす伝え方」を学びます。\r\n6週間（週2時間目安）の完全オンライン学習で、AIや仲間との実践演習により、実務につながるスキルを身につけましょう。\r\n\r\n詳細はこちらをご覧ください。\r\nhttps:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fncm?utm_source=hodai&utm_medium=video_desc_hodai&utm_campaign=202609_ncm",[1540,1544,1548,1552,1556,1560,1564,1568,1572,1576],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1541},[1542],{"preview_url_s":1543,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1159047082\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=4d0444258964b19f3b07768fac66dd1450e88c8154d7e9103aa4cc2ed924b0f7",{"fieldId":1228,"name":1545,"videos":1546},"プレゼンのステップの変化",[1547],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1549,"videos":1550},"「伝える練習」の難しさ",[1551],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1553,"videos":1554},"AIでプレゼン動画を分析",[1555],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1557,"videos":1558},"アナウンサー目線の評価軸",[1559],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1561,"videos":1562},"プレゼン講師目線の評価軸",[1563],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1565,"videos":1566},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1567],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1569,"videos":1570},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1571],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1573,"videos":1574},"AI評価の活用法",[1575],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1577},[1578],{"is_public":64},{"id":958,"starts_at":1580,"photo":1581,"video_duration":1582,"name":1583,"category":1584,"course_type":1537,"description":1585,"learning_points":1586},"2025-12-19T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7903\u002Fthumb_00-309bb384-6520-4542-9caf-7d7b0616b06b.png",1600,"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？~",{"id":500,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":501,"description":502,"ordinal":1308,"courses_count":503,"has_new_courses":64},"「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…」。\r\nあなたはこのような経験をしたことはありませんか？\r\n\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n▼本コースで学べる主な内容\r\n・そもそも眠れないことは何が問題なのか？\r\n・眠れなくなってしまう原因とは？\r\n\r\n睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。\r\n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。\r\n\r\n▼関連コース\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F24575c03\u002Flearn\u002Fsteps\u002F53129\r\n・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？~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F4ba981e9\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62042\r\n\r\n※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）",[1587,1592,1596,1601,1607],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1589},"オープニング",[1590],{"preview_url_s":1591,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1146786331\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=281b53ac79ec053f17f8be3059f239cdab0ccd1ffa400e3c1db613b6b87c49f0",{"fieldId":1228,"name":1593,"videos":1594},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1595],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1597,"videos":1598},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1599,1600],{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1602,"videos":1603},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1604,1605,1606],{"is_public":64},{"is_public":64},{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1608,"videos":1609},"ここまでのまとめ",[1610],{"is_public":64},{"id":961,"starts_at":1612,"photo":1613,"video_duration":1614,"name":1615,"category":1616,"course_type":1537,"description":1617,"learning_points":1618},"2026-01-09T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7944\u002Fthumb_02-3a0e49a2-c71d-44f0-a963-a63f58c34eba.png",1055,"【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",{"id":486,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":487,"description":488,"ordinal":6,"courses_count":489,"has_new_courses":47},"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。\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n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。\r\n【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Fcdfe41e3\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62198\r\n\r\n※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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※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）",[1619,1623,1627,1631,1635,1639],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1620},[1621],{"preview_url_s":1622,"is_public":47},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1151479896\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=44eeffac431bd9d202f77d13bc08b5e3e6a3c1483f40eadce146b2cbaa31ba0c",{"fieldId":1228,"name":1624,"videos":1625},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1626],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1628,"videos":1629},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1630],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1632,"videos":1633},"枠組みとは？",[1634],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1636,"videos":1637},"生成AIを使うプロセスは？",[1638],{"is_public":64},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1640},[1641],{"is_public":64},{"contents":1643,"totalCount":6,"offset":5,"limit":6},[1644],{"title":1645,"description":1646},"機械学習モデルの性能評価指標を徹底解説","機械学習モデルの性能評価指標を動画で解説。MSE、RMSE、MAEからROC曲線とAUCまで、回帰問題と分類問題の評価法を学び、ビジネススキルを向上させます。",{"fieldId":1648,"title":1649,"description":1650},"contentsCommon","GLOBIS学び放題×知見録","スキマ時間を有効活用してリスキリング・スキルアップ。ビジネスを学ぶならGLOBIS学び放題（グロ放題）×知見録。"]