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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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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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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589件
pomu77
本やテキストからではイメージしにくい内容が理解しやすく説明されていた。
nabezo1962
なるほど。
こういうやり方をすればコンピューターに物事を教えることができる、と考えた人はすごいと思います。
sphsph
理解できました。
が、何とも深すぎて、事実そうなんでしょうそう簡単ではないと思います。
もう少し深めたい。
stakky
深層学習の基本を「あんぱん」を通じて理解できました。この特徴を理解して、AIに向き合いたいと思います。
test_
ほかの動画と合わせてみることを前提に作られているのかもしれませんが、本動画単体では深層学習=画像処理とミスリードする懸念があるように思いました。また深層学習と書いておきながら、一層の並列処理のように説明しているところは誤解を招く可能性があるように感じました。
理系の自分としては、単純に層を増やすことで表現力が上がっていく、深層学習を用いた例(画像処理や音声認識、言語処理)ば別の動画で説明する、としたほうがしっくりきます。
okamotor5
脳と同じくニューロンをつなぐんですね。
matsu316
人間の神経細胞と同様に細かいニューロンが多段的に認識することで理解するのは分かった。重みと閾値の中で閾値は特徴との整合性が一定以上の場合にそれとするのは分かったが、重みがいまいち理解できなかった。
tomo-tom
ニューロンとシナプスを理解しているとわかりやすい。
小学生の頃「こんなの社会に出て何の役に立つんだ」と思ったことが、いくつも役に立っている。
sasurai71
AIについて体系的に学んでいき、お友達になりたい。
sakura_
AIも人間の脳と仕組みはほぼ同じ。人間が忘れたとき、AIに助けて頂くなど、いいパートナーとなりたい。
gunze360412
生産ラインでの検品に活用できないかを検討する。
yp-yp
ニューロンと似た仕組み
興味深かった
yoshihiro55
最近話題の多いAIの、学習の仕組みが理解出来ました。業界に絡むとは現時点で思えず、実際に個人で出来るのは画像生成AI位しか無いのではと思います。
k_yuna
大変勉強になりました。
takeshimori
AIを利用しているが、どのような構成かが理解出来ました。
axtyu
深層学習について仕組みを学んだので、さらに理解を深めれるように勉強する
naya_10
この仕組みを理解した上で、AIを業務効率化に向けて応用することは検討できるかと思いました。
mkshmnwomwzrkr
まだどの業務に活かせそうかは全くわからないので、引き続き勉強しようと思う
cazooo
深層学習の判断の「重み」「閾値」「ニューロンの働き」など概要がおぼろげに理解できました。さらに理解を深めたいです。
taka1962
業務で、場合分けが必要な場面は多いので、マニュアル業務でも深層学習の考え方で情報を整理できれば効率が上がると思います。
th0588
なかなか理解に苦しんでいます。
huta-2021
情報をアップデートし効率化につなげていきたい
tsukuda5276
理解できました。例があるとイメージしやすいですね。
aqueous
ニンゲンの理解の仕方にとても類似している。
k_k_ai
少し具体例があるとわかりやすいかなとおもいまいした。
yama258hiro
ALって帰納法ですよね。演繹的ことは、ALにはできないのか教えてほしいです。
pomuec
深層学習は人間の脳を模倣したやり方ということを知ることができた。仕組みとして、沢山の情報を重みと閾値にて評価し結論づけていることが分かった。
chiihiro
G検定の勉強をしていく基礎が身についたと思う。
y-arano
深層学習の内容をさらっと理解できましたり
hag_t
直接的に業務で活躍しそうなイメージはわかないが、AIの仕組みを知る上では助けになった
okuoku2
「サラッとなぞる」シリーズは、自分の知識にインプットとして役に立ちます
kshimada
深層学習についてもっと学習したいと思いました。
yamato1875
深層学習の基礎が良くわかりました。今後のAI関連学習に役立ちそうです。
1250405
普段の会話の中で出てくる言葉の基本内容として、深層学習は機械学習とは中身が大きく異なることがわかりました。
soushi_0310
ニューラルネットワークは脳の神経細胞を模倣しており、「入力層」「中間層」「出力層」の3層で構成される。
一つの層の情報が一定基準を超えると、次の層に情報を送って別の切り口で情報を解析する。
情報は「重み」「閾値」という切り口で解析され、最終的な結論を導き出す。
「重み」「閾値」は学習の都度ニューラルネットワーク自身が調整する。そのため、人間が答えを都度教え込まなくても、自力で学習を深めていくことができる。
vegitaberu
AIと人間の思考の方法が似ているかもしれないという認識を強めました。自分が無意識にアウトプットを出している思考も、重みと閾値的なものでコントロールされているかもしれないと考えると、そのメカニズムを理解していることによって、自分の思考を変えたいときに、意識して調整できるの感と思いました。
kkumi
あんぱんの例を通して、深層学習の仕組み(ニューロンのような仕組み)を大凡理解できました。今後もAIに苦手意識を持たないように、機会を見つけて学んでいきたいと思います。閾値については今一理解が及びませんでした。
shgk
私たちが無意識に行っている思考のパターンをまねて、AIが学習していることがわかりました。
mmhmm
ニューラルネットワークについてわかりやすい説明で理解が深まりました
madara68
特長を数値化して物質の特定をする仕組みが分かった。
komanetzi
人間が正解を与えて学ぶ機械学習とは異なり、ニューロンネットワークが多くのデータから特徴を見つけ学ぶ方法が深層学習である。ニューロンネットワークは人間の脳を模倣した作りになっていて、入力層、中間層、出力層で構成される。重み付けと閾値を調整し、判断される。ニューロンネットワークが人間が気づくことができない特徴を見つけ得る点に、今まで困難であった作業を実現できるなど、技術発展の可能性を感じました。
celt
深層学習の仕組みをあんぱんの判断に例えてわかりやすく説明してくれていた。人間ば無意識に経験から判断していることを、項目の抽出とその重み付けによって判断しているのだと分かった。
nob_non
入力層、中間層、出力層。重み、閾値。
00840525
深層学習を利用するにあたり、その結果の解釈や処理の理解に役立つ。
cross0313
深層学習(ディープラーニング)という言葉は聞いたことがあったが、どのようにして判断しているのかを初めて知ることができた。得た情報を重みづけして閾値を超えたものを出力するのもので、入力層/中間層/出力層の構造であることも初めて知った。
s-eguchi
何となく理解していた深層学習について理解を深めれました。
ke_ko_
AIが自身で学習して判断基準をつけていくことがわかった。
人間の脳の働きを機械が学習できるなんてすごい。
masako_desu
人間の深層学習の仕組みを、AIも数値化して実施できることが、サラッと分かった。
y-wada_1976
深層学習についてさらっと理解できた。
m-uno
AIの学者メカニズムの概要がわかりました。
nakata0505
ニューラルネットワークにおいて重みづけと閾値の設定が重要であることが理解でき、
コンクリートの変状をAI抽出する際に、どの特徴に重みをつけるか吟味しなけらばならないと感じた。
masuda001
ぼんやりいしていたAIの仕組みが理解できたように思います。
coffee_user
例えばいろいろなパンを購入し、冷凍してあったばあい、なにのパンか外観から自動的に割り出すことができる。
macmax
ニューラルネットワークと重み付け
arino_watari
アンパンのたとえが大変わかりやすく理解できました
yamashita-y
深層学習の言葉を初めて聞きました。あんぱんを例題にし仕組みが良く分かった。
naomaki
深層学習という名前は初めて聞いたので、内容が分かりました
tantamtam
まだ日常業務に活用は無いと思いますが考え方を理解しておくのは今後のためにも必要だと思いました。
769134
AIを利用した検索に、重みのある言葉を入れることでヒットしやすくなるのではないでしょうか
seikan
AIの考え方について理解出来ました。
入力層→中間層→出力層といった人間の脳(ニューラルネットワーク)を模倣して導き出しているのが良く分かった。
今後、AIを理解しChatGPなどを使って業務効率をあげていきたい。
sugawa-m
AIが膨大なネット情報を基に学習する方法が少し理解できた。
AIが人間と同じ思考能力を有した時、人間がAIを利用しているつもりがAIに誘導されていたということになるのではないかと思った。
suwa_nobuo
現在、教師データを用いた画像予測に取り組んでいる。深層学習について知見がないので、知見のある方と意見交換を行い、手法の選択肢として検討したい。
nekobas
深層学習という言葉を聞いたことはあるものの内容は知らなかったが、要素に重みをつけて敷値を超えた場合に判断することを理解した。
hiro-san-2024
まだ日常業務における活用方法は、浮かばないが、何となく仕組みが理解しかけた。
0032
重みや閾値を変えながらの繰り返しで学習。という判断の仕組みがなんとなくですが理解できました。どれくらい繰り返して学習完了なのか、完了はなく精度が上がり続けるのか?と興味をもちました。
yanagee
重み付けの調整について、人が行う作業なのか、AIが学習しながら調整する作業なのかが、あいまいでした。結局調整しないとならないのであれば、人の手間がかかることにも変わりがないので、自動化されているのだと思っています。総じて、あいまいな表現があるのも事実で、疑問に思わせない言葉使いに気を使って皆と共有したい。
nature
概要がつかめてよかったです
i323
アンパンの例は分かりやすかったので、同じように他のものの重みや閾値を考えてみたいと思った。
kanakana-
全くイメージわきません。もう少し学んでみたいです。
yama____bcl
なるほど…、、学習(経験値)を上げることで判断するのは人間と同じですよね。人間のように忘れるはないから膨大な情報から選択できて人間を超えていく想像が簡単にできる反面、偽情報や悪意をどう受け取るべきか等の判断力が課題になるんだろうということが見えてきました。
koichi003
深層学習の仕組みが少し理解できた
stshige
いまのところ思いつきません。
seiichi_inoue
さらっと教養ですね。
tomtotm
良く理解できました。AIを知ることは自分がどう考えているかを知ることですね
kamakuramm
ニューロンの仕組みがよくわかりました。
人間の脳がものすごい速さで処理が行われていると驚きました。
tohrut
ニューラルネットワークは 入力層・中間層・出力層の 3つの層で構成
そして入力された情報に対して、正しく判断するために情報の重みと閾値の調整を 繰り返して学習
深層学習ではこのニューラルネットワークの層を複数重ねる
kinase007
真相学習は情報量が多いだけだと思っていたが、違うっていうことがよくわかりました。
ami-pero
AIを活用していく業務はまだないのですが、
想像よりも簡単な仕組みだったので、使えるものから使っていきたい
dome_sugiyama
すごく分かりやすく、サラッとですが理解しました
yurina_2024
Deep learningには前から興味があったが、よくわかりました。ますます興味がわきました。学習を進めます。
gun-boy
深層学習の仕組みが少し理解できました。
koh-i
基本的な知識をまなべた
higuchi_561
重みと閾値は分かるのですが、色や形、大きさや表面の状態、トッピングの有無などのタラメータについての接異名が無かったように思います。
少し端折りすぎているのでは?
w371173
深層学習の独立した学習能力機能に驚きました。
katakorikei
AIが判断しやすくする閾値設定が肝となり、膨大なデータからAI自身が学習する。
sean_bs
深層学習の重要な要素である脳の行う判断を、アンパンを通じて分かりやすくひも解いており分かりやすい。
seishiro
ありがとうございます
grateful
深層学習の仕組みを学びました。
noir_hpy
AIの仕組みが少しわかった
bonjours
ニューラルネットワークと深層学習がこれまで結びつかなかったのですが、密接な関係があることがわかりました。
n_jiro
サラッと概要を理解できました。
koichi_0502
~っぽいといった判断基準に点数付けをし、ある一定の点数を越えたら何々である。という深層学習をして判断していることが理解できました。
papapon
無意識のうちに人間の脳が深層学習を行っていることが凄いし、それをAIがやることもすごい
pirorin_
深層学習について概要は理解できたように思います。
アンパンの用例はとてもわかりやすく感じました
gantetsu013
ディープラーニングの基礎を知ることができました
tatsu-2024
なんとなく概要はつかめました。
paseri_2
AIエンジニアと話をする際の深層学習に関する最低限の用語を理解した
70sp1208
深層学習という言葉はよく耳にするが、この動画を視聴して内容が理解できた。深層学習に限らず、AIの概念はわかっているようでわかっていないので、引き続き学習し、理解を深めていきたい。
toshi-iwai
人間の脳を再現する方法が「重み」と「閾値」の設定なのですね。復習したいと思います。
ryoshima
深層学習についてなんとなくわかった