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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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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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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907件
a_7636
このコースは、特に技術的なことに疎い方(含む、私。)には是非見て欲しい!
おすすめ度:直近3ヶ月に公開されたコースの中でベスト3に入ると思う。
①業務効率化のために生成AIの導入を検討している方 ★★★☆☆
②実際にそのプロジェクトを実行している方 ★★★★★
③導入したけど、効果がなんとなくイマイチだなぁと思っている方 ★★★★☆
前回※と今回の合わせ技で、ベンダ丸投げでは上手くいかないこと、ユーザの関わり方で
導入効果もコストも段違いで変えられるかも?なヒントがあって、とても良いコースだと
思いました。
私自身、業務に生成AIを活用することを求められていて「生成AI技術用語を人に例えると?」
とそれぞれの仕組み、Video6の「生成AIをビジネスに活用する際の注意点」が大いに参考に
なると思いました。
後は普段の社内ルールづくりやメンテも、単に正確な内容にするだけでなく、形式面も「生成
AIが食べやすいつくりにする」という工夫をせねばと、心が痛くなりました。。。
※前回:「生成AIをあなたのビジネスに活用するには?」
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/2a8bf4b5/learn/steps/53241
peeka
難しかったもう少し勉強が必要と感じた
yzerr
生成AIの基本的な概念を理解した。
takuya100
AIの特徴別に人に例えて頂いた部分が分かり易いと感じた。
今後AI技術は、より、人間社会にとって切っても切り離せない分野となってくると思うので
知識を取り入れていきたい。
shige884
生成AIに関しては、テレビやネットで取り上げられているのを見かける程度の認知度であるが、
構造やシステム的な部分が若干ではあるものの理解できたことにより、より身近な近未来が
垣間見れる学習内容であった。
h_h--
生成AIに関しては、テレビやネットで取り上げられているのを見かける程度の認知度であるが、
構造やシステム的な部分が若干ではあるものの理解できたことにより、より身近な近未来が
垣間見れる学習内容であった。
mo-k
利用する側も正しい知識を持って生成AIを利用することが大事と認識し、活用現場での注意喚起に利用できる。
tokoron-c
ほぼ素人には難しかった。
nage3
生成AIの特徴、得意苦手がなんとなくわかり、扱う注意点の概要を理解できた
m3777
全然理解できていない。
vaaaa_mos
言葉は聞いたことあったくらいだったので、詳しく知ることができて面白かった
shinobu_446
今回の学習では、生成AIを支える技術として基盤モデル、プロンプティング、RAGなどの仕組みを理解することができました。特にプロンプティングは、同じAIでも指示の出し方によって回答の質が大きく変わるため、日常業務の資料作成や情報整理、アイデア出しにすぐ活用できる技術だと感じました。また、RAGを活用することで社内規程や業務マニュアルを参照しながら回答を生成できるため、情報検索の効率化やナレッジ共有の促進に役立つと考えます。さらに、LLMベースエージェントが発展すれば、定型業務の自動化や複数システムを横断した業務支援など、より高度な活用が期待できると感じました。今後は、生成AIの回答精度向上やエージェント技術の進化に注目しながら学習を続けたいと思います。一方で、誤情報の生成や情報漏えいのリスクもあるため、出力内容の確認や適切な情報管理を行いながら、業務で効果的に活用していきたいと考えています。
egenta
今回学んだ生成AIプロジェクト化のポイントやフローを参考に、自業務でも対応していきたいと思います。
ayc685425
難しかった。IT業界の方の話は実体に即した内容で面白かった
sugimitsu_t
技術的な話が抽象度が高く難しかった
ucchiy50
聞きかじりのRAGに対して、理解を深めることが出来た。
canon_masa
まだ学ぶことはなかった。DataRobotの会社の宣伝かと思う。
torakojigen
生成AIのデータの仕組みについて少しずつ理解できて来た。
引き続き学習して理解を深めたい。
hirokiyamamoto_
RAG、LLMなどの知識を習得することできた。
k_dairam832
Aiを使う際のコツわかったことや、いろいろAIの使い方にはまだ工夫が必要だとわかった
koji-y16
かなり難しい用語が多く理解するのに苦労した。もっとたくさん勉強してAIをうまく活用出来るレベルになりたい
h-nakanishi1973
生成AIの基本的な概念を理解したと思うが、難しく更に復習が必要だと感じた
teraguchi2330
私には難しかったです。でも構造や仕組みを少し理解を深めることができた。
ryo_ku
内容が少し分かり難い部分があった。勉強不足なのだと感じた。
k_takarabe
何となく理解していた基礎的な概念を理解できた。
特に業務で扱うためにはプロンプトエンジニアリングとRAGを理解していき、業務で扱う専門的な内容に対する回答を得られるようにする必要がある
deedeeking
AIはすでに日常業務で使用しているため、学んだ内容を基盤としてより生産性向上に生かしていきたい。
jatr_2026
様々な言葉が出てくるがしっかり覚えようと思う。
yuji_ssk
生成AIの活用に対しての概要を学んだ.
fuwatoro
生成AIの構造、技術についての講義だが、素人には難しかった。引続き学習をしていきたい。
kenske
実際に業務効率化のために生成AIの導入、実務としてプロジェクトを実行することも検討したい。
katoia_5884
内容が少し難しくなってきた
新しい学びがあって大変良かった これからも 続けていきたいと思う
anzai-10
生成AIは、基盤モデル、ファインチューニング、プロンプティング、RAGといった技術要素が組み合わさって成り立っている事を理解できた
yama_ura
技術系の内容は素人には難しい内容であったが、人で例えることで少しだけ理解できた。
kanou_kiyoshi
利用する側も正しい知識を持って生成AIを利用することが大事と認識し、活用現場での注意喚起に利用できる
s_yamanoi
今回の生成AIの技術を学ぶことにより自社で導入しているAIエージェントとの関りを理解することができました。生成AIについて学ぶといつも思うのですが適切な指示を出して求める答えを導き出すことは人への教育でも同じであると感じています。今後も学習を深めて生成AIも人もしっかりとマネジメント出来るようになりたいと思っています。
info_joho
基盤モデルから最新の技術について理解できた。今後の実務に活用していきます。
snowdragon1970
RAGを含め生成AIに関する技術面の特徴を学んだ
daisuke1230
内容を少しずつ理解できた。
テストでの間違いも復習を行い、解決できた。
tomoya91091
細かい技術的なとこまで学ぶ必要性は私自身はないとおもいました
satoshi_1206
生成AIの技術用語(基盤モデル、ファインチューニング、プロンプティング、RAG)について学ぶことができました
kusukusuman
理解テスト むずかしい
kt048767
大変よくわかりました。
abe_tadanobu
専門用語がたくさん出てきて覚えるのが大変だが、具体的例で分かりやすく解説してくれた。繰り返し学習しようと思う
gorosayama
AIの復讐になりました
komekuroyuki
難しく何度も見返した
a_hiro
生成AI技術用語を人に例えて説明していたのは分かり易かったです。
生成AI技術の仕組みについての理解が深まりました。
RAGによって外部情報の検索を組み合わせることで回答の精度をあげることができるが、プロンプトで与える指示の仕方に工夫が必要だということを理解しました。
mikesmile1025
結構専門的で難しいです。どのようにビジネスに活かすかはいまだに分からなかったです。
yuki-au
生成AIの仕組みについて各項目毎に深掘りして頂き理解が深まりました。
只、どのように実際の業務に活かす課題の設定やデータ収集等、を行えば良いか
具体的に思いつかず、活用しきれてないなと感じます。
h_tokudome
自分が考えていた以上に様々な事ができる事、使う側にも知識が必要だと改めて感じた。
akosan
もう少し理解するのに時間がかかりそうかな
shiraishi353
各用語が覚えづらいのでおさらいをお願いしたい
akio_awae
技術的なことで難しかったが、今後に役立てたい。
tashiro-zenzo
生成AIを使って業務しようとすると、時間がかかる。請負業務だとその時間が持てない(費用を貰えない)と思うので敷居が高いなと思った。万能な素のAI(LLM)が出現してほしいとも思った。
afro_ken
専門用語が多くなり、理解が追い付かない場面が増えだした。繰り返し学習したい
okumura-0023
正直言って技術の内容に理解がまだ及んでいませんが、特徴を勉強し、正しい進め方で導入を行うようにしたい。
watashiyo
これは記憶しておかないといけないのかが不明である。
zakkyg
テキスト生成AIを業務に用いるステップに、4つの工程があることを知った。参照するデータとして古いデータを設定すると適切でない回答が生成AIから得られることから、人間の役割も重要であると感じました。
yoshiy_sho
生成AIの仕組みについて学んだ。内容が難しく、奥が深い。本格的に理解するには今回の学習では足りない。
s_sugi
生成AIに関する基本的な考え方を学べたと思う。
特にRAGについての知識を深める事ができたと思う。
まだまだ知識で言えない為、今後も理解を深めていきたい。
hirapon7192
使い方や使うシーンばかり注目していましたが、技術面を理解しておかないと、特性に応じた使い方ができないと感じた
mi-po
基盤モデル、LLM、RAG、ベクターデータベース、ファインチューニング、プロンプテキングなどについて理解できて良かったです。生成AIが解釈しやすい形に変換について、具体的にどのようにすればいいのか知りたくなりました。
流して聞いているつもりはないですが、理解できていなかった部分をピンポイントデ再学習できるのは効率的でいいすね。
kunta
生成AIは業務で調べものをするのに取り入れている程度だけれど、自身の文章の癖や、伝えたいことを端的に伝える手段として整理するのに役立っている。その他に活用する方法を考えるのにいいきっかけになった
morimasa55
生成AIの基本的な概念について学んだが、私には少し難しかったため、改めて講義を聴き直すことで理解を深めていきたいと考えています。
totototot
プロンプトを適切に記載することにより、正しい回答を導くことができる。
ykkh
用語をについて、人を例にして、わかりやすい講義でした。
理解が深まりました。
kt-yoko
プロンプティングが大事であることは認識しているが、まだ上手に支持を出すことができていない。ほしい情報が足りなかったり、意図と違う回答が出てくることもある。慣れるまで繰り返し使用したい。
yurad
生成AIの技術について学びました。
nox-16
特にこれといった内容はありませんでした。
shimo-g
機能ごと目的を理解し、利用していくことが大事と感じた。
hayato-sugiyama
生成AIの特徴別に概念と役割をくわしく学ぶことができました。
これから業務でAIを取り扱うにはAIにどういう内容のプロンプトを渡し
その結果が本当にあっているのか検証をするといったことを
あらかじめ考えた上で指示を与えないといけないと感じました。
aaa432149
RAGの目的がよく理解できませんでした。
okadai_3766_ns
技術的な話で合ったので難しい。繰り返し学習する必要がある。もっと本質を理解した後に学びなおします。
en-wata
満遍なく基礎的な知識を復習できた様に思います。ここからが重要だと思うので集中して学びを重ねて、体系的な理解を深める様にしていきたいと思います。
100001068375
内容が難しく理解できない。
punisuke
プロンプティングとRAGの活用が重要だという印象を受けた。RAGでAIの知識を増幅させながら、プロンプティングにより必要な回答が得られるように道筋を整えるイメージ。運用時には工夫していきたい。
mushikago
初めて聞く用語もありとまどいましたが、丁寧な説明により意味が理解できました。
生成AIの上手に答えてもらうためには、AIにどのように聞くのか(プロンプトエンジニアリング)や、社内の正しい
データを与えているか(RAG)など、工夫する点があるとわかりました。
monmon555
AIの中でどのようなことが為されているのか、少し理解でき始めた。受講出来て良かった。
marshallcpo
Video 5は非常に分かりにくい。6、7も視点としてはプログラマー初心者の視点の様で、ビジネスの発想に繋げにくい。
振り返り質問も.全体的に、VideoからのTakeawayとは離れているものが多い印象。
nishide_mitsue
生成AIに質問するときは、範囲を指定して、つまり学ぶべき参考書を指定したほうが正確な回答を得やすいと学んだ。
kami-suke
RAGは分かりずらいが、今までの説明と切り口が違っていて面白かった。
ak_ma
聞き慣れない言葉が出てきて内容が理解できない部分があった。もう一度見直してみます。
ayc678328
生成AIに関しては、ネットで取り上げられているのを見かける程度であったが、
入口ではあるものの構造が理解できたことにより、今後に活かせる学習内容であった。
kakaocean
生成AIを使う上での前提やポイントとなる考えた方を学べました。
takeshi_atsumi
RAGの概念を理解した
nananenn
RAGという言葉や、ベクトルとして学習させる手法等を学ぶことができた
einthoven
生成AIの技術バックグラウンドを理解することも利用する上で必要性を感じた
16694
生成AIの基本が学べて興味深かった。パソコンが0、1、の原理で動いていることを理解している人が今はいないように、いずれは生成AIがどのように動いているかを理解することなく、使う人が増えていくと思う。導入初期だからこその学ぶ機会だと感じた。
it-it
LLMのエージェント的な動作については、よく理解することができなかった。もう少し詳細な説明が必要だと感じました。
koba______
基盤モデルの活用、追加学習を人間に例えていて非常にわかりやすかった。ファインチューニングやRAGの違いを理解することができた。
t-kadota
「生成AIをビジネスに使おう」と言われていますが、人がどこでどう関わるべきかを最初に理解していないと、生成AIを使うことが目的になってしまうのだなと理解しました。
teru0715
少し専門的領域になったが、基板モデル、ファインチューニング、プロンプティング、RAGの概念をイメージにより理解を深められた。また、プロンプトエンジニアリングやRAGの仕組み、ベクトルデータベースの役割を学べた。
28210118
生成AIの技術を学ぶことができました
takemasa1076
生成AIの特性を理解することで、業務への展開の基礎が学べた
syuto_k
RAGを導入するうえでのベクターデータベースの作り方についてもう少し詳細に学ぶ必要がある。
masav4
AIの技術的な要素を理解することで、業務活用する際の効率があがる
barubadosu
難しかった。生成AIを活用するときのステップとして頭の片隅において、課題設定や導入リードタイムを考えるときの一助になればいいと思う。
uchichichi
成AIの基本技術: 基盤モデル、ファインチューニング、プロンプティング、RAGの理解と活用を学ぶことができた
yuichi-h
RAGをうまく使うことで、より業務にそった使いこなしをしていきたい
sogagaga
RAGのベクトル化の説明がわかりやすかった
ayc718536
プロンプティング~RAGを業務に取り入れたい
作業標準書を仕様をもとに作成、仕様変更に合わせて修正
生成AIがうまく回答してくれないとの問い合わせが多い
プロプティングが重要と認識しているが、
と言わせに対してどのように回答するか(どうすればうまくなると回答すればいいか)