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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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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5617件
ysisnsss
横軸が原因、縦軸が結果、幾度となくグラフはみているが意識はしていなかった。改めて確認ができた。
norinorichan
データ分析を行うのに極めて有効。
ただし、原因と結果の取違い、原因選定の恣意性、目盛りの単位設定などの設定に留意しないと見当違いの結論が出てきたり、そもそも意思決定者の意に沿うような相関関係を出そうとする力が働いてしまう可能性あり。
rice-ball2030
外れ値は、将来に当たり値になる可能性を持てることに驚きました。
user-7ca8b3d4c2
外れ値や空白部分にも着目し、勘に頼らない分析を心掛けていきたい。
sekou_mori
散布図の空白が示唆することを読み取ることにも留意!
cyobicyobi
初心者には、取っつきやすかった
harao
当たり前のように感じるが、いざ業務の中でとなると、多忙さ故に必要最低限の情報しか抽出せずにそのまま放置、というケースもあった。これまでの思想の一連の動画を見て、なぜ?どうして?と常に問いかける姿勢が大事なのだろうと改めて感じた。
doppon4510
これまで感覚で理解していたデータを見える化するのに役立ちそうです。
kanibuchi
結果系の変数に対してどれだけ原因系の引き出しをもっているかに分析精度は左右されると感じた。
外れ値や空白部分に留意しつつ日頃から考察するための引き出しは増やしておく。
nao_0710
外れ値と空白の分析が重要だと感じた
y-naomi
外れ値は「例外」とするのではなく、重要な示唆が得られるかもと注目する事が大切だと知った。カンに頼らず原因―結果を考えるうえで有効な方法だと思う。
masa_0930
散布図を営業活動で利用できる方法がわかり、勉強になった。
yoyo11
この内容ならわかりやすい
chinkichi
論理的思考のステップを踏んだ上で、散布図を作成することが大切だと思います。手段として散布図をなにげに使用していますが、そこに至るプロセスでの考察が活かされると思うからです。
hk_0321
縦軸横軸のスケールの違いで、データが密集しているにも、分散しているにも見ることができる。客観的なデータ解析をするにはこのスケールの設定が非常に重要ではないかと思います。
shin1202
これまで原因と結果をグラフで検討してみたことがなかったため、実際にグラフにして検討してみたい。
mysteryrose
散布図を作るためには、複数サンプルがあることが前提なので、それを集めないことには始まらない。
どこで相関見つけるかわからないので、属性も多く取っておいた方がよいですね。
tadayuki631129
Y軸のメモリの幅と、どの要素をX軸に設定するかが重要になってくるので、その要素の選択方法も学びたい。
nakiusagi
相関間関数を見える化したものですね!
user-ec1b133924
散布図の応用範囲が広い事が再認識された。
naganuma_0962
目盛りに関する示唆は勉強になった。
tarimo
原因と結果を実際にグラフ化して検証していきたい。
masakiii2020
相関関係を可視化するために散布図を用いるということですね
s0213
散布図自体シンプルで、2つの変数に相関関係があるのかについても見た目で分かりやすく工数分析などで使えるかもと思いました(y軸工数:x軸機能数など)
x軸は何パターンか入れてみて様々な視点で見ると新たな気付きが出てくるかなと考えます。
また、外れ値や空白が意味する事を意識することで新たなアイデアや発見がありそうだと感じました。
kameco
散布図を作ることを考えたこともなかったが、自作することで、より読み込めると思った。
k_sim0504
I have many time to use this approach.
I practice it!
wkiymbk
2つの変数の関係性を見るためのグラフであるということを学びました。
私が所属する会社ではテストの品質管理に活用しています。
kzhr2358301
あまり散布図を使ってきませんでしたが、外れ値から新しい気付きを見つけるために使用していこうと思いました。
yaski
原因が横軸で、結果が縦軸という事を恥ずかしながら、はじめて知りました。
aizuboy
業務で、活用します。
atk_ando
何となく目にすることはあったが、読み方のポイントや、縦軸横軸の選び方など知らなかった。
実務で使ってみたい。
photo_mul
業務での活用例
・売上と広告費の関係分析
売上金額(縦軸)と広告費(横軸)の散布図を作成し、両者の関係性や傾向を把握。相関が強ければ広告投資の効果が見えるため、予算配分の判断材料になる。
・営業活動の効果測定
顧客訪問回数と受注金額の散布図を作成し、活動量と成果の関係を可視化。外れ値(極端に成績が良い・悪い営業担当者)を特定し、成功パターンや課題を発見できる。
・品質管理や異常検知
製造業では、製品のサイズと重量など2つの品質データを散布図で可視化し、異常値やパターンを早期に発見。不良品の原因分析や工程改善に役立つ。
日常での活用例
・健康管理
体重(縦軸)と運動時間(横軸)の散布図を作成し、運動量と体重変化の関係を可視化。どの程度運動すれば効果が出るかを客観的に判断できる。
・家計や生活習慣の見直し
支出額と満足度、睡眠時間と翌日の集中力など、日々の記録を散布図にして関係性を分析。無駄な出費や非効率な習慣の改善ポイントを発見できる。
isopp-3
外れ値の考え方は参考にしたい
bubyking
エクセルに実際の数値を入力して試してみたい
kyoueno1205
グラフのコマ幅で分布の見え方が変わると見える印象が変わるため、資料作りにおいてはこのテクニックが使えると思いました。
d_nakano
散布図使ってみます。
katsuragikeiba
業務で活用するためには、2つの変数の散らばりを意識することが大切だ。
bntx
外れ値に着目することが新しい価値観を生むのだろう。金をかければ、品質が良くなると思いがちだが、金をかけずに品質が良くなった外れ値を見ていくのが必要
kei0415
横軸が原因、縦軸が結果。グラフ作成で、たまに間違ってることがあるなと気づきました。
hiro_yoshioka
外れ値、空白、目盛りにも注目しよー
空白からも読み取れることがあるって新鮮!
chesswing
以前学習した因果関係を考えるヒントにもなりそう。
相関関係≠因果関係にも注意したい。
gantetsu
空白部分の読み取りは、今まで意識したことがあまりなかったため、良い気付きを得れた。
saito-yoshitaka
外れ値の原因特定が結構難しいと感じます。
djmpajmpkm
メモリ幅の解説も少しして欲しかった
yatian
ビジュアルから実態を感覚で理解する、大事ですよね!
kaws
提案書の分析において、散布図を活用しよりよい提案書作成を目指したい。
t-karasawa
二つの変数がある場合には簡単に散布図を作成してみることで思いもよらない関係性を見出すことができる場合があるかもしれない。
nikebe
散布図の傾向をみるだけでなく、外れ値や空白部を分析することも大事だと知りました。
chocoemon
データ分析の手段として、散布図を利用していきたい
teruterubo-z
原因に対する関係の確認
bipapa
ヒストグラムは1次元的に関係性を調べられますが、散布図は2つの変数の関係を可視化できるので、意外と日常的に使います。
to_kamiyama
空白部、外れ値にも留意することで販売に関して新たな気づきが得られる可能性がある
75475
何かを解析する時に役立つ
kazz_isoo
相関係数だけに気を取られていたが、図全体から示唆が得られることを知れて良かった。
gouda0922
改めて分布図の必要性を勉強した
wagu
バラつき具合を直観的にわかる図表なのでよく使用します。
ym0725
散布図により勘に頼らない関係性を見つけることは重要と思われました。迷ったときに使ってみます。
daisuke_shigeki
扱いやすそうな内容でした。
ozawataisei
グラフを見て考える事を習慣化したいです。
s_t33
外れ値や空白部も無視せず考察することで、重要な示唆が得られる場合もある。
koike_123456
2つの変数の要因分析を行う上で、有用と考えます。
a-fz
2つの変数の関係を見るのに使用する
shinichi_f
具体的な散布図の作成方法を説明できるようになった。
r-igarashi
これまでの、相関分析、回帰分析、散布図の違いがよくわからない。
khshimizu
普段分析で、円グラフや折れ線グラフしか使わないのですが、分析したい内容によってグラフを使い分けれたら良いと感じました。
konkon_sk
エクセルシートの作成方法が参考になった
mmkai
相関分析と回帰分析の後にこの単元がくるのは何か意味があるのでしょうか、、?
j-ikejima
業務上あまり使わない。
izuru333
散布図を利用することで、関係性が分析し判断ができるということを再認識できた。
humiya
業務内で散布図を使うケースがあるので学習した内容を参考にしたい
osushikanai
設問4
選択肢2はデータの集め方次第ではと思います。そこのデータまだとってないから、または定義域の外だから?
選択肢3も操作によると思いますが、両変数で単位揃えてたら変わらないかと思います。
tsukudo
外れ値や空白からも重要な示唆が読み取れることを理解した。
jnk_k
外れ値に注目することで現状打破できる可能性が広がることに気づけました。
kokana
グラフの見えかたに注意したい。外れ値だけではなく空白部分も意味がある。
takayuki48
散布図は実際に使っていても解り易いグラフだと思う
10019528
製品の使用回数と不具合のグラフを作成してみる
k-t_iftc
改めて復習できた。応用していきたい。
01011986
売上に対して変数が多数ある場合に関係性を見つける・見極めるのに役立つと感じた。
reikou
わかりやすかった 。
waterman
関係性を見るのに役立つグラフを勉強できた
ohtsuka
グルーピングで分ける手法はありませんでしたので、是非活用します。
ichiraku
相関について理解できた
wakanas
散布図からの読み取り方、分析の考え方を改めて学べてよかった
chisa1007
それぞれ解説して欲しいです
hata_yasuo
一度見ただけではなかなか活用までしにくい
qadesh
思ったよりも良い結果が出た場合、全体をプロットして、相関の範疇か、外れ値なのかを判断する。
shaku-0899
外れ値や空白部からも、重要な示唆が得られるのだと知った。
rarapanko
散布図を利用して、2つの変数の関係性を分析し、施策に役立てたい。
hide1119
相関関係を調べたい時に散布図を使う。
「2つの変数の関係」「グループ分け」「外れ値、空白からの示唆」について分析する必要あり。
y_hos
散布図を見ると直感的に伝えることも可能なので、
説明の時にも非常に便利。
sasa-f
売価と販売数量との関係
yujiyoshida1960
まず散布図にして、関係性あるか、外れ値がないか確認すると大切。いきなり、相関係数を求めると判断を誤る
sknesh
散布図、相関関係の大切さを頭では分かっていながら、実際の仕事の現場で使っていないことも多い。今はエクセルで簡単にグラフ化可能な時代であり、帰納法中心の考え方だけではく、グラフを見ながらの判断をより一層取り入れていきたい。
mon1
空白が活用できるということが学びだった
sara777niko
いろいろな変数の組み合わせで散布図を作成し、比較してもよい。グラフの目盛に気をつける。
knomu
自分の理解が正しいのか、確かめになった
t_hirohata
得意先毎の販売構成比と採算の相関関係を確認する
tak_naka
傾向を把握しやすいグラフなので、分析に役立てたい。
moe_o8o8
商品の売り上げに影響を及ぼす要因や
ある原料の添加量と効果などで活用することで実施すべきことや最適な添加量がわかると思った
masa0819
散布図の注意点は理解できた。