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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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コメント5383件
dm
確認テストは正解不正解に関わらず解説を表示してほしい。
cozy
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。
taragon_02
最終問題は回答に足りる条件が不足しているのでは?
s200087
最後の問題の解答が納得できないので、なぜか解説してほしい
riku_0930
ディシジョンツリーから定量的な期待値だけで判断するのは、実務・現実での立ち回りとしては片手落ち。そう簡単に将来の正確な数字が出るはずはないし、説得力もない。
とはいえ、主観的な感覚だけで決めてしまわず、数字を出して「オーダー単位で差がある」「明らかにダメ」と選択肢を除けるのは大きい。
ディシジョンツリーをプロコンのひとつの定量要素(特に足切り)として考えることが有意義なのではないか。
hidetaka13
確率の計算を正確に行うことが難しい
karlsmith
終了テストの設問5における解説は、言葉足らずの印象があり、真意理解に手間取る印象がある。「期待値が低い為に、検討材料がそもそも考慮されないのは適切と言えません」とあるが、考慮されないことがなぜ不適切なのか?一歩踏み込んで解説が欲しかった。
shige1992
最終問題の選択に迷った。正解を得られないと履修を終えた気がしないため、開設がほしい。
hide0024
確認テストにおいて、正解理由と不正解理由が知りたい。
harama
何故Aの期待値が22万円になるのか?
kami5
まだ理解できていない。
ysoy
正確に成功確率を予想することの方が難しい。
ohhara_chiba
1問不正解となりましたが、最終的な回答も理解できないまま終了。確率の問いであり、回答の傾向で選択すればよかったのか?不親切
iwst-rtr
○まず、あくまで意思決定材料の一つという認識を強く意識するべき。複合的な要因が絡むと期待値では比較ができない点が弱点。例えば、親密先との案件の場合、取り掛からないと今後受注ができないなど比較の対象ではない。○収益・確率の単眼的な期待値だけではなく、顧客属性・案件属性に関連する収益やその確率を算出して複眼的に期待値を求めて比較した方がいいのではないか。○そもそも、初めて取り掛かる事業の受注確率はどのように算出するのか。現状では、経験・勘による算出方法に依存してしまう。企業内でデータを蓄え、ベイズ統計などを用いて(流行り言葉でいうAI)、一応数学的に経験確率を求めていくなどの手続きであれば百歩譲って参考数値として採用できるかもしれない。とはいえ、そこまでコストをかけて確率を算出することが重要なのか、、、ここでディシジョンツリーの出番。○ただ、単に主観による意思決定をするよりは、合理的で視野の広い意思決定になりうる。
tadayuki631129
そもそも確率の予測が難しいのではないかと思います。確認テストは、正解不正解の場合も解説は表示して欲しい。
atsu-no
確率の算出が難しい。
それぞれの事象ごとの確率の信用度が異なると成り立たないので、不確実性が高い事象に対して、ディシジョンツリーを使って意思決定をすることが難しいと感じた。
不確実性が高い事柄で、期待値の確率が明確なものってどんなものがあるのかも教えてほしかった。
kzhr2358301
国語力がないのか問題の正解を見出すのに苦労した。
aoiasa
期待値がよければ必ずしも最適とは限らない。その時々の状況もふまえたうえで意思決定する。
kujira007
確認テストの解説をお願いします
test_
単純に期待値を求めるものだと理解した。
自身の決定に説得力を持たせる際に有効な場合があるのかもしれない。
hiro_yoshioka
このツールだけで判断はできないけど、
このように見える形にしておくのが重要だと思いました。
koji-1965
期待値をどう判断するかは難しい
lintarokato
わからないところが2つありました。
1つは成功確率をどのように導き出すのかというところです。ITコンサルの例のように受注成功率を明確に数値化するのは難しいのではないでしょうか。確認問題にあった天気予報はやりやすかったですが。
2つ目は設問2の内定先を選ぶのになぜ一番適切ではないのかの解説が欲しいです。
kikunojou
確認テストの解説がほしい。何度見返しても意味がわからない。。。
tarimo
前提条件として確率の予測が難しいのではないかと感じた。
chinkichi
発生確率を予測するのが難しいです。何を持って正解とするかが迷うところなので、そこの方法を身につけることが何より重要と思います。
toritori0923
講義の中であったAとCの同時着手の際の選択肢に抜け漏れがあったと思うが、あれでいいのだろうか?
wkiymbk
意思決定者がとりうる選択肢と起こりうる出来事、発生確率や得られるリターンを樹形上に表した分析ツール。最も有利な選択肢が明らかになるということを学びました。
自身は発生確率の求め方を理解していないので、現段階では活用は難しいです。
理解度確認テスト設問4の降雨確率で求めるといった単純なものであればできそうです。
kaiji0811
A (50-20)×0.6+(30-20)×0.4=22
B (35-10)×1.0=25
045766
確立が正確に出せたら・・苦労しませんよね。
santanafr
最後の設問はちょっと不思議な感じがする
numa000
最後のテストの就職活動の問題が、いまいちわからなかった気も
hiroot
枠組みは至って簡単なものだと思うが、実際には確率をどう設定するかが問題だと思う。
knd0
投資やリターンに対する判断材料として、成功確率や失敗確率が既に算出されている事業を判断する場合は有効だと思いますした。逆に新規事業などの場合の判断で用いるのはより総合的な判断が必要だと思いました。AIなどで今後は比較的短時間で算出できるようになればいいですね。
morichi
・ディシジョンツリー
どんな時に使う:複数の選択肢から最大のリターンが得られるものを分析する。
konatu
確認テストが難しく、全ての質問に対して説明が欲しかった。
ディシジョンツリーは再度見直したい。
sho_yoshi
問題が難しかった。
ディシジョンツリーの期待値だけでなく、総合的に判断することに留意すべきだと思った。
kenji_8888
理屈としては正しいですが、現実的に期待値を算出することができるのでしょうか?
関連する要素が多くて確率は求められないと思います。であれば学ぶ意味も薄れます。
実際に実務で活用できた事例があれば紹介いただきたい。
最終問題はなぜこの解になるのか、理解できない。正解不正解ともに解説表示を希望します
mayjunjuly
いくつかの仕事の優先順位作るときに参考にしたいが、確率をめることが難しいと思う。
ryottii
新しいプロジェクトについては成功確率の算出が読みきれないものも多くあり、簡単に作成することはできないと感じた。いかに的確な成功確率を見出せるか、過去のデータを引っ張り出してくる等、それなりに時間を要しそうだ。
freshwind25
回答の解説を明示してほしい。もしかして答えが間違っているのではないかと思っていますので。。
nananan
確率をどう算出すればよいのか、分かりませんでした
tacyou
期待値の算出には精緻が求められますね。
user-ac91826060
期待値について、合理的な設定方法がわかりにくかったですが、考え方として実践できそうです。
k_sim0504
I use it!
I have to narrow down some projects because I have many ones.
cochet
発生確率が明確であれば期待値を算出できる事は理解できたが、その発生確率が明確ではない事象が多いため、活用できる場面は非常に限定的
masao422063
確認テストにおいて、特に最終問題正解理由と不正解理由の解説が知りたい。
aillu
内容としては小学生の算数と同じ。
ビジネスに置き換えて言い方を変えたかどうかの問題。
また、他の人も言っているように確率を算出するのが難しいので、実際にビジネスでこの考え方が利用されているかは疑問。
mat09
確認テストも難しい。
asanon
確認テストの解説をお願いします
studyforfuture
発生する確率を算出方法が知りたい
tyoshihisa
意思決定にはもっと複雑な要因が多い
tjshinchan
机上の空論のようで今一つ腹落ちしないコースであった。
ogashiwa
設問の、なぜ晴れ・雨の想定利益を足して期待値にするのか、理解できない
tokatiobihiro
わかりにくいですね
この動画。
y-nabe1216
最終問題の答えは、あまり納得ができなかった。
2180ishii
最終問題がどうなのか?と思います。
_kmt1111_
発生確率を出すのが難しい。
toshikoizumi
デシジョンツリーに大切な成功率を精度高く設定できないので、弊社では使用しない分析手法かもしれません。
kei0415
うーん🧐難しいけど納得。
dx_2030
もう少し解説が必要です。
chesswing
これまでの業務でディシジョンツリーを作成したことがなく、意思決定の際には正確なアウトプットイメージを持てていなかったことがわかった。
機会事象ノードでの事象が起こる確率やリターンの大きさを正確に、とのことだったが、これを立てるのが難しく、ディシジョンツリー作成の肝になりそう。。
shark1209
抜けもれなく選択肢を用意することと、正確な期待値を算出することができないため、誤った選択をしてしまうのだと思う。別講義で良いので、それが起こらないようにもう一歩踏み込んだ内容を解説してほしい。
また、確認テストで「内定者が就職先を選ぶのにデシジョンツリーが適していない」解説がほしい。もし、会社選びに給料に重きをおいていて平均給与や昇給率が出せるのであればデシジョンツリーは活用できる気もするのだが…
ckt
成功確率について数値化できることは限定的だと思いますが、、、
tamanon
クイズ設問5が難問でした。期待値を出すためのツールだが、それはあくまで参考情報だという意識を忘れてはいけない。
gantetsu
なんとなくで選択するのではなく、また全てを実施できない場合の選択肢の絞り方の方法として活用したい
saito-yoshitaka
成功確率の算出が非常に困難だと感じました。
djmpajmpkm
発生確率の算出方法が分からない
flyana
最終問題の計算が難しかったため、復習して理解を深めたい。
n141876
とても有益な考え方だ もっと知識をつけて仕事や生活に活かしたい
miyoshi_ko
要素ごとの成功確率、失敗確率はそもそもどうやって判断できるの?
be-oka
確率が読めない時の使用方法がよくわからないが、そもそも確率わかるのが前提なので、良いのかな?
tsubasatsuka
ディシジョンツリー(決定木)を使うことで得られる主なものは、データからの意思決定ルールの可視化・理解・予測です。
日常の業務に当て嵌めて考えて行きたいと思います。
tomozo365
大変勉強になりました
6178
成功率・失敗率の出し方は難しいが、応用は出来そう
payo_chan
確率を出すのはやはり経験なのか・・・
bipapa
ディシジョンツリーを初めて学びました。選択肢や出来事と確率から期待値を求め、選択できるとは便利です。
ただ、選択肢や出来事の抽出や確率などについての知見も必須なので、そうした点では経験も必要となります。
ぜひ何かで使ってみたいと思います。
toshiomurayama
状況に左右される部分の判断は非常に難しいと思いました。期待値としては低くても、成功し続ける(確率100%)も必要な時もあるからです。また、損得の問題ではなく、上長からの評価という視点もあります。様々な要因を複眼的に考慮することが大事だと思いました。
fgami
意思決定の参考情報を作成するには良い方法と思いました。
一方、ディシジョンツリーを使って説明をする場合、概念を知らない上長への説明するときには、分りやすくする必要があると思いました。
takanohashi_t
創薬ターゲットの選択にディシジョンツリーを適用できる。
0014
確率により左右されるかと思いますが、確率をどの様に求めるのが良いのでしょうか。
nk1225tk
30万×60%は18万、プラス、10万×40%は4万、合計22万
nobojun
限られたリソースで何を優先するか決める際に有効であると理解した。営業業務においては、やはり新規プロジェクトをどれだけ手がけるのかの判断に用いたい。
3891040
期待値だけでなく、その時の状況、外部環境も含めて判断が必要
yoshimi3939
ディシジョンツリーの作成は難しく感じた。身近なケースで作成し慣れていきたい。
globis_user_
最後の問題が解説無くよくわからなかった
d-komatsu
今までほぼ直感で行っていた意思決定をディシジョンツリーを用いることで論理的に評価、意思決定できるとことが分かった
t-rou
意思決定の場面がおおいので、ディシジョンツリーを使用してみる
yuta88888
意思決定する客観的な材料になると思った。
発生確率やリターンの算出を的確にすることは判断を誤らないコツだと思うが、それぞれを的確に算出する手法はどのようにやるのかは理解できなかった。客観的なデータを基にそれらを算出できれば良いが、ディシジョンツリー作成者による勘や経験に頼らざるをえない場面もあるのではないかと感じた。
ryu-a
今後事業計画を策定する機会があれば、実践し制度の高い計画を立案したいです。
fujita1984
ビジネスにおいてどのようなデータがあれば、受注確率を正確に算出できるのか教えてほしい
yuko-nana-hime
ディシジョンツリー聞き慣れない言葉です。
起こりえる出来事を事前に確認する重要性を学びました。
-ken-taro-
確率の正確性が、意思決定に耐えられるレベルになるものか不安です。
sirasawa
実際の意思決定の場面では、抜けもれなく出来事を洗い出すことが難しい。また、その発生確率とリターンを検討することも困難ではないでしょうか。
意思決定者には、発生確率とリターンの算出した根拠の説明を求められると考えます。
itani3814
顧客から複数の開発要望を受けているときに、どの項目を優先すればよいかの判断基準として、対応した場合に得られるリターンで比較し合理的判断が可能となる。
tsuyoshi_ueda
確率で意思決定する方法。
算出にあたり、プロジェクト毎に最大値利益と最小利益を算出してからで組立て行く。
しかし、算出利益金額を間違えると、大きな失敗につながる為、不確定要素を他部署含めて検討する事が重要だと思い直しました。
昨今の大阪万博の予想経費が膨らんでいるのも、企画段階で戦争勃発の不確定要素を算出出来ていなかった良い事例です。
s___
確率と利益を計算することでより有利な選択をすることができると学んだ。
rb26dett
確立やリターンの求め方を正しく理解して最も有利な選択肢を求めたい。
suga-sachi
この手法は確率をどう設定するかによって、かなり変わる。
実際に使えるかはやや疑問。
latak
確率や得られるリターンの設定が肝なのに、算出方法がよく分からなかった。また、取引先の特殊な事情も加味するとあるが、それを言ったら身も蓋もない話ではないだろうか。そこも数値化して横並びで判断出来ないのであれば、ツリーの作成は意味のない作業になってしまう。