03月14日(土)まで無料
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AI BUSINESS SHIFT 第11回 機能別戦略編:AIが拓くプロダクト開発の未来
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11回です。 第11回「機能別戦略編:AIが拓くプロダクト開発の未来」では、 AIがプロダクト開発の生産性や品質に与える影響、 AI時代において競争優位となるプロダクトとは何か、 そしてその戦略を実現するために、個人・チーム・組織に求められる能力やマインドセットは何か について学んでいきます。 ■こんな方におすすめ ・プロダクトマネージャー、プロダクトオーナー、テックリードなど、プロダクト開発を担う方 ・AIを活用したプロダクト開発や開発組織づくりに関心のある方 ・AI時代におけるプロダクト戦略や競争優位の源泉を考えたい方 ■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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コメント28件
honey-bee
人の感や経験ではなくデータに基くやり方を導入する事が大事だと考えた。
joey_t
在庫管理は月の売り上げにも影響が出るので出る商品は多めに抱えても問題ないと考えますが、あまり稼働しない商品についてはローリングストックを実施、そのためには発注して何日入荷まで時間がかかるかある商品ごとに把握し入れるとき在庫がない。機会損失を出さないように発注管理したい。
kubota_k
汎用性があり、置換えて考えることが大切だと思いました。
everest
効率的な仕組みづくりによって持続的にKPIを達成できるようになると感じた。
sasaki_yo
AIの活用全くできていない。自動化進める話も立ち上がっては消える。
今使用しているシステムがイマイチなのもある。
h_tsujimoto
ここはやっぱりビッグデータを利用するのが、王道である。問題は解析である、いままでは人間の脳がメインであったけど、AIや量子コンピュータなど、解析ツールが増えたため、個別の営業所でも詳細な解析ができるようになった。
このようなビッグデータを扱う環境に、いろんな産業が重要業績評価指標が目にみえてくるのではないだろうか
ki-ta-ji-ma
食品ロスは永遠の課題。食べたい商品、献立、それは気持ちや気分、気候に左右されるから。誰のせいでもありません。地球温暖化により、訪れるであろう食糧危機。もしかしたら米不足は、その始まりかもしれない。これからは、好きなものを選ぶのではなく、食べられるものをいただくという時代がくるかもしれない。
masaakiishida
単にロス率という合計で見るだけではなく 、商材別や重要なロスの原因別などを細分化して測定管理する必要があるについてのリスクとリターンの概念が、どの様に機能するかの探求に深く感銘を受けた。パートナーと共に、柔軟な改善策の検討と、具体的なアクションプランを立て、実行可能なステップを明確にし、定期的な振り返りが出来るように熟慮断行をしたい。
hirokitokiwa
ひとものかねに係ることであるためある程度の精査が必要
passenger13
廃棄問題が大きくなる中、AIを駆使したロス対策は一定の効果を発揮していると思います。
ですが、根本的に消費者に対してなぜ廃棄ロスが減らないのか?その影響がいずれどのような問題に発展してしまう(計画的に取り扱わないことによる食糧不足)など、将来必ず反動が来ると思います。
ですが、過少在庫になりすぎて、消費者に行き届かないこともあってはならないことですので、企業側もしっかりとしたデータを活用した経営戦略・販売計画が大切だと思います。
dia44
廃棄ロスはどの業種にも当てはまる課題なので、自分の仕事に置き換えて考えることも必要だと思う。
taro0705
ワンマンパワーではその場しのぎになってしまう。
最初はそれでいいかもしれないがやはり根本解決できるような運営をしたい。
ootamu
廃棄ロスはどの業種にも当てはまる課題なので、自分の仕事に置き換えて考えることも必要だと思う
morimotoa
積極的にAIを活用して行きたい。
a_7636
自分の仕事に「ロス率」を時間という基準で当てはめると、自分の時間のロスと顧客(=直接的には社内の人)の時間のロスがあると思う。
お待たせすることによって顧客に発生するコストには、顧客の先にいる取引先との交渉の手間、取引の機会損失があると思うと、心が痛い。対策には地道な努力と経験の積み重ねも必要だが、やはりAI導入・・・か?
do3do3do3
KPIの原理原則を学んだ。どの分野にでも応用が利くと思う。
stfighter
今後労働人口減少に伴い要員確保が難しくなる中、AIやビックデータの活用などDXを推進し、商品ロスを低減し、環境にやさしい事業を実現させたい。
ishii_20020116
廃棄ロスや有効活用の仕方等が今後の経営課題の一因となるが、今後新しいシステムやAIの取入れなど情報を注視し業務に遂行したいと思う。
yoshizap
リーダーがチーム員にOJTで指導するスタイルから徹底的なマニュアル化,AI化が進んでいるように思う。各プロセスで定型化できるところは積極的にAIを活用していきたい。
yasu-okazaki
AIを活用した予測でロスを減らすことはこれから全てに活用できると思います。
techno
紙を使っていると書いたものは廃棄になるのでタブレットや電子手帳を活用すると廃棄を減らすことができる
r-kumao
廃棄ロス削減もサステナビリティの一環であるので、重要であるが、販売機会のロスは起こしたくないので、取り組み方が難しい。
y_cerezo
その通りですね。
kfujimu_0630
デジタル化によって人手ではなく、テクノロジーを使って効率化した良い事例だと思いました。ありがとうございました。
shogo-harada
タイトルからイメージしていた内容とは若干違ったが、AIやDXを活用しマイナスを減らすアイデアは生み出せそうだと感じました、
brisk
廃棄ロスは環境的にも考える必要大きいですね
tw-143
仕事のロスを考えると損失していると思われる事が勉強になった。AI入れる事で削減なるかと分からない
ozawa_h
別のGLOBISコースで学んだようにAIを利用する場合でも因果関係を正しく把握するようにします。予測と実際に大きな乖離がある場合はルールの見直すようにします。