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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182件
okawarikun
もう少し具体的な話が聞きたかった
test_
動画を聴講する中で、AIのみならず、ファクトリーオートメーション、デジタル化、デジタルトランスフォーメーション、データサイエンスなどの各用語の定義をしっかりと理解することが重要だと感じた。
axtyu
製造業で働いているので、AIの活用方法を考えて、製品開発にも役立てれるように少しずつ技術を蓄積する
redsan
生成AI、もっともっと便利に活用できそうですね。
tsuki_y
製造業だが製造ではない為まだAIと直接的な関わりを持ったことはない。ただ結局のところ少なくとも今はやはり「人」が鍵ということは分かった。そのうち機械の故障もAIが修理するようになったりして、「人」は出来ることを失っていくような気がする。
t_n_chocolate
製造業のAI利用について参考になりました。
makotokoma
ありがとうございました。
prazma
製造におけるAIの活用について概要が理解できました。これから少しずつ深堀していきたいです。
k_yuna
大変勉強になりました。
t_nakamura11
製造プロセスのデータ取りまではできているためSCADAを進めて行きたい
jozef
自部署での生成AI活用の可能性を考えていきたい。
fusho225
AIの製造業での使われ方が今後どうなっていくのか興味が湧きました。
morimotoa
データ収集、分析はAIに任せて行きたい。
tomo0920
製造業でAIのさらなる活用イメージが具体的になった
usami0623
生成AIを使って世の中の情報を整理してみる、など活用方法は多岐にわたり、まずは使ってみることが大事
sata2
そういうものがあるんだと思ったが、実際の活用シーンは思い浮かばない
yagiharu
AIのメンテナンスなど、AIに対応する人材育成やルール整備等が、今後の課題になりそうに感じた。
sphsph
他の技術との連携が欠かせません。
IOTでいろいろ便利になりますがそれをさらにAIで有効に活用していく。そんな流れと感じました。
技術の融合は製造業に限らず世の中全てにおいて必要ですね。期待に夢が膨らむ一方です。
悪意のあるシステムがはびこらないようにしていただきたいです。
yoshiji-arai
AIについて学習し、導入の先駆けとなりたい
toshiaki_suzuki
AIによる未来は遠くない事は感じたが、従来のソフト開発とAIの違いが良く分からない
yuri_ichikawa
製造業でどのようにデジタル化が進んでいるかが少しわかりました。
charleswang
AIは特定分野除けば、意外とまだ発展中で、今後大活躍を期待しています。
snk_shiro
今後のAI活用の方向性を知るきっかけとなった。
taisuke-kase
AIについてはまだ使いこなせておりません。今後の発達に期待しつつ、業務にも取り込んでいきたい。
andou06
事例で挙げられていた、機器の点検や部品の故障予測から、適切な時期に予防的に部品交換・メンテナンスができるようになりたい。
y_yasuda1
AIの活用についてためになる話だった
ry1081
KKDのKKについてはAIで置き換え可能と思う。今後の発展に期待したい。
bonjours
AI人材をどのように社内でも育成するかの重要性を再認識しています。私の勤める会社でもマイクロソフトの方と勉強会が開催されていますが、Copilot は日進月歩なので現状についていくだけでも精一杯になってしまいます。
tacom
どの業界も変化しており、人材育成が重要だと分かった。自己啓発に努めたい。
hir-nakamura
AIは日々進化しているが、抱えている課題について常に把握しながら、生産管理を行なっていく必要がある
take_ta
引き続き、AI活用の情報を収集したい
msekiguchi
製造業でのAI活用のイメージができ参考になりました。
wada-wa
これからいろいろな分野にAIが入ってく来ますので、勉強になりました。 我々の製造部門にどう影響があるのか、どんな業務を効率化、安全対応できるのか、楽しみです。
saku1111
システムの見直しをしたい
koh4633
具体的な内容ではないようでしたが、学び初めに良い内容だった。
ik_hrs
AI人材が足りていないということで、これからはAIに関する知識を勉強していかなければならないことを実感した。
d-kawabata
製造業の顧客に対してデータ収集やそのデータ活用を提案していく立場として、AI活用イメージを考えていきたいと思った。
tsukuda5276
AIリテラシーを高めたい。
rajya
製造業ですが精密な商品ではなく人の経験、感覚にかなり左右されています。ファジーな部分をAiが担ってくれるようになるにはどれぐらいかかるのかが興味深いです。
quervo
製造プロセスにAIが今後どんどん活用されていくであろうこと、遠隔操作ができるSCADAや、サプライチェーンにおける最適原料調達や需要予測、デジタルツイン等、製造メーカーのDX化の方法、手段として提案、活用していきたい。
tatabe5
話を聞いてもなかなか自身の部署、会社で直ぐに活用できている姿を描けなかった。
8ru
社内でAIを活用する働きかけはあるが、知識不足で中々使用する事が出来ない。
shimizu0423
どの分野においても接点がでてくるAIについてリテラシー向上のため勉強していきたい。
kenji_www
あまり具体的な内容ではなかった。
海外を筆頭に実際にはもっと活用されていると思う。
myx-k-yasushi
製造業におけるAIの課題や対応可能な工程、メリットを確認できました
今後製造業のお客様との会話でも用語を使って深掘りできそうです
9047889
AIによって製造業が革新・進化するように我々の日常も変化すると考えられる。
例えば、毎日献立や買い物(冷蔵庫の中身なども)などをAIで数値化できれば無駄なく効率の良い生活が送れるし、
掃除や洗濯もカメラを通じてAI分析すれば、今日掃除すべきところが分かるので、共働き家庭には良いのではないかと
考えます。このような日常生活にAIが活躍できる場面は多くあるかと思うので、新たなビジネスチャンスが生まれると思います。
isshikoro
あらゆる職種にAIスキル習得は必要、まさにその通りだと痛感している日々です
kenjio
AI人材の必要性を感じた。AIによる社会の変化に期待をしたい。
r_suzuki_tmh
常に業務改善の選択肢の一つとして意識しつつ、実務上で運用にこぎつけるような知識のキャッチアップをしたうえで日々のAIの進化についても目を通しておくためのよい導入となった。
chika3880
業界ごとに恐らくAI技術活用が違うが、必ず必要になってくるであろう事を学べました。
noir_hpy
今生成AIを勉強中ですが、やはり全ての人が使えてこそ企業の発達だということがわかりました。まだまだ勉強します。
zomas
導入座学としてはこの量と質になるんでしょうね。
もう少し具体的な事例をグロービスさんには提供お願い頂けると更に活用方法のイメージが湧きやすいです。
aki4444
デジタルツインなど初めて聞く言葉がわかった。
yuu-san
勉強になりました。今後の未来が何となくみえてきた気がします。
futoshi_abe
概要や理論は理解したので実際に活用してみたい。アイディアさえ浮かべばどんどんAI活用が進むと思う。既に議事録作成等では一般的に使われているが、プレゼン資料の作成等は効率化できそう。
chika_83
自動化だと言ってるいるが、やはり全ての人が使えてこそだと言うことが改めて分かりました。
naorinko
AIで業務の効率化は測れるものの最終的には人間が適切に管理できるか、にかかっているのだと思いました。
r35s_tutti
全く物足りない。もっと具体的なイメージを語る等の工夫がほしい
kyo1227
製造業でのAI活用のイメージができ参考になりました。
an038789
ワクワクするようなお話し。自分のところにどう取り込めるのか考えたい
fumihiko888
広い視点を持つことの重要性
oknmkcti
全員がAIやコンピューターについてうっすら専門性を高めていくことになる。進学率や識字率のことを思うと、歴史的に一貫した流れの中にあるのかもしれない。
chunplus
製造現場、装置のIoT実装、さらにSCADA、MES構築によりスマートファクトリー化が推進される未来を予想することができた。
さらに取得したデータをAIに実装することで、さらに最適化された製造が期待されますね。
pampaygaucho
遠隔での業務など、間接部門においてもAIテクノロジーを活用していきたいと感じました。
noridukikeisuke
デジタルツインを活用すればより自分達の仕事を
俯瞰的にみれて今後に繋げられると感じました
ありがとうございました
ta-morimoto
知っている内容でした、もう少し業務にヒントになる内容が知りたかったです
okubo1233
AI利用を有利に進められるよう、新たな情報収集は必要だと感じました。
kh-9712
製造業でのKKDのような職人技がどのようにAIに取り込まれていくのか。技をデジタルに変換する作りこみがどこまでできるのだろう。今後どう変わっていくのか楽しみです。
fuutama
各業種で様々な取り組みがあるが、興味を持ち、まず使ってみる事から始めたい。
hiro-zumi
デジタルツインは、興味深い内容だと思いました
jiro049
今回の話では、あまり具体的にイメージまでできませんでした。
iwahashi-n
AIを取り入れた製造業の未来についてイメージできた
nk11
AI活用の具体的な活用イメージをもつことが大事だと思った。
a_takafumi
デシタルツインの進展を意識したい
d-ume
AIも日ごろのメンテナンス、アップデートが必要だと学ぶことができた。
xiongxing
大まかな道筋はついていても具体的に動こうとすると投資効果の壁があるのではと思う。
oyamayui
少なからず現在の潮流ええあるAI技術を知った上で活用や運用、その足りないところを理解しながら失敗しても使っていかないと今後遅れていってしまうかなと感じた。
hiwatari-susumu
やりたいことを考えて、
AIで何が便利になるか、困っていることをどう解決できるかを考えて
AIをまずつかってみる
食わず嫌いはやめる
ruikai_
AIの活用方法を学べました。
pikadanryu
とくだん業務に生かせる話ではない。
h_makoto
ワクワクするようなお話し。自分のところにどう取り込めるのか考えたい
mmbvccxfuij
仕組みを作る人は内容を熟知していなければいけない。使う人は中身を理解していない危険性がある。今の業務でもそう感じるが、それが顕著になる気がして不安。
go-fujii
以前よりもSCADAが活用しやすくなっている。ただし、トレーニングデータの更新やアルゴリズムの人的確認、修正が必要という課題もある。デジタルツインで製造ラインやメンテナンスラインの工程の見直しをより簡単に見える化できるようになる。
y_ishiguro
担当顧客が正に製造業であるため、顧客における事業のデジタル化の検討の一助となった
natsume-a
研究開発などでAIが用いられるようになると製品開発のスピード、サイクルがより速くなる一方、製造現場の改革を行わないと社会に出回る製品にまで還元されないのではないかと感じた。
tori000
スマートファクトリーに期待したい
ys_ikd
AIについての入門的な内容という印象でした。もう少し詳しい内容を聞きたかったです。
shotarou_w
今後、製造現場に活用を広げていきたいです。
onoduka-you
SCADAを使用しているが、もう少し活用方法があるように感じた。良いシステムを使うには、やはり使い手の知識も必要と、改めて感じた。
-do-
KKD 感・経験・度胸 人に頼る作業を自動化できる仕組みを作れるよう考えていく
kojiyamanaka
具体的なお話が聞きたかったです
takashi_sayama
製造業における、今後のAIの活用方法が理解できた。
masayuki_fuse
製造装置に設置されるセンサーや計器類をデジタル化することで大量のデータを収集、分析、学習させることで今後発生しそうなトラブルを未然に察知するシステムが実現されると思われる。デジタルツインは現実にある製造プロセスをバーチャルに再現させることで条件変更による影響を現実に行わなくとも実現できるようになる。
tomo369
製品の品質、タクトなどをモニターすることで事前に不良の悪化、装置メンテナンスの時期の予知が可能であるとかんじました。
nakanote
データ分析等においては十分な条件だしをしてあげること
機密情報の取扱いに注意しながらデータのまとめや考察の作成に役立てたいと思います
rumahbaru
AIのメンテナンスが可能なレベルの人材確保はなかなか難しい面もあると思います。
yuta_koseki
客観的な視点と、ユーザーのリテラシーが要求されると感じた
tn0220
これから学習して行き、徐々に仕事に取り入れて行きたい
rirac
具体的にどのような企業でどのような活用例がされているのかを出してほしかったです。
a_matuo
製造業でのAI活用の話であったが、お話としては理解できるものの内容に具体性がなく、リアルに現在の業務の中での活用イメージがわかなかった。