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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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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39件
th0588
分析は意図をもって理解する事と思いました。
ogiwara_takashi
以前に学んだ項目で、「業界2位」とうたっても「業界1位」との差は多々あり、「業界3位以下」とはどんぐりの背比べ。つまり、意図的に作りあげられる数値でもあり、目的にあった分析を行った結果なのか?多角化の視点で見れるように意識する必要があると感じました。
morimotoa
分析は比較対象、全体を十分注意する。うたがってみる。
satoshi_shinada
比較対象を明確にして、分析結果を整合性を要素に見極めます。
nabezo1962
あまり大きな声では言えませんが、かなり高い確率で「こういう結果が欲しいから何らかの分析をする」状況ではないかと思います。
分析内容をよく見ると、意図的かどうかは分かりませんが、データが偏っているとかグラフの作り方が変とかというケースがよくあります。
気を付けないといけませんね。
clapton1
分析には比較対象の設定の難しさが判った。
dia44
比較対象を明確にして、分析結果を整合性を要素に見極めます。
ooooohara
目的に合った分析ができているかを判断しないといけません。
意図的によく見せたり、悪く見せたりもできるので気を付けます。
bssrxo
比較した結果に関して、比較したということに満足せず、本当に合っているのかを一度冷静な目で見極めることが大事ですね。
hirokitokiwa
比較対象の分母が正しいのか
ueda2008
比較する場合は前提条件の設定が重要。異なる条件では解が異なる。重要な条件の選定が大切だと感じました。
masaakiishida
定量分析の世界での比較対象は、極力同じ定義や測定条件に出てきた数字で比較がされる。
その反面、企業ごとの平均年収の比較をする場合には、企業内に従事する働き手の位置的な取り扱い(何をもって従業員とみなすか?正社員、派遣社員、外注先の働き手などの働き手の取り扱い)をどの様にするかが難しく、分析比較がしづらい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、柔軟な思考をもとに、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、定期的に振り返り検討・検証が出来るように熟慮断行をしたい。
s-geru
比較をするのであれば同じ定義と測定条件が必要であること
everest
データや数値に偏りすぎず目的や背景を踏まえたバランスの取れた意思決定ができるようになりたい。
h_tsujimoto
分析をどこまでするのかが、一番のポイントである。分析の結果は最終的な成果に結びつく。冷静に客観的にみて、適切な分析をしないと誤った結果になってしまうので、最大の注意をはらいたい
axtyu
分析を行う場合、その差分を明確にして比較しなければ、意図しない結果になることを理解した
oto-oto
分析は分解。比較はアップルtoアップル
uyuuuy9
大雑把なものと捉えた方が良い程度のデータか、かなり正確なものかなど考える視点も大事かと思いました。限定されている部分の平均なのに、全体と間違えやすいとか、データを出す時のカウントの仕方が違うとか。
toto_glo
分析をする際に基準や条件を意識することの大切さを学んだ
yuta-1998
勉強になりました。業務に活かしていこうと思います。
kazuyoshi0624
商品分析でも、価格帯や回転率、商品単価などざっくりとした分析になっているのでは。感じる事があります。分析は一言では言い表わせないのでは。
14001
分析する時は同じ物差しで分析することが大切だと学んだ。
fujiyoshi1215
仕事に役立てていきたい
eiwata
実務に活かしてゆきたい
y_cerezo
その通りです。
bayanbiyon
分析の際、比較対象のベースがそもそも合っているかを確認するように心がけるようにしたい。
ruha
分析の内容は多角的に見ていかないと見誤る。
tateuchishoma
分析結果の正確性を高めるために比較対象の選定も注意していきたい
miyo4tomo
業務で活用するためには、Apple to Appleであるかという視点を持って、分析結果を見ることが大切だと思いました。具体的には、競合他社の取組と当社の取り組みを分析する際、ある要素があるのかないのかという前提条件を明確にしつつ、その他、様々な要素が入ってしまうことがあることもあらかじめ想定しておくことも重要。
takakusa
A2Aは比較するときに大変大事な考え方です
mee-chan
比較をする際に、Apple to Appleになっているかの観点をもつ
tsookawa
分析比較する前に同じ条件のデータであるかの確認をする。
shiozaki_kitaq
比較できるものなのか?どうやったら比較できるのか、そういった視点を養いたい。
sphsph
改めて要注意と認識しました。
目的に合った分析ができているかを判断しないといけません。
意図的によく見せたり、悪く見せたりもできるので気を付けます。
takeshi17602
分析の際は、比較対象の前提条件を可能な限り合わせておくことが肝要。
kawanom
前半はなるほどと思ったが後半はよく分からなかった
yammada-k
比較対象としてあっているかは考えて分析するようにしたい。
omuraise
比較対象する場合は定義や性質の似たモノを選択する
tks_tt
軸を変えること分析結果は異なることはあるので、その分析軸を定義することは大事と感じた