[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"e8abac23":3,"learning_path_groups":455,"campaign-banner":483,"categories":485,"series":561,"article_categories_base":605,"top-courses-mv":922,"top-other-tags":1193,"f1f4492d,ccc4f110,c841fa0e,d8d4ec06,b0584ab5,f23373c9,d2a4b3a8,a0e9b520,43b549ef,22a89626,178c0778":1217,"meta-courses":1642,"meta-all":1647},{"id":4,"starts_at":5,"photo_retina":6,"category":7,"series":16,"name":17,"course_type":18,"video_duration":19,"comment_count":20,"description":21,"recommend_to":16,"lecturer_profile":16,"sections_count":22,"learning_points":23,"popular_comments":36},"e8abac23","2023-07-21T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F5056\u002Fthumb_retina_19-fbaa9169e98f1f80180d4660ed26c0156b601622a642ac2d1024a3d8ce599695.png",{"id":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"dd794d5ca25da1610cc081f7603fcb37","2022-11-22T07:28:16.642Z","2026-10-01T16:00:50.544Z","AI・テクノベート","進化するテクノロジーに関する知見を活かし、ビジネスを構想実行していくために必要な知識を学ぶカテゴリ",9,516,true,null,"機械学習⑥データの前処理／データサイエンス入門","中級",857,129,"このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。\r\n\r\nスキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。\r\n\r\nスキルアップAI株式会社\r\nhttps:\u002F\u002Fwww.skillupai.com\u002Fopen\u002F\r\n\r\n※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2023年7月公開）",1,[24],{"name":25,"videos":26},"機械学習データの前処理",[27,32],{"name":28,"is_public":15,"video_duration":29,"preview_url_l":30,"index":31},"Video 1",408,"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F843098825\u002Frendition\u002F720p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=abcb325f8f8e6e46c32daf41f78e02b42899d0a543e2ddfab5bf14424f7a9258",0,{"name":33,"is_public":34,"video_duration":35,"index":22},"Video 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+0900","0−1正規化と標準化の相違点を十分に理解していなかったので、今回の講座でしっかりと勉強できた。",2,{"fieldId":38,"avatar":39,"username":52,"occupation":53,"created_at":54,"comment":55,"likes_count":22},"user-name01","販売・サービス・事務","2023-12-03 07:28:21 +0900","データの前処理として、データの欠損の補完、外れ値の扱い、正規化の方法があることを学んだ。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":57,"occupation":58,"created_at":59,"comment":60,"likes_count":31},"t_htn","経営・経営企画","2023-09-18 16:18:13 +0900","データの前処理ｎ考え方が把握できた。\nデータ分析を適切に行うためにも、\nしっかりデータ前処理を行いたいと思う",{"fieldId":38,"avatar":62,"username":63,"occupation":53,"created_at":64,"comment":65,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","2023-09-28 08:58:30 +0900","大変勉強になりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":67,"occupation":68,"created_at":69,"comment":70,"likes_count":31},"watanabe-tat","専門職","2023-10-08 11:34:29 +0900","質的データ、ダミー変数はワンホットエンコーディングを使う。ラベルリングデータは取り合う使いに注意する。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":72,"occupation":73,"created_at":74,"comment":75,"likes_count":31},"k-akira","営業","2023-10-15 12:38:40 +0900","正規化と標準化の違いが理解できた",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":77,"occupation":78,"created_at":79,"comment":80,"likes_count":31},"koichi_seya","その他","2023-10-25 12:54:19 +0900","外れ値の処理などの手法が具体的に学べてよかった",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":82,"occupation":68,"created_at":83,"comment":84,"likes_count":31},"stani","2023-10-30 16:38:24 +0900","データを前処理して使いやすいものにし、長期に利用できるようにしたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":86,"occupation":87,"created_at":88,"comment":89,"likes_count":31},"chikako_k","IT・WEB・エンジニア","2023-10-31 09:34:54 +0900","エラーになってしまう不要なデータは削除していましたが、削除にも手法があると知りました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":91,"occupation":58,"created_at":92,"comment":93,"likes_count":31},"7031","2023-11-06 11:03:23 +0900","データを扱ううえで正規化する必要があることはわかった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":95,"occupation":87,"created_at":96,"comment":97,"likes_count":31},"mainichi365","2023-11-21 23:03:37 +0900","データを見直すこと。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":99,"occupation":87,"created_at":100,"comment":101,"likes_count":31},"matute","2023-11-22 22:58:43 +0900","データ分析を開始する前に外れ値の処理や正規化等を行い、正しいデータ分析ができるようにしたい",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":103,"occupation":68,"created_at":104,"comment":105,"likes_count":31},"iso_ken","2023-12-13 06:55:14 +0900","スケーリングと質的データの量的変換は参考になった",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":107,"occupation":78,"created_at":108,"comment":109,"likes_count":31},"yasupii","2023-12-29 08:27:36 +0900","講義を聞いて、機械学習は使われるデータが重要であるので、その前準備が大切であると思いました。前準備について、知っておくべき基礎的なことが分かりました。どのようなモデルを作りたいのかで、使う手法が異なるので、実践する場合に留意していきたいです。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":111,"occupation":41,"created_at":112,"comment":113,"likes_count":31},"choko0504","2023-12-31 11:31:25 +0900","データ分析する際の基礎的な前処理について学ぶことができた。実務でいかすことがあればいかしたい　。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":115,"occupation":116,"created_at":117,"comment":118,"likes_count":31},"kenjiro_fujita","コンサルタント","2024-01-11 08:09:43 +0900","すでにあるシステムのデータ定義書を見直して、今あるデータベースはワンホットエンコードなのか、ラベルエンコードなのか確認していきたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":120,"occupation":87,"created_at":121,"comment":122,"likes_count":31},"vz3000","2024-01-27 10:45:13 +0900","データの前処理について理解を深めることができた。スケーリングと質的データの量的変換の違いがよく分かった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":124,"occupation":78,"created_at":125,"comment":126,"likes_count":31},"sesesese","2024-02-07 19:11:00 +0900","質的データの変換の説明はあってるのでしょうか？\nS,M,Lの３つの区分があったら、作成する項目の数は2個ではないですか？\n重回帰分析ではなくで、その他の機械学習の手法では、区分が３つの質的変数の場合、３つの変数を作成するのでしょうか？",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":128,"occupation":73,"created_at":129,"comment":130,"likes_count":31},"ken222","2024-02-12 17:22:09 +0900","01正規化と標準化の手法をしっかり覚えるとともに、外れ値の扱いについてもしっかり覚えたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":132,"occupation":47,"created_at":133,"comment":134,"likes_count":31},"hfkd156036","2024-02-29 06:28:34 +0900","0−1正規化と標準化の相違点を理解できた",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":136,"occupation":41,"created_at":137,"comment":138,"likes_count":31},"dense","2024-03-09 16:53:30 +0900","標準化もサンプル数が少ないと、外れ値の影響を受けます…",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":140,"occupation":53,"created_at":141,"comment":142,"likes_count":31},"miura_ka","2024-03-18 11:33:14 +0900","データの前処理の必要性と、前処理の種類を確認できたため取り入れたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":144,"occupation":78,"created_at":145,"comment":146,"likes_count":31},"ck27","2024-03-19 10:34:30 +0900","箱ひげ図などで具体的に外れ値をみながらデータを扱うことが学習できたので、活用していきたい",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":148,"occupation":41,"created_at":149,"comment":150,"likes_count":31},"take515","2024-03-29 12:25:28 +0900","データ前処理の基本事項が確認できた。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":152,"occupation":78,"created_at":153,"comment":154,"likes_count":31},"hr-sakai","2024-03-30 18:56:36 +0900","０－１正規化と標準化の違が理解できた。外れ値の処理の方法も理解できたのでもっと学習してみます。\n",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":156,"occupation":53,"created_at":157,"comment":158,"likes_count":31},"kk1000","2024-04-06 18:43:28 +0900","ワンホットエンコーディングかラベルエンコーディングか、状況に応じて使い分けが必要だなと感じました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":160,"occupation":41,"created_at":161,"comment":162,"likes_count":31},"shirojpn","2024-04-08 01:07:50 +0900","データの前処理として、欠損の処理方法、データの正規化、外れ値の処理方法、質的データの量的データへの変換時の注意点等を理解する事が出来た。\n外れ値の処理方法としての、箱ひげ図の事例はわかりやすかった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":164,"occupation":58,"created_at":165,"comment":166,"likes_count":31},"tsuyoshi_asano","2024-04-29 02:31:39 +0900","無意識に自分がやっていたデータの処理方法がラベルエンコーディングであった。\n質的データの処理(動画内の例でいえばTシャツの数量)ではワンホットエンコーディングの方が正確に判別できると理解した。一方、項目(例えばタスクやTODO)の優先度を重みづけする場合、ラベルエンコーディングでも良いだろうと思う。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":168,"occupation":169,"created_at":170,"comment":171,"likes_count":31},"vegitaberu","人事・労務・法務","2024-05-01 16:26:55 +0900","データの前処理は実際に意識していることですが、スケーリングの考え方は、抜けていました。これを理解できたのが、一番の収穫でした。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":173,"occupation":174,"created_at":175,"comment":176,"likes_count":31},"inyourmind","建設・土木　関連職","2024-05-06 22:33:16 +0900","まだ素人なので、オートスケーリングはいつも面倒くさいと感じてしまいます。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":178,"occupation":78,"created_at":179,"comment":180,"likes_count":31},"madogiwazoku","2024-05-11 10:40:44 +0900","素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":182,"occupation":87,"created_at":183,"comment":184,"likes_count":31},"suzuqp","2024-05-21 09:21:27 +0900","データの前処理についても数式があることを学びました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":186,"occupation":53,"created_at":187,"comment":188,"likes_count":31},"taka1962","2024-05-24 13:56:41 +0900","マニュアルでデータ処理するときは前処理を頭の中で知らぬ間にしていたことがわかりました。AIではとても重要だとわかりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":190,"occupation":41,"created_at":191,"comment":192,"likes_count":31},"k_k_ai","2024-05-29 07:28:21 +0900","外れ値の処理の仕方が勉強になりました。\nこういう考え方がある事を知ることで、データの見方がかわってきます。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":194,"occupation":78,"created_at":195,"comment":196,"likes_count":31},"michiyomichiyo","2024-06-03 23:00:16 +0900","外れ値に対しての考えが分かった",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":198,"occupation":58,"created_at":199,"comment":200,"likes_count":31},"s-ma","2024-06-04 19:47:18 +0900","前処理の手法と活用時の注意点を学んだ",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":202,"occupation":41,"created_at":203,"comment":204,"likes_count":31},"test_test___","2024-06-11 08:56:54 +0900","データの前処理、特にデータの欠損をどう補完するかが勉強になった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":206,"occupation":47,"created_at":207,"comment":208,"likes_count":31},"i_mura888","2024-06-22 08:15:56 +0900","AIモデルを作る際のデータ前処理で役立つ。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":210,"occupation":78,"created_at":211,"comment":212,"likes_count":31},"yutahayasaka","2024-06-26 18:08:02 +0900","素人には難しい。1回聴き流すだけでは理解できなかった。復習したい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":214,"occupation":53,"created_at":215,"comment":216,"likes_count":31},"cs1960","2024-07-15 06:01:20 +0900","大変、勉強になりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":218,"occupation":116,"created_at":219,"comment":220,"likes_count":31},"yokoishida","2024-07-24 21:25:09 +0900","ぼんやりしていた部分が、はっきりわかりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":222,"occupation":47,"created_at":223,"comment":224,"likes_count":31},"atsushi_komaki","2024-08-03 04:45:16 +0900","ＤＳ検定リテラシーレベル合格のために。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":226,"occupation":53,"created_at":227,"comment":228,"likes_count":31},"pinguino","2024-08-12 10:04:44 +0900","前処理として必要なことが理解できた。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":230,"occupation":169,"created_at":231,"comment":232,"likes_count":31},"sakurai_shingo","2024-08-12 15:17:42 +0900","業務で活用できそう。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":234,"occupation":53,"created_at":235,"comment":236,"likes_count":31},"yukofunada","2024-08-17 12:30:07 +0900","応用問題で分からなかった部分の理解が深まりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":238,"occupation":87,"created_at":239,"comment":240,"likes_count":31},"hi-std","2024-08-19 23:33:02 +0900","ラベルエンコーディングを使っていたが、数字の間に意味が発生するところまでは考えていなかった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":242,"occupation":243,"created_at":244,"comment":245,"likes_count":31},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 16:09:30 +0900","学習できたことを、業務や日常において活用していきます。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":247,"occupation":41,"created_at":248,"comment":249,"likes_count":31},"h-kozawa","2024-09-14 18:52:49 +0900","正規化と標準化について正しい理解ができました。併せて多様な前処理方法があることも理解できました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":251,"occupation":53,"created_at":252,"comment":253,"likes_count":31},"e_co","2024-09-25 19:08:19 +0900","データの前処理にも様々な方法があり、どれを採用するか正しい選択が必要だと感じました。",{"fieldId":38,"avatar":255,"username":256,"occupation":58,"created_at":257,"comment":258,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-09-26 15:49:28 +0900","欠損に対する処理\n　行を削除→欠損を含む行数が十分少ない場合\n　列を削除→特徴量があまり重要ではない場合\n　欠損を補完→各種平均、回帰モデル予測\n\nスケーリング\n　データの尺度を合わせる、正規化\n　線形回帰やNNWでは実施が不可欠\n　0-1正規化\n　　（データの値-最小値）\u002F(最大値-最小値)\n　　外れ値に影響されやすい\n　　0-1の間にスケーリングしたい\n　標準化\n　　（データの値-平均値）\u002F標準偏差\n　　0付近にスケーリングしたい\n\n外れ値に対する処理\n　ウィンザー化\n　　一定の範囲内に丸め込む\n　　上位、下位それぞれ5%超過したものを\n　　上位、下位5%の値に置き換える\n　IQR（interquantile range）で外れ値特定し行削除\n　　第一四分位数-1.5iqr\n　　第三四分位数+1.5iqr\n　　iqr=第三四分位数-第一四分位数\n　　箱ヒゲ図\n　　　最小値、第一四分位数、下側境界値\n　　　中央値\n　　　最大値、第三四分位数、上側境界値\n\n質的データの変換\n　ワンホットエンコーディング\n　　説明変数が多くなる\n　ラベルエンコーディング\n　　数字の間に意味が生じて支障きたすことが多い",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":260,"occupation":87,"created_at":261,"comment":262,"likes_count":31},"ta-mo-","2024-09-29 11:55:48 +0900","データにノイズがある場合、前処理は重要であり、その方法として、欠損、スケーリング、外れ値等の処理があることが分かった。\nまた、質的データはワンホットエンコーディング、ラベルエンコーディングがあるのは学びであった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":264,"occupation":68,"created_at":265,"comment":266,"likes_count":31},"grateful","2024-10-02 06:52:07 +0900","0－1正規化、標準化を学びました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":268,"occupation":68,"created_at":269,"comment":270,"likes_count":31},"masato_86","2024-10-02 11:07:39 +0900","わかりやすかったと思います。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":272,"occupation":53,"created_at":273,"comment":274,"likes_count":31},"shin_yako","2024-10-06 09:43:25 +0900","参考になりました。実務の活用を考えます",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":276,"occupation":78,"created_at":277,"comment":278,"likes_count":31},"70sp1208","2024-10-09 07:45:48 +0900","データの前処理は、統計の基礎が重要であることがわかった。統計の基礎を押さえて、ＡＩについて理解を深めたい。",{"fieldId":38,"avatar":280,"username":281,"occupation":53,"created_at":282,"comment":283,"likes_count":31},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-16 09:17:41 +0900","実際に手を動かしながらしたいです",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":285,"occupation":73,"created_at":286,"comment":55,"likes_count":31},"kyo1227","2024-11-10 02:35:10 +0900",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":288,"occupation":87,"created_at":289,"comment":290,"likes_count":31},"hrkudo","2024-11-15 11:14:51 +0900","外れ値や質的変数の処理について理解できました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":292,"occupation":53,"created_at":293,"comment":294,"likes_count":31},"takemaru0530","2024-11-20 12:43:40 +0900","外れ値の考え方や扱い方は勉強になりました。\n業務でも外れ値をどのように扱うかはその時のデータ集計の目的によって違います。ヒストグラムでは外れ値により形が変わるので、箱ひげ図を活用すればデータのばらつきや外れ値がわかります。業務でも箱ひげ図を活用できるようにしていきたいです。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":296,"occupation":78,"created_at":297,"comment":298,"likes_count":31},"aokitaka-tci","2024-11-21 16:01:12 +0900","データの前処理として正規化の必要性が理解できた、0−1正規化と標準化の相違点が一定理解できた",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":300,"occupation":78,"created_at":301,"comment":184,"likes_count":31},"mutame","2024-12-01 16:10:54 +0900",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":303,"occupation":53,"created_at":304,"comment":305,"likes_count":31},"inagaki_tomomi1","2024-12-11 14:26:09 +0900","難しい内容でした。復習が必要と感じます。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":307,"occupation":53,"created_at":308,"comment":309,"likes_count":31},"homma_nanami","2024-12-13 20:10:40 +0900","難しかったです。改めて視聴が必要だと思いました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":311,"occupation":73,"created_at":312,"comment":313,"likes_count":31},"gobau","2024-12-26 19:10:04 +0900","データの前処理の重要性、手法について理解できた。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":315,"occupation":78,"created_at":316,"comment":317,"likes_count":31},"xiu14","2024-12-30 16:03:56 +0900","正しい結果を得るためには、欠損の処理・標準化・外れ値の処理など、入念な準備を\n整えておく必要があることを理解できました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":319,"occupation":41,"created_at":320,"comment":321,"likes_count":31},"mori_1991","2025-01-02 15:29:50 +0900","データの前処理方法の基礎を学ぶことが出来た",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":323,"occupation":116,"created_at":324,"comment":325,"likes_count":31},"myu-tan","2025-01-04 15:40:28 +0900","0−1正規化と標準化、質的データの変換方法（ワンホットエンコーディング、ラベルエンコーディング）について活用したい",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":327,"occupation":78,"created_at":328,"comment":216,"likes_count":31},"warashina12345","2025-01-07 03:48:21 +0900",{"fieldId":38,"avatar":62,"username":330,"occupation":68,"created_at":331,"comment":332,"likes_count":31},"hirano_rikiya","2025-01-09 16:46:26 +0900","品質管理のばらつきの表現の可視化の理解が深まった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":334,"occupation":87,"created_at":335,"comment":336,"likes_count":31},"aquico52","2025-01-13 09:32:53 +0900","今まで感覚的に、外れ値を省く処理を入れていたが、評価上必要な処理であることが分かった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":338,"occupation":87,"created_at":339,"comment":340,"likes_count":31},"uragami_kenji","2025-01-14 11:32:57 +0900","外れ値の扱い方と、やり方に応じたメリット・デメリットを理解できた",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":342,"occupation":73,"created_at":343,"comment":344,"likes_count":31},"takeshita_ta","2025-01-23 15:31:00 +0900","データの前処理を行うことで、ノイズや欠損値を除去し、より正確な顧客対応モデルを構築することが可能である。これにより、分析精度が向上し、的確な顧客サービスの提供が期待できる。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":346,"occupation":78,"created_at":347,"comment":348,"likes_count":31},"hinaya_0821","2025-02-07 18:47:43 +0900","日々の業務でこのデータを数値化した際にどのように活用できるか\nまた、他のデータと紐付けるKeyを考えながらデータに触れている。\n前処理も同じと感じた。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":350,"occupation":73,"created_at":351,"comment":352,"likes_count":31},"globis-mrm","2025-02-10 18:30:01 +0900","データの前処理の必要性と、その代表的な処理にどのようなものがあるか理解できた。\n実践においても活用できると思えた。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":354,"occupation":53,"created_at":355,"comment":356,"likes_count":31},"temp954","2025-02-12 20:37:35 +0900","文章の説明で分かった気になっていても数学要素が入ると途端にわからなくなりました。\n復習します。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":358,"occupation":78,"created_at":359,"comment":360,"likes_count":31},"yoshiyc","2025-02-15 16:01:16 +0900","データの前処理も複数あり、違いを学習でき有意義だった。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":362,"occupation":73,"created_at":363,"comment":364,"likes_count":31},"t03290512","2025-02-16 13:20:29 +0900","日常業務に取り組活動",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":366,"occupation":78,"created_at":367,"comment":368,"likes_count":31},"staka3","2025-03-14 19:02:15 +0900","データの前処理として正規化の必要性が理解できた。ただあくまで理解ができただけなのでこれからそう実践に活用できるか考えていきたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":370,"occupation":41,"created_at":371,"comment":372,"likes_count":31},"nokt","2025-03-30 22:20:25 +0900","機械学習用のデータの前処理として、データ異常の修正や欠損の補完、外れ値の確認、および正規化の方法について学ぶことができました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":374,"occupation":73,"created_at":375,"comment":376,"likes_count":31},"everest","2025-04-10 21:11:53 +0900","分析に適したクリーンで整ったデータを準備し、正確な予測や洞察を得るために活用したい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":378,"occupation":47,"created_at":379,"comment":380,"likes_count":31},"13125","2025-04-13 17:58:32 +0900","パイソンを使っているのでこうしたクリーニング必要性は頻繁に発生する。ただ、クリーニングの方法を調べても同じ内容が多く、全角文字や全角スペースの外し方、統合する列名がバラバラなので共通点を探して抽出、といったクリーニング方法はなかなか見つからず、進まない。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":382,"occupation":78,"created_at":383,"comment":384,"likes_count":31},"yy_nn","2025-04-15 15:42:47 +0900","学んだ内容は、アンケート結果などのデータを学習に利用するための前処理に活用できると思います。学んだ内容を活かすことで、外れ値の影響でモデルの精度が下がるのを防げたり、質的データの利用が可能になります。外れ値については、信頼性や正確性を失わないように、データの意味に気を配り、処理する必要があると思いました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":386,"occupation":87,"created_at":387,"comment":388,"likes_count":31},"srk1","2025-04-22 13:52:33 +0900","企業業績分析をしていると、外れ値の企業を多角的に分析した結果が自社の経営へのヒントを得られることがまれにある。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":390,"occupation":391,"created_at":392,"comment":393,"likes_count":31},"egon","マーケティング","2025-05-10 21:22:58 +0900","データの前処理の重要性、手法について理解できました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":395,"occupation":58,"created_at":396,"comment":397,"likes_count":31},"hiroshi-srkr","2025-05-11 13:35:19 +0900","学習データの前処理も機械学習には重要なステップですが、数値で意味を持たせた場合の弊害についてはあまり考えていませんでしたので、非常に勉強になりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":399,"occupation":73,"created_at":400,"comment":401,"likes_count":31},"kkmmyy","2025-05-13 14:51:49 +0900","今後参考にしたいと思います",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":403,"occupation":404,"created_at":405,"comment":406,"likes_count":31},"terulin","メディカル　関連職","2025-05-21 08:22:32 +0900","データの前処理方法にも、いくつかの手段があることが分かった\n0-1正規化の使い所が、いまいちわからない",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":408,"occupation":87,"created_at":409,"comment":410,"likes_count":31},"rirac","2025-05-21 22:12:21 +0900","明らかに異常な値があったときは、どこから外れ値としてよいのかまでは知らなかったので、今回の学習はとてもためになりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":412,"occupation":391,"created_at":413,"comment":414,"likes_count":31},"holborn_summer","2025-05-30 14:18:36 +0900","大変、勉強になりました、参考になりました。実務の活用を考えます",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":416,"occupation":87,"created_at":417,"comment":418,"likes_count":31},"timetraveler","2025-06-05 06:59:39 +0900","普段何気なく実施していることが、ワンホットエンコーディング、ラベルエンコーディングという操作であったことが知った。\n処理をの名前を知ることで、より身近なものになると思う。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":420,"occupation":73,"created_at":421,"comment":422,"likes_count":31},"abarenaikun","2025-06-17 14:47:57 +0900","データ前処理は分析の精度を左右する重要な工程だと感じる。特に欠損値の補完や外れ値の適切な処理が必要で、データのばらつきを考慮しながら正規化・標準化を使い分けることが鍵となる。実務で活用できるよう理解を深めたい。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":424,"occupation":87,"created_at":425,"comment":426,"likes_count":31},"macha511","2025-06-21 16:13:28 +0900","データの前処理方法に関して概要を理解できました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":428,"occupation":41,"created_at":429,"comment":430,"likes_count":31},"sat_mura","2025-06-23 07:28:32 +0900","データの前処理は、モデルを作るうえでロジカルにどのようにデータを整えるかがキーポイントになると考える。\n特に外れ値は本当にそれが外れ値かは、しっかり考えなければいけない。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":432,"occupation":58,"created_at":433,"comment":434,"likes_count":31},"ohkmas","2025-06-24 15:25:21 +0900","外れ値に対する処理。外れ値を一定の範囲に丸め込む。IQRを用いて外れ値を特定し、それを含む行を削除する",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":436,"occupation":243,"created_at":437,"comment":438,"likes_count":31},"unagi0904","2025-07-07 10:23:44 +0900","前処理の具体例の講義を聞いて、前処理の有効性を再認識した、今の日々の業務においても前処理的な部分に注意する事って大事だろうし、ひいてはAIを導入するにあたっても大事ってことか。なんかルンバの為に掃除するって話みたいだがそういう事だろう。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":440,"occupation":391,"created_at":441,"comment":442,"likes_count":31},"si-","2025-07-08 09:57:35 +0900","質的変換でしたっけ？文字を強制的に数字に置き換える、ワンホットエンコーディング・・・どちらにせよ数字との戦いですね・・・",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":444,"occupation":169,"created_at":445,"comment":446,"likes_count":31},"holy_tech","2025-07-25 20:47:54 +0900","ワンホットエンコーディングは初めて知った。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":448,"occupation":391,"created_at":449,"comment":450,"likes_count":31},"h_tsukawaki","2025-08-05 13:46:09 +0900","AI学習以外でも活用できそうな内容です。特に質的データの変換については参考になりました。",{"fieldId":38,"avatar":39,"username":452,"occupation":41,"created_at":453,"comment":454,"likes_count":31},"mtaka1121","2025-08-12 09:02:22 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BUSINESS SHIFT　第12回 機能別戦略編：AIで加速する新規事業の創出",{"id":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"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\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第12回です。\r\n\r\n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。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『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）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※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。\r\n※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）",[1227,1234,1239,1244,1248,1252,1256,1260,1264],{"fieldId":1228,"name":1229,"videos":1230},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1231,1233],{"preview_url_s":1232,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1173173006\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=2eeaef040b84d0fe1ad435a64b8ee7b47e8fee6a763571725f94fccdd7ba498e",{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1235,"videos":1236},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1237,1238],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1240,"videos":1241},"新規事業成功のためのスキルセット・マインドセットとは？",[1242,1243],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1245,"videos":1246},"現場からの質問：AIの進展により代替可能な役割が存在するか？",[1247],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1249,"videos":1250},"現場からの質問：重要な意思決定にAIを活用することはできるのか？",[1251],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1253,"videos":1254},"現場からの質問：起業家やリーダーに必要な支援は何が残るのか？",[1255],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1257,"videos":1258},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1259],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1261,"videos":1262},"大手企業の勝ち筋は？",[1263],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1266},"まとめ",[1267],{"is_public":34},{"id":934,"starts_at":1269,"photo":1270,"video_duration":1271,"name":1272,"category":1273,"course_type":18,"description":1276,"learning_points":1277},"2026-07-10T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8525\u002Fthumb_00-4f4f7513-6738-405d-992d-6c4c9f8b7c49.jpg",2772,"【営業無双#1】勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点",{"id":487,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":488,"description":489,"ordinal":22,"courses_count":490,"has_new_courses":34},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-01T16:00:39.238Z","本コースは、「営業無双シリーズ」の#1です。\r\n「営業無双シリーズ」では、成約率アップに向けて、お客様に選ばれ続ける無双の営業になるための実践的な考え方やテクニックを紹介していきます。（#2以降は順次公開）\r\n\r\n本コースでは、「勝てる営業とは？トップ5%セールスの共通点」をテーマに\r\nBtoBでお客様に選ばれる営業の役割\r\nトップ5％のセールスに共通する行動や考え方\r\n成果につながる実践的なポイント\r\nなどを解説します。\r\n\r\n◾️こんな方におすすめ\r\n提案しても顧客に響かず、「いい話だった」で終わる商談が多い方\r\n顧客の本当の課題や決裁者の判断基準をつかみきれず、案件が前に進まない方\r\n再現性のある営業テクニックを身につけたい方\r\n\r\n※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7月制作）",[1278,1283,1287,1292,1297],{"fieldId":1228,"name":1279,"videos":1280},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1281],{"preview_url_s":1282,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1207274751\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=0540496ea467f6c270182b066aa6837d5b04e8ca67bec1104eec20f842d025e7",{"fieldId":1228,"name":1284,"videos":1285},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1286],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1288,"videos":1289},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1290,1291],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1293,"videos":1294},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1295,1296],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1298},[1299],{"is_public":34},{"id":937,"starts_at":1301,"photo":1302,"video_duration":1303,"name":1304,"category":1305,"course_type":1309,"description":1310,"learning_points":1311},"2024-12-23T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F6749\u002Fthumb_00-d358c4ad8e1dfd7afbb2a24ca80891a797281e87abec1625daf24c369b5bf972.jpg",2126,"マネジャーのための仕事の任せ方",{"id":501,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":502,"description":503,"ordinal":1308,"courses_count":504,"has_new_courses":34},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-01T16:00:46.071Z",4,"応用","「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？\r\n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。\r\n\r\n※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）",[1312,1317,1321,1325],{"fieldId":1228,"name":1313,"videos":1314},"プレイングマネジャーの実態",[1315],{"preview_url_s":1316,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1228,"name":1318,"videos":1319},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1320],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1322,"videos":1323},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1324],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1326},[1327],{"is_public":34},{"id":940,"starts_at":1329,"photo":1330,"video_duration":1331,"name":1332,"category":1333,"course_type":1309,"description":1337,"learning_points":1338},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7836\u002Fthumb_00-a2258d34-398d-4741-afe8-a08e5d45e198.png",2920,"AI時代の個人力",{"id":532,"createdAt":1334,"updatedAt":1335,"publishedAt":1334,"revisedAt":1335,"name":533,"description":534,"ordinal":1336,"courses_count":535,"has_new_courses":34},"2022-11-22T07:28:18.987Z","2026-10-01T16:00:50.172Z",11,"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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n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。\r\nあなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか？\r\n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。\r\n\r\n※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）",[1339,1344,1348,1352,1356,1360,1364,1368,1372],{"fieldId":1228,"name":1340,"videos":1341},"現代社会の階層化と上下関係について",[1342],{"preview_url_s":1343,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1136766353\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=718cb0ea918c24616c24cb328e6af90f4da47eb27e117d942b604731bcfa2061",{"fieldId":1228,"name":1345,"videos":1346},"〜Being〜どうありたいか",[1347],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1349,"videos":1350},"〜Transform〜業務のやり方を変革する",[1351],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1353,"videos":1354},"〜Think〜ビジネス課題の捉え方",[1355],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1357,"videos":1358},"個別最適化への適応　PDCAからOODAへ",[1359],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1361,"videos":1362},"〜Collaborate〜「協創」の重要性が高まる",[1363],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1365,"videos":1366},"生成AI時代に最も重要なこと",[1367],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1369,"videos":1370},"集中の精度を上げる「タスクフォーカス」",[1371],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1373,"videos":1374},"「協創」のために必要なコミュニケーションの取り方",[1375],{"is_public":34},{"id":943,"starts_at":1377,"photo":1378,"video_duration":1379,"name":1380,"category":1381,"course_type":18,"description":1382,"learning_points":1383},"2026-06-04T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8439\u002Fthumb_00-2f15db3b-f577-4afa-893a-88647a9ad44d.png",2521,"リーダーのためのコーチング入門",{"id":487,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":488,"description":489,"ordinal":22,"courses_count":490,"has_new_courses":34},"メンバーから相談を受けたとき、つい「こうすればいいよ」と答えを教えてしまう。\r\nあるいは、「自分で考えてほしい」と思うあまり、すべて任せきりにしてしまう。\r\n\r\nメンバーの成長機会を確保しつつ、自律的に仕事を進めてもらうためにはどうすればよいのか。\r\nこうした悩みに直面するリーダー・マネージャーの方は多いのではないでしょうか。\r\n\r\n変化が激しく、正解のない現代においては、指示や助言にとどまらず、メンバーの思考を引き出し、自律的な行動を促す「コーチングスキル」の重要性が高まっています。\r\n本コースでは、基礎的なコーチングの考え方を押さえたうえで、実際の職場で起こりがちな事例をもとに、相手の思考と行動を引き出す関わり方を学びます。\r\nまた、代表的なコーチングのフレームワークである「GROWモデル」を取り上げ、どのような問いかけによって相手の主体性を引き出していくのかを、わかりやすく解説します。\r\nメンバーとの対話を、成長を促す機会へと変えていく。その第一歩としておすすめのコースです。\r\n\r\nコース内で紹介している「傾聴力」を深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（基礎編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Ffe285262\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59808\r\n・傾聴力 ~リーダーのための聴く技術~（実践編）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F01d24a39\u002Flearn\u002Fsteps\u002F59813\r\n\r\n※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6月制作）",[1384,1389,1393,1397,1401,1405,1409],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1386},"イントロダクション",[1387],{"preview_url_s":1388,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1197272433\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=9483cafb476eacf7f7039d9355eb890b9be612dce2c089f874770239ba74b418",{"fieldId":1228,"name":1390,"videos":1391},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1392],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1394,"videos":1395},"コーチングとは何か",[1396],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1398,"videos":1399},"リーダーとしてのコーチング",[1400],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1402,"videos":1403},"メンバーとの会話例",[1404],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1406,"videos":1407},"実践する上でのコツと留意点",[1408],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1410},[1411],{"is_public":34},{"id":946,"starts_at":1413,"photo":1414,"video_duration":1415,"name":1416,"category":1417,"course_type":18,"description":1418,"learning_points":1419},"2026-02-27T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8075\u002Fthumb_00-f5647e55-8abe-4324-80a5-b1d72f735937.png",3589,"AI BUSINESS SHIFT　第10回 機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス",{"id":8,"createdAt":9,"updatedAt":10,"publishedAt":9,"revisedAt":10,"name":11,"description":12,"ordinal":13,"courses_count":14,"has_new_courses":15},"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\r\n『AI BUSINESS SHIFTシリーズ（全12回）』の第10回です。\r\n\r\n第10回「機能別戦略編：AIで変わるバックオフィス」では、人事・総務・労務・経理・情報システムなどのバックオフィス領域において、定型業務の自動化や効率化といった現場レベルのAI活用だけでなく、いかにして経営や戦略に貢献する存在へと進化していくのかについて考えを深め、学んでいきます。\r\n\r\n■こんな方におすすめ\r\n・人事・総務・労務・経理・情シスなど、バックオフィス部門を率いるリーダー・マネージャーの方\r\n・バックオフィス業務へのAI活用やDX推進を担っている方\r\n・AI時代におけるバックオフィスの役割や戦略のあり方を考えたい方\r\n\r\n■AIシフトシリーズとは？\r\n『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）\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n・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\r\n・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\r\n・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\r\n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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fsearch?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n\r\n※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。\r\n※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）",[1420,1425,1429,1433,1437,1441,1446,1450,1454,1458],{"fieldId":1228,"name":1421,"videos":1422},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1423],{"preview_url_s":1424,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1165556368\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=e3bbd2d1431f46d6026271efa7eb59ce5d86ea3223f2b72b4c540c6a35cb1938",{"fieldId":1228,"name":1426,"videos":1427},"AI活用の現状は？",[1428],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1430,"videos":1431},"経営者目線でのAIによる効率化",[1432],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1434,"videos":1435},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1436],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1438,"videos":1439},"情報システム部門でのAI活用",[1440],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1442,"videos":1443},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1444,1445],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1447,"videos":1448},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1449],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1451,"videos":1452},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1453],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1455,"videos":1456},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1457],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1459,"videos":1460},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1461],{"is_public":34},{"id":949,"starts_at":1463,"photo":1464,"video_duration":1465,"name":1466,"category":1467,"course_type":1470,"description":1471,"learning_points":1472},"2021-01-18T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F2630\u002Fthumb_d2a4b3a8.png",3101,"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）",{"id":506,"createdAt":1468,"updatedAt":1469,"publishedAt":1468,"revisedAt":1469,"name":507,"description":508,"ordinal":44,"courses_count":509,"has_new_courses":15},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-01T16:01:07.168Z","知見録 Premium","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）\r\n\r\n藤田　晋　サイバーエージェント　代表取締役\r\n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",[1473,1477,1481,1485,1489,1493,1497],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1474},[1475],{"preview_url_s":1476,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1228,"name":1478,"videos":1479},"能力開発",[1480],{"is_public":15},{"fieldId":1228,"name":1482,"videos":1483},"挑戦",[1484],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1486,"videos":1487},"試練",[1488],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1490,"videos":1491},"仲間",[1492],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1494,"videos":1495},"志",[1496],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1498,"videos":1499},"質問・回答",[1500],{"is_public":34},{"id":952,"starts_at":1502,"photo":1503,"video_duration":1504,"name":1505,"category":1506,"course_type":1507,"description":1508,"learning_points":1509},"2026-06-09T22:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F8433\u002Fthumb_00-3343ad8a-b0f3-422f-9c4c-87a554b1ea86.jpg",1738,"【賢者のアンテナ】いざ！戦略的雑談！前編",{"id":487,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":488,"description":489,"ordinal":22,"courses_count":490,"has_new_courses":34},"発見","このシリーズは、グロービス講師本山 裕輔さんを賢者としてお迎えし、巷のありとあらゆるものを独自の視点で紐解き、皆様の学びの意欲を刺激するコンテンツです。\r\n\r\n毎月第2・第4水曜日の朝7時に定期配信されます。\r\n取り上げて欲しいご質問やテーマ、感想を随時受け付けています。\r\n\r\nグーグルフォーム（https:\u002F\u002Fforms.gle\u002FqqoBYuRUmUYz4scC6）　または\r\nグロ放題編集部員のX（https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmairakobayashi）　まで、ぜひご要望をお寄せください。\r\n\r\n※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6月制作）",[1510,1515,1519,1523,1527],{"fieldId":1228,"name":1511,"videos":1512},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1513],{"preview_url_s":1514,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1196531153\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=7e0926a13f1e8b0b47c30df3a0f49f1ec6b5013e7e1fc848ddbd1f97360e323d",{"fieldId":1228,"name":1516,"videos":1517},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1518],{"is_public":15},{"fieldId":1228,"name":1520,"videos":1521},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1522],{"is_public":15},{"fieldId":1228,"name":1524,"videos":1525},"戦略的オフィスでの立ち話",[1526],{"is_public":15},{"fieldId":1228,"name":1528,"videos":1529},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1530],{"is_public":15},{"id":955,"starts_at":1532,"photo":1533,"video_duration":1534,"name":1535,"category":1536,"course_type":1537,"description":1538,"learning_points":1539},"2026-01-30T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7997\u002Fthumb_00-064f3492-6f7b-46f4-bf3c-64a5ff943ee2.png",2188,"【AI×プレゼン】AIと磨く「心を動かす」伝え方",{"id":487,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":488,"description":489,"ordinal":22,"courses_count":490,"has_new_courses":34},"実践知","AIの進化によって資料作成やリサーチの効率化が進む一方で、重要性を増すのが「伝える力」です。本コースでは、AI時代のプレゼンに求められるデリバリースキルについて解説します。\r\n自分の伝え方を客観的に評価し、改善できるAI活用法も紹介。大事な場面で「心を動かす」プレゼンをしたい方におすすめです。関連コース「プレゼンテーションスキル」も併せてご覧ください。\r\n\r\n▼プレゼン動画分析プロンプト（辛口）\r\nhttps:\u002F\u002Fhodai.globis.co.jp\u002Flearning_documents\u002F6f976cda\r\n\r\n▼関連動画：プレゼンテーションスキル\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F598f3254\u002F\r\n\r\n※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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※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）\r\n\r\n\r\n【動画で学んだ知識を、実務で活かしたい方へ】\r\nグロービス経営大学院 ナノ単科「AI時代のコミュニケーション入門」では、\r\n「言いたいことがうまく伝わらない」「AI時代に求められる伝え方を身につけたい」という課題を解消し、\r\nAI時代だからこそ必要な「相手の感情に寄り添い、人を動かす伝え方」を学びます。\r\n6週間（週2時間目安）の完全オンライン学習で、AIや仲間との実践演習により、実務につながるスキルを身につけましょう。\r\n\r\n詳細はこちらをご覧ください。\r\nhttps:\u002F\u002Finfo.nano.globis.ac.jp\u002Fcourses\u002Fncm?utm_source=hodai&utm_medium=video_desc_hodai&utm_campaign=202609_ncm",[1540,1544,1548,1552,1556,1560,1564,1568,1572,1576],{"fieldId":1228,"name":1385,"videos":1541},[1542],{"preview_url_s":1543,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1159047082\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=4d0444258964b19f3b07768fac66dd1450e88c8154d7e9103aa4cc2ed924b0f7",{"fieldId":1228,"name":1545,"videos":1546},"プレゼンのステップの変化",[1547],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1549,"videos":1550},"「伝える練習」の難しさ",[1551],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1553,"videos":1554},"AIでプレゼン動画を分析",[1555],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1557,"videos":1558},"アナウンサー目線の評価軸",[1559],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1561,"videos":1562},"プレゼン講師目線の評価軸",[1563],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1565,"videos":1566},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1567],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1569,"videos":1570},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1571],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1573,"videos":1574},"AI評価の活用法",[1575],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1577},[1578],{"is_public":34},{"id":958,"starts_at":1580,"photo":1581,"video_duration":1582,"name":1583,"category":1584,"course_type":1537,"description":1585,"learning_points":1586},"2025-12-19T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7903\u002Fthumb_00-309bb384-6520-4542-9caf-7d7b0616b06b.png",1600,"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？~",{"id":501,"createdAt":1306,"updatedAt":1307,"publishedAt":1306,"revisedAt":1307,"name":502,"description":503,"ordinal":1308,"courses_count":504,"has_new_courses":34},"「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…」。\r\nあなたはこのような経験をしたことはありませんか？\r\n\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n▼本コースで学べる主な内容\r\n・そもそも眠れないことは何が問題なのか？\r\n・眠れなくなってしまう原因とは？\r\n\r\n睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。\r\n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。\r\n\r\n▼関連コース\r\n・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F24575c03\u002Flearn\u002Fsteps\u002F53129\r\n・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？~\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002F4ba981e9\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62042\r\n\r\n※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）",[1587,1592,1596,1601,1607],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1589},"オープニング",[1590],{"preview_url_s":1591,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1146786331\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=281b53ac79ec053f17f8be3059f239cdab0ccd1ffa400e3c1db613b6b87c49f0",{"fieldId":1228,"name":1593,"videos":1594},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1595],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1597,"videos":1598},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1599,1600],{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1602,"videos":1603},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1604,1605,1606],{"is_public":34},{"is_public":34},{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1608,"videos":1609},"ここまでのまとめ",[1610],{"is_public":34},{"id":961,"starts_at":1612,"photo":1613,"video_duration":1614,"name":1615,"category":1616,"course_type":1537,"description":1617,"learning_points":1618},"2026-01-09T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcourse\u002Fphoto\u002F7944\u002Fthumb_02-3a0e49a2-c71d-44f0-a963-a63f58c34eba.png",1055,"【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",{"id":487,"createdAt":1274,"updatedAt":1275,"publishedAt":1274,"revisedAt":1275,"name":488,"description":489,"ordinal":22,"courses_count":490,"has_new_courses":34},"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。\r\n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。\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n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。\r\n【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Fcourses\u002Fcdfe41e3\u002Flearn\u002Fsteps\u002F62198\r\n\r\n※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。\r\nhttps:\u002F\u002Funlimited.globis.co.jp\u002Fja\u002Ftags\u002FAI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88\r\n※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）",[1619,1623,1627,1631,1635,1639],{"fieldId":1228,"name":1588,"videos":1620},[1621],{"preview_url_s":1622,"is_public":15},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1151479896\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4%20%28360p%29.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=44eeffac431bd9d202f77d13bc08b5e3e6a3c1483f40eadce146b2cbaa31ba0c",{"fieldId":1228,"name":1624,"videos":1625},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1626],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1628,"videos":1629},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1630],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1632,"videos":1633},"枠組みとは？",[1634],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1636,"videos":1637},"生成AIを使うプロセスは？",[1638],{"is_public":34},{"fieldId":1228,"name":1265,"videos":1640},[1641],{"is_public":34},{"contents":1643,"totalCount":22,"offset":31,"limit":22},[1644],{"title":1645,"description":1646},"データ前処理と機械学習精度向上の基礎ガイド","データ前処理とは、機械学習モデルの精度を高めるための重要なステップです。本動画では、欠損値処理やスケーリング、外れ値の処理、質的データの変換など、基礎的な技術を詳しく解説します。ビジネススキルの向上を目指す方に最適な内容です。",{"fieldId":1648,"title":1649,"description":1650},"contentsCommon","GLOBIS学び放題×知見録","スキマ時間を有効活用してリスキリング・スキルアップ。ビジネスを学ぶならGLOBIS学び放題（グロ放題）×知見録。"]