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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）",[496],{"name":497,"videos":498},"機械学習：機械学習概論 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20:42:03 +0900","GLOBISでこのようなコースは期待していませんでした。一般のビジネスユーザには難しいように思えます。\n大学のコンピュータサイエンス風のコースで論理の説明が多いので楽しく学習させて頂いています。",3,{"fieldId":508,"avatar":509,"username":516,"occupation":517,"created_at":518,"comment":519,"likes_count":89},"choko0504","メーカー技術・研究・開発","2023-12-13 23:19:10 +0900","教師あり学習の一般的な手法について理解することができた。実務で利用する機会があれば利用したい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":521,"occupation":517,"created_at":522,"comment":523,"likes_count":89},"yanoyano1","2024-04-05 12:25:42 +0900","身近な具体的な例に当てはめてみるとより理解が進むと思うので、身近な事例でも検討してみたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":525,"occupation":526,"created_at":527,"comment":528,"likes_count":88},"kazumi_100pot","金融・不動産　関連職","2023-08-16 13:09:29 +0900","機械学習の基礎的な知識を復習することができました。回帰については、沢山勉強していきたいです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":530,"occupation":531,"created_at":532,"comment":533,"likes_count":88},"ichi_t","経営・経営企画","2023-08-18 11:59:20 +0900","通学のビジネスアナリティクス研修で若干、かじっていたので、分類と回帰が何でAIで何を達成するのか、なんとなく理解できました。\nこのコース単体で何かを理解するのは、難しいと思いますが、入り口として言葉に触れておく上ではいいのかと思いました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":535,"occupation":511,"created_at":536,"comment":537,"likes_count":88},"chikako_k","2023-08-31 07:16:55 +0900","教師あり学習と、無し学習で、画像についてが、どちらになるのか、よく理解できませんでした。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":539,"occupation":531,"created_at":540,"comment":541,"likes_count":88},"t_htn","2023-09-17 08:53:24 +0900","教師あり学習の基礎が理解できた。\nデータを分類や回帰するデータ処理に活用し、\n適切な判断をできるようにしたいと思う。",{"fieldId":508,"avatar":543,"username":544,"occupation":545,"created_at":546,"comment":547,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-c9d80d73fddaecd99de4d16079cdfbf41e985cb5d5cf318e34c53aedabd69cb9.png","k_yuna","販売・サービス・事務","2023-09-23 11:33:26 +0900","大変勉強になりました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":549,"occupation":259,"created_at":550,"comment":551,"likes_count":88},"koichi_seya","2023-10-06 17:43:21 +0900","機械学習の概要が学べた。さらに深く学びたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":553,"occupation":554,"created_at":555,"comment":556,"likes_count":88},"watanabe-tat","専門職","2023-10-08 08:30:52 +0900","製造工程の外観検査に教師あり学習を活用したい。また教師あり学習データを作成するアノテーション作業を効率化するため、教師なし学習で分類して、ラベル付けして、教師あり学習する手法も取り入れたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":558,"occupation":517,"created_at":559,"comment":560,"likes_count":88},"naoki_sasano","2023-10-08 15:45:17 +0900","機械学習の種類（教師あり、教師なし、強化学習）とその開発、評価フローについて理解した。機械学習のプログラムに使用する各ライブラリについては知っていたが、科学計算ライブラリはどのように使用するのか、後ほど調べようと思った。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":562,"occupation":563,"created_at":564,"comment":565,"likes_count":88},"k-akira","営業","2023-10-09 18:29:45 +0900","機械学習、深層学習、人工知能の概要理解ができた",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":567,"occupation":554,"created_at":568,"comment":569,"likes_count":88},"kazuwata","2023-10-17 08:46:45 +0900","学習ありデータは回帰と分類ができる。",{"fieldId":508,"avatar":571,"username":572,"occupation":545,"created_at":573,"comment":574,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1032787\u002FIMG_1238.jpeg","chang_shin","2023-10-20 06:00:06 +0900","概要はなんとなーくわかった。具体性が少ないので頭に記憶が残りにくい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":576,"occupation":554,"created_at":577,"comment":578,"likes_count":88},"stani","2023-10-30 16:28:51 +0900","AIの学習に教師ありは解答があることと同意義と理解した。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":580,"occupation":511,"created_at":581,"comment":582,"likes_count":88},"mainichi365","2023-11-01 05:57:22 +0900","ＡＩを何の業務に適用するのかを、見極めるところに知識や技術が必要かと思う。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":584,"occupation":531,"created_at":585,"comment":582,"likes_count":88},"7031","2023-11-06 05:57:06 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":587,"occupation":511,"created_at":588,"comment":589,"likes_count":88},"matute","2023-11-06 22:59:12 +0900","機械学習の種類が理解できた。機械学習を進めるにあたり教師ありの回帰か分類化かもしくは教師なしか、それとも強化学習かなど準備できるデータや目的によって使い分けできると思う。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":591,"occupation":545,"created_at":592,"comment":593,"likes_count":88},"9141294","2023-11-13 09:14:51 +0900","以前に学習したことの復習として役だった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":595,"occupation":517,"created_at":596,"comment":597,"likes_count":88},"david_wp","2023-11-17 16:27:48 +0900","AIの概要を分かりやすく紹介していただき、ありがとうございます。社内で同僚などにAIについて説明するときに役に立つと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":599,"occupation":545,"created_at":600,"comment":601,"likes_count":88},"user-name01","2023-12-02 08:45:45 +0900","AI,機械学習、深層学習の包括関係がわかった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":603,"occupation":526,"created_at":604,"comment":605,"likes_count":88},"konbass8","2023-12-05 15:11:56 +0900","教師あり学習に、回帰と分類があること、その内容について理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":607,"occupation":554,"created_at":608,"comment":609,"likes_count":88},"iso_ken","2023-12-09 08:18:23 +0900","いままで、漠然と理解していた機械学習の分類が明確になった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":611,"occupation":563,"created_at":612,"comment":613,"likes_count":88},"36271","2023-12-13 08:34:59 +0900","データサイエンティスト検定などは難しそうではあるが興味は出たような気がします。\n活用できれば幅が広がるような気がしました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":615,"occupation":545,"created_at":616,"comment":617,"likes_count":88},"yonghwa","2023-12-18 00:28:25 +0900","基礎的な所が学習出来てよかったです",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":619,"occupation":259,"created_at":620,"comment":621,"likes_count":88},"yasupii","2023-12-21 05:31:05 +0900","機械学習には、教師あり、教師なし、教科学習の３つがあることを知りました。今時点では、「なんとなく分かった」ような感じです。今後は、その具体例を使いながら、その違いをもう少し深く理解したいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":623,"occupation":624,"created_at":625,"comment":626,"likes_count":88},"inyourmind","建設・土木　関連職","2024-01-07 12:03:17 +0900","「機械学習のプログラミングはPythonが世界標準だ」と言い切っているのは初めて聞きました。これからはやはりPythonに軸を置こうと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":628,"occupation":629,"created_at":630,"comment":631,"likes_count":88},"kenjiro_fujita","コンサルタント","2024-01-10 07:39:51 +0900","機会学習を利用するにも課題を定め、価値を具体的にし、投資効果を考えることが重要だと理解した。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":633,"occupation":511,"created_at":634,"comment":635,"likes_count":88},"vz3000","2024-01-26 21:01:49 +0900","機械学習の基礎的な知識を学習することができた。また、教師あり学習の概要を理解することができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":637,"occupation":511,"created_at":638,"comment":639,"likes_count":88},"saito_koji","2024-01-28 13:31:03 +0900","AI知識の導入としてよかったです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":641,"occupation":563,"created_at":642,"comment":643,"likes_count":88},"ken222","2024-02-12 14:49:32 +0900","教師あり学習は回帰と分類に分けられることを覚えておきたい。",{"fieldId":508,"avatar":645,"username":646,"occupation":517,"created_at":647,"comment":648,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fapi.digital.globis.co.jp\u002Fassets\u002Fdefault-eaf1c6103b5e083ba651d56c7788f4fa615bf6cd4f6308a5df9ab3a524091bc1.png","yasu_1234","2024-02-14 17:18:36 +0900","AIの基礎的な内容を復習することができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":650,"occupation":526,"created_at":651,"comment":652,"likes_count":88},"hfkd156036","2024-02-28 20:05:18 +0900","教師あり学習の一般的な内容が理解できた。\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":654,"occupation":545,"created_at":655,"comment":656,"likes_count":88},"miura_ka","2024-03-15 15:04:55 +0900","全体感を改めて確認できた。",{"fieldId":508,"avatar":645,"username":658,"occupation":563,"created_at":659,"comment":660,"likes_count":88},"yoshikazu-1103","2024-03-17 17:47:55 +0900","教師あり教師なしなど、概要の理解はできたと思います。\nこれからは、もう少し深掘りが必要だと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":662,"occupation":563,"created_at":663,"comment":664,"likes_count":88},"mamoru-yasuda","2024-03-27 08:16:03 +0900","基本的なことを理解できました",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":666,"occupation":517,"created_at":667,"comment":668,"likes_count":88},"take515","2024-03-27 21:13:49 +0900","機械学習の学習、運用フローの概要について学んだ。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":670,"occupation":259,"created_at":671,"comment":672,"likes_count":88},"hr-sakai","2024-03-30 17:17:42 +0900","なんとなくわかった。もう一度復習します。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":674,"occupation":563,"created_at":675,"comment":676,"likes_count":88},"ni-shi-me","2024-04-17 07:46:33 +0900","DS検定で学んだ内容の復習に役立った。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":678,"occupation":511,"created_at":679,"comment":680,"likes_count":88},"kuro-a","2024-04-23 15:38:14 +0900","自分で機械学習とは？説明しろといわれたときに、体系的にいえるようになったと感じる",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":682,"occupation":683,"created_at":684,"comment":685,"likes_count":88},"vegitaberu","人事・労務・法務","2024-04-30 16:59:41 +0900","基本的には、機械学習について、理解できている内容が多かったように思っていますが、復習、確認ができました。この後、より高度になっていくに従い、AI、機械学習で行われていることについて、理解が深まればいいと思っています。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":687,"occupation":545,"created_at":688,"comment":689,"likes_count":88},"sui_","2024-05-02 08:14:55 +0900","データサイエンティスト検定の本で見ている内容と同じですが、動画になることで理解力が上がりました",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":691,"occupation":259,"created_at":692,"comment":693,"likes_count":88},"madogiwazoku","2024-05-02 18:03:16 +0900","素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":695,"occupation":511,"created_at":696,"comment":697,"likes_count":88},"pomu77","2024-05-10 02:22:11 +0900","教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い、教師あり学習でできることの回帰、分類について理解できました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":699,"occupation":545,"created_at":700,"comment":701,"likes_count":88},"taka1962","2024-05-20 11:54:35 +0900","AIを業務に活用する前提となる考え方を学ぶことができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":703,"occupation":511,"created_at":704,"comment":705,"likes_count":88},"suzuqp","2024-05-20 16:55:58 +0900","回帰と分類の具体例が分かり実際の業務でも使える場面がないか考えたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":707,"occupation":526,"created_at":708,"comment":709,"likes_count":88},"samsamissamu","2024-05-21 06:50:59 +0900","教師あり学習の一般的な手法について理解することができた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":711,"occupation":517,"created_at":712,"comment":713,"likes_count":88},"k_k_ai","2024-05-28 07:18:20 +0900","機械学習の種類についてざっくりと理解することができました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":715,"occupation":531,"created_at":716,"comment":717,"likes_count":88},"s-ma","2024-05-28 07:46:00 +0900","機械学習の基本的な手法を学んだ",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":719,"occupation":259,"created_at":720,"comment":721,"likes_count":88},"michiyomichiyo","2024-06-04 13:24:44 +0900","おおざっぱにはなるが何となく理解した。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":723,"occupation":517,"created_at":724,"comment":725,"likes_count":88},"test_test___","2024-06-10 08:47:19 +0900","概要は理解できた。具体的にどう使われているのか知りたい",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":727,"occupation":12,"created_at":728,"comment":729,"likes_count":88},"mtaya","2024-06-10 10:20:44 +0900","営業部の得たデータから業種などの項目を頼りに、トレンド・市場動向などを分析して将来のニーズを予測、提案型営業につなげる",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":731,"occupation":511,"created_at":732,"comment":733,"likes_count":88},"kitano_wataru","2024-06-21 14:20:32 +0900","ビジネス観点での機械学習システム作成の重要点も紹介しており、直感的にわかりやすかった。\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":735,"occupation":526,"created_at":736,"comment":737,"likes_count":88},"i_mura888","2024-06-21 23:58:25 +0900","機械学習を利用して業務を行う際に役立ちます。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":739,"occupation":740,"created_at":741,"comment":742,"likes_count":88},"shouko__","経理・財務","2024-07-10 16:28:46 +0900","回帰や分類は業務でよく発生します。具体的には、売上予測が上げられます。天気との相関が考えられる場合や地域、過去の購買履歴等との相関が考えられる場合に、機械学習させることにより、より精度の高い売上予測をたてることができそうです。様々な情報・データの中から、学習用データとして利用するのにふさわしい、相関関係があり偏りのないものを、ある程度人の力で見つけ出す必要がありそうです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":744,"occupation":517,"created_at":745,"comment":746,"likes_count":88},"fukashi_uehara","2024-07-13 16:27:55 +0900","機械学習の基本的な概要がイメージ出来ました。画像認識技術の応用を考えているのですが、参考になりそうです。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":748,"occupation":545,"created_at":749,"comment":547,"likes_count":88},"cs1960","2024-07-15 05:53:20 +0900",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":751,"occupation":259,"created_at":752,"comment":753,"likes_count":88},"whamu","2024-07-16 18:57:46 +0900","機械学習は教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがある。ほとんどのaiは教師あり学習を採用している。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":755,"occupation":629,"created_at":756,"comment":757,"likes_count":88},"yokoishida","2024-07-18 00:08:01 +0900","ぼんやりとした知識がクリアになりつつあります。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":759,"occupation":740,"created_at":760,"comment":761,"likes_count":88},"toshi-iwai","2024-08-05 08:59:43 +0900","機械学習の教師あり学習で教師の意味がわからなかったので理解出来ました。難しいので復習したいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":763,"occupation":683,"created_at":764,"comment":765,"likes_count":88},"4ktake","2024-08-06 05:32:13 +0900","これまで何となく聞いていた言葉が理解できるようになった",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":767,"occupation":259,"created_at":768,"comment":769,"likes_count":88},"70sp1208","2024-08-07 07:48:26 +0900","教師あり学習という言葉はよく聞くが、よくわからなかった。今回の動画を視聴してよく理解できた。また、回帰と分類の意味も理解できた。引き続き、ＡＩの基礎について学習していきたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":771,"occupation":683,"created_at":772,"comment":773,"likes_count":88},"sakurai_shingo","2024-08-12 12:52:14 +0900","業務で活用できそう。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":775,"occupation":511,"created_at":776,"comment":777,"likes_count":88},"makidayo","2024-08-15 11:16:58 +0900","機械学習について、再度ここで説明頂きより理解が深まった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":779,"occupation":545,"created_at":780,"comment":781,"likes_count":88},"pinguino","2024-08-18 18:02:09 +0900","機械学習②から⑪まで学んできたところで突然①に戻った。最初に①から学ぶ方がはるかに理解しやすいはずだ。このカリキュラムの組み方は疑問だし、変更してほしい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":783,"occupation":624,"created_at":784,"comment":785,"likes_count":88},"sawa-jun","2024-08-25 11:00:15 +0900","機械学習の基礎を学ぶことができました\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":787,"occupation":517,"created_at":788,"comment":789,"likes_count":88},"tsukanakah","2024-08-30 14:59:51 +0900","自分がやろうとしている機械学習がどの種類に属するのか意識して最適な対応を取る",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":791,"occupation":511,"created_at":792,"comment":793,"likes_count":88},"hi-std","2024-08-31 23:25:16 +0900","教師あり学習の概要について学べた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":795,"occupation":517,"created_at":796,"comment":797,"likes_count":88},"mmhmm","2024-09-01 06:54:47 +0900","機械学習を活用した課題解決はこれから重要になってくると思います\n具体的な活用については、これから検討して行こうと思います",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":799,"occupation":800,"created_at":801,"comment":802,"likes_count":88},"tsukamotoya","資材・購買・物流","2024-09-05 14:03:30 +0900","DXテストの前に学習しておけばよかったです。後悔しております。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":804,"occupation":259,"created_at":805,"comment":806,"likes_count":88},"yuki_nagato","2024-09-07 14:30:29 +0900","身近な事例でも検討してみたい",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":808,"occupation":259,"created_at":809,"comment":810,"likes_count":88},"saito0722","2024-09-07 15:26:43 +0900","需要予測に活用する。学生が望んでいるもの中年、シニアが望んでいるのは何かなど\n\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":812,"occupation":517,"created_at":813,"comment":814,"likes_count":88},"w_axl","2024-09-09 10:09:36 +0900","時間的は丁度良いので　少しづつ振返りながら学習していきたいです",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":816,"occupation":259,"created_at":817,"comment":818,"likes_count":88},"ks070341","2024-09-12 10:00:57 +0900","どのような業務自動化が教師あり学習に適しているのかをイメージできた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":820,"occupation":517,"created_at":821,"comment":822,"likes_count":88},"h-kozawa","2024-09-14 16:56:30 +0900","履修済みである機械学習廻りの復習機会となりました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":824,"occupation":800,"created_at":825,"comment":826,"likes_count":88},"moveon-s","2024-09-18 15:34:30 +0900","なんとなくは分かりました。　しかし具体性が無いのでどのシーン繋がげて良いのか不明です。\n今後勉強する過程で分かるよう機械学習教師ありについて勉強していきます。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":828,"occupation":624,"created_at":829,"comment":830,"likes_count":88},"iwc_co","2024-09-26 00:59:55 +0900","教師あり学習では、いかに多くのサンプリングデータを学習させるかで、結果の成果が変わってくるが、コストとのバランスを考慮しないといけない。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":832,"occupation":545,"created_at":833,"comment":834,"likes_count":88},"shin_yako","2024-09-28 17:15:33 +0900","参考になりました。実務で活用を検討します",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":836,"occupation":511,"created_at":837,"comment":838,"likes_count":88},"ta-mo-","2024-09-29 10:41:54 +0900","業務に今後どのように機械学習を使用するか、使用しないか、どこまで深ぼるかを\n機械学習の基礎として、データサイエンティスト部分の理解ができた\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":840,"occupation":545,"created_at":841,"comment":842,"likes_count":88},"e_co","2024-09-30 12:03:26 +0900","バラバラに得た知識の整理ができました。\n人が作為的に使用しないように気をつけて利用する必要があると感じた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":844,"occupation":545,"created_at":845,"comment":846,"likes_count":88},"yasgoh","2024-09-30 13:23:17 +0900","教師あり学習は画像分類や音声認識等で用いられる方法である。\n回帰は目的変数が実数となり、分類は目的変数がカテゴリーを表す離散値となる点が異なる。\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":848,"occupation":554,"created_at":849,"comment":850,"likes_count":88},"grateful","2024-10-01 06:57:39 +0900","機械学習を学びました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":852,"occupation":554,"created_at":853,"comment":854,"likes_count":88},"masato_86","2024-10-01 13:13:32 +0900","内容がよくわかりました。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":856,"occupation":857,"created_at":858,"comment":859,"likes_count":88},"fu-fu-fu","クリエイティブ","2024-10-02 17:33:23 +0900","機械学習の基礎が理解できた。教師有学習、教師なし学習、機械学習の違いが分かった。また最新のプログラミング言語やライブラリの活用などについても知識を得た。",{"fieldId":508,"avatar":861,"username":862,"occupation":740,"created_at":863,"comment":864,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1265848\u002F________________________.png","oknmkcti","2024-10-02 20:40:05 +0900","何度も勉強していけば分かるようになるのでしょう。\n用語はやっぱり使われている現場を知らないと生きた言葉にならないと思う。\nデータサイエンティストの著作など読んでみたい。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":866,"occupation":545,"created_at":867,"comment":868,"likes_count":88},"takahashi_mi","2024-10-03 21:18:46 +0900","日常で活用するのはハードルが高いですが、まずこの程度のことを理解できるようになりたいと思います。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":870,"occupation":740,"created_at":871,"comment":872,"likes_count":88},"mikity1994","2024-10-04 13:23:40 +0900","回帰と分類について今までよくわかっていなかったので、整理することができた",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":874,"occupation":563,"created_at":875,"comment":876,"likes_count":88},"shiba_momochan","2024-10-04 16:50:43 +0900","なかなか馴染みにくい内容であった。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":878,"occupation":517,"created_at":879,"comment":880,"likes_count":88},"y-arano","2024-10-08 08:27:38 +0900","機械学習の概要をしっかりと学ぶことができました。",{"fieldId":508,"avatar":882,"username":883,"occupation":531,"created_at":884,"comment":885,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F618843\u002Fnav-box__20cm-tel-dome.jpg","takumi_1453","2024-10-09 10:33:30 +0900","➀人工知能の定義　by　ジョン・マッカーシー\n人工知能：知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術\n知能：実際の目標を達成する能力の計算的な部分\n②用語の整理\n機械学習⇒人工知能を実現する技術領域のひとつ\n深層学習⇒機械学習の方法論のひとつ\n人工知能（AI）\n⇒機械学習⇒深層学習、SVM、線形回帰、クラスタ分析、決定木、etc\n⇒エキスパートシステム\n⇒探索アルゴリズム　等\n③機械学習の定義　by　アーサー・リー・サミュエル\nコンピュータプログラムが、あるタスクにおいて用意されたデータを使い、性能の評価値を向上させること\n④タスクとは\n問題設定のこと\n⑤機械学習の全体像\n学習フェーズ：過去のデータ⇒機械学習⇒判断ルール\n運用フェーズ：新たなデータ⇒判断ルール⇒予測結果\n⑥開発・運用フロー\n学習フェーズ：過去データ入手⇒基礎集計・グラフ化⇒データの前処理⇒特徴量の設計・抽出⇒モデルの検討・評価・チューニング⇒モデルの決定\n運用フェーズ：（学習済みモデルをデプロイ（本番環境に配置））⇒新しいデータを入手⇒予測⇒結果の評価⇒モデルの更新\n⑦ビジネス観点\n➊課題定義：どれほどのビジネスバリューをもたらすか？機械学習で解く必要があるか？\n❷ROI観点でどこまでチューニングすべきか：50%⇒51%の改善より90%⇒91％nのほうがより工数がかかる\n⑧主要ツール・ライブラリ\nプログラミング言語：python\nライブラリ：\n　機械学習：scikit-learn、Keras、TensorFlow\n　ベクトル・行列計算に特化：NumPy\n　計算可視化：matplotlib\n　データ処理：pandas\n　科学計算：SciPy\n⑨学習方法の違い\n教師あり学習：正解ラベルが付与されたデータを用いる（株価予測、画像分類、音声認識）\n教師なし学習：正解ラベルを用いずに学習（顧客のクラスタリング、画像特徴抽出、センサー異常検知）\n強化学習：試行錯誤により最適行動を学習、学習用データが無い状態で学習（囲碁AI、歩行ロボット）\n⑩教師あり学習の基礎\n入力⇒正しい出力（教師）＝学習用データ⇒モデルは出力を教師に近づけるように学習\nデータの教師ラベル付け作業＝アノテーション\nできること⇒回帰と分類\n★回帰：数値を予測、yは実数\n★分類：カテゴリを予測（2カテゴリ、二値分類）、yはc個のカテゴリ・離散値",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":887,"occupation":526,"created_at":888,"comment":889,"likes_count":88},"sales_supdoctor","2024-10-09 21:37:17 +0900","教師ありの学習について、機械学習の流れを学習のフェーズと運用のフェーズに分けてそれぞれの業務フェーズを考慮するのに役立つ。また、機械学習のPython紹介から各種ライブラリーの活用も興味深い。教師あり学習の２分類（回帰と分類）は実務で使えそう",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":891,"occupation":563,"created_at":892,"comment":893,"likes_count":88},"toshiazeo","2024-10-13 16:07:48 +0900","非常に難しい内容でした。現状の仕事での活用範囲は少ないものの基礎知識として有用です。",{"fieldId":508,"avatar":543,"username":895,"occupation":511,"created_at":896,"comment":897,"likes_count":88},"miki1165","2024-10-17 11:01:05 +0900","分類理解しました。次のステップのために活用します。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":899,"occupation":259,"created_at":900,"comment":901,"likes_count":88},"isobe2615p","2024-10-17 14:03:50 +0900","人口知能を支える、学習方法に関する構造（位置関係）が分かり易かった。",{"fieldId":508,"avatar":903,"username":904,"occupation":545,"created_at":905,"comment":906,"likes_count":88},"https:\u002F\u002Fimg.digital.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fuser\u002Favatar\u002F1286991\u002Fpiero.jpg","yoshikouc","2024-10-17 18:05:19 +0900","業務で活用するためには、多角的でないといけない。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":908,"occupation":563,"created_at":909,"comment":910,"likes_count":88},"nakashi49","2024-10-24 14:29:34 +0900","機械学習（教師あり学習）の基礎の学習を通じて、ビジネス観点では機械学習によって解決を図るべき課題設定と、ＲＯＩを踏まえた学習が重要であることが理解できた。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":912,"occupation":511,"created_at":913,"comment":914,"likes_count":88},"temp_at","2024-10-28 23:19:49 +0900","内容はわかりやすかったが、ラーニングパスのもう少し前の方にあるべきかなと思った。",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":916,"occupation":526,"created_at":917,"comment":918,"likes_count":88},"dansagami","2024-10-30 18:06:46 +0900","いまいち理解できなかった\n",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":920,"occupation":545,"created_at":921,"comment":922,"likes_count":88},"takashi_tsujii","2024-11-06 09:01:10 +0900","売上予測に利用できないか検討してみたいと思う",{"fieldId":508,"avatar":509,"username":924,"occupation":259,"created_at":925,"comment":926,"likes_count":88},"kamiyama-shohei","2024-11-06 17:04:42 +0900","教師あり学習の手法を理解できた\n",{"mv":928},[929,967,1000,1039,1078,1105,1129,1162],{"fieldId":930,"name":931,"courses":932},"mv_courses","おすすめ",[933,937,940,943,946,949,952,955,958,961,964],{"fieldId":934,"course":935},"mv_courses_course",{"id":936},"f1f4492d",{"fieldId":934,"course":938},{"id":939},"ccc4f110",{"fieldId":934,"course":941},{"id":942},"c841fa0e",{"fieldId":934,"course":944},{"id":945},"d8d4ec06",{"fieldId":934,"course":947},{"id":948},"b0584ab5",{"fieldId":934,"course":950},{"id":951},"f23373c9",{"fieldId":934,"course":953},{"id":954},"d2a4b3a8",{"fieldId":934,"course":956},{"id":957},"a0e9b520",{"fieldId":934,"course":959},{"id":960},"43b549ef",{"fieldId":934,"course":962},{"id":963},"22a89626",{"fieldId":934,"course":965},{"id":966},"178c0778",{"fieldId":930,"name":968,"courses":969},"AIビジネス活用",[970,973,976,979,982,985,988,991,994,997],{"fieldId":934,"course":971},{"id":972},"57b2eeb5",{"fieldId":934,"course":974},{"id":975},"d8d3f379",{"fieldId":934,"course":977},{"id":978},"b762913b",{"fieldId":934,"course":980},{"id":981},"b03c9477",{"fieldId":934,"course":983},{"id":984},"480fde36",{"fieldId":934,"course":986},{"id":987},"7b2da2a9",{"fieldId":934,"course":989},{"id":990},"4abe4f40",{"fieldId":934,"course":992},{"id":993},"af6426fb",{"fieldId":934,"course":995},{"id":996},"65cafc3e",{"fieldId":934,"course":998},{"id":999},"e4cb4d7f",{"fieldId":930,"name":121,"url":1001,"courses":1002},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Fexplore-content\u002F38f103d4\u002F",[1003,1006,1009,1012,1015,1018,1021,1024,1027,1030,1033,1036],{"fieldId":934,"course":1004},{"id":1005},"b4ad9365",{"fieldId":934,"course":1007},{"id":1008},"c8ea4781",{"fieldId":934,"course":1010},{"id":1011},"531932cf",{"fieldId":934,"course":1013},{"id":1014},"a1a5d41f",{"fieldId":934,"course":1016},{"id":1017},"4d584df4",{"fieldId":934,"course":1019},{"id":1020},"fd55d0bf",{"fieldId":934,"course":1022},{"id":1023},"31119b3e",{"fieldId":934,"course":1025},{"id":1026},"2e14bafc",{"fieldId":934,"course":1028},{"id":1029},"78577ceb",{"fieldId":934,"course":1031},{"id":1032},"a5100c2f",{"fieldId":934,"course":1034},{"id":1035},"ab4ea255",{"fieldId":934,"course":1037},{"id":1038},"0ccabdce",{"fieldId":930,"name":6,"url":1040,"courses":1041},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F39f8470a4d574994900728cb10617608\u002F",[1042,1045,1048,1051,1054,1057,1060,1063,1066,1069,1072,1075],{"fieldId":934,"course":1043},{"id":1044},"7608976e",{"fieldId":934,"course":1046},{"id":1047},"8f9dac7b",{"fieldId":934,"course":1049},{"id":1050},"38d44696",{"fieldId":934,"course":1052},{"id":1053},"fe285262",{"fieldId":934,"course":1055},{"id":1056},"eac16b2f",{"fieldId":934,"course":1058},{"id":1059},"598f3254",{"fieldId":934,"course":1061},{"id":1062},"5d2965eb",{"fieldId":934,"course":1064},{"id":1065},"9d0b88fd",{"fieldId":934,"course":1067},{"id":1068},"2d3d6b2e",{"fieldId":934,"course":1070},{"id":1071},"29b44846",{"fieldId":934,"course":1073},{"id":1074},"b98a2887",{"fieldId":934,"course":1076},{"id":1077},"1a17a729",{"fieldId":930,"name":32,"url":1079,"courses":1080},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002Fdc62cde0db41a099c3643a8a449b87c3\u002F",[1081,1084,1087,1090,1093,1096,1099,1102],{"fieldId":934,"course":1082},{"id":1083},"d4516471",{"fieldId":934,"course":1085},{"id":1086},"177c2055",{"fieldId":934,"course":1088},{"id":1089},"5d1d415b",{"fieldId":934,"course":1091},{"id":1092},"d0e0766c",{"fieldId":934,"course":1094},{"id":1095},"d82e88c3",{"fieldId":934,"course":1097},{"id":1098},"93fae045",{"fieldId":934,"course":1100},{"id":1101},"7351d3d8",{"fieldId":934,"course":1103},{"id":1104},"a7f2ad2c",{"fieldId":930,"name":22,"url":1106,"courses":1107},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F5ab57614d9258949d67d95bfd5f246e2\u002F",[1108,1111,1114,1117,1120,1123,1126],{"fieldId":934,"course":1109},{"id":1110},"b3239904",{"fieldId":934,"course":1112},{"id":1113},"7d9c17a8",{"fieldId":934,"course":1115},{"id":1116},"705cd6e6",{"fieldId":934,"course":1118},{"id":1119},"deb4b125",{"fieldId":934,"course":1121},{"id":1122},"05d3b822",{"fieldId":934,"course":1124},{"id":1125},"f3398377",{"fieldId":934,"course":1127},{"id":1128},"d6f0e2d5",{"fieldId":930,"name":12,"url":1130,"courses":1131},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content\u002F8467af48\u002F",[1132,1135,1138,1141,1144,1147,1150,1153,1156,1159],{"fieldId":934,"course":1133},{"id":1134},"d57043fd",{"fieldId":934,"course":1136},{"id":1137},"ab5e64d5",{"fieldId":934,"course":1139},{"id":1140},"52c36a6d",{"fieldId":934,"course":1142},{"id":1143},"e77c6041",{"fieldId":934,"course":1145},{"id":1146},"faeee6cb",{"fieldId":934,"course":1148},{"id":1149},"679faad3",{"fieldId":934,"course":1151},{"id":1152},"1cd4674e",{"fieldId":934,"course":1154},{"id":1155},"4c728f18",{"fieldId":934,"course":1157},{"id":1158},"174ef282",{"fieldId":934,"course":1160},{"id":1161},"aae6a42b",{"fieldId":930,"name":27,"url":1163,"courses":1164},"https:\u002F\u002Fglobis.jp\u002Flearn-content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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":47,"createdAt":488,"updatedAt":489,"publishedAt":488,"revisedAt":489,"name":48,"description":49,"ordinal":148,"courses_count":50,"has_new_courses":40},"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）",[1232,1239,1244,1249,1253,1257,1261,1265,1269],{"fieldId":1233,"name":1234,"videos":1235},"learning_point","新規事業を取り巻く環境の変化とは？",[1236,1238],{"preview_url_s":1237,"is_public":40},"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":9},{"fieldId":1233,"name":1240,"videos":1241},"AIで新規事業・スタートアップはどう変わる？",[1242,1243],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1245,"videos":1246},"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？",[1247,1248],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1250,"videos":1251},"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？",[1252],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1254,"videos":1255},"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？",[1256],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1258,"videos":1259},"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？",[1260],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1262,"videos":1263},"現場からの質問：AI時代にこそ可能性がある領域は？",[1264],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1266,"videos":1267},"大手企業の勝ち筋は？",[1268],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1271},"まとめ",[1272],{"is_public":9},{"id":939,"starts_at":1274,"photo":1275,"video_duration":1276,"name":1277,"category":1278,"course_type":491,"description":1281,"learning_points":1282},"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":5,"createdAt":1279,"updatedAt":1280,"publishedAt":1279,"revisedAt":1280,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"2022-11-22T07:28:07.245Z","2026-10-04T16:00:37.590Z","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）",[1283,1288,1292,1297,1302],{"fieldId":1233,"name":1284,"videos":1285},"BtoBの営業は顧客に何をすべき？",[1286],{"preview_url_s":1287,"is_public":40},"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":1233,"name":1289,"videos":1290},"顧客が営業に真に求めるものは何か？",[1291],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1293,"videos":1294},"売れる営業と売れない営業の決定的な違いは？",[1295,1296],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1298,"videos":1299},"明日から実践できる成約率アップのテクニックとは？",[1300,1301],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1303},[1304],{"is_public":9},{"id":942,"starts_at":1306,"photo":1307,"video_duration":1308,"name":1309,"category":1310,"course_type":1314,"description":1315,"learning_points":1316},"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":21,"createdAt":1311,"updatedAt":1312,"publishedAt":1311,"revisedAt":1312,"name":22,"description":23,"ordinal":1313,"courses_count":24,"has_new_courses":9},"2022-11-22T07:28:10.799Z","2026-10-04T16:00:44.033Z",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）",[1317,1322,1326,1330],{"fieldId":1233,"name":1318,"videos":1319},"プレイングマネジャーの実態",[1320],{"preview_url_s":1321,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F1037739569\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=486be8120697b339cf42a0c79091a2f4293868fd7ed5e83a0b6d84c919743b7d",{"fieldId":1233,"name":1323,"videos":1324},"「自分でやってしまうこと」への対応",[1325],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1327,"videos":1328},"メンバーの「やる気を下げないか心配」への対応",[1329],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1331},[1332],{"is_public":9},{"id":945,"starts_at":1334,"photo":1335,"video_duration":1336,"name":1337,"category":1338,"course_type":1314,"description":1342,"learning_points":1343},"2025-12-01T04:00:00.000Z","https:\u002F\u002Fstatic.unlimited.globis.co.jp\u002Fuploads\u002Fcour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~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）",[1389,1394,1398,1402,1406,1410,1414],{"fieldId":1233,"name":1390,"videos":1391},"イントロダクション",[1392],{"preview_url_s":1393,"is_public":40},"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":1233,"name":1395,"videos":1396},"なぜリーダーにコーチングが必要なのか？",[1397],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1399,"videos":1400},"コーチングとは何か",[1401],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1403,"videos":1404},"リーダーとしてのコーチング",[1405],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1407,"videos":1408},"メンバーとの会話例",[1409],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1411,"videos":1412},"実践する上でのコツと留意点",[1413],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1415},[1416],{"is_public":9},{"id":951,"starts_at":1418,"photo":1419,"video_duration":1420,"name":1421,"category":1422,"course_type":491,"description":1423,"learning_points":1424},"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":47,"createdAt":488,"updatedAt":489,"publishedAt":488,"revisedAt":489,"name":48,"description":49,"ordinal":148,"courses_count":50,"has_new_courses":40},"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）",[1425,1430,1434,1438,1442,1446,1451,1455,1459,1463],{"fieldId":1233,"name":1426,"videos":1427},"バックオフィスでのAI活用最前線とは？",[1428],{"preview_url_s":1429,"is_public":40},"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":1233,"name":1431,"videos":1432},"AI活用の現状は？",[1433],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1435,"videos":1436},"経営者目線でのAIによる効率化",[1437],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1439,"videos":1440},"AIに指示を出すためにはどんなチカラが必要？",[1441],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1443,"videos":1444},"情報システム部門でのAI活用",[1445],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1447,"videos":1448},"バックオフィスのマネジメントはどう変わる？",[1449,1450],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1452,"videos":1453},"これから求められるバックオフィス戦略とは？",[1454],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1456,"videos":1457},"既存の業務も多く残る現状から一歩抜け出すには？",[1458],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1460,"videos":1461},"能力の方向性を変えていくことにどう向き合うべき？",[1462],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1464,"videos":1465},"社員の状態を直接把握することが難しくなる？",[1466],{"is_public":9},{"id":954,"starts_at":1468,"photo":1469,"video_duration":1470,"name":1471,"category":1472,"course_type":1475,"description":1476,"learning_points":1477},"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":26,"createdAt":1473,"updatedAt":1474,"publishedAt":1473,"revisedAt":1474,"name":27,"description":28,"ordinal":133,"courses_count":29,"has_new_courses":9},"2022-11-22T07:28:11.842Z","2026-10-04T16:01:10.302Z","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",[1478,1482,1486,1490,1494,1498,1502],{"fieldId":1233,"name":1390,"videos":1479},[1480],{"preview_url_s":1481,"is_public":40},"https:\u002F\u002Fplayer.vimeo.com\u002Fprogressive_redirect\u002Fplayback\u002F499500552\u002Frendition\u002F360p\u002Ffile.mp4?loc=external&oauth2_token_id=1612052367&signature=cdacc04a1bcb6e461589821b72c4f4290a108fa4c0a7ed583a31d2169a0ff02f",{"fieldId":1233,"name":1483,"videos":1484},"能力開発",[1485],{"is_public":40},{"fieldId":1233,"name":1487,"videos":1488},"挑戦",[1489],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1491,"videos":1492},"試練",[1493],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1495,"videos":1496},"仲間",[1497],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1499,"videos":1500},"志",[1501],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1503,"videos":1504},"質問・回答",[1505],{"is_public":9},{"id":957,"starts_at":1507,"photo":1508,"video_duration":1509,"name":1510,"category":1511,"course_type":1512,"description":1513,"learning_points":1514},"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":5,"createdAt":1279,"updatedAt":1280,"publishedAt":1279,"revisedAt":1280,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1515,1520,1524,1528,1532],{"fieldId":1233,"name":1516,"videos":1517},"オープニング：戦略的雑談とは？",[1518],{"preview_url_s":1519,"is_public":40},"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":1233,"name":1521,"videos":1522},"戦略的アイスブレイクの雑談",[1523],{"is_public":40},{"fieldId":1233,"name":1525,"videos":1526},"『最近どうですか？』ってどうですか？",[1527],{"is_public":40},{"fieldId":1233,"name":1529,"videos":1530},"戦略的オフィスでの立ち話",[1531],{"is_public":40},{"fieldId":1233,"name":1533,"videos":1534},"オフィスでの立ち話でアイデアを生むには？",[1535],{"is_public":40},{"id":960,"starts_at":1537,"photo":1538,"video_duration":1539,"name":1540,"category":1541,"course_type":1542,"description":1543,"learning_points":1544},"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":5,"createdAt":1279,"updatedAt":1280,"publishedAt":1279,"revisedAt":1280,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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",[1545,1549,1553,1557,1561,1565,1569,1573,1577,1581],{"fieldId":1233,"name":1390,"videos":1546},[1547],{"preview_url_s":1548,"is_public":40},"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":1233,"name":1550,"videos":1551},"プレゼンのステップの変化",[1552],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1554,"videos":1555},"「伝える練習」の難しさ",[1556],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1558,"videos":1559},"AIでプレゼン動画を分析",[1560],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1562,"videos":1563},"アナウンサー目線の評価軸",[1564],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1566,"videos":1567},"プレゼン講師目線の評価軸",[1568],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1570,"videos":1571},"プレゼン評価プロンプトを組む",[1572],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1574,"videos":1575},"AIでプレゼン動画を再分析（辛口）",[1576],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1578,"videos":1579},"AI評価の活用法",[1580],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1582},[1583],{"is_public":9},{"id":963,"starts_at":1585,"photo":1586,"video_duration":1587,"name":1588,"category":1589,"course_type":1542,"description":1590,"learning_points":1591},"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":21,"createdAt":1311,"updatedAt":1312,"publishedAt":1311,"revisedAt":1312,"name":22,"description":23,"ordinal":1313,"courses_count":24,"has_new_courses":9},"「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）",[1592,1597,1601,1606,1612],{"fieldId":1233,"name":1593,"videos":1594},"オープニング",[1595],{"preview_url_s":1596,"is_public":40},"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":1233,"name":1598,"videos":1599},"What：そもそも何を問題とするのか？",[1600],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1602,"videos":1603},"Where：睡眠問題の原因はどこか？",[1604,1605],{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1607,"videos":1608},"Why：特定した原因が発生する理由とは？",[1609,1610,1611],{"is_public":9},{"is_public":9},{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1613,"videos":1614},"ここまでのまとめ",[1615],{"is_public":9},{"id":966,"starts_at":1617,"photo":1618,"video_duration":1619,"name":1620,"category":1621,"course_type":1542,"description":1622,"learning_points":1623},"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":5,"createdAt":1279,"updatedAt":1280,"publishedAt":1279,"revisedAt":1280,"name":6,"description":7,"ordinal":89,"courses_count":8,"has_new_courses":9},"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）",[1624,1628,1632,1636,1640,1644],{"fieldId":1233,"name":1593,"videos":1625},[1626],{"preview_url_s":1627,"is_public":40},"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":1233,"name":1629,"videos":1630},"なぜ生成AIから期待する回答を得られないか？",[1631],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1633,"videos":1634},"「イシュー＝答えるべき問い」を具体的に押さえる",[1635],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1637,"videos":1638},"枠組みとは？",[1639],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1641,"videos":1642},"生成AIを使うプロセスは？",[1643],{"is_public":9},{"fieldId":1233,"name":1270,"videos":1645},[1646],{"is_public":9},{"contents":1648,"totalCount":89,"offset":88,"limit":89},[1649],{"title":1650,"description":1651},"教師あり学習の基礎知識でデータサイエンススキルを磨く","教師あり学習は、ラベル付けされたデータを用いて予測モデルを構築する手法です。この動画では、線形回帰やロジスティック回帰、性能評価指標、データ前処理の方法を解説し、ビジネスでの機械学習の応用を学びます。データサイエンスの基礎を固め、実践的なスキルを動画で習得しましょう。",{"fieldId":1653,"title":1654,"description":1655},"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。"]