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AI BUSINESS SHIFT 第8回 機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル
本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ『AI BUSINESS SHIFTシリーズ(全12回)』の第8回です。 第8回「機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル」では、AIが営業現場にどのような変化をもたらしているのか、営業担当者・営業マネージャー・組織としての役割や戦略が、AIによってどう進化していくのかを、営業プロセスの分解や実際の現場事例を通じて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AIを活用した営業活動の最新動向や現場のリアルを知りたい方 ・営業現場の変化に直面している営業マネージャー・現場リーダーの方 ・AI時代における営業戦略や営業マネジメントのあり方を学びたい方 ■AIシフトシリーズとは? 『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。(順次公開) https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・基礎編(第1回〜3回):リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース ・マネジメント編(第4回〜7回):AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース ・機能別戦略編(第8回〜12回):AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース より実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年2月制作)
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マネジャーのための仕事の任せ方
「仕事を任せると失敗が怖い」「自分でやった方が早い」マネージャーとしてメンバーやチームの力を引き出しながら成果を上げるには、どのように仕事を任せていけば良いのでしょうか? 変化の激しい時代において、マネージャーとして成果を上げ続けるためには、メンバーの個性や特性を理解し、それに合わせた効果的な任せ方を身につけることが重要です。このコースでは、ソーシャルスタイル理論を活用してメンバーごとに最適なアプローチを学びます。「任せる力」を高めることで、チーム全体の成長を促進し、自身のリーダーシップを発揮できるようになっていきます。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2024年12月制作)
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AI時代の個人力
AIが仕事や社会の前提を変え続ける今、最も求められるのは「他者に代替されない個としての力」“個人力”です。 本コースでは、澤円氏の著書『個人力』をもとに、AI時代をしなやかに生き抜くための「前向きな自己中戦略」を学びます。 テーマは、「Being(ありたい自分)」を中心に据え、自ら考え(Think)、変化し(Transform)、協働する(Collaborate)ことで、自分らしい価値を発揮していくこと。 リスキリングやAI活用が叫ばれる今こそ、スキルより先に“自分の軸”を問うことが重要です。 あなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか? このコースは、あなたが“ありたい自分”として生き、キャリアをデザインしていくための思考と行動のガイドになります。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年11月制作)
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【AI×クリティカル・シンキング】①イシューと枠組みでプロンプトを磨く
生成AIから期待する回答を引き出せず、試行錯誤を重ねていませんか。 本コースでは、生成AI活用の質を高める鍵として、クリティカル・シンキングの視点からイシュー設定と枠組みを押さえる重要性を解説します。 目的に直結する問いの立て方や、プロンプトに落とし込む際の実践ポイントを具体例とともに学ぶことで、AIをより思考のパートナーとして活用できるようになります。 生成AIを業務で使い始めた方から、活用を一段深めたい方まで、再現性あるプロンプト設計を身につけたい方におすすめの内容です。 さらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。 【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/cdfe41e3/learn/steps/62198 ※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年1月制作)
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リーダーの挑戦⑤ 藤田晋氏(サイバーエージェント代表取締役)
グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問(能力開発/挑戦/試練/仲間/志)を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。(肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの) 藤田 晋 サイバーエージェント 代表取締役 堀 義人 グロービス経営大学院 学長 グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー
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ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 前編 なぜ眠れないのか?~
「仕事が終わらないから睡眠時間を少し削ろう…」「業務時間中なかなか集中できない…」「毎日朝起きるのがつらい…」。 あなたはこのような経験をしたことはありませんか? 仕事やプライベートの時間をやりくりするために、真っ先に削りがちなのが「睡眠」時間。 実は今、日本社会は世界と比較して「最も眠らない国」だということもわかってきています。 慢性的な睡眠不足は、心身の健康に悪影響なだけでなく、仕事のパフォーマンスにも当然大きな影響を与え、社会全体の経済損失につながります。 このコースでは、基本的な睡眠リテラシーを学んだ後の「問題解決編」として、「なぜ多くのビジネスパーソンは眠れないのか?」について解説していきます。 ▼本コースで学べる主な内容 ・そもそも眠れないことは何が問題なのか? ・眠れなくなってしまう原因とは? 睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。 自身の睡眠不足に対し、正しく「気づき・理解し・行動を変える」第一歩を踏み出しましょう。 ▼関連コース ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/24575c03/learn/steps/53129 ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 後編 どうしたら眠れるのか?~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/4ba981e9/learn/steps/62042 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年12月制作)
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大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
あすか会議2018 第4部分科会B-1「極限の世界で見つけた人生の歩み方」 (2018年7月7日開催/国立京都国際会館) 1300年間で2人目となる大峯千日回峰行満行を果たした塩沼亮潤大阿闍梨。48キロの山道を1日16時間掛けて歩き、それを千日間に亘って続ける過酷な行の中で、どのような悟りを得たのか。そして、9日間、断食・断水・不眠・不臥を続ける四無行満行という極限の世界で何を見つけたのか。塩沼氏が「創造と変革の志士」へ贈る「人生の歩み方」とは。(肩書きは2018年7月7日登壇当時のもの) 塩沼 亮潤 慈眼寺 住職
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英語 de 学ぶ!3Cs Analysis(3C分析)
このコースでは、グロービス学び放題の英語版である『GLOBIS Unlimited』のコースの中から、ビジネスで役立つ頻出の英語表現をピックアップしています。英語ネイティブの方が実際に見ているコースなので、リアルなビジネス英語の表現を学ぶことができます。 今回のコースは「3Cs Analysis(3C分析)」です。一緒に『英語で』ビジネス知識を学んでいきましょう! ▼今回扱ったUnlimitedコース続きは下記からご覧いただけます 3Cs Analysis https://unlimited.globis.co.jp/en/courses/da5ca962/learn/steps/36362 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年12月制作)
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コメント1516件
a_7636
以下の内容が46分ちょっとで、かなり濃いめに、分かりやすく説明されています。
AIに直接関係する方や法務部門だけではなく、様々な職種の方、様々な職位の方におすすめです。
・AIの元となるデータは誰のものか?
(民法上の「所有権」、知的財産基本法の「知的財産権」との関係は?)
・ロボットの稼働データや学習済みモデルを守るための方法とは?
・パーソナルデータ、個人情報、プライバシーなどの関係
(関連する規制のまとめ、企業活動へ与える影響)
難しそうな本を読むより、まずはこのコースを見てとっかかりとして、その後で他のものを調べたり読んだりした方が良いと思います。
後編も楽しみにしています。
takumi_1453
日本ではデータそれ自体の所有権は主張できないなど見落としていた学びがありました。後半編も楽しみです!
ozawa_h
ログデータの扱いやCCPAについて勉強になりました。他社のログデータを集めてそれを利用する場合の法的課題について検討します。
sphsph
そんな時代と認識します。
上手に使う、使わせる。境目が難しいです。
500nozomi
これまでの個人情報保護に加え、事業環境の変化、さらには世界の動きを意識して、アップデートが必要と感じた。狭義で考えるとリスクが伴う。
sknesh
将来の生活がどうなるのか、自問自答するのに良い動画。
spohrj
データが重要な価値を持つようになった
yosuke-kim
ビックデータを活用した機械学習となると、個人情報について意識せざるを得ない。
特にコンタクトセンター等の通話データをテキスト化したものの中には、ランダムに個人情報が出てくることがあり、取り扱いには細心の注意を払う必要がある。
tanesannta
AIが進歩して、利用が進めば進む程、今回のような問題が起きているという事を認識しました。
llasu_ito_0502
難しかったです。
アタマの中でしっかりと、整理、把握、そして理解しておくコトでしょうか。
未だ、自分自身が経営者となった時に、どう対応、アクションをしたらいいのか、よくは分かっていないので、復習をして、理解を深めたい、と思います。ありがとうございます。
373masakatsu
GDPRと日本の改正個人情報保護法の違いなどが理解できた
iitomo_3737
データの活用とともにデータの取り扱いも大変重要だと学びました。
tomo-tom
データの所有権について気になっていたのでわかりやすかった。
データを取り出すプロンプトは作業者のオリジナリティがある部分なので、そこは所有権に当たらないのか気になった。
to_take
パーソナルデータや個人情報の保護について、出会う場面ごとに要求される内容が異なり困惑することがあったが、ここでEU、カリフォルニア州、日本でよって立つ法律が異なり、さらに「信頼の証」としてさらに求められることがわかり、その背景をすこし理解したように思います。
kj14328
EU、アメリカそして日本のそれぞれの個人情報保護の取り扱いについて、改めて整理ができた。採用時にかなり機微な個人情報を取り扱うので今後のAIを取り入れた効率化の際は留意したい。
ke-ito
EUやアメリカではパーソナルデータの保護を強化しているのにもかかわらず日本では一歩遅れており、反面AIの活用ばかりが叫ばれており、自分の個人情報もどのように使用されているのかが怖い。個人情報の入力やネット検索等には今後一層注意していきたい。
kou1shimbori
パーソナルデータについて、例えばコールセンターで受けたお客さまの声は、基本的に「個人を識別できるデータ」(A)ではあるが、
一部情報を削除するなどして「個人との関係差異が見いだされるデータ」(B)に変換できると思う。
近年はBについても、EUやカリフォルニア州のように各種の配慮の上で取扱べきという傾向にあることがわかった。
0331mk
自分の個人情報については、保護を意識する必要があることを理解した。
tetsujinn
初級編ではピンとこなかった内容が今回の講義では具体性を持って説明して頂けたので理解が深まった。
政府の方が進んでいるのには驚きで、危険回避を意識しながらもAIを活用して行く術を学ばないと、この先企業として立ち行かなくなると本気で思うようになりました。
ken_sa
データの重要性を改めて認識しました。
unohirotsune
自分の知らないところで個人のデータが広がっていることへの自覚が必要
kawatake16710b
データの重要性が増すことにより、各種データの取扱い、権利関係等がビジネスシーンでより注意すべきと理解出来ました。
k_k_88
AIを活用する際は、個人保護法を意識しながら注意して活用する必要があると思いました。また、データそのものには所有権がないことは新たな気付きでした。
yoshidayukinari
個人情報の取り扱いについて注意が必要。
rodzina
AIを活用する上での個人情報保護の問題について理解しました。国境を跨ぐ顧客情報の管理・収集などで、GDPRや日本の個人情報保護法などを確認し、個別に契約を締結するなどの対応が必要との認識を得ました。
akira_0816
業務で活用できると感じました。
013044
これまでの個人情報保護に加え、事業環境の変化、さらには世界の動きを意識して、アップデートが必要と感じた。狭義で考えるとリスクが伴う。
higashi_s
日本の民法上 データはモノでないため所有権が認められないことは気付きであった。
creamycat2025
日本と比較し、欧米は法規制はもちろん個人情報やプライバシーへの配慮も広く深く考えられているを感じました。
逆に考えれば、EU・GDPR規制を当社が可能な限り遵守することで、特に海外顧客からの信頼を得られる一助になると思います。
今回の講義はAI学習の一環ですので、学習データに所有権がないこと、またそれに対して契約顧客との契約(綱引き)が重要だということがよく理解できました。
今後当社も「モノ」ではなく「データ」が食い扶持に加わる可能性がゼロではありません。データに対する法的知見を広く認識できるよう以降も学習していきます。
010674
個人情報の取扱いについては慎重な対応が必要であり、日々注意したいこうと思う。
ryosuke_ueda
AIを利用する上での社会的なルールや注意点があることは漠然と理解していたが、本学習できちんと整理ができた。
shinichi2392
残念ながら業務には活用出来ていません。日常では、無料AIを利用して、会話を楽しんでおります。
fufufufufu
いつ何をどこで買ったか、というデータの蓄積でその人の生活を家族以上に把握できてしまうのはすごいと思いました。
sreha
AI-readyな社会とは私たちの社会全体が変革されて必要な時に直ちにAIを導入できる状態にあり AIによる便益を最大限に享受できる状態のことを理解した
018973
Aiデータの後ろにある法律的な面を理解することができた。日常の情報にも注意を払いたい。
ryosuke_1221
データに所有権が無いというのには驚きました。とはいえ、状況によっては個人情報に該当したりすることもあるとのことなので、引き続き、データの取り扱いには注意したいと思います。
kim_kim
業務で個人情報を扱うので、AI利用の際には気を付けて運用しようと思う。
taka-8
AIのデータが誰ものか考えたこともなかったので、とてもよい勉強になりました
022035
AIを活用して業務を行う際には著作権法を犯していないか等、細部の確認が必須になることがわかりました。
e1442
AI法の理解と法改正のウォッチング、業務への適用が今後重要と感じました。
usamakikame
人間が想像する情報以外のデータの保護が法律で保障されるのは実質的には個人情報のみで、他のデータについては利害関係者の契約によって守らねばならない
bart6502
データの契約による縛りについては、今後も強く意識しておきたい
nishihara-h
実体のないデータを対象とした規制や保護はわかり難い点が多いです。
でも知らないうちに侵害されていることは十分に考えられるため、
世界的に共通の規制や保護が必要と感じました。
kumagofishing
AIとAIが利用する情報の所属の問題は、会社だけでなく個人としても十分に留意する必要がある。
会社の業務において個人データを扱うことはあまりないが、個人として生活するうえで、みずからの個人情報だけでなく行動履歴や位置情報等の組み合わせることで自分が特定され不利益を被る可能性がある情報が存在することについて、常に意識の片隅においたうえで生活すべきだと考える。
gonzaburou
秘密保持契約の重要性が良く理解出来た。今後のAIの活用には、人権につてもしっかり考えながら共存できるようにしていかなければならないと改めて認識しました。
funano-k
AIによる不適切なデータ利用などを防ぐためには、人間自身がAIの扱い方を理解していることが重要だと学んだ。
haru5020
情報とデータや、個人情報とプライバシーの言葉の意味を改めて認識することができたため、業務に活用していきたい。
ken_zo
データの取り扱いの難しさを改めて感じさせられました。
jacobrawa2000
データが貴重な価値を持つようになったことがよく理解できました。
akiba_hitoshi
AIとうまく共存することが重要である。
eita277
AI活用にあたって欠くことの出来ない視点であると理解できました。
akitagak
興味深い話であり面白かった
kenhito
様々な権利に注意してAIを活用しなければならない点がよく理解できた
ha_kimura
AIから個人情報を守るためにはこれまで以上に対策や個人の意識が大切だと感じました
kubo_takato
よりよい社会の構築に向けて、従来の個人情報保護に加えて、事業環境の変化や世の中の動きを意識して、アップデートが必要と感じました。
tkh150
AIデータの所有権については詳しい研修等もなかったため非常に受講意義が高かったです。
wtnbkrm
AIの所有権について勉強になった
tetsu1991
元データについて、民法上、所有権保護対象外。EUやアメリカに比べ、日本の法制はいつも後手に回ることが多いので、やはり心配ではあります。
契約で縛るというのも何か性善説に立っているようで、契約しているから大丈夫とはなかなか思えないと思います。
AIリテラシーをあげることで、リスクはリスクとして認識しつつ、勇往活用できうると考えます。
meggie1x8
データの保護について、仕組みと対処方法を理解することができました。また知的財産権についてもいくつかの種類に分類できることを知りました。
kaz_005
個人情報、パーソナルデータは特に慎重に扱う必要性を感じました。
kazuhiro_mori
個人情報について知識が深まりました、
0518
どう活用できるか意識して作業してみたいと思います
skata
AIの利用に関し、データの取り扱いについて法的な整備が必要と感じた
tt_tom
AI-readyの考えを大事にしていきたい。
sakamot0
AI利用に伴うリスクを日頃から考えを深めていくことが
大切だと思います。
cheese0323
前編でよく学ぶことができました。
takecare
日本法、国際法に順守しながら、道徳と理念を守り、例えば個人情報やプライバシーに配慮しながら、AIと共存する必要がある。
ota_koji
所有権の整理にまだ理解・納得が追い付かない部分が感じられました。
kue0829
データの取り扱い方について、わかりやすく説明されていて、勉強になりました。
yoko9267
設備のメンテデータをどう扱うか疑問でしたが、講義内容が分かりやすく理解が進みました。
professor_suzu
データーは所有権が無いなど、昨今の取り扱いが難しい世の中になったと認識する良い機会でした。
y_aki
AIが進歩して、利便性が進めば進む程、様々な問題が発生するが、解決は寧ろ難しい局面が多いのではないかと思う。
55takashi
データに所有権がないことがよく理解できた。
takahashi_ma
事務を効率化する際、顧客情報や機密データを取り扱う場合は、利用目的を明確にした上で、プライバシー保護のルールを徹底します。これにより、AI活用のリスクを管理しつつ、安全に業務改善を進めていきます。
tactic
AIの元となるデータは誰のものかという問いかけについては非常に考えさせられる内容であった。
izana_izana
法整備の動向や、法の解釈に注意を払いながら、データを活用していく必要があることが理解できました
otokisan
データの取り扱いには、注意すべき点があり、個人情報とパーソナルデータとの違いを認識しながら取り扱っていかなければならないことを再認識しました。
okasako
AIデータに含まれる個人情報がどのように扱われるのかについて知らなかったので新しく学べてよかったです。
nmnmnm8533
ありがとうございました。
kanbara-t
生成AIによるデータ分析の際、個人情報保護等のルールを遵守した上、行うものの、分析結果については、個別事情を尊重した上、判断を行う。
itou_to
ログデータの扱いやCCPAについて勉強になった。
sttm
データの転用を禁止する契約をしても、契約先が転用しているかどうかを発見するのは困難なのではないかと思った。契約しているから安心という表現には違和感があった。
itakazu1961
日本と海外ではパーソナルデータへの対応に違いがあることがわかった。日本の対応は緩いのではないか。
nancy1961
新しい業についたら考えます
taisyou
データセキュリティに留意して活用しよう
kjmmy629
業務に活かせるよう意識します。
tkyasu
顧客満足度調査結果等、自部署で入手したデータの取り扱いには、今まで以上に気を付けるようにしなければならないと感じた。
taku630619
大変勉強になりました。
ki-ta-ji-ma
知りたかったことがしっかりと把握できました。
内容も非常に濃く、充実していると感じました。ありがとうございました。
osabemasako
わかりやすく説明していただきました。ただ、テーマとしては難しく、まだ途上にあるのだという感じがしました。
shi_yu
データを活用する側、利用される側において、個人情報などについては常に考えておかなければいけないと感じた。
chomoke
個人情報の保護は必要だが知らない間にデータ化され待ち続けられてると思うとこわい
uriko2
データそれ自体の所有権は主張できないなど印象に残りました。
rieko_n
学んだ内容を業務に活かせるよう学習を重ねたい。
atdaidai
生成AIは非常に便利なツールですが、インターネット上のサービスである以上、情報漏洩のリスクがあることを強く意識しました。「インターネットの向こう側には、不特定多数の人がいる」という意識を持ち、利用に際しては、仮に公開(機械学習)されても問題のない情報だけを入力するように心がけたいと思います。
momma029
AIの元となるデータの所有権について、あまり考えずに今まで使用してまいりました。
今後の取り扱い方について、再認識できました。
tsukamoto-k
法的理解について深めることができた
masa-k00
自社の内外を問わずデータの権利や個人情報保護の重要性を認識しました。特に自社データは契約で保護していく点は非常に重要であると認識しました。
j_m_y
・初級
・AIの活用がどんどん進む中でしっかりと考えないといけない内容と感じました。
・他社と取り交わす秘密保持契約書の重要性について改めて考えました。
008shinji
AIを使って作成した資料等の取扱いについて確認が必要なときに活用できる。