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ボトルネック ~業務改善における生産性向上のポイント~
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経営戦略を実行するためのオペレーション・マネジメントの基本概念を学ぶコース群です。自社内からサプライチェーン全体まで視野を広げて学ぶことができます。
経営戦略基礎
経営戦略立案に必要なフレームワークから具体的事例、複数のシナリオの立て方まで、ヒト・モノ・カネの知見を踏まえ戦略を立案する力を身につけるコース群です。 2025/6/13:以下のコースを新版に差し替えました。 ・経営戦略
組織変革を起こすリーダーシップ
企業やリーダーが変革が必要な時期に求められることとは何か、幅広く変革の事例を紹介しています。体験者の事例を通して自身や自社の戦略立案に役立てましょう。
製造業まるごと入門
製造業の現場では、日々改善が求められ、一つのミスが大きな事故や損失につながるため、基本を押さえておくことがとても重要です。このラーニングパスでは、最低限知っておくべき基本となる知識を学びます。
経営戦略フレームワーク集
経営戦略立案に関する基本的なフレームワークを集めたコース群です。基礎〜応用まで幅広いフレームワークを活用事例とともに学ぶことで、効率的・効果的な意思決定に役立ちます。
新規事業・ベンチャーマネジメント基礎
新規事業やベンチャーに携わる方が、まずはじめにおさえておくべき基礎的な知識を事例を交えながら身につけていくコース群です。
事業戦略プランニング
変化する経営環境に対応した事業戦略を立てるのに有効なシナリオ・プランニングについて学ぶコース群です。環境分析のフレームワークからシナリオ・プランニングの作成プロセスまで具体例とともに学びます。
ビジネスパーソンのためのAI活用基礎
本ラーニングパスではDX推進の手段としてのAIに関して、AIを活用した価値創造とは何か、何ができて何ができないのか、利用上の注意点やすでに起こっている人間社会への悪影響まで、網羅的に知識を深めることができます。 経産省「DXリテラシー標準」の学習項目にも含まれているテーマを扱っています。グロービス学び放題のコース対応例はこちら。 https://biz-dx.hodai.globis.co.jp/#what 「DXリテラシー標準」とは、働き手一人ひとりが「DXリテラシー」を身につけることで、DXを自分事ととらえ、変革に向けて行動できるようになることを目的とし学びの指針として制定されました。 詳細は経済産業省 「DXリテラシー標準」よりご確認ください。 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html
新入社員受け入れ準備と自立支援のためのリーダーシップ
新卒・中途採用の社員を受け入れる際に必要なソフト面の準備や考え方を身につけるコース群です。いち早く新入社員に活躍してもらうための職場環境整備のポイントや、新入社員に動いてもらえるコミュニケーションのポイントを学べます。
経済産業省「DXリテラシー標準」対応! ~What-デジタル技術編~
本ラーニングパスでは DX推進の手段としてのデジタル技術に関する最新の情報を知ったうえで、その発展の背景への知識を深めることができます。 「DXリテラシー標準」とは、働き手一人ひとりが「DXリテラシー」を身につけることで、DXを自分事ととらえ、変革に向けて行動できるようになることを目的とし学びの指針として制定されました。 詳細は経済産業省 「DXリテラシー標準」よりご確認ください。 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html
経済産業省「DX推進スキル標準」対応! ~データ活用編(基盤・運用)~
本ラーニングパスではデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進するために必要なデータ活用に関する知識を習得することができます。 DX推進に必要な環境構築・データ収集・蓄積・加工・AIシステム運用などに関する知識を習得しましょう。 「DX推進スキル標準」とは、企業がDXを推進する専門性を持った人材を育成・採用するための指針として制定されました。 詳細は経済産業省 「DX推進スキル標準」よりご確認ください。 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html 2025/4/9:コースを追加しました 生成AIをあなたのビジネスに活用するには?②技術を理解しよう編 2025/6/29:該当コースの公開終了に伴い、代替コースに差し替えました ・公開終了コース AIプロジェクト入門 ④MLシステム ・代替コース AIプロジェクトマネジメント ~AI特有の難しさをフェーズごとに解説~ データ分析を支える技術「データ分析基盤」を知ろう
累計受講者数140万人
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