東京理科大学× 日経ビジネススクール ビジネスに活かすDX・データサイエンス 理論と実践で学ぶデジタルテクノロジー

今日のビジネスの土台となる統計、データ解析、AIをはじめとするDX・データサイエンスのエッセンスを、アカデミックと実践の両面から学びます

現代のビジネスシーンには、すみずみまでデジタル技術が浸透しています。自身の未来、会社の未来を描くには、ビジネスのあり方を変え、新規事業を生み出すDXを実現していかなければなりません。しかし、ただデジタルへの知識を身に付けるだけでは不十分です。知識を駆使し、どのように変化に対応するかという知識の「活用」が必要なのです。

本講座は、理工学部横断型DXコースやデータサイエンスセンターなどをいち早く設け、データサイエンス分野の教育をリードしてきた東京理科大学との特別プログラムです。

デジタルテクノロジーを改めて基礎から学びたい方、受講者同士の交流を通して自身の知識を客観的に見直したい方など、意欲ある方のご受講を心よりお待ちしています。


※本プログラムは「オンライン講義」として開催します。WEB会議システム「Zoom」の利用を予定しています。
受講方法の詳細は、お申込みいただいた方に別途メールにてご案内いたします。
※5回以上の講義に出席された方には、東京理科大学オープンカレッジと日経ビジネススクール共同による修了証が発行されます。


受講対象者

・デジタル知識を自社のビジネスに取り入れたい次世代リーダー
・新ビジネスのアイデアを持ち、創出に取り組むに際して、データサイエンスからヒントを得たい方
・デジタルテクノロジーについて基礎から学び、正しい知識を身に付けたい方
・DXやITを取り巻くテーマについて体系的に効率よく学びたい方
・DXの重要性は認識しているが、どのように始めればよいかわからない方
・スキルアップを図り、個人でも活躍できる素養を身に付けたい方

講座の特徴

  1. 理工系総合大学である
    東京理科大の強みを生かした特別プログラム
    学部横断型コースである「理工学部横断型DXコース」、研究機関である「データサイエンスセンター」、社会人教育機関である「オープンカレッジ」が相互に連携し、「DX」をキーワードに未来を考えるヒントを得るための学びを提供します。
  2. 文系出身のビジネスパーソンも理解しやすい内容
    DX・データサイエンス等を専門とし、大学内外での講義経験が豊富な第一線の東京理科大学の教授陣、およびビジネスにおけるデータ活用などDXの最前線で活躍する第一人者の外部講師が担当。「デジタル技術に自信が持てない」という文系出身のビジネスパーソンの方でも、心配せずに受講いただけます。
  3. DX・データサイエンスの柱となるテーマを配置
    統計、データ解析、AIをはじめ、DXの基礎的理解。産業やビジネスにおける活用事例など、デジタル人材の基礎となるテーマを総合的に学んでいただきます。


代表者からのメッセージ

  • 写真

    DXという言葉が独り歩きし、もてはやされている現状だからこそ、自分だけの・自社だけの「オリジナリティ」が必要です。欧米の主要IT企業やプラットフォームの単純利用によらないDX、つまり日本ならではのDXによる変革ができる中核人材こそが必要なのではないでしょうか。「どんなデータから」「どんなデジタル技術を使って」何を生み出すのか。このプログラムでは、そのヒントを探っていただきたいと考えています。今回、理科大の教員陣からAI・ビッグデータなど最先端の研究事例をご紹介する講義をプログラムの中に設けておりますが、本学の数多くある研究室の中でも、特に「オリジナリティ」あふれる教員を選抜しています。講義内容だけでなく、彼らの着想点、アイデアの発想などの観点からも多くの気づきを得ていただくことを願っております。

    本プログラムは、DX・データサイエンスの分野において、理論と実践の両面を学べるものとして、昨年大変好評をいただきました。今回も、第一線の実務家・研究者よりさらにバージョンアップした内容をお届けする予定ですので是非楽しみにしてください。

    平川 保博(東京理科大学 社会人教育センター センター長)


講師メッセージ

  • 的場大輔

    企業の生き残りには管理職のデジタル知識向上が必達
    ビジネス経験が豊富で、企業の命運を握るマネジメントに携わる方々に、Web3や生成AIなどの先進デジタル技術をどのように活用すれば企業の持続的な成長の礎を築くことができるか、その核心的論点をわかりやすいビジネス用語で説明します。(第1回講師・的場大輔)

  • 篠崎智大

    データの「バイアス」を知らないとビジネスチャンスを逃す
    ビジネスの世界でもデータの重要性はますます高まっていますが、目の前のデータをそのまま集計するだけでは、無駄な投資につながったり、ビジネスチャンスを逃したりする危険があります。このような「バイアス」を理解するための「因果推論」と、リスクへの対処法をお伝えします。(第3回講師・篠崎智大)

  • 奥谷孝司

    データから仮説へ、変革へ~自らをDXする
    デジタル時代のマーケティング活動で、データ活用は必要不可欠なビジネススキルとなっています。統計はもちろん、DX推進手法においてもデータからいかに仮説を生み出し、変革へと踏み出すことができるかが会社の未来を左右します。ぜひこの講座で積極的に学び、自らをDXしていってください。(第6回講師・奥谷孝司)


この講座で学べること


・DXの基礎的知識とDX推進の必要性
・デジタル技術応用とビジネスモデル構築のヒントと、DXを成功させる鍵
・自社のどんなデータが役立ち、どのように活用できるかのヒント
・データの危うさと、繙き解釈する技術の例
・次世代の安全・安心なAIとは
・デジタル時代の顧客価値向上に必要なマーケティング戦略


受講者の声

・DXに関する考え方について非常に理解できました。配信で参加しやすく、その他受講者の意見や考え方も刺激になり、2時間があっという間に感じられました。

・データ分析に手法やデータの切り取り方、前提の置き方によりその結果や傾向、見え方が大きく変わることが印象的で、だからこそ手法や視点が重要であることを認識できました。

・小売りのマーケティングについてのデータサイエンスがテーマでしたが、多方面に活用できる粒度でお話しいただき、自分の業種への活用についてのイメージが付きやすかったです。

人事・研修担当者の方へ

業種・役職・職種を問わず、DX、新ビジネス創出に取り組む方々に多くご受講いただいております
DXをはじめとするデータサイエンスは、企業の将来を左右する新ビジネスの根幹をなします。しかし、理論のみの解説、あるいは逆に事例の表面的な情報を受け取るだけでは、デジタルで何ができるか、デジタルだからこそできるビジネスとは何か、正しくとらえることはできません。本講座では、最先端の研究を続ける講師陣による豊富な事例を使った講義や受講者同士のディスカッションを通して、受講後も学び続ける素地を養える講座設計となっています。
特にこれからの事業・会社を担う次世代リーダー候補の方々が本講座を受講されることで、より多角的な業務理解や組織のボトムアップを図ることが可能となります。

◎DX・データサイエンスの知識を、集中的な知識のインプットと他流試合を通して学ばせたい
◎最先端の研究にもとづく講義から、社員一人ひとりのデジタルリテラシーを向上させたい
◎経験の浅い若手社員に、体系だったデジタル関連知識を学ばせたい
◎広い視野を持ったマーケティング職や営業職の社員を育成したい

とお考えのご担当者様は、ぜひ本講座をご活用ください。
 複数名受講・代理申込みの方はこちら  >>>

概要

検索番号
P2303255
開催日
2023年11月1日(水)~12月6日(水)
会場
ライブ配信
定員
150名
受講料
59,400円(税抜き54,000円)
申込期間
2023年8月8日(火)~10月29日(日)
主催
東京理科大学、日経ビジネススクール

第1回 生成AI時代のデジタルトランスフォーメーション

11月1日(水)19:00~21:00

第2回 統計的データ解析法とはなにか? 統計の基礎

11月8日(水)19:00~21:00

第3回 統計科学の事例から学ぶ (テーマ:医療統計学)

11月15日(水)19:00~21:00

第4回 論理型AI ―安全安心な人工知能を目指して

11月22日(水)19:00~21:00

第5回 DXの事例から学ぶ(テーマ:AIを活用した第一次産業)

11月29日(水)19:00~21:00

第6回 頭を柔らかく考えるーDX時代の新しいマーケティングの基本

12月6日(水)19:00~21:00

プログラム

第1回 生成AI時代のデジタルトランスフォーメーション
講師:的場 大輔 氏

●事例からデジタル技術活用とビジネスモデル構築のカギを学ぶ

日本の多くの企業が立ち遅れてきた人工知能(AI)、ロボティクス、IoT、ブロックチェーン、仮想現実(VR)/ 拡張現実(AR)、デジタルツインなどのデジタル技術を活用した事業変革が待ったなしです。経済環境にもかかわらず企業価値をドラスチックに高めている巨大サイバー企業や、先鋭のスタートアップ企業が提供するデジタルサービスから、デジタル技術の巧みな活用と斬新かつ緻密なビジネスモデルを構築するカギを学び、不確実な未来に向かうためのビジョンのあり方を探ります。
サステナビリティ、ウェルビーイング、インクルーブネスを変革の目標とするDXの本質を的確に理解し、DXを成功させる鍵を学びます。


第2回 統計的データ解析法とはなにか? 統計の基礎
講師:野澤 昌弘 氏

●ビジネスパーソンとして最低限おさえておくべきデータの「見方」や具体的な解析手法を学ぶ

昨今、ビックデータの活用が広く叫ばれるようになりました。応用統計学もその流れの中にあります。モノづくりでいえば生産ラインにおける異常検知がその例です。多種多量なデータが以前に比べて容易に集められるようになった一方で、実際に、どのようなデータのパターンが異常を引き起こす原因となっているのかを検出する必要があります。その因果関係を推測するために変数選択や統計的モデリングといった統計手法が活用されています。また、これらの手法は財務データ、金融データ、経済データ、マーケティングデータ等経営に関係する代表的なデータの解析にも応用できます。しかし、機械的にデータを集めて解析するだけで、有用な情報が得られるとは限りません。統計的にデータを解析することで、どのような情報を得ることができるのか、そしてどのようなことに注意してデータを解析しなければいけないのかを知ることで、自社のどのようなデータをどのように活用していくべきかのヒントが見えます。

第3回 統計科学の事例から学ぶ (テーマ:医療統計学)
講師:篠崎 智大 氏

●データに潜む危うさを理解し、ビジネスに応用可能な「因果推論」を学ぶ

多くの人が生活していく上であまり身近でなかった医療データの一端が、コロナ禍で急速に着目され、様々なメディアでも取り上げられるようになりました。例えば病気の新しい治療法を評価するための臨床試験。どんな期待の新薬であっても、試験管実験や動物実験の結果だけでは、市場に出すことはもちろん製造も認められません。臨床試験とは、患者さんを対象に行われる実験的な手続きで、効果と安全性が確認されてはじめて新薬は世に出ることができます。さらに、近年の医療ビッグデータの整備は、臨床現場(リアルワールド)で実際に行われている治療法の効果を明らかにする上で、医学研究のあり方を変えつつあります。これら医療データの大敵が「バイアス」です。臨床試験では、なるべくバイアスが混入しないよう事前に試験計画を立て、ビッグデータ解析では統計学のテクニックを用いてバイアスに対処しようとします。その際に役に立つ考え方が「因果推論」です。因果推論は医療統計以外にも応用可能な、現代のデータ科学の中でも最重要トピックのひとつと言えます。医療統計を事例に、データそのものに潜む危うさと、それを繙(ひもと)き解釈する技術の一例を理解します。

第4回 論理型AI ―安全安心な人工知能を目指して―
講師:滝本 宗宏 氏

●企業に重要な「説明可能なAI(XAI)」を知り、次世代の安全・安心なAIを考える

最近では、AIという単語をニュースで耳にしない日はありません。そして、そのほとんどは深層学習(Deep Learning)という学習法を用いた人工知能です。この種のAIは、人間と同じようにパターンの認識が得意ですが、意図したとおりに学習したかどうか確認することはできません。すなわち、ほとんどの場合うまく動作していても、いつ暴走するか分からないのです。そこで、何を学習したかが分かる説明可能AI(XAI)が注目されています。今回は、正確に学習内容を説明できるXAIと言える論理型AIを紹介します。特に、論理型AIはどのように事例を学習するのか、ビッグデータ解析の実践的なツールとしてどのように効率化できるかという点を中心に解説し、次世代の安全・安心なAIとは何かを考えます。


第5回 DXの事例から学ぶ(テーマ:AIを活用した第一次産業)
講師:大和田 勇人 氏

●埋もれていた「ビジネスチャンス」を掘り起こし、高度利用するヒントを事例から学ぶ

AI(人工知能)により、一見DXと縁のなさそうな第一次産業(酪農経営)に革新が起きています。個体別の搾乳ロボットの適用・運用や、生産性と生乳品質の大幅な改善、経営改善による新たな酪農モデルの実現など、従来、人の経験や勘によって行われてきた第一次産業の世界において、ビッグデータ(AI、IoTなどの技術含む)を活用することで、埋もれてしまっていた「宝=ビジネスチャンス」を掘り起こし、高度利用する取り組みが着々と進んでいます。プロジェクトを進めるにあたり、どこに情報の価値を見出し、どうやってその情報を活かすのか。これからのAI経営、DX経営のあり方とそのヒントを、最新事例から学んでいきます。

第6回 頭を柔らかく考える~DX時代の新しいマーケティングの基本~
講師:奥谷 孝司 氏

●デジタル時代の顧客価値向上に必要なマーケティング戦略について事例から学ぶ

DXがもたらすに企業が持つべき「新しい基本」としてのビジネスモデルと、これによる異業種との競争について解説します。
新型コロナウイルス感染拡大下において、消費者はオンラインを活用したコミュニケーション、買物を経験し、オフラインでのリアルな体験の価値を再認識することとなりました。オンラインとオフラインの区別を超えた新しい顧客価値を意識した事業推進は、DXが深化する時代を生き抜く企業の、今後の経営活動の肝となるものと言えます。デジタルを活用したお客様とのつながりを構築し、商品の購買時点にのみ注目するのではなく、商品・サービスを提供するという顧客体験すべてに関わる行動を捉え行動データとして把握することで、販促・価格・商品すべてを最適化することにチャレンジする企業が伸びていくと考えます。本講座では国内外の他社事例も踏まえ、デジタル時代の顧客価値向上に必要なマーケティング戦略とはどのようなものか、優れたつながりとは何かを解説します。

講師紹介

  • 的場 大輔氏(まとば だいすけ)

    的場 大輔氏(まとば だいすけ)

    デジタル・ブレイン・イネーブルメント株式会社 代表取締役

    東京大学大学院・情報学環学際情報学府修士課程修了、同博士課程満期退学。1988年日本IBM入社。1995年アジア太平洋地域のソリューション責任者に着任。2004年IBMビジネスコンサルティングサービスに転属、エンタープライズ・アーキテクチャー部長に就任。2008年日本オラクル入社、アーキテクト本部長に就任。2010年アクセンチュア入社、公共サービス・パートナーに就任。2013年、SAPジャパン入社、公共セクター担当VPに就任。2019〜2022年東京大学コグニティブ・デザイニング・エクセレンス研究会統括。2020年〜2022年情報処理推進機構からデジタル庁に出向、データ戦略策定に従事。著書「SNSビジネス・ガイド」(インプレス)、「生き残る企業のIT戦略」(日経BP)

  • 野澤 昌弘氏(のざわ まさひろ)

    野澤 昌弘氏(のざわ まさひろ)

    東京理科大学 経営学部 ビジネスエコノミクス学科 教授

    東京理科大学工学研究科経営工学専攻修士課程修了。博士(工学)。
    専門分野:応用統計学、多変量解析、統計的データ解析実施法など
    適用分野:ものづくり、特に品質管理分野

  • 篠崎 智大氏(しのざき ともひろ)

    篠崎 智大氏(しのざき ともひろ)

    東京理科大学 工学部 情報工学科 准教授

    東京大学医学部健康科学・看護学科(現・健康総合科学科)から同大学院医学系研究科公共健康医学専攻へ進学、2011年修了。2012年から2019年まで同研究科健康科学・看護学専攻の助教を務める。2023年4月より現職。専門は⽣物統計学と疫学理論。特に国内では「統計的因果推論」の数少ない専門家の⼀人として多数の講演を⾏い、国内外で論⽂発表や招待講演の経験も豊富。

  • 滝本 宗宏氏(たきもと むねひろ)

    滝本 宗宏氏(たきもと むねひろ)

    東京理科大学 創域理工学部 情報計算科学科 教授/創域理工学部 横断型コース制 DXコース 教授

    1992年慶應義塾大学理工学部計測工学科卒業。1994年慶応義塾大学大学院理工学研究科前期博士課程修了(計算機科学専攻)。1999年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程単位取得退学(計算機科学専攻)。東京理科大学助手。2003年博士(工学)(慶應義塾大学)。2004年東京理科大学講師。2005~2006年カリフォルニア大学アーバイン校在外研究員。2010年東京理科大学准教授。2013年東京理科大学教授。専門分野はソフトウェア (コード最適化,コード並列化)。

  • 大和田 勇人氏(おおわだ はやと)

    大和田 勇人氏(おおわだ はやと)

    東京理科大学 創域理工学部 経営システム工学科 教授/創域理工学部 横断型コース制 DXコース 教授

    1983年東京理科大学理工学部経営工学科卒業。1988年東京理科大学大学院理工学研究科博士課程修了(経営工学専攻)、工学博士。東京理科大学助手。1999年東京理科大学専任講師。2001年東京理科大学助教授。2005年東京理科大学教授。専門分野は、人工知能、知能情報学 (帰納論理プログラミング、Webマイニング)など。

  • 奥谷 孝司氏(おくたに たかし)

    奥谷 孝司氏(おくたに たかし)

    オイシックス・ラ・大地 専門役員/顧客時間 共同CEO/取締役

    1997年良品計画入社。店舗勤務や取引先商社への出向(ドイツ勤務)、World MUJI企画、企画デザイン室などを経て、2005年、衣料雑貨のカテゴリーマネージャーとして「足なり直角靴下」を開発して定番ヒット商品に育てる。10年、WEB事業部長に就き、「MUJI passport」をプロデュース。15年10月にオイシックス(現オイシックス・ラ・大地)に入社し、現職に。早稲田大学大学院商学研究科修士課程修了(MBA)。17年4月から一橋大学大学院商学研究科博士後期課程在籍中。同年10月、Engagement Commerce Lab設立。18年9月、顧客時間共同CEO/取締役に就任、その後現職。日本マーケティング学会理事。著書に『世界最先端のマーケティング 顧客とつながる企業のチャネルシフト戦略』(共著、日経BP社) がある。

「ビジネスに活かすDX・データサイエンス」運営事務局
株式会社日経イベント・プロ内 
TEL 03-6812-8693 FAX 03-6812-8755 
Eメール:tus@nex.nikkei.co.jp
受付時間:営業日の9:30~17:30 <営業日>土日祝、国民の休日、年末年始(12/28~1/4)を除く日

本講座の内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます。また、受講方法を切り替える場合もございます。(例:会場開催からライブ配信への切り替え、その逆など)
その場合は、運営事務局から受講者に対して、本サイトや、電子メールなどで事前に告知します。ただし、事由によっては事前の告知がないことをあらかじめご了承ください。
本講座の一部あるいは全部を中止する場合、残り期間または残り回数に応じて精算した受講料を無利子にて受講者が指定する銀行口座に振り込むことによって返金します。この場合、返金時の振込手数料は日経が負担します。ただし、受講料以外に受講者側で発生した宿泊費・交通費などの費用については、日経は補償いたしかねます。
受講方法を切り替えた場合でも、受講料金の変更はございません。

≪入金締切≫
各講座指定の方法での入金をお願いいたします。
請求書払いの場合は、日経が指定する銀行口座に全額を現金でお振り込みください。振込手数料は受講申込者でご負担ください。ご入金の締切日は請求書に記載いたします。必ず入金締切日までに入金をお願いします。
※法人決済の方で入金日に間に合わない場合は事前に運営事務局までご連絡ください。
請求書でのお支払いを選択された場合、ご希望の方には領収書を発行いたします。運営事務局までご連絡ください。
クレジットカード払いの場合は、領収書の発行はできかねます。代わりにクレジットカード会社が発行する請求明細をご使用ください。
締切間近でのお申し込み【10/16(月)以降】はクレジット決済に限らせていただきます。
なお、同期間中に、法人での一括申し込みで請求書払いをご希望の場合は、事務局へお問い合わせください。

≪解約について≫
やむを得ず解約される場合は、受講開始日の3営業日前の15:00までに、運営事務局までご連絡ください。返金手数料2,200円(税込み)を申し受け、ご指定の銀行口座に振り込むことで、返金いたします。それ以降の解約はお受けいたしかねます。
※運営事務局の営業日は、土日祝、国民の休日、年末年始(12/28~1/4)を除く日となります。

≪お申し込みから受講までの流れ≫
1、お申し込み後、講座開催の2~3日前に、視聴方法の概要についてご案内いたします。
2、講座当日(もしくは前日)に、事務局からメールでZoomへのアクセス方法および受講者用配布資料のダウンロード先をお送りします。
※講義によっては、配布資料がない場合、また事前には配布せず事後にダウンロードいただく場合もあります。
3、メールでご案内したアクセス方法に沿い、遅くとも講座開始の5分前には接続を開始し、通信状況を確認してください。通信状況を確認されましたら、必ずマイクをミュートにして講義開始までお待ちください。事前配布の資料は、講義開始までにダウンロードをお願いします。
4、ライブ配信講義での講師への質問方法、および講師からの質問に対する反応(挙手など)については、Zoom機能の簡単な使い方とともに、講義開始前にZoom画面でご案内します。また、グループに分かれて意見交換などワークを行う場合があります。その際、Zoomの「ブレイクアウトルーム」を使い、少人数のグループに分かれていただき、各グループごとにワークを進めていただきます。なお、講義中に発言される場合は、ご自身でZoomのミュートを解除してお話しください。
5、講義終了後、事務局からメールにて、アンケートへのご協力のお願いと、見逃し配信(下記「6、」参照)についてご案内します。
6、ライブ配信のバックアップとして、講義翌日から1週間程度「見逃し配信」を行います。接続先は講義終了後にメールにて案内いたします。
※ライブ配信の場合、通信状況やその他の理由により音声が途切れる、画像や音声が乱れる、つながらない、途中で回線が切れてしまうなどのトラブルが発生する可能性があります。あらかじめご承知おきください。
配信側の通信状況や不具合で接続が安定しない、回線が落ちてしまうなどの場合は、緊急でZoomの接続先を変更することがありますので、講義中は事務局からのメールを受信できるようにしておいてください。
※なお、ライブ配信が何らかの不具合で中断し、Zoomの切り替えが難しいと判断した場合、当該回の収録動画のご案内をもってライブ配信受講に替えさせていただくこともありますのでご了承ください。

≪注意事項≫
※本講座の録音・録画、資料の無断複製や共用は禁止しております。
※本講座のアクセス先情報(IDとPW)を第三者と共有することは禁止します。
※1つのIDで複数名の方が受講することを禁止します。
※本講座で知り得た内容、他の受講者の情報などをSNSなどに掲載・投稿するなどの行為は固くお断りします。

≪ライブ配信講座の配信プラットフォームについて≫
ビデオ会議サービス「Zoom」を利用し講義をライブ配信します。
Zoomのダウンロード
※「ミーティング用Zoomクライアント」をあらかじめダウンロードしてください。Zoomの使用については無料です(別途通信料金がかかります)
※既にダウンロードされている場合も、セキュリティーのため必ず最新バージョンをダウンロードしておいてください。
※会社のセキュリティの関係でZoomが使用できない、インストールが難しいケースもありますので、お申し込みの前に社内でご確認いただくようお願いします。
Zoomサービス規約
システム要件
そのほか最新情報はZoom社のヘルプセンターをご覧ください。
接続テスト

≪見逃し視聴用のプラットフォーム「ystream」 利用環境や留意点≫
【推奨環境】
視聴の際は下記いずれかの環境を必ずご用意ください。端末やソフトウェアの故障や損傷がないこともご確認ください。推奨環境以外は一切のサポートを致しかねます。

◆通信環境◆
見逃し配信の視聴には高速で安定したインターネット回線が必要です。以下のポイントをご確認くださいませ。
・圏外や電波が弱い場所ではないか
・パケットの残容量はあるか
・他の方との共有でWi-Fiをご使用の場合、使用していない端末のWi-FiをOFFにしているか
・ルータとの間に障害となる物が置かれていないか
速度チェックを行い、上り下りともに10Mbps以上の速度がある

視聴環境チェックページ
ID:livecheck
PASS:livecheck

◆パソコンをご利用の場合◆
Windows10.0以降
ブラウザ Google Chrome(最新版)
Mac OS(最新版)
ブラウザ Safari(最新版)、Google Chrome(最新版)

◆スマートフォンをご利用の場合◆
Android OSバージョン android 7.0以降
ブラウザ Google Chrome(最新版)
iOS OSバージョン iOS 12.3 以上
ブラウザ Safari(最新版)、Google Chrome(最新版)

◆TV接続やモニター投影等◆
以下のような場合、ご利用の機器、ケーブルや回線等によりご利用いただけない場合があります。TV画面へ映像出力してのご視聴は、現在のところ当サービスでは一切の動作を保証しておりません。
・スマートフォンやパソコンをHDMIケーブル・変換アダプターなどでテレビやモニター、プロジェクター などに接続
・Wi-Fi等を利用したミラーリングでテレビ視聴

◆Cookieについて◆
ystreamの機能をすべてご利用いただくため、ご視聴の際はご使用のブラウザのCookieの設定を有効にしてください。プライベートブラウザ等では正常に機能をご利用いただけない場合がございます。

◆安全対策について◆
ログインIDおよびパスワードは、お客様の責任において厳重に管理してください。お客様の個人情報を他人に知られるだけでなく、クレジットカードの不正利用、悪質サイトへの誘導、ウイルス感染等の重大な事故につながる懸念があります。
お客様起因による視聴トラブルについては、主催者および配信者は一切の責任を負いません。

【視聴に問題がある場合】
以上の「推奨環境」をご確認いただき、
・通信環境を確認する
・ブラウザの更新をする
・ブラウザのキャッシュをクリアする
・別端末での視聴を試みる
などをお試しください。

≪受講の事前準備≫
1、Zoomのダウンロード
≪ライブ配信講座の配信プラットフォームについて≫をご確認ください。
2、インターネット環境の準備
有線LAN、もしくは容量制限のない安定したWi-Fi環境を用意します。
※受講には通信容量が多く発生します。テザリングなどの場合は、契約内容によって容量制限や追加通信料金などが発生する場合がありますのでご注意ください。
3、ハードウエアの準備
パソコン、あるいは画面サイズ10インチ以上の端末と、マイク付きイヤホンを用意します。
※カメラが内臓されていない端末の場合、別途マイク付きカメラなどを準備してください。
※スマートフォンでも聴講できますが、画面が小さく、講師が共有する画面が見づらくなりますのご注意ください。
4、受講できる静かな環境の確保
ご自身を映すカメラが使用でき、ミュートを解除して発言可能な静かな場所(ご自宅、オフィスの会議室、カフェ、出張先のホテルなど)を確保します。また、Zoomビデオの設定で「バーチャル背景」を使用することも可能ですのでご活用ください。

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