カリキュラム
学びのポイント
実効型ビジネス教育で経営や社会課題の解決に活かせる力を身に付ける
本研究科の特色は、「実効型ビジネス教育」です。
「実践力」「行動力」「協働を図る力」を、「やってみる」と「考える」とを繰り返して、実効力ある解決手法として実践の中で身に付けます。
本大学院のカリキュラムは、基礎科目、データサイエンス科目、価値創造科目、演習科目の4種類で構成されています。データサイエンスの分析手法を使って「商学」の対象である経営分析を行い、目標に掲げる「規模の小さな企業で一人でもデータ分析ができる人材をつくる」という観点からも、必要な領域を絞り込みながら効果的に学んでいきます。
演習科目では、横浜の企業とのつながりを活かし、学生の報告の場に企業の実務家を招きます。実際に実務を行う企業の方にわかるように報告し、フィードバックを受けることで学生のコミュニケーション力もさらに鍛えられます。修士論文の執筆においては、課題設定から、データ収集、分析・論文執筆まで、一人ひとりに担当指導教員をはじめ、本研究科のすべての教員が指導にあたり、学生をより高みへと引き上げていきます。
カリキュラム構成
基礎科目
基礎科目は3科目から構成しています。
「データサイエンスと商学」では、そもそもデータ分析とはどういうことであるかを統計学の基礎から振り返り、データサイエンスのさまざまな手法を概観します。「経営とデータサイエンス」では、経営学においてどのようにデータ分析が行われてきたかを概観し、経営でのデータ活用の課題発見方法を学びます。「情報セキュリティ論」では、データ分析をして解決提案を行う際に必要不可欠となる個人情報保護や情報漏洩防止などの情報倫理を学びます。
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| データサイエンスと商学 | 必修 | 2単位 | データサイエンスで使う統計的分析手法を概観し、商学への応用としてどのような分析手法がありうるのかの見通しを得る。 |
| 経営とデータサイエンス | 必修 | 2単位 | 経営戦略論・組織論の基本的・伝統的な理論を体系的に学び、経営上の課題についてデータサイエンスを活用して解決している事例を学ぶ。 |
| 情報セキュリティ論 | 必修 | 2単位 | リスクと脅威、暗号と認証による情報セキュリティ技術、個人情報保護や著作権保護といった情報倫理について学ぶ。 |
データサイエンス科目
データサイエンス科目はデータ分析の知識とスキルを教える科目群です。必修科目である「データアナリシス1、2」を中核に、統計分析の手法、プログラミング技術、分析モデル作成の技法を身に付けます。
「プログラミング論」、「データ処理論」、「機械学習論」、「データモデリング」では、より発展的な内容を学びます。統計分析ツールはRを、プログラミング言語はPythonを用いながら（予定）、統計分析やプログラミングの知識とスキルを身に付けます。
講義内容は、データサイエンスで使われる計量分析の手法群の中で、企業経営、マーケティング、会計で実践的に使う手法を中心に、すべての手法の学習の際に実際にデータを使った演習を行い、使いこなせるようにします。
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| データアナリシス1 | 必修 | 2単位 | 統計的分析手法を学ぶ。重回帰、時系列分析、サンプリングバイアス、DIDなど、経営やマーケティングなどで使う手法を実習をしながら学ぶ。 |
| データアナリシス2 | 必修 | 2単位 | 統計的分析手法を学ぶ。重回帰、時系列分析、サンプリングバイアス、DIDなど、経営やマーケティングなどで使う手法を実習をしながら学ぶ。 |
| プログラミング論 | 必修 | 2単位 | データ解析の時に使うプログラミング・スキルを身に付ける。言語はPythonを予定する。各種の自動処理やスクレイピングに役立つ手法を中心に学ぶ。 |
| データ処理論 | 選択 | 2単位 | 収集したデータについて、解析のためにはどのような処理を行う必要があり、またどのようなアルゴリズムを用いて解析を行うのかについて学ぶ。 |
| 機械学習論 | 選択 | 2単位 | 実習を通じて、機械学習を用いた、経営上の課題や社会的課題の解決ができる力を学ぶ。 |
| データモデリング | 選択 | 2単位 | データ分析の手法を実際の経営分析に使った事例を系統的に学ぶ。 |
価値創造科目
価値創造科目は、経営学、マーケティング、財務会計など商学系の視点からデータ分析およびその結果をどう使うかを学ぶ科目群です。「経営戦略論」、「組織行動論1、2」、「マーケティングリサーチ特論」、「ソーシャルメディアマーケティングと消費者行動」、「スポーツアナリティクス特論」、「会計情報論」、「経営分析論」では、これらの経営における主要なテーマでデータ分析がどう使われているか、あるいは使われうるかについて学びます。これらの科目には、すべてデータ分析・データサイエンスを含んでいます。また、「経営分析論」と「会計情報論」は企業の営業データを分析する際の前提となる基礎知識を学ぶほか、「スポーツアナリティクス論」はスポーツにおける事業体の経営とマーケティングをデータを使って分析します。
一部の講義では学生とともに演習的な共同作業も行います。本学では地元の企業や商店街などとの共同研究の蓄積があり、そこから得られたデータを使った実践的な講義も行います。データサイエンスの知識とスキルを身に付けても、それを経営課題にどう使うかを知らなければ応用はできません。この商学系への応用科目は、実際の経営の場にどんなデータがあり、どう使われているかを知ることで、経営課題を見出す力を身に付けるための科目となります。
価値創造科目は、内容によって経営、マーケティング、会計の3種類に分かれます。この３つはそれぞれ履修時のコースとなり、修士論文のテーマに対応しています。
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| 経営戦略論 | 選択 | 2単位 | 「データサイエンスから導出される知見を活用して実践的で効果的な方策」を見出している事例等を経営戦略の基本的なフレームワークを活用して学ぶ。 |
| 組織行動論1 | 選択 | 2単位 | 組織の中の個人や集団の組織・態度のメカニズムを学ぶ。研究方法（主に量的なデータ分析）についても学ぶ。 |
| 組織行動論2 | 選択 | 2単位 | 組織行動論1の知識を従業員の組織行動についての理論に応用する。研究方法（主に量的なデータ分析）についても学ぶ。 |
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| マーケティング リサーチ特論 |
選択 | 2単位 | 企業のマーケティング事象と関連付けて、実際のデータ収集から分析レポーティングの方法論や考え方について学ぶ。 |
| ソーシャルメディア マーケティングと 消費者行動 |
選択 | 2単位 | ソーシャルメディアを活用したマーケティングについて学ぶ。デジタルを前提とした消費者行動を理解し、デジタルを活用した経営上の課題解決策について学ぶ。 |
| スポーツ アナリティクス特論 |
選択 | 2単位 | スポーツの現場におけるデータの収集・分析・活用方法及びデータと経営・マーケティングとの関係について学ぶ。 |
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| 会計情報論 | 選択 | 2単位 | 利害調整機能及び意思決定支援機能等の会計情報の機能について学ぶ。 |
| 経営分析論 | 選択 | 2単位 | 財務データの分析、分かりやすく説明するプレゼンテーションスキル、ディベートの方法について学ぶ。 |
演習科目
「演習」は、学生全員が 1 年次生の秋学期から卒業までの１年半にわたって継続履修する、大学院教育の中核となる必修科目です。学生は、提示される企業や組織からの課題あるいは自分の興味関心にそってテーマを設定し、毎回、研究・論文について、多くの人の前で発表し、討議をします。データ分析の手法を身に付け、良い経営上の課題解決策を見つけたとしても、それを相手に伝える能力がなければ実現しません。この討議では、企業からの三か所を招いてフィードバックを受けることでコミュニケーション能力を高めます。
「研修指導（修論指導）」とは、2年次生の春学期から1年間にわたり継続して行われる修士論文の指導のための科目であり、課題設定、データ収集、分析執筆までを行います。本研究科のすべての指導教員が指導に当たります。
| カリキュラム | 必須/ 選択 |
単位数 | 詳細 |
|---|---|---|---|
| 演習1 演習2 演習3 |
必修 | 6単位 (2単位×3) |
研究活動を進める上で必要な多様な分野における最新の研究論文を学習する。毎回、論文を指定して学生が報告・発表を行い、討議する。指導教員3人で１年半の長期にわたり学生を指導する。 |
| 研究指導(修論指導)1 研究指導(修論指導)2 |
必修 | 6単位 (2単位×3) |
修士論文の指導を行うための講義で、学生の多様な興味関心に応えるため体制としては全教師が対応する。もっとも専門の近い教員が指導教員となり、1年間にわたり修士論文完成まで指導を行う。 |
