| １．サブタイトル Subtitle |
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| ２．関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy |
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| ３．授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| ビジネスの場面で発生するさまざまな問題に対する解決手法について、具体的な事例を交えながら分かりやすく解説する。
データに基づく客観的な意思決定とは何だろう？ 与えられた制約条件の下で、ヒト・モノ・カネなどの経営資源を効果的に配分し、生産性を向上させるには、どのようにすればいいのだろうか？
この授業を通して、科学的な観点からビジネスを理解する。
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| ４．授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline |
| 主に次の内容を理解するために必要な知識を講義し、随時実施される問題演習で理解することが求められる。
◆なぜ回帰分析による予測は外れるのか？
◆なぜ集合知は専門家の知識を凌駕するのか？
◆なぜコンピュータは複雑な問題が苦手なのか？
◆なぜ開票前に当選確実を打てるのか？
◆本当に量子コンピュータは実現するのか？
第 １回 イントロダクション
第 ２回 データ処理（１）
第 ３回 データ処理（２）
第 ４回 データマイニング
第 ５回 回帰分析の基礎
第 ６回 回帰分析の応用
第 ７回 線形計画法（１）
第 ８回 線形計画法（２）
第 ９回 待ち行列の理論（１）
第１０回 待ち行列の理論（２）
第１１回 最適化の基礎（１）
第１２回 最適化の基礎（２）
第１３回 最適化の応用（１）
第１４回 最適化の応用（２）
第１５回 中間まとめ
第１６回 ゲーム理論の基礎（１）
第１７回 ゲーム理論の基礎（２）
第１８回 ゲーム理論の応用（１）
第１９回 ゲーム理論の応用（２
第２０回 ネットワーク解析の基礎（１）
第２１回 ネットワーク解析の基礎（２）
第２２回 ネットワーク解析の応用（１）
第２３回 ネットワーク解析の応用（２）
第２４回 情報検索アルゴリズム（１）
第２５回 情報検索アルゴリズム（２）
第２６回 シミュレーション（１）
第２７回 シミュレーション（２）
第２８回 トピックス（１）
第２９回 トピックス（２）
第３０回 まとめ
※内容の詳細は初回授業時（イントロダクション）に提示する。
※受講者の興味および理解度に応じて、授業計画及び進度について柔軟に対応する。
※抜き打ちで試験を実施することがある。
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| ５．利用教科書 Textbook(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | | | | |
2 | | | | 高井徹雄, 小沢利久, 渋谷綾子, 青木武典, 飯田哲夫 |
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| ６．参考書 Reference Book(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | | | | |
2 | | | | | |
3 | | | | | |
4 | | | | | |
5 | | | | 末吉正成, 千野直志, 近藤宏, 米谷学, 上田和明 |
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| ※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
| 授業で使用するテキストは、初回授業時（イントロダクション）に指示する。
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| ７．準備学習（予習・復習） Expected Work outside of Class | 時間 |
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| ８．フィードバック Instructor Feedback |
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| ９．評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
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| １０．学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| 数理モデルによってビジネスの構造を理解するとともに、その応用事例について最適化の観点から定量的に評価することができる。
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| １１．その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
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