| 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 |
| ディプロマ・ポリシー
指導教員の教育・研究指導と経営学、管理工学、会計学、商学、産業社会等の諸分野の特講科目を受講することによって学識とスキルを培い、教育・研究機関、企業、組織などにおいて教育・研究者、高度専門職業人、指導的人物として必要な能力が修得できる。
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| ３．授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| 環境変化が激しい昨今、経験と勘だけに頼る経営者は失格です。データを正しく読み解き、そこから得られた情報を経験と勘と併用し、意思決定する姿勢が不可欠です。
本講義では、経営上の意思決定に際して、データを適切に解析し、意思決定に活かす方法を身につけることを目的とします。
その上で、データサイエンスの基礎として、ＡＩやその産業分野への応用についても学びます。
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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 |
| 今年度の本講座の基本プログラムは以下のように構成（予定）しています。
第１回 イントロダクション（第３０回の講義終了後に自分が到達しておきたい目標を各自設定する等）
第２回 経営データ解析の役割とＥｘｃｅｌの基本、ビジネスデータをみつめる
第３回 Ｅｘｃｅｌのデータベース機能を使って、並べ替え・抽出のやり方を学ぶ、簡単にできるＥｘｃｅｌによるアンケート集計のやり方１ ～単数回答と複数回答
第４回 簡単にできるＥｘｃｅｌによるアンケート集計のやり方２ ～単純集計とクロス集計、Ｅｘｃｅｌのピボットテーブルでできるすごく簡単な多次元分析
第５回 Ｅｘｃｅｌや統計手法を使わないで凄いことができる１ ～知っている情報をもとに推定するフェルミ推定、Ｅｘｃｅｌや統計手法を使わないで凄いことができる２ ～四則演算による簡単な加工と分解を活用
第６回 データの基本的な加工方法を学ぶ１ ～比率と構成比の考え方とＥｘｃｅｌによる実践
、データの基本的な加工方法を学ぶ２ ～指数と変化率の考え方とＥｘｃｅｌによる実践
第７回 表とグラフを作成して情報を読む方法を学ぶ１ ～他では聞けないわかりやすい表作成の基本、表とグラフを作成して情報を読む方法を学ぶ２ ～他では聞けないグラフ作成の基本
第８回 １変数の度数分布から情報を読み取る１ ～Ｅｘｃｅｌで度数分布を調べてヒストグラムを描く、１変数の度数分布から情報を読み取る２ ～度数分布と平均値・標準偏差の基礎知識
第９回 １変数の度数分布から情報を読み取る３ ～箱ひげ図と探索的なデータ解析方法の考え方
、２変数の関係から情報を読み取る１ ～変数間の関係の程度を調べるＥｘｃｅｌによる散布図と相関係数
第１０回 ２変数の関係から情報を読み取る２ ～一度に多くの変数の相関係数を調べられて便利なＥｘｃｅｌの機能、一方の変数で他方の変数を動きを説明する１ ～回帰分析の基礎知識を学ぶ（Ｅｘｃｅｌによる散布図からの展開）
第１１回 一方の変数で他方の変数を動きを説明する２ ～Ｅｘｃｅｌによる回帰分析の簡単な適用練習、時系列データからＥｘｃｅｌを使って情報を読み取る簡単な方法 ～データの動きのパターンを見つけて将来に伸ばす方法
第１２回 時系列データからＥｘｃｅｌを使って将来を予測する ～Ｅｘｃｅｌでできる時系列分解法の体験、標本から母集団の性質を推測する ～標本平均と母集団の真の平均値の重要な関係
第１３回 データから母集団平均値を推定する ～Ｅｘｃｅｌでできるやさしい推定の方法
、データから母集団平均値の違いを判別する ～Ｅｘｃｅｌでできるやさしい検定の方法
第１４回 適用する前提条件が少なく失敗する確率が小さくて便利な解析方法を学ぶ ～ノンパラメトリック手法の考え方
第１５回 「好き・嫌い」など質的なデータを統計解析するには ～Ｅｘｃｅｌで分析できるように数量化する方法を学ぶ
第１６回 経営データ解析をマネジメントする ～考え方を知ることで、組織でデータ解析が有効に活用できる！
第１７回 実践的なケースを想定して、データ解析にチャレンジしてみよう！
第１８回 データサイエンティストに必要なビジネス知識を学ぶ
第１９回 人工知能（ＡＩビジネス）入門編（１）ディープラーニングと深層強化学習
第２０回 〃（２）ビッグデータとアルゴリズム
第２１回 〃（３）ビジネスのＡＩ化がもたらす世界
第２２回 ロジカルなデータ解析の考え方のポイント（１）仮説思考とデータサイエンス
第２３回 〃（２）ロジカルな解析ツールとデータサイエンス
第２４回 データ解析の価値創造（１）基礎編
第２５回 〃（２）実践編
第２６回 企業からの課題を受け取り、ヒアリングする
第２７回 データを入手し、大きな視点でデータ解析を実施する
第２８回 詳細にデータ解析を実施する
第２９回 企業にデータ解析による解決策の提案を行い評価を受ける
第３０回 振り返りとまとめ
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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 | | | | | |
| 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 | | | | | |
| ※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
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| ７．準備学習（予習・復習） Expected Work outside of Class | 時間 |
| 前回までの内容をベースにして、次回内容のテキストや（事前配布の資料がある場合は）配布資料を読み込んでくる。
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| 各自の方法で、学び考えた内容を整理して、定着させる。
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| ８．フィードバック Instructor Feedback |
| 指導教員は、毎回の発表に対してコメントを行い、その中で適切な問いかけを心がける。院生は考えの枠を越境し今までにない視点から考えることができるようなり、所期の課題を解決する道を発見できるようになる。
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| ９．評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
| 毎回の目標が達成できているか、何気無い会話を通して、口頭の試問を行い、その達成度を測定確認します。怪しければ０点か１点、合格ならば２点とします。その結果は毎回フィードバックし、改善のヒントにしていただきます。
ただし、欠点は気にせず、前へ前へ前進していただきたい。３０回分の合計で単位認定を行いますが、最終回の配点を大きくし（４２点）、下記の学習目標が達成できているかどうかを確認した上で、単位認定を行います。
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| １０．学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| 経営の実践にデータを正しく活かすことができるようになることを目標とします。具体的には、経営課題に応じて、必要なデータが何であるかがわかり、それを解析する方法と手順が想起し、実際に実行できるようになることを目標とします。そこに向けて、毎回少しずつ知識を加えて行っていただきます。
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| １１．その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
| 以上は、基本プランです。受講生の方のデータ解析に関するご希望を加味して、一部を差し替えたり、詳細にするなど、オリジナルのプログラムに調整することもできます。
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