| 授業名 | Business Data Analysis and Evaluation |
|---|---|
| Course Title | Business Data Analysis and Evaluation |
| 担当教員 Instructor Name | 安藤 真一郎（Shinichiro Ando） |
| コード Couse Code | EST208_G25V |
| 授業形態 Class Type | 講義 Regular course |
| 授業形式 Class Format | Live Virtual |
| 単位 Credits | 1 |
| 言語 Language | JP |
| 科目区分 Course Category | 入門科目0系 / Pre |
| 学位 Degree | Exed |
| 開講情報 Terms / Location | 2025 GSM ONLINE Fall |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
ビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出をするために、データ評価手法を学びます。
You will learn data evaluation methods in order to create knowledge that will bring about development in the business world and society.
授業の目的（意義） / Importance of this course
本講義は、経営管理のために測定しているメトリクスを、統計的手法を用いて適切に分析、評価をできるようにすることで、重要な意思決定に活かすことを目的としています。
The aim of this lecture is to enable you to make appropriate analyses and evaluations of the metrics used for business management using statistical methods, and to apply them to important decision-making.
到達目標 / Achievement Goal
本科目を学ぶことで、統計的手法を用いて非財務指標が財務指標のパフォーマンスに影響を与えているかを明らかにし、意思決定に役立てることができる。
By studying this subject, you will be able to use statistical methods to clarify how non-financial indicators affect the performance of financial indicators, and use this information to make decisions.
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
・バランス・スコアカードの理解
・統計の基本スキルの理解と向上
・非財務指標を用いた重要な意思決定能力の向上
・テキストマイニング手法による定量的なテキスト分析スキル
・統計の基本スキルの理解と向上
・非財務指標を用いた重要な意思決定能力の向上
・テキストマイニング手法による定量的なテキスト分析スキル
・Understanding of the balanced scorecard
・Understanding and improvement of basic statistical skills
・Improvement of important decision-making skills using non-financial indicators
・Quantitative text analysis skills using text mining methods
・Understanding and improvement of basic statistical skills
・Improvement of important decision-making skills using non-financial indicators
・Quantitative text analysis skills using text mining methods
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
Goal 9 産業と技術革新の基盤をつくろう（Industry, Innovation and Infrastructure）
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 30 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 70 % |
| フィールドメソッド Field Method | 0 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
・1ケースあたり最低3時間の予習を行ってください。
・データ分析を行うため、パソコンが必要です。
・講義中でレポート課題についての解説をします。
・必要に応じていくつかの典型的な提出レポートをとりあげて解説をおこないます。
・ツールを使いデータ解析の演習を行うため、Windows10もしくは11で動作するPCを用意してください。
・データ分析を行うため、パソコンが必要です。
・講義中でレポート課題についての解説をします。
・必要に応じていくつかの典型的な提出レポートをとりあげて解説をおこないます。
・ツールを使いデータ解析の演習を行うため、Windows10もしくは11で動作するPCを用意してください。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
Session1：戦略の評価●使用するケース
ストア24 CCJB-HBS-118J09第2日（Day2）
Session2：非財務指標による事業管理１Session3：非財務指標による事業管理２
Session4：テキストデータの定量的評価
●使用するケース
ストア24A CCJB-HBS-618J07ストア24B CCJB-HBS-618J08
オリジナルケース
成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
・レポート評価については、予習段階であることを考慮し、一般的な観点(論理性や納得性など)を重視します。特に専門的な知識は前提としません。
・レポートやアサインメントの検討については、課題抽出や分析部分まではある程度類似しますが、提案部分では価値観や考え方の相違があるため、教員と意見が違うことも多くあります。それは気に留めなくても結構です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 0 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 70 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 70 % |
| 予習レポート Preparation Report | 30 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 0 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 0 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
・ディスカッションについては、発言回数をカウントしますが、発言内容も重視して評価します。ただし、結論のない発言、意図が不明の発言(話しながら考えて時間を使うなど)はマイナス評価をします。また、すでに出た意見と同じ意見はカウントしません。・レポート評価については、予習段階であることを考慮し、一般的な観点(論理性や納得性など)を重視します。特に専門的な知識は前提としません。
・レポートやアサインメントの検討については、課題抽出や分析部分まではある程度類似しますが、提案部分では価値観や考え方の相違があるため、教員と意見が違うことも多くあります。それは気に留めなくても結構です。
教科書 Textbook
- 江崎貴裕「分析者のためのデータ解釈学入門」ソシム株式会社（2020）978-4802612906
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
吉川武男「バランス・スコアカード構築」生産性出版（2003）978-4820117568
向後千春「統計学がわかる (ファーストブック)」技術評論社 (2007）978-4774131900
中原治「基礎から学ぶ統計学」羊土社 (2022）978-4758121217
柏木吉基「データ・統計分析ができる本」 日本実業出版社 (2013）978-4534050724
河本薫「データドリブン思考」ダイヤモンド社（2022）978-4478115114
向後千春「統計学がわかる (ファーストブック)」技術評論社 (2007）978-4774131900
中原治「基礎から学ぶ統計学」羊土社 (2022）978-4758121217
柏木吉基「データ・統計分析ができる本」 日本実業出版社 (2013）978-4534050724
河本薫「データドリブン思考」ダイヤモンド社（2022）978-4478115114
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
初年度担当科目
担当教員のプロフィール About the Instructor
・研究分野 新事業・イノベーション、従業員エンゲージメント
・学歴 工学修士（名古屋大学）、経営学修士/MBA（名古屋商科大学）
・資格 中小企業診断士、行政書士、ファイナンシャルプランナー（AFP）
・所属学会 日本開発工学会、人を大切にする経営学会
・学歴 工学修士（名古屋大学）、経営学修士/MBA（名古屋商科大学）
・資格 中小企業診断士、行政書士、ファイナンシャルプランナー（AFP）
・所属学会 日本開発工学会、人を大切にする経営学会
（実務経験 Work experience）
松下電工株式会社において商品設計部門、品質保証部門にて、ソフトウェアアーキテクチャ設計、ソフトウェア開発プロセス改善業務に従事する。その後、株式会社デンソーにて車載製品セキュリティ設計、ITS Connectに関する渉外業務に従事する。同時に、経営コンサルタント事務所を創業し、中小企業の経営支援に取り組んでいる。
主な職歴：
1999～2018 松下電工株式会社（現 パナソニック株式会社）
2018～ 株式会社デンソー
2020～ あんしん経営企画室
主な職歴：
1999～2018 松下電工株式会社（現 パナソニック株式会社）
2018～ 株式会社デンソー
2020～ あんしん経営企画室