シラバス Syllabus

授業名 Driving Data-driven Decision Making
Course Title Driving Data-driven Decision Making
担当教員 Instructor Name 北原　康富（Yasutomi Kitahara）
コード Couse Code GMP109_G23N
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format On Campus
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category 応用科目200系 / Applied
学位 Degree EMBA
開講情報 Terms / Location 2023 GSM Nagoya Spring

授業の概要　Course Overview

Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement

本学の以下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
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication

　

授業の目的（意義） / Importance of this course

技術革新、情報化、およびグローバル化が進展する中で、地球環境や政治的不安定性といった急激なビジネス環境の変化の中に私たちはいます。今のビジネスリーダーには、VUCA（変化の大きさと速さ、不確実性、複雑性、あいまい性）の中で、より優れた問題解決、戦略立案、および実行するチカラが求められています。そのための経営能力の中心的要素の一つである、リーダーとしての意思決定力を強化することが、この講座のねらいです。そのために、この講座ではまず、意思決定の原理、不確実性下の意思決定、集団と組織の意思決定といった意思決定理論の基礎を学修します。さらに、デシジョンツリー、モンテカルロシミュレーションなどデータを基にした不確実性分析、仮説検証型意思決定、および高度な不確実性下におけるエフェクチュエーション型意思決定といった実践的手法を習得します。最後に、AI技術の意思決定への応用などを学んだうえで、これらが経営意思決定に与える影響と問題と検討します。ケースディスカッションを基本としながら、実際にAIに触れることやシミュレーションゲームなどを通じて、リアリティと臨場感のある授業を目指します。
本講座の目標として、①経営意思決定における諸理論を理解すること、②不確実性の分析と評価が実践できること、および③AI技術の一端を理解し、そのマネジメントが検討できるようになること、の3つを置いています。本講座は、製品開発や製品企画、新規事業の開発や新市場への進出など、事業計画を立案する機会を持つ人や、事業計画の評価や標準化に取り組む人に対して、意義あるものとしたいと考えています。
本コースの学修目標は、LG-1,4および5です。

受講にあたっての注意：
Day2にオンラインシミューションゲームを行います。そのために授業開始2週間前に送られるアサインメントにその準備が指示されています。受講者のパソコン環境によって準備に時間がかかることがあるので、アサインメントを授業したら必ずすぐにそれを読んでください。

In the globalization and information era, Occasions of decision making in organization across nations and cultures has been increasing. Furthermore, uncertainty of business environment has been also increasing. This course focuses strategic decision making by utilizing the decision management method. The method developed by Dr. Howard of Stanford University by integrating decision theories and quantitative analysis method including both business value and uncertainty. Both of the quantitative analysis and the decision theory are independent from languages and cultures, thus strong management tools in decision making in global organizations.

到達目標 / Achievement Goal

　

LG1 Critical Thinking
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication

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
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

①経営意思決定における諸理論を理解する
②組織の意思決定について理解する
③不確実性下の意思決定に対してデータを用いた定量的なアプローチを実践できる
④AIが経営意思決定に及ぼす影響を理解する

① Understand theories of management decision making
② Understand organizational decision making
③ Analysis and evaluation of uncertainty can be practiced
④Understand the effect of AI application in business decision making.

SDGsとの関連性　Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）

教育手法　Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 25 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 75 %
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

授業中、発言や成果について適時フィードバックします。

授業スケジュール　Course Schedule

第1日（Day1）

意思決定の原理、意思決定表、選好の考慮、不確実性下の意思決定といった意思決定理論の基礎を学修した上で、経営と意思決定の関係を検討します。続いて、意思決定の具体的な進め方（プロセス）と、その中で最も重要な要素である意思決定のフレームを取り上げ、それが意思決定に与える影響とマネジメントのアプローチ検討します。続いて、不確実性下でデータを用いた定量的な意思決定手法としてデシジョンツリー、およびモンテカルロ・シミュレーションを理解し、マネジメントにおける利用について検討します。
続いて、不確実性下における意思決定の実践的プロセスを２つのステップで学びます。まず、仮説検証とリアルオプションによって不確実性下の実践的意思決定アプローチを学修します。

●使用するケース
[1] デイヴ・アームストロング（A）(B)
[2] ウィルモア・テクノロジーズ
[3] 坂口酒造
[4] イタリアンレストランの開業（縮小版）
[5] Zipcarビジネスモデルの改良

第2日（Day2）

Day1の最後のトピックに続いて、さらに高度な不確実性下における意思決定のアプローチとして、エフェクチュエーションの概念を理解し、実践的な進め方を学修します。
次に、組織と集団の意思決定について学びます。集団の意思決定の事例から、集団特有の問題とそれにいかに対処するかについて検討します。次に。チームに分かれてシミュレーションゲームを行い、意思決定の具体的な体験を通じて、集団における意思決定の問題やリーダーやメンバーに求められるスキルなどを検討します。

●使用するケース
[6]　ヒューレット・パッカード： キティホーク （A）
[7] チャレンジャー打ち上げ決定のグループプロセス（A）
[8]　エベレスト登山シミュレーションゲーム

第3日（Day3）

データによる意思決定の最先端の技術としてAIを取り上げ、経営や社会へのインパクトやリーダーとしてどのように向かい合うべきかについて検討します。具体的にはAIに実際に触れながらそれができること、その限界などを学んだ上で、ケースを用いてそのインパクトやリーダーとしてどこまで理解しておくべきか、事業や組織の運営においてどのように向かい合い、それをマネージしてい行くべきかなどについて討議します。

●使用するケース
[9] GROW： 人工知能を用いて人間知能をスクリーニングする
[10] Programming a “Fairer” System: Assessing Bias in Enterprise AI Products (A)
[11] TTMコンサルティング（講師作成）

第4日（Day4）



第5日（Day5）



第6日（Day6）



第7日（Day7）



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。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
コールドコール Cold Call 25 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 25 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 50 %
予習レポート Preparation Report 20 %
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 30 %
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

使用ケース一覧　List of Cases

    ケースは使用しません。

教科書　Textbook

  • 　「コピー教材およびデータを毎回、講義前または講義後に電子的に配布します。講義前教材についてはプリントするか、パソコンにダウンロードし、講義に持参してください。」　（　）

参考文献・資料　Additional Readings and Resource

（読書を推薦しますが、受講に必携ということはありません）
[1]意思決定アプローチ―「分析と決断」ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4478490280
[2]すぐれた組織の意思決定　ISBN-10: 4120028917　ISBN-13: 978-4120028915
[3]意思決定論-基礎とアプローチ　ISBN-10: 4502677701　ISBN-13: 978-4502677700
[4]入門リスク分析-基礎から実践　ISBN-10: 432650241X ISBN-13: 978-4326502417
[5]なぜ新規事業は成功しないのか- 「 仮説のマネジメント」の理論と実践　ISBN-10: 4532314291　ISBN-13: 978-4532314293
[6]エフェクチュアル・アントレプレナーシップ　ISBN-10 ‏ : ‎ 4779512956

授業調査に対するコメント　Comment on Course Evaluation

事前にできるだけ予習するためのリソースが欲しいとのコメントに対応するため、ビジネスゲームの概要と操作説明を事前にケースとして配布するようにしました。

担当教員のプロフィール　About the Instructor　

●主な職歴
1993 ~ 2006 日本インテグラート（株）
2006 ~ 2010 インテグラート（株）
2009 ~ 　　サイボウズ（株）
2010 ~ 　　インテグラート・リサーチ（株）
2012 ~ 　　名古屋商科大学経営学部、大学院マネジメント研究科 教授

●学位と取得大学
博士（学術）早稲田大学

●研究分野
意思決定、イノベーション、アントレプレナーシップ

●主な論文
1　博士論文：「財務モデルの視覚的・対 話的な操作の意思決定への効果」
2　「 財務モデルの動的かつ対話型表現を用いた意思決定支援システムの研究」
3　Design and implementation of visual interactive financial model manipulation and its empirical test effect on the quality of decision making
4　学会発表「 財務モデルの動的かつ対話型表現を用いた意思決定支援システムの研究」
5　学会発表“Visual Interactive Financial Model Manipulation and its Effects in Improving Decision Quality”
●主な著書
1「儲けの戦略」第6章（ 95貢）～ 第10章（218貢）
2「 リアルオプションと経営戦略」日 本リアルオプション学会編第10章（225貢～252貢）
3　研究開発テーマの評価法～公平で透明性ある評価の仕組みづくりと運用ノウハウ～　第7節（ 241頁～252頁）


Refereed Articles

  • (2019) Effectiveness of non-expert idea creation activities for product development. Development Engineering 39(1):
  • (2017) How can business schools teach innovation?. Development Engineering 37(1):
  • (2010) A Design and Empirical Test of a Decision Support System with Dynamic and Interactive Representation of Financial Models. Real options and Strategy

Refereed Proceedings

  • (2023). Management Theory and Practice for Decision Making in the Diagnostic Process. 26th annual meeting of Japan society of hospital general medicine. Web Proceeding site. .Japan society of hospital general medicine.. 3. 2. LightCube Utsunomiya






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