| 授業名 | 意思決定のための経営科学 |
|---|---|
| Course Title | Introduction to Management Decision Science |
| 担当教員 Instructor Name | 韓 尚憲（Sangheon Han） |
| 科目ナンバリングコード Course Numbering Code | MGT442 |
| 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 |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2026 UG Nisshin Term2 |
| コード Couse Code | NUC161_N26A |
授業の概要 Course Overview
Mission Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
本講座は、本学のミッションである「フロンティアスピリットを備えたイノベーティブで倫理観あるリーダーの育成」および「社会の発展をもたらす知識の創出」に直結する科目です。
経営科学の習得を通じて、新時代のアジアや世界を舞台に、複雑な意思決定を合理的かつ倫理的に遂行できる能力を磨きます。ケース教材を用いた討論では、多様な視点から知識を創出し、次世代のリーダーとしての素養を身に付けることを運用の方針とします。
経営科学の習得を通じて、新時代のアジアや世界を舞台に、複雑な意思決定を合理的かつ倫理的に遂行できる能力を磨きます。ケース教材を用いた討論では、多様な視点から知識を創出し、次世代のリーダーとしての素養を身に付けることを運用の方針とします。
This course directly aligns with the University’s mission to "educate innovative and ethical leaders who possess a Frontier Spirit" and to "create knowledge that advances business and society."
Through the mastery of Management Science, students will sharpen their ability to execute rational and ethical decision-making in complex scenarios, preparing them to lead on the global stage and connect the new era of Asia with the world. Furthermore, by engaging in case-based discussions, students will practice creating knowledge from diverse perspectives, cultivating the essential qualities and mindset required of next-generation leaders.
Through the mastery of Management Science, students will sharpen their ability to execute rational and ethical decision-making in complex scenarios, preparing them to lead on the global stage and connect the new era of Asia with the world. Furthermore, by engaging in case-based discussions, students will practice creating knowledge from diverse perspectives, cultivating the essential qualities and mindset required of next-generation leaders.
授業の目的（意義） / Importance of this course
本科目は、経営支援システムの基盤となる「経営科学」および「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の諸理論を体系的に学ぶ科目です。経営科学は、経営学、経済学、社会学、工学などの多角的な視点を持ち、複雑な社会問題を解決するための強力なツールとして発展してきました。
本講座の核心は、経験や勘といった主観的な判断のみに依拠せず、経営を一つの「総合的なシステム」として捉え、科学的アプローチによって最適解を導き出す点にあります。理論の習得に留まらず、現実の経営環境における複雑な課題に対し、論理的に解決策を提示できる実践力の養成を重視します。なお、数理的な計算プロセスにはExcelを活用することで、数学的なハードルを下げ、算出されたデータからいかに論理的な意思決定を導き出すかという「解析・洞察能力」の向上に主眼を置いています。また、ケース教材を用いた討論を通じて、多角的な視点から合意形成を図るプロセスも体験できると思います。
本講座の核心は、経験や勘といった主観的な判断のみに依拠せず、経営を一つの「総合的なシステム」として捉え、科学的アプローチによって最適解を導き出す点にあります。理論の習得に留まらず、現実の経営環境における複雑な課題に対し、論理的に解決策を提示できる実践力の養成を重視します。なお、数理的な計算プロセスにはExcelを活用することで、数学的なハードルを下げ、算出されたデータからいかに論理的な意思決定を導き出すかという「解析・洞察能力」の向上に主眼を置いています。また、ケース教材を用いた討論を通じて、多角的な視点から合意形成を図るプロセスも体験できると思います。
This course explores the fundamental theories of Management Science and Operations Research (OR) as the building blocks of management support systems. This interdisciplinary field draws on business, economics, sociology, and engineering to provide robust tools for addressing complex societal challenges.
Our primary objective is to move beyond "gut feeling" and intuition. Instead, we treat management as a holistic system, using scientific methodologies to identify optimal solutions. The curriculum is designed not only to teach theory but to cultivate the practical skills necessary to navigate and solve intricate problems in today's business landscape.
To ensure accessibility, we utilize Excel for complex mathematical processing. This allows students to focus on the high-level "analysis and insight" required to transform data into logical business decisions. Additionally, through case-based discussions, students will practice building consensus across diverse viewpoints.
Our primary objective is to move beyond "gut feeling" and intuition. Instead, we treat management as a holistic system, using scientific methodologies to identify optimal solutions. The curriculum is designed not only to teach theory but to cultivate the practical skills necessary to navigate and solve intricate problems in today's business landscape.
To ensure accessibility, we utilize Excel for complex mathematical processing. This allows students to focus on the high-level "analysis and insight" required to transform data into logical business decisions. Additionally, through case-based discussions, students will practice building consensus across diverse viewpoints.
学修到達目標 / Achievement Goal
・学生が、現実の経営課題における制約条件と目的を整理し、線形計画法などの数理モデルとして定式化し、Excel等を用いて最適解を導き出せるようになる。
・学生が、多目的意思決定手法であるAHP（階層分析法）の仕組みを理解し、複数の評価基準が混在する複雑な問題に対して、論理的な根拠に基づいた優先順位を算出できるようになる。
・学生が、経験や勘のみに頼るのではなく、科学的な分析結果（データ）に基づいて論理的な意思決定を行い、そのプロセスや根拠を他者に明確に説明できるようになる。
・学生が、多目的意思決定手法であるAHP（階層分析法）の仕組みを理解し、複数の評価基準が混在する複雑な問題に対して、論理的な根拠に基づいた優先順位を算出できるようになる。
・学生が、経験や勘のみに頼るのではなく、科学的な分析結果（データ）に基づいて論理的な意思決定を行い、そのプロセスや根拠を他者に明確に説明できるようになる。
・Students will be able to identify constraints and objectives in real-world management scenarios, formulate them into mathematical models such as Linear Programming, and derive optimal solutions using Excel.
・Students will be able to understand the mechanics of the Analytic Hierarchy Process (AHP) and calculate priorities based on logical evidence to address complex problems involving multiple evaluation criteria.
・Students will be able to make logical decisions based on scientific analysis and data—rather than relying solely on experience or intuition—and clearly communicate the decision-making process and rationale to others.
・Students will be able to understand the mechanics of the Analytic Hierarchy Process (AHP) and calculate priorities based on logical evidence to address complex problems involving multiple evaluation criteria.
・Students will be able to make logical decisions based on scientific analysis and data—rather than relying solely on experience or intuition—and clearly communicate the decision-making process and rationale to others.
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
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
本講座の受講後、学生は以下のスキル・知識を習得していることが期待されます：
・数理的モデリング力： 現実の経営課題を線形計画法などの数理モデルに変換し、構造的に把握する力。
・データ解析・ツール活用スキル： Excelを駆使して複雑な計算を処理し、最適なリソース配分や優先順位を算出する技術。
・論理的提言能力： 導き出された客観的数値に基づき、主観を排除した合理的で説得力のある意思決定案を提示する能力。
・数理的モデリング力： 現実の経営課題を線形計画法などの数理モデルに変換し、構造的に把握する力。
・データ解析・ツール活用スキル： Excelを駆使して複雑な計算を処理し、最適なリソース配分や優先順位を算出する技術。
・論理的提言能力： 導き出された客観的数値に基づき、主観を排除した合理的で説得力のある意思決定案を提示する能力。
Upon completion of this course, students are expected to acquire the following skills and knowledge:
・Mathematical Modeling Skills: The ability to transform real-world management challenges into mathematical models, such as Linear Programming, and to understand them structurally.
・Data Analysis and Tool Proficiency: Technical skills in utilizing Excel to process complex calculations and determine optimal resource allocation and priorities.
・Logical Presentation and Proposal Skills: The ability to present rational and persuasive decision-making proposals based on objective numerical data, eliminating subjective bias.
・Mathematical Modeling Skills: The ability to transform real-world management challenges into mathematical models, such as Linear Programming, and to understand them structurally.
・Data Analysis and Tool Proficiency: Technical skills in utilizing Excel to process complex calculations and determine optimal resource allocation and priorities.
・Logical Presentation and Proposal Skills: The ability to present rational and persuasive decision-making proposals based on objective numerical data, eliminating subjective bias.
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 | 50 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 50 % |
| 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
この科目に対する事前学習と事後学習（自学自習方法）について
週一回の授業だけでは不十分であるので、予習をして授業に臨むことをお勧めします。意思決定問題に対して、その問題を細かく分析し、それをモデル化する練習を重ねる。よって、本講座では、問題をモデル化する練習とその結果を解析する演習に重点を置く。また、予習・復習をして授業に臨むことをお勧めします。従って、各講義前に教科書の予習やケースの予習に２時間の時間が必要とされる。
・課題（試験・レポート等）に対するフィードバックについて
中間試験のフィードバックについては、オフィスアワーに研究室で個別に指導する。レポートは講義内で採点・コメントを付して返却する。
※. 情報センター（図書館）を積極的に活用すること（参考文献、予習・復習）
週一回の授業だけでは不十分であるので、予習をして授業に臨むことをお勧めします。意思決定問題に対して、その問題を細かく分析し、それをモデル化する練習を重ねる。よって、本講座では、問題をモデル化する練習とその結果を解析する演習に重点を置く。また、予習・復習をして授業に臨むことをお勧めします。従って、各講義前に教科書の予習やケースの予習に２時間の時間が必要とされる。
・課題（試験・レポート等）に対するフィードバックについて
中間試験のフィードバックについては、オフィスアワーに研究室で個別に指導する。レポートは講義内で採点・コメントを付して返却する。
※. 情報センター（図書館）を積極的に活用すること（参考文献、予習・復習）
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
・ORの背景とその必要性：ORの経済・経営分野での位置付けからはじめ、O Rの歴史的背景及び発達過程について紹介する。
・最適化について
：最適化(Optimization)の意味と様々なアプローチ方法を事例を取り上げて説明していきます。
・Big Dataにおける基本的な分析概念について
第2日（Day2）
・線形計画法-1：意思決定問題を解決するための、定式化(モデル化)する練習を行い、論理的で科学的な解法を適用できる準備を行います。
第3日（Day3）
・線形計画法-2：モデル化された線形計画法の解法として、一番簡単な図形法を紹介し、事例を中心にその方法から解を導出する練習を行います。線形モデルに基づいてExcelのソルバーによる実習
●使用するケース
- 「STARK furniture company」- 「Sing Sing prison」
第4日（Day4）
・線形計画法-3：線形計画法におけるモデリングとパソコンによる解析
・線形計画法と表計算ソフトによるモデリングと解法
：線形モデルにおける感度分析（新事業の導入分析など）
第5日（Day5）
・線形計画法-4：グループワーク→自作LP問題作成・分析
●使用するケース
- 「NUCB化学co. 2022」- 「Moor's Meatpacking Company」
第6日（Day6）
・感度分析（Sensitive Analysis）：線形計画ケースに対して感度分析を行い、新たな案を考えて行く。
●使用するケース
- 「NUCB金属加工社」- 「Greek Pottery Comapany」
第7日（Day7）
・AHPと表計算ソフトによる実践：階層意思決定法をExcelにより活用する方法を学習する。（ケース＋実技）
・その他の意思決定手法
：線形得計画法とAHP以外の意思決定手法について紹介します。
●使用するケース
- 「名商君の新車購入」（教員自作ケース）- 「名商君の進路選択」（教員自作ケース）
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。
*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 | 30 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 30 % |
| 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 | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 50 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
定期試験 Final Exam
あり評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
予習の重要性の観点から、予習レポートと授業中の発言を全体評価の50%としてます。配布教材と教室における電子機器の利用マナーについて Guidelines for Classroom Technology and Proper Use of Course Materials
- ケースメソッド教育の中核は、積極的な参加と知識の共有です。この教育を支えるため参加者は授業中の電子機器（例：スマートフォン、ノートパソコン）の使用を制限するよう求められます。許可を得た場合でも、教室内では電子機器は、ケース討議に資する目的でのみ使用してください。授業中は、たとえケース討議に関連していても、検索エンジンや生成AIの使用は避けて下さい。
- 配布教材（ケースを含む）は指定された授業への参加以外の目的で利用しないで下さい。著者の権利、著作権、特定情報の機密性を保護するため、許可なく教材を個人や組織（生成AI を含む）に提供することはできません。このルールは、印刷物・電子教材のいずれにも適用されます。
- 詳細は「教室における電子機器の利用マナー・教材の適切な利用に関するガイドライン」を確認のうえ、教員の指示に従い、責任をもって遵守してください。
- Active participation and shared learning is at the core of the case method learning.Participants are asked to limit their use of electronic devices (e.g., laptops, smartphones) during classroom sessions in support of this model. Even with permission granted, devices should only be used in the classroom in service to the case discussion. Online searches and generative AI tools, even if related to the case discussion, are discouraged while class is in session.
- Students are prohibited from using the course materials (including cases) distributed by the university for any purpose other than participation in the designated class.Students must not input, process or test course materials with any artificial intelligence (AI) tools, bots, software, or platforms without the author’s permission. These actions violate the terms of use for the course materials and may also constitute copyright infringement.
- Please refer to the "Classroom Technology Guidelines / Guidelines for Properly Using Course Materials” for details, and follow the instructor’s directions. You are expected to comply with these guidelines responsibly.
教科書 Textbook
- 伊藤 益生「例題で学ぶオペレーションズ・リサーチ入門」森北出版（2015）9784627096417
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
【1】田畑吉雄『経営科学入門 経済の情報と数理』、枚野書店、2000
【2】大野 勝久 他 共著『Excelで学ぶ オペレーションズリサーチ 』、近代科学社、2014
【3】小田中敏男，正道寺勉 共著『初等オペレーションズ・リサーチ』、槙書店、1993
【4】榛沢芳雄 編著『オペレーションズ・リサーチ その技法と実例』、コロナ社、1994
【5】小山昭雄 著『オペレーションズ・リサーチ』、裳華房、1980
【6】河原靖 著『オペレーションズ・リサーチ入門』、共立出版、1987
【7】小和田正 他 共著『OR入門 意志決定の基礎』、実教出版、1992
【8】高井英造 他 共著『問題解決のためのオペレーションズ・リサーチ入門』、日本評論社、2007
【2】大野 勝久 他 共著『Excelで学ぶ オペレーションズリサーチ 』、近代科学社、2014
【3】小田中敏男，正道寺勉 共著『初等オペレーションズ・リサーチ』、槙書店、1993
【4】榛沢芳雄 編著『オペレーションズ・リサーチ その技法と実例』、コロナ社、1994
【5】小山昭雄 著『オペレーションズ・リサーチ』、裳華房、1980
【6】河原靖 著『オペレーションズ・リサーチ入門』、共立出版、1987
【7】小和田正 他 共著『OR入門 意志決定の基礎』、実教出版、1992
【8】高井英造 他 共著『問題解決のためのオペレーションズ・リサーチ入門』、日本評論社、2007
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
前年度の評価結果を参考にして、授業のスピードや内容を毎年改善している。また、講義の中盤にアンケートを実施して理解度などを図り微調整を行っています。
担当教員のプロフィール About the Instructor
大阪大学大学院にて経済学MA（経営学専攻）,大阪大学 大学院にて経済学PhD（経営学専攻）を取得。 経営科学を専門しており、様々な科学的意思決定手法について研究 している。特に、遺伝的アルゴリズムなどのメタ・ヒューリスティックアルゴリズム(Meta Heuristic Algorithm)を用いて、ポートフォリオ選択問題やサプライチェーンネットワークの最適化について研究。最近は、階層分析法(AHP)に興味深い。意思決定者である人間 の心理を取り組んだ科学的意思決定分野に注力。今は、他国の研究者と共同で国際的な 企業を中心にAHPを適用した研究を進めている。現在名古屋商科経営学部 ＆ 同大学大学院マネジメント研究科教授。 主な論文としては、 Hybrid GA for Portfolio Selection Problem, Hybrid GA for Supply Chain Network, Revenue management model for IP-Telephone serviceなど
Master(Business Administration) of Economics at Osaka University graduate school, Economics PhD (Business Administration major) at Osaka University graduate school. He specializes in management science and is studying various scientific decision making methods. In particular, he studied portfolio selection problem and optimization of supply chain network using meta-heuristic algorithm such as genetic algorithm. Recently, I am interested in Analytic Hierarchy Process (AHP). Focusing on the scientific decision-making field that tackled the psychology of the human being who is the decision-maker. Today, we are conducting research with AHP applied mainly to international companies in collaboration with researchers from other countries. Currently Professor of Graduate School of Management, Nagoya University of Commerce & Business.
Refereed Articles
- (2024) Despotic leadership and followers creativity: exploring the combined effects of power distance and psychological safety. BMC Psychology 12(728): 2050-7283
- (2024) The Linguistic Landscape of Koreatown in Nagoya：Its Origins and Current Status. Journal of Japanese Language (82):
- (2024) Equilibrium vertical structure with a common supplier. the Manchester School Manch Sch. 2024;1–20. 1467-9957
- (2020) Additional Transportation Costs benefit Consumer Surplus and Social Welfare in a Bilateral Duopoly. Bulletin of Applied Economics 7(2): 2056-3736
- (2019) Application of allotted analytic hierarchy process (aAHP) in group decision making problem - The evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event -. Journal of Global Business Society 5(1): ISSN 2186-2117
Refereed Proceedings
- (2024). Analytical approach to solving continuous-time hidden Markov models. The 2024 Fall National Conference of Operations Research Society of Japan .Operations Research Society of Japan. 1. 4. Nanzan University
- (2019). A study on validity of shared pairwise comparison method in AHP. Global Business Society 10th Symposium Proceeding .Global Business Society. 1. 2. Osaka
- (2018). A Study on the Validity of Sharing Work of Pairwise Comparison Method. Proceedings SCIS-ISIS 2018 .2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems. 1. 2. Toyama International Conference center
- (2018). A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Global Business Society .Global Business Society 9th Symposium. 1. 3. Osaka city University