基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅲ／Seminar Ⅲ
授業コード ／Class Code	B300601006
ナンバリングコード ／Numbering Code	ECOb302
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2025年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	金2(後期)／FRI2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	岡本　弥／OKAMOTO HISASHI
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
岡本　弥／OKAMOTO HISASHI	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	演習
授業の目的 ／Class Purpose	この科目は、DP（ディプロマポリシー：学位授与方針）の、 3.経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理・分析ができでき、政策課題に対応できる 4.自分の意見を口頭や文書によって表現し、相手の意見を理解することで、良好なコミュニケーションをとることができる を念頭においている。 演習Ⅱと演習Ⅲを通して、データ分析を通じて協力先企業が抱える問題点の解決策を提示する「データ・サイエンス」にグループに分かれて取り組む。まず、演習Ⅱでは、協力先企業が属する業種の情報を収集・分析する。次に、企業訪問の機会を得て、先方担当者にヒアリングを実施し、課題に関する聞き取りを行う。さらに、課題を整理して解決に必要なデータを準備すして分析し、その結果から解決策を考える。 この授業の担当者は、約6年にわたる金融機関での融資渉外業務の経験があり、実践的な分析スキルを伝授する。
到　達　目　標 ／Class Objectives	到達目標は以下の3つである。 ①様々な媒体にあたって企業分析に役に立つ情報を収集することができる。 ②企業の担当者から課題を聞き出すことができる。 ③企業の課題を整理し、解決に有用なデータを入手し分析することができる。
授業のキーワード ／Keywords	企業研究、業界研究、データ・サイエンス、計量経済学
授業の進め方 ／Method of Instruction	グループごとに作業を行う。
履修するにあたって ／Instruction to Students
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	予習と復習にそれぞれ１時間かかることを想定している。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	特になし。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	評価は下記の3つに基づいて行われる。   ①意見の表明や質問などによるゼミへの貢献：70％   ③進捗プレゼンテーションの出来：30％ 【特に重要な点】 欠席と遅刻が合計4回以上（遅刻は3回まで）の場合は単位取得できない。体調不良を理由に欠席する場合、医療機関で診断を受けたことを証明できる書類の提出を義務付ける。
テキスト ／Required Texts	テキストは使用しない。
参考図書 ／Reference Books	特になし。

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	オリエンテーション	ゼミの目的や具体的な取り組み内容の説明
2	第2〜4回	企業訪問に向けた準備	協力先企業や業界に関する情報を収集し、予備的な分析を行う。
3	第5回	企業訪問（1）	企業訪問でのヒアリングを通じて担当者から当該企業が抱える課題を把握する。
4	第6〜9回	企業訪問で把握した課題の整理	企業訪問で把握した課題を整理し、解決法を考えるとともに、解決のために必要なデータについて考える。
5	第10回	企業訪問（2）	再び企業訪問を行い、前回の訪問で把握した課題の理解が正しいかとともに、訪問で聞き漏らした点について担当者に確認する。
6	第11〜13回	「データ・サイエンス」の対象とする課題の確定とデータ分析のスタート	「データ・サイエンス」で取り組む課題を絞りむとともに、データ分析を開始する。
7	第14〜15回	報告会	現段階での分析の進捗と今後の課題についてグループごとで発表する。