基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	マーケティングデータ分析Ⅰ／Marketing Data Analysis Ⅰ
授業コード ／Class Code	B600232001
ナンバリングコード ／Numbering Code	BACe544/DSCc513
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2025年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	月4(前期)／MON4(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	山田　耕／YAMADA KO
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
山田　耕／YAMADA KO	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業
授業の目的 ／Class Purpose	社会的なニーズをいち早く察知して、マーケティング(広くビジネス)に活用することはマーケティングの現場で必須の能力です。しかし、この「ニーズの察知」は言うは易く行うは難しで、いざやってみるとどこから手をつけていいのか戸惑うことが多いです。本講義は、マーケティング業界(特に世論調査的な分析)で実践されている解析手順を援用して、その方法論を学ぶことで社会的ニーズの調べ方および実証的な調査を行うための設計の方法や注意点について学んでいきます。 マーケティング戦略を策定する中で何らかの事象を調べて報告するという場面は頻繁にあります。当該事象の状況を知るというゴールへはさまざまなアプローチが存在し、例えばインタビューを通して個別の事例を記述していく場合もあれば(これを質的アプローチという)、当該事象を計量的に分析する、つまり市場調査もその一つ(これを量的アプローチという)であるが、全体を網羅するような調査を行う場合もあります。 分析のアプローチが質的であれ量的であれ、そこには共通した視点が存在します。それは、物事を帰納的に見る視点、すなわち、サンプルの「観察」を通して問題点を指摘し、仮説を作り出し、客観的に検証しようとする視点です。本講義はこうした実証的な市場調査を行う際に必要となる一連の手続き・手法を習得することを目的とします。 マーケティング「戦略」の戦略は「戦を略(りゃく)す」と考えることができます。まったく戦をしないで勝つという意味ではなく(それがベストではありますが)、無駄な戦いをなるべくしないようにという意味だと私は捉えています。本講義はマーケティングの上手な「戦の略し」方を考える際に大きな一助となるでしょう。
到　達　目　標 ／Class Objectives	実証的な調査方法を立て、調査によって得られたマーケティングに関するデータを使って仮説を検証できるようになることを本講義の到達目標としまう。自らリサーチクエスチョンや仮説を構築することができ、その仮説を社会調査データと様々な統計分析を使い、検証できる能力の育成を目指します。この講義はマーケティングデータということで計量的な分析(主に大規模な世論調査)を行うことを念頭に分析を行う一連の過程を理解します。 自分で設定した問題意識の下で、どのように市場調査を進めていくべきかを考えることができます。さらに、量的アプローチ的な調査を行う上で注意すべき点(例えば選択バイアスなど)がわかり、批判的な目で評価できるデータへの「リテラシー」を身につけることができます。また、調査規模に応じてどのような調査が良いのかといった調査の特性を理解してそれらの使い分けができるようになります。
授業のキーワード ／Keywords	世論調査、因果関係、サンプルバイアス、仮説構築
授業の進め方 ／Method of Instruction	講義を中心に進めていきます。何回か講義を行った後に(Microsoft Forms上(予定)で)小テストを行います。
履修するにあたって ／Instruction to Students	全講義数の3分の1以上欠席した場合、単位を取得することはできません。また、大学が認めていない事由による遅刻は減点の対象とします。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	予習として、講義中に紹介した資料を読んできてください(少なくとも60分)。復習として授業中に配布した資料を熟読してください(少なくとも60分)。復習では、自ら授業で学んだ概念について理解しているか確認し、学んだ概念を第三者に説明できるのか考えてみてください。また、必要に応じて文献・論文等をインターネットや図書館で探し、わからない部分について調べ、わからないことがあったら次回の授業で質問するようにしてください。
提出課題など ／Quiz,Report,etc
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	小テストや課題を何回か課します。 期末試験が30%、小テストや課題が40%、講義態度が30%という割合で評価します。
テキスト ／Required Texts	適宜、資料を配布します。
参考図書 ／Reference Books	高根正昭、創造の方法学、講談社現代新書、1979 谷岡一郎、データはウソをつく─科学的な社会調査の方法、筑摩書房、2007 広瀬安彦、ビジネスのための調査・リサーチ入門、日経BP日本経済新聞出版、2024 小川貴史・山本寛、その決定に根拠はありますか？確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング、マイナビ出版、2024 G・キング・R・O・コヘイン・S・ヴァーバ/真渕勝監訳、社会科学のリサーチ・デザイン定性的研究における科学的推論、勁草書房、2004 齋藤嘉則、問題発見プロフェッショナル「構想力と分析力」、ダイヤモンド社、2001

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	ガイダンス	本講義の予定を説明したうえで、マーケティング分析とは何かを紹介したいと思います。
2	第2回	分析目標の提示(1)	推論とは何かを理解する。推論とは直接的なデータを超えて、直接には観察されない、より広範囲の何かを推察する重要性を認識する。
3	第3回	分析目標の提示(2)	仮説・リサーチクエスチョンを作る重要性を理解する。
4	第4回	概念の指標化(1)	概念という抽象的なものだけでは分析できないことを理解して、それを指標化する重要性を理解する。
5	第5回	概念の指標化(2)	概念を操作的に定義して作業仮説を作るプロセスを理解する。
6	第6回	因果モデルについて	因果関係と相関関係を理解する。
7	第7回	因果モデルの構築	疑似相関と因果関係を見極めるリサーチデザインを理解する。
8	第8回	セレクションバイアス	良いデータは分析する対象で決まる。そのことをしっかりと理解する。
9	第9回	少数事例研究とは	少数の事例から因果関係を推定する方法を学ぶ。
10	第10回	社会科学研究資料に関する議論	関連する社会科学文献を理解して、そのポイントを他者にうまく伝えることができる。	輪読形式で行う予定ですが、履修者の数によっては他の内容に変更する場合があります。
11	第11回	世論調査とは	世論調査にも様々な方法がある。それら様々な方法のメリット、デメリットを理解する。
12	第12回	記述統計と様々なグラフ	平均値、中央値、グラフなど統計的な指標をしっかりと読み取れるようにする。
13	第13回	変数の標準化	正規分布を理解して、その上で各量が平均に比べてどうなのかを知る方法を学ぶ。
14	第14回	質的変数のクロス集計分析	アンケートで層別情報をまとめる時にはクロス集計表を使う。そこから各層の偏りを調べ、さらに要素同士に相関性があるかどうかを検討する。
15	第15回	最終到達度確認テスト	第14回目講義までの内容に関する理解度をテストで確認する。