基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	マーケティングデータ分析Ⅱ／Marketing Data Analysis Ⅱ
授業コード ／Class Code	B600242001
ナンバリングコード ／Numbering Code	BACe645/DSCc614
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	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	月4(後期)／MON4(AUT.)
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	AIを基軸にしたデジタル時代において、マーケティングに関連するビッグデータをうまく分析して企業活動に必要な情報を抽出するためには、その前提となる基礎的な用語や概念などをきちんと理解していることが肝要です。そして、現在、それを基盤にして様々な新しいデータ分析スキルや制度が整備・開発されています。具体的には、システムやソフトウェア開発プロジェクトのマネジメント方法について、システム開発の手法や流れ、プロジェクトの管理方法などに関係するネットワークマネジメント、アルゴリズム、コンピュータの構成、そして近年のITには欠かせないネットワークやセキュリティに関係するAIテクノロジ、それらを使った企業活動や企業のシステム戦略に関連するストラテジ分野の知識です。本講義の前半ではそれらに関する知識を学んでいきます。講義の後半では、ビジネス課題を把握・分析してそれを解決する具体的な方法を学んでいきます。本講義を通して、経済データ分析および問題解決へのデジタルツールの正しい活用に関する基礎的な力を養います。
到　達　目　標 ／Class Objectives	情報のデジタル化と通信の技術革新がもたらした産業構造や一般社会への変化を最初に概観していき、今後ますます変化していく情報化社会のあり方に対して、自ら考え行動できる思考力を養っていきます。さらに、AIの発展が著しい時代においてAIを含む様々な情報技術の基礎的知識を備えておくことは、それらを利活用するすべての人々にとって必要なことであります。AIを基軸にしたデジタル時代における新しい技術（ブロックチェーンなど）や新しい手法（アジャイルなど）の概要に関する知識をはじめ、IT（セキュリティ、ネットワークなど）の知識、データ処理の知識など幅広い分野の総合的知識が求められています。本講義は、それらをAIを基軸にした「デジタル時代」というキーワードの下、勉強していきます： 1．AIを含む様々なデジタル技術の基本的な用語や動向を説明できる。 2．AIを含む様々なデジタル技術と社会、特にビジネスとの関係を説明できる。 3．あるイベント(例えば万博など)がどのような経済的効果をもたらすのかを見積もることができる。
授業のキーワード ／Keywords	ICT、企業の経営戦略、企業のシステム戦略とシステム開発技術、ビッグデータ分析、産業連関分析
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。講義の前半は主に概念や用語の説明などがメインとなりますが、後半(特に産業連関分析)では数学の知識を使います。そのため必要に応じて、高校数学を復習してください。
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	岡嶋裕史・吉田雅裕、はじめてのAIリテラシー[改訂新版]、技術評論社、2024 荒瀬光宏、一冊目に読みたいDXの教科書、SBクリエイティブ、2022 藤川清史、産業連関分析入門、日本評論社、2005 TAC出版情報処理試験研究会、みんなが欲しかった! ITパスポートの教科書&問題集、TAC出版

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	イントロダクション	本講義の予定を説明したうえで、AIとマーケティングの関係について紹介したいと思います。
2	第2回	ビジネス活動基盤としてのICT(1)	AI社会とビジネスの概観を見ていこうと思います。
3	第3回	ビジネス活動基盤としてのICT(2)	AIの仕組みとデータサイエンスについて説明します。
4	第4回	AI時代の経営(1)	ICT時代の経営活動などを説明します。
5	第5回	AI時代の経営(2)	ICT時代の会社組織と働き方などを説明します。
6	第6回	AI時代の経営(3)	e-ビジネスなどの現状について説明します。
7	第7回	AI時代のセキュリティ(1)	ネットワークとセキュリティの仕組みを説明していきます。
8	第8回	AI時代のセキュリティ(2)	IoTを支える仕組み・通信技術などを説明していきます。
9	第9回	ビジネス効果を把握する手法を学ぶ(1)	基本的な経営戦略を見ていきたいと思います。
10	第10回	ビジネス効果を把握する手法を学ぶ(2)	ビジネスの強みと弱みを把握して、ビジネス戦略を策定するプロセスを学ぶ。
11	第11回	産業連関分析とは	産業連関分析とは何かを理解する。
12	第12回	経済波及効果を計算する(1)	理論的仕組みを説明します。
13	第13回	経済波及効果を計算する(2)	例題を用いた経済波及効果の導出を説明します。
14	第14回	経済波及効果を計算する(3)	経済波及効果の注意点を説明します。
15	第15回	最終確認テスト	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。