シラバス情報

教員名 ： 長谷川　翔平
科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)
マーケティングサイエンス
科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)
Marketing Science
授業コード　Class code
9987F07
科目番号　Course number
87MNMKT202

教員名
長谷川　翔平
Instructor
Shohei Hasegawa

開講年度学期
2026年度前期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
水曜2限
Class hours
Wednesday 2nd Period

開講学科・専攻　Department
経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management
単位数　Course credit
2.00単位
授業の方法　Teaching method
講義

Lecture
外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)
-
授業の主な実施形態　Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description
マーケティング・データを定量的に分析し，ビジネスで活用する手法を学ぶ。
目的　Objectives
ビジネスにおいてマーケティング・データは様々な方法で活用されている。本授業では，主に消費者の購買ブランドや将来の売上げを予測するための手法や広告などのマーケティング施策が消費者の購買行動にどの程度影響を与えているか施策の影響を検証するための手法などを学ぶ。
本学科のディプロマ・ポリシーに定める「ビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学の知識を活用して解明するという基本的方針の下で理論的かつ実践的な考え方を身に付ける」ための科目である。
到達目標　Outcomes
  • 様々なデータに対して最適な分析手法を提案できる
  • データから市場構造や消費者特性に関する知見を得ることができる
  • 分析結果を分かりやすく報告することができる
卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​
履修上の注意　Course notes prerequisites
授業中にRによるデータ分析実習を行うため，受講生は自身のパソコンを持参すること。
アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）
課題に対する作文　Essay／プレゼンテーション　Presentation／実習　Practical learning
-

準備学習・復習　Preparation and review
積み上げ型学習であるので予習と復習は必須であり、授業時間以外に予習2時間および復習2時間、合計４時間が必要となる。　毎回それ以前の内容が理解できているか各自チェックするよう努めること。
授業で使用するデータを所定サイトから各自がダウンロードし、自身のPCでRを用いて実践してみること。
成績評価方法　Performance grading policy
レポート（2回）100％
レポートの分量や形式など詳細は授業中およびシステム上で別途周知する。
学修成果の評価　Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報　Bibliographic information
MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials
  • 「現代マーケティングリサーチー市場を読み解くデータ分析（新版）」照井伸彦・佐藤忠彦著・有斐閣・2022年・ISBN9784641166080
  • 「マーケティングの統計モデル」佐藤忠彦・朝倉書店・2015年・ISBN9784254128536
  • 「効果検証入門」安井翔太・技術評論社・2020年・ISBN9784297111175
  • 「RユーザーのためのRStudio実践入門 改訂2版」松村優哉・湯谷啓明・紀ノ定保礼・前田和寛・技術評論社・2021年・ISBN9784297121709

授業計画　Class plan
回テーマ内容
1イントロダクション授業で学ぶことの概観
2回帰分析1集計データからのマーケティング活動の効果測定
3回帰分析2データや目的に応じた回帰分析
4実習データ分析実習
5ロジットモデルブランド選択データからの消費者選択行動分析
6イベントヒストリーイベント（製品採用，顧客離脱など）発生までの時間
7実習データ分析実習
8レポート1レポート報告
9共分散構造分析アンケートデータからの消費者態度分析
10クラスタリング消費者のセグメンテーション
11実習データ分析実習
12因果推論1セレクションバイアスとRCT
13因果推論2マーケティング施策の効果検証
14実習データ分析実習
15レポート2レポート報告

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor
-
教育用ソフトウェア　Educational software
-
RおよびRStudio

備考　Remarks
オフィスアワー：金曜日13:00-15:00
メール(a31945@rs.tus.ac.jp)でアポイントメントをとってください。オンラインで実施します。


授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class
N