ゼミナール２Ａ 椿研

Seminar in ManagementⅡA

998FC33

86GRRES601

椿　美智子

椿美智子
Michiko Tsubaki

2026年度前期

2026年度

①First semester

集中講義

Tuesday 3th period

経営学研究科　経営学専攻

Department of Management, Graduate School of Management

2.00単位

卒業研究（研究指導）

Graduation research(Research Guidance)

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

修士論文に必要な分析を統計的手法や機械学習の手法により行い、研究成果を学会等で発表するための成果物を作成する。
Students analyse data statistical analysis methods or techniques for interpreting machine learnings necessary for their master's thesis. Students have to prepare a manuscript to be presented at conferences.

マーケティング科学に有効な解釈可能な機械学習、統計的手法、UX手法などを用いて、マーケティング科学の修士論文研究を行い、研究成果を学会で発表できるように高めることを目的とする。
本専攻のディプロマ・ポリシーに定める『修士課程においては、経営学分野における高い専門性と倫理観、国際的視野を持った研究者及び高度専門職業人 の養成を目標とし、所定の期間在学し、知識・能力を身に付け、本専攻の定める所定の単位を修得し、か つ、修士の学位論文の審査並びに最終試験に合格した学生に対して修了を認定し、修士（経営学）を授与する。 』を実施する。
Studies conduct master thesis research in marketing science using interpretable machine learning, statistical, and UX methods that are valid for marketing science, and to enhance the research results so that they can be presented at conferences.
This course is designed to fulfill the department's diploma policy, "The Master's Course aims to nurture researchers and advanced professionals with a high level of expertise, a sense of ethics, and an international perspective in the field of business administration. The department will certify the completion of the program and award a master's degree (business administration). 

1 　論理的思考に基づいてリサーチ・デザインを設計することができる。
2　機械学習や統計的手法によって、マーケティング科学における仮説の検証ができる。
3　効果的なプレゼンテーションを行うことができる。
1   Students are able to design research designs based on logical thinking.
2   Students are able to verify hypotheses of the marketing science by techniques for interpreting machine learning or statistical analyses methods.
3   Students will be able to give effective presentations.

1   分析手法の修得を熱心に行うこと。
2   マーケティング分野への応用に真面目に取り組むこと。
3　学会発表等に積極的に取り組むこと。
1   Students should perform acquirement of the analysis technique eagerly.
2   Students should wrestle for the application to the field of marketing seriously.
3   Students should work on presentations at the conferences positively

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning／実習　Practical learning／-

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発表者は発表準備に対して、数時間程度の学習が必要である。
発表者は、理論修得の後、実際に応用をしてみる必要がある。
Presenters will need to work for several hours in preparation for their presentations.
Presenters will need to apply the theory to the real data.

毎回の手法の修得の発表（50％）、学会発表に向けての研究活動(50％)の内容で評価する。
I evaluate it by presentations (50%) of the acquirement of the technique of every week, the contents of the research activities (50%) for the presentation at the conference.
4回以上欠席の場合、研究科で決められたルールに従っていない場合には、履修放棄と見なし、評価不能「ー」とする。
If a student misses four or more classes and  he/she  does not follow the rules set by the Graduate School of Management, it will be considered a withdrawal from the course, and the grade will be recorded as “-” (unevaluated).

・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

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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/

学生は、マーケティング科学に有効な解釈可能な機械学習、統計的手法、UX手法などを用いて、マーケティング科学の修士論文研究を行う。
Students will conduct master's thesis research in marketing science using interpretable machine learning, statistical, and UX methods that are valid for marketing science.

Session 1 - 13 Students will conduct master's thesis research in marketing science using interpretable machine learning, statistical, and UX methods that are valid for testing marketing science hypotheses,  present and discuss their progress weekly.

Session 14 Presentation of student's research 1
Session 15 Presentation of student's research 2

Subject to change based on progress.
 

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R, Python

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