ゼミナールB （椿研）

Seminar B

9986H48

86UGRES302

椿　美智子

椿美智子
Michiko Tsubaki

2026年度後期

2026年度

②Second semester

水曜2限

Wednesday 2nd Period

経営学部　経営学科

Department of Management, School of Management

2.00単位

演習

Seminar

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

４年次に控える卒業研究を円滑に遂行するために必要となるであろうデザイン経営手法，UX手法，データ解析手法（多変量解析，統計的機械学習手法）などを中心に，バランスよく課題を設定し，学習する。
世界の消費者行動研究の分野には，消費によって様々な消費者のライフを満足させる幸福感である「Consumer Well-being」という分野がある。本ゼミナールでは，マーケティング4.0−6.0で目指している人間中心のマーケティングの視点により，各顧客が幸福感を感じる商品・サービスカテゴリはどのようなもので，どのようなリコメンドを行うと持続可能な満足感や充実感が得られるような商品・サービスと新しく出会えるのかのような「Consumer Well-being」を研究するために重要な，デザイン思考・デザイン経営手法，UX手法，ビッグな購買行動データの分析法の演習や、論文調査研究のグループワークを行いながら，卒業研究を円滑に遂行するために必要な能力を向上させる。

本学科のディプロマ・ポリシーに定める「経営学研究に必要な基礎学力を修得すると共に，マーケティングの分野に設定された専門領域科目を包括的に学び，自ら設定したテーマに関して，専門知識を以って研究を完成できる能力を身に付ける」を実現する．
そこで，本ゼミナールでは，「Consumer Well-being」を研究するために重要な，デザイン思考とデザイン経営手法，UX手法，ビッグな購買行動データの分析法を演習や、従来研究の論文調査を行うグループワークを行いながら，卒業研究に必要となる能力を向上させ、知識、技術を修得する。

・Consumer Well-beingの考え方を学び，従来研究論文の調査研究を行い，それらに関する演習やグループワークにより，研究の下地になる自分なりの仮説を立てられるようになる。
・デザイン思考とデザイン経営手法，UX手法を学び，研究において使いこなせる土台を作る。
・購買行動データ分析法を学び，Python，Rによってプログラミングを行い，分析が行えるようになる。

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/​​​

・マーケティング研究、データサイエンス的分析の土台となる科目の何らかを履修していることが望ましい。

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／実習　Practical learning

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単位の認定にあたっては，2単位あたり90時間の学修(各回の授業時間を2時間とする)が必要であると定められている．従って，授業時間以外の準備学習・復習で毎週4時間程度の学習が必要となる．
・準備学習(2時間程度)：理解が難しい箇所を把握しておくこと．予習課題がある場合には，行っておくこと．
・復習(2時間程度)：前回の授業内容の教科書の範囲を復習し，授業時に理解できなかった箇所を必ず習得しておくこと．演習課題がある場合には，しっかり行い，提出すること．

原則11回以上出席し，全てのレポート課題を提出していることを前提にした上で，
1)授業課題個人ワークレポート：50点
2)授業課題グループワークレポート：50点
原則、11回以上出席しなかった場合、個人ワークのプレゼン及びプレゼンPPT・レポートを提出しなかった場合、グループワークのプレゼンおよびプレゼンPPT・レポートを提出しなかった場合には、履修放棄とみなす。

・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

Y

PyCaretで学ぶ機械学習入門　梅津雄一・中野貴広著　4004円　C＆R研究所

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/

下記に授業の概略を示す．ただし，履修者の理解度によって進度を調整する．
１）第１回：教師あり学習　分類の学習１と演習１（個人演習＋グループワーク）
２）第２回：教師あり学習　分類の学習２と演習２（個人演習＋グループワーク）
３）第３回：教師なし学習　クラスタリングの学習と演習３（個人演習＋グループワーク）
４）第４回：データの前処理の学習と演習４（個人演習＋グループワーク）
５）第５回：モデルチューニングの学習と演習５（個人演習＋グループワーク）
６）第６回：評価指標の学習と演習６（個人演習＋グループワーク）
７）第７回：デプロイの学習と演習７（個人演習＋グループワーク）
８）第８回：「Consumer Well-being」の研究事例紹介と演習
９）第９回：Consumer Well-beingに関するテーマに基づく従来研究調査のグループワーク①
10）第10回：Consumer Well-beingに関するテーマに基づく従来研究調査のグループワーク②
11）第11回：Consumer Well-beingに関するテーマに基づく従来研究調査のグループワーク③
12）第12回：Consumer Well-beingに関するテーマに基づく従来研究調査のグループワーク④
13）第13回：Consumer Well-beingに関するテーマに基づく従来研究調査のグループワーク⑤
14）第14回：グループワークのプレゼンテーション１
15）第15回：グループワークのプレゼンテーション２

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Python，R

オフィスアワー：質問は原則として，メールで受け付ける

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