タイトル
時間割番号: 7023101701
ビジネス価値創造論
 
担当教員
河本　薫[Kaoru Kawamoto]
開講学部等 データサイエンス学部 対象年次 3～ 単位数 2
開講時期 春学期 開講曜時 月2 クラス (必修)
ナンバリング DSAP31005
授業形態 対面授業
授業の目的と概要  
・本講義は、対面授業で行います。
・講義中に演習でExcelをつかうことがあるので、必ずExcelが使えるPCを持参してください。
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・授業の目的
データ分析の手法論をしっかり学んでも、それだけでは企業で活躍できない。企業で待ち受けているのは「このデータでこんな予測をしてね」という具体的なお題ではなく、「君のデータ分析力で売上げを伸ばして欲しい」という漠然としたお題である。方法論だけでは立ち往生するだけである。本講義では、そのようなお題にも成果を出せる力を授ける。
・授業の概要
皆さんが学ぶ分析手法を活かすには、「解決したい課題」と「分析に用いるデータ」を用意しなければならない。本講義では、ビジネスにおいて適切な課題を設定する力と、分析に役立つデータを自ら考える力について、演習を通して伝える。数学やプログラムと異なり体系化された教科書はなく、世界で唯一のオリジナルな講義である。この分野で成功してかつ自らの経験を形式知として教える能力を持つ希少な人を講師としてアレンジした。
 
授業の到達目標  
1.データ分析で解決したい課題を設定する型を習得する
2.データ分析に役立てるデータを考える型を習得する
3.製造業におけるデータ分析の活用方法を一例であるが習得する
 
授業計画  
No内容
第1回 1.導入
第2回 2.課題設定とデータ構想　～立場を変えて考えてみる①～
第3回 3.課題設定とデータ構想　～立場を変えて考えてみる②～
第4回 4.課題設定とデータ構想　～構造化して考えてみる①～
第5回 5.課題設定とデータ構想　～構造化して考えてみる②～
第6回 6.課題設定とデータ構想　～因果連鎖図で考えてみる①～
第7回 7.課題設定とデータ構想　～因果連鎖図で考えてみる②～
第8回 8.マーケティングにおける課題設定　～カスタマージャーニーにおけるKPI設計①～
第9回 9.マーケティングにおける課題設定　～カスタマージャーニーにおけるKPI設計②～
第10回 10.顧客ターゲティングにおけるデータ活用に必要な仮説思考①
第11回 11.顧客ターゲティングにおけるデータ活用に必要な仮説思考②
第12回 12.製造設備の運転データを用いた異常検知・故障予知①
第13回 13.製造設備の運転データを用いた異常検知・故障予知②
第14回 13.製造設備の運転データを用いた異常検知・故障予知③
第15回 まとめ
 
事前学習・事後学習など授業時間外の学習  
本講義は、理論的な知識ではなく、経験的な知識を提供するものである。故に、数学のように教科書がある訳ではない。講師の一言一言を脳に印象深く織り込んでいかなければならない。そのためには、各回の後で、講義時間外に復習することを強く求める。また、2コマ1セットの講義体系にしており、1コマ目の後で事後学習課題を出す。それをしっかりやり遂げることが、2コマ目講義の理解につながる。しっかり取り組んでもらいたい。
 
成績評価の方法  
2コマ1セットのテーマごとに、「何を学んだか」についてのレポートを提出してもらう。その平均点で評価する。
 
成績評価の基準  
レポートの点数において、価値創造実践に求められる重要な「姿勢」について気づいていれば80点、それを実務に活かす「型」まで理解できれいれば100点となるように評価する。レポート提出はSULMSで行う。
 
教科書  
 
参考書  
教材に関する補足情報  
 
参考文献一覧  
「会社を変える分析の力」河本薫著　（講談社現代新書）
「最強のデータ分析組織」河本薫著　（日経BP）
「データドリブン思考」河本薫著　（ダイヤモンド社）
「データドリブンカンパニーへの道」河本薫著（講談社）
 
履修上の注意事項  
 
キーワード（「実務経験のある教員による授業科目」は「実務経験」で検索）  
実務経験
 
備考（実務経験の内容と授業との関連を含む）  
企業においてデータ分析でビジネス成果を出してきた経験を体系化してレクチャーする。
 
参照ホームページ  
 
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