授業情報

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経営情報論　　　情報処理応用演習　　　専門演習　　　　メンバー　　　　演習の内容について

経営情報論

情報技術は、現代のビジネスにおいて必要不可欠なツールになりつつある。経営情報論は、ビジネスにおける情報システムの利用に焦点を当て、技術的な側面から、経営戦略に与える影響まで、総合的に経営の情報化を捉えようとするものである。企業内のノウハウや知識を統合し、効率化をもたらすナレッジマネジメントや、膨大なデータの中から、有用な規則性やルールを発見するデータマイニングなどのテーマがある。
  • オリエンテーション
  • 経営って何？マネジメントって？
  • 経営戦略と情報・知識
  • 意思決定論と組織
  • 情報システムの基礎としての経営管理論、経営戦略論
  • 経営情報論の基礎理論
  • MIS,SIS,BPRなど
  • 情報技術の現状
  • ナレッジマネジメント
  • SCM、ECR
  • データマイニング
  • 真の情報化とは？
<注意>
  • 成績の評価は、出席点とテストの点数などを総合して、算出します。欠席の多い方は、事実上、採点をしません。欠席にはくれぐれもご注意ください。
  • 他学部の学生が多いことから、経営学の基本的な理論の解説も行っています。ただし、経営情報論に関連するものに限定されているので、包括的ではありません。古典的なものを中心に解説しています。最新の戦略論、その他は該当の授業を受けてください。

専門演習

メンバー（ただし特殊部隊のみ、経済学部生含む）

　１期生：おかん、かおるっち、ひろし、けん、しん
　２期生：みやっち、森本
　３期生：だいちゃん、たかや、いっせい、れお、まっすん、かまー、ウッディー、さおり、せいこ、部長、さかゆ
　４期生：あすか、ちえ、ちか、まみ
　５期生：コーヘイ、大悟、なおこ、田中どん、北谷どん、もりもり
　６期生：じぃ、いぞう
　７期生：直人、圭吾、ゆみこ、りなちゃん、うめ、健太、はまち、つよし、みっちー、まお、山さん
　８期生：ちえ、うらしま、どいちゃん
　９期生：？？？？
（書き忘れているかもしれません。気づいたらご連絡を。）
就職先
　メーカー：コクヨ、ナナオ、AGF、シャープ、やまき、花王、ダイキン、富士フィルム、シーシーエス
　流通：菱食、フェリシモ
　金融：JCB、アフラック、国民金融公庫、イオンカード、UCカード、りそな、三井住友VISA、UFJ証券、太陽生命
　システム：NTTコム、UFJ日立システム
　その他：ソフトバンク、リクルート、J-COM、新日鉄、インテリジェンス、マクロミル
（抜けている会社がたくさんありますが、ご容赦を）

専門演習の内容について

このゼミでは、実際の企業との共同、もしくは実データの利用を通して、ビジネスの最前線を経験し、同時に情報技術利用のスキルを習得することを中心の課題とします。
　　なお、具体的に獲得するスキルの内容は以下のとおりです。
　1)ビジネスデータ利用における基礎知識の習得
ビジネスデータを利用する際、その企業の戦略を理解するための戦略理論の習得や、統計手法などの基礎知識の習得します。
　2)最先端のデータマイニング技術理論の習得と実践
データマイニングとは大量データから有効なルールを発見するためのツールやプロセスのことを指しますが、世界で最先端のデータマイニング技術を開発し、実践していきます。
　3)マーケティング、商品開発、企画開発のためのスキル習得
データマイニング技術の適用分野として、このゼミでは、販売データの有効利用を通したマーケティング支援を実際の企業との共同研究で進めています。売れる仕組み作りなどをその中で体感し、将来のキャリアアップを真剣に考える機会を得られます。
　4)エンターテイメント
研究以外の活動も、随時、行っています。ロス、べガス、サンフランシスコ、シカゴ
    もっと詳しく知りたい人はこちら⇒

＜最近の矢田ゼミの活動成果、研究業績一覧＞

  1. 複数教員の連携による教育成果（下線部は商学部の教員、斜体は学部学生、網掛けは他大学（東大または阪大）の理系研究者）
    1. K. Yada, T. Araki and D. Fujishima, “What Effect does a Crisis Have on Consumer Behavior?: The Example of a food Poisoning Incident in Japan,” European Applied Business Research Conference Refereed Proceedings, #347, 2004.
    2. K. Yada, K. Kishiya and H. Osawa, “The Structure of Scenario Communication: -A case study of consumer TV commercial awareness research-,“ Proc. of the First European Workshop on Chance Discovery (EWCD2004), in conjunction with 16th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI2004), pp.132-140, 2004.
    3. T. Araki, S. Hamada, N. Matsumura, S. Niwase, Y. Ohsawa and K. Yada, “Chance Discovery from Consumer Research Using KeyGraph,” Readings in Chance Discovery, Advanced Knowledge International, pp.373-384, 2005.
  2. 他大学理系研究者との連携教育の成果（下線部は商学部の教員、斜体は学部学生、網掛けは他大学（東大または阪大）の理系研究者）
    1. M. Kuroda, K. Yada, H. Motoda and T. Washio, “Knowledge Discovery from Consumer Behavior in an Alcohol Market by Using Graph Mining Technique”, Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ and IEICE-SIGAI on Active Mining, 2004-ICS-138, pp.111-116, 2004.
    2. K. Yada, Y. Hamuro, N. Katoh, T. Washio, I. Fusamoto, D. Fujishima and T. Ikeda, “Data Mining Oriented CRM Systems Based on MUSASHI: C-MUSASHI,” S. Tsumoto et al. (Eds.), Active Mining, LNAI 3430, pp.152-173, 2005.
    3. D. Naito, K. Yamamoto, K. Yada, N. Matsumura, K. Ohno and H. Tamura, “Does WEB Log Data Reveal Consumer Behavior?” Proc. of the Workshop “Discovery Challenge” in conjunction with ECML/PKDD 2005 (Oct 7 2005, Porto, Portugal), pp. 43-54, 2005.
    4. K. Yada, H. Motoda, T. Washio and A. Miyawaki, “Consumer Behavior Analysis by Graph Mining Technique,” New Mathematics and Natural Computation, Vol.2, No.1, pp.59-68, 2006.
    5. K. Yada, N. Matsumura, K. Ohno and H. Tamura, “Does Web Log Data Reveal Consumer Behavior? The Case of Analysis for an Internet Mall,” Proc. of the Annual Conference of the Academy of Marketing Science (May 27 2006, TX), Vol.24, pp.256-262, 2006.
    6. D. Naito, K. Yada and K. Ohno, “Business Application and Risk of Data Mining,” Proc. of International Workshop on Risk Informatics (RI2007), pp.21-29, 2007.
  3. 産学連携の国内外のワークショップ
    1. ビジネス・マイニング・ワークショップ（BMW）2000-2006.（京都、大阪、東京で毎年開催）
    2. FSP研究会, 山梨（2005）, 東京（2006）, 山梨（2007).
    3. IEEE International Conference on SMC, Special Session: Track on Tools for Discovery, 2006-2007.
  4. 学会賞などの外部からの評価
    1. 飯田洋, SPSS Open House 研究奨励賞優秀賞, 2001. (タイトル：「AIマーケットにおける消費者行動分析」)
    2. 森本譲二, SPSS Open House 研究奨励賞SPSS賞, 2002. (「需要予測モデル構築からの販促アイデアの発見 -カップ麺の新商品の事例を通して-」)
    3. 藤島大輔, SPSS Open House 研究奨励賞SPSS賞, 2003. (「食中毒事件における購買変化分析」)
    4. K.Ohno and K. Yada, The Session Best Paper Award at SCIS & ISIS 2006 in Tokyo, 2006.

　＜ゼミのスケジュール例（2年間）＞  

8月
USCやCUでの研究発表
11月
共同研究先企業での成果発表
12月
国内ワークショップ発表
3月
学生の国内学会または研究会での学会発表
5月
就職活動

6月

国際会議での発表

7月

企業へのコンサルティング実習開始

11月

国際会議での研究発表

これらは、すべて学部学生の研究成果発表内容であり、教員のものではありません。