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専門教育課程 経営情報学科(〜2024年度入学)
| 授業科目区分 |
科目名 |
単位数 |
科目コード |
開講時期 |
履修方法 |
専門教育課程
専門科目
専門 |
経営情報専門実験・演習Ｂ
Management Systems Major Lab/Exercises B
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3 |
F134-01 |
2026年度
５期（前学期）
６期（後学期）
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修学規程第4条を参照 |
| 授業科目の学習・教育目標 |
| キーワード |
学習・教育目標 |
| 1.ビジネス戦略分析・提案
2.データ分析
3.オープンデータ
4.組込システムプログラミング
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本実験・演習は、経営情報学科の学習・教育目標であるビジネス応用実践能力について、ビ
ジネス戦略分析・提案、社会データ分析、並びに組込みシステム・プログラミング演習を通
じて、実践的スキルを向上するための科目である。具体的には、既存企業のビジネス戦略分
析・提案、オープンデータの分析を踏まえた地域活性のための課題探究、小規模システムの
プログラミング体験を行うことで、システム分析、データ分析、ビジネスとITとの関係に関
する深い理解を得て、経営意思決定能力の向上を果たすことを目的とする。 |
| 授業の概要および学習上の助言 |
| まず、現状のビジネスの調査に基づく提案を実施する：
(1)既存企業を題材に、インターネットや文献より得られる情報を元に、これまでに学習したSWOT、PEST、3C、PDCA、 PLC、
ビジネスモデルキャンパスなどを用いて分析を行う。その分析に基づいて、ビジネスを進展させるための新しい方策や製品、
ビジネスモデルなどを現在の競争環境を前提に提案し、すでに学習済みの諸知識の理解と応用力を深める。
次に、様々な調査および分析を通じて、以下のビジネスの基本的事項を習得することを目指す：
(2)社会の現場で直面する問題について、社会調査データの基礎分析、現場調査や文献調査等から社会問題を抽出・整理して
、問題の本質についての仮説設定すると共に、データ分析や文献調査等などを通して仮説検証を繰り返し、客観的根拠に基づ
く本質的な解決策を提言できるよう課題を明確にする能力を養う。
最後に、組み込みデバイスを使った作品製作を行う：
(3) 組込みシステムにセンサーやアクチュエータを接続し、自動化のためのプログラミングを行い、モノの開発の主体がソフ
トウェアであること、サービスはモノをベースに実現されることを体験、考察する。 |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
| 教科書：Arduinoをはじめよう 第4版[オーム社(オライリー・ジャパン)]
参考書：指定なし
ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし |
| 履修に必要な予備知識や技能 |
| 配布される補足資料があれば、事前に必ず、それらを読んで内容を把握しておくための予習に努めることを期待する。
また、チームまたは個人に課される課題（まとめや準備資料など）は必ず期日までに作成して提出すること。
さらに、ビジネス、会計、ITに関する一連の授業で学習した該当知識を復習しておくことが望ましい。 |
| 学生が達成すべき行動目標 |
| No. |
学科教育目標
（記号表記） |
|
| ① |
D,G,J,K,N |
これまで学んできたビジネス戦略や分析を円滑に行うためのフレームワークを理解し、活用できる。 |
| ② |
E,G,J,K,N |
多様な企業情報を要約、可視化し、相手にわかりやすく説明し、主張を伝えることができる。 |
| ③ |
D,G,J,K,N |
社会データの分析等を通して、地域活性化のための課題を探ることができる。 |
| ④ |
D,G,J,K,N |
統計学的視点で社会データを評価できる |
| ⑤ |
F,H,M |
ハードウェア・ソフトウェア部品を組み合わせてシステムを構築することができる。 |
| ⑥ |
D,F,H,M,N |
マイコンを使って描いた構想を具現化することができる。 |
| 達成度評価 |
|
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評価方法 |
| 総合評価割合 |
0 |
10 |
20 |
40 |
30 |
0 |
0 |
100 |
| 指標と評価割合 |
総合評価割合 |
0 |
10 |
20 |
40 |
30 |
0 |
0 |
100 |
| 総合力指標 |
0 |
5 |
0 |
5 |
5 |
0 |
0 |
15 |
| 0 |
0 |
5 |
10 |
10 |
0 |
0 |
25 |
| 0 |
0 |
5 |
5 |
5 |
0 |
0 |
15 |
| 0 |
0 |
5 |
20 |
0 |
0 |
0 |
25 |
| 0 |
5 |
5 |
0 |
10 |
0 |
0 |
20 |
| 評価の要点 |
| 評価方法 |
行動目標 |
評価の実施方法と注意点 |
| 試験 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
クイズ
小テスト |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| レポート |
① |
|
社会調査データの分析、現場調査や文献調査等を通して、地域活性化の課題を明確にする能力を評価する
。
また、マイコン演習における進捗報告を通じて、得た知識や応用力を評価する。 |
| ② |
|
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
レ |
成果発表
(口頭・実技) |
① |
レ |
ビジネス戦略・分析では、対象企業の戦略分析と提案に関するスライドと発表が評価される。
社会調査データの分析、現場調査や文献調査等を通して、地域活性化の課題を明確にする能力を評価する
。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| 作品 |
① |
|
組込みシステムでは、一人一人がテーマをもった電子作品を制作する。作品の技術レベルだけでなく、ど
のような社会課題、ユーザ課題を解く作品であるかも評価される。 |
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
レ |
| ポートフォリオ |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| その他 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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| 具体的な達成の目安 |
| 理想的な達成レベルの目安 |
標準的な達成レベルの目安 |
| 既存企業の特徴が分析でき、新規ビジネス提案をすることがで
きる。
各種調査およびオープンデータの多変量解析を通して、仮説設
定・検証を繰り返し課題を構造的に解明でき、本質的で効果的
な解決策を提案できる。
複数のセンサーやアクチュエータを用いた自動化プログラムを
実現できる。 |
既存企業の特徴が分析できる。
オープンデータを適切に加工し、基礎的統計手法を用いて仮説
を検証できる。分析結果に基づき、社会課題の背景を論理的に
説明した上で、実現可能で妥当な解決策を提案できる。
適切な電子部品とソフトウェアを入手・改造し、自らが設定し
た課題解決に最適なシステムを実現できる。 |
| 授業明細 |
| 回数 |
学習内容 |
授業の運営方法 |
学習課題 予習・復習 |
時間：分※ |
| 第１週（第1回〜第2回） |
全体ガイダンス
企業分析、競争環境分析ガイダンス |
講義：200分 |
課題：安全指針の読み返し
課題：企業分析 |
300分 |
| 第２週（第3回〜第4回） |
企業分析、競争環境分析 |
演習：170分
振り返り：30分 |
課題：発表資料作成 |
400分 |
| 第３週（第5回〜第6回） |
企業分析の発表
企業分析、競争環境分析にもとづく新規ビジネス提案 |
発表：100分
講義：30分
演習：70分 |
課題：自社の方策検討 |
600分 |
| 第４週（第7回〜第8回） |
ビジネス提案の討議 |
演習：170分
振り返り：30分 |
課題：発表資料作成 |
400分 |
| 第５週（第9回〜第10回） |
ビジネス提案の発表
社会データ分析：ガイダンスと地域活性化のための問
題点の収集・整理 |
発表：100分
講義：100分 |
予習：データの収集
課題：データの基礎分析 |
300分 |
| 第６週（第11回〜第12回） |
社会データ分析：オープンデータを用いた基礎分析の
結果共有、問題の本質についての仮説設定、データ分
析による検証 |
講義：60分
演習：140分 |
課題：データ分析、仮説設定、仮
説検証 |
300分 |
| 第７週（第13回〜第14回） |
社会データ分析：中間発表「調査・データ分析から見
えてきた社会の課題」
課題の明確化に向けた対策の検討 |
講義：60分
演習：140分 |
課題：データ分析、仮説設定と検
証 |
600分 |
| 第８週（第15回〜第16回） |
社会データ分析：仮説設定・検証から課題の明確化 |
演習：170分
振り返り：30分 |
課題：結果分析・考察
発表資料作成 |
450分 |
| 第９週（第17回〜第18回） |
社会データ分析：最終発表「社会データ分析から見え
てきた地域活性化の課題」
プログラミング演習ガイダンス
プログラミング演習１：LEDを遊び尽くそう |
発表：100分
講義：100分 |
予習：プログラミング環境構築
課題：プログラム進捗レポート |
600分 |
| 第１０週（第19回〜第20回） |
プログラミング演習２：明るさと温度を表示させよう |
講義：30分
演習：170分 |
課題：プログラム進捗レポート |
750分 |
| 第１１週（第21回〜第22回） |
プログラミング演習３：音であそぼう |
講義：30分
演習：170分 |
課題：プログラム進捗レポート |
600分 |
| 第１２週（第23回〜第24回） |
プログラミング演習４：身の回りのIoTを体験しよう |
講義：30分
演習：170分 |
課題：プログラム制進捗レポート |
600分 |
| 第１３週（第25回〜第26回） |
プログラミング実習：私だけのガジェットを創ろう |
講義：30分
実習：170分 |
課題：発表資料作成 |
700分 |
| 第１４週（第27回〜第28回） |
プログラミング演習の発表 |
発表：200分 |
復習：プログラム整理 |
600分 |
| 第１５週（第29回〜第30回） |
経営とモデル、IT、統計
自己点検 |
講義：170分
振り返り：30分 |
予習課題：経営と技術との関連調
査 |
100分 |
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一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。