予測困難な時代、多様なデータが氾濫するビジネス現場において、データをどれだけうまく活用できるかが、
企業の競争力を左右する時代になっています。
2024年4月に開設する「経営学部 データ経営学科」では、経営・マーケティング視点での学びを深めながら、
社会課題や経営課題に対し様々なデータを活用し、自ら新しい価値やビジネスを創造できる人材を育みます。
企業が求める資質・能力・知識を身につけたい人、経営者になりたい人、注目度の高いデータサイエンスや先端ビジネスに興味がある人など、“これからの経営学”を学び社会に役立つ実践的なスキルを修得したい人にオススメです。
経営者の意思決定に必要なセンスや知識・理論を身につける「経営」、情報を戦略的に活用する「マーケティング」、経営データ分析や経営データマイニングなど、データをビジネスにおける問題解決や施策立案に活かす「経営分析手法」の3分野を軸にカリキュラムを構成。1・2年次では3分野の基礎を網羅的に学び、2年次秋学期より実践型プログラムを体験しながら自分が強化したい分野に重点をおいて学びを深めていきます。
学生一人ひとりが能動的に学べるアクティブラーニングを積極的に取り入れ、課題解決型学習「PBL（Project Based Learning）」を通じ、実践で役立つスキルや思考力を身につけます。また得意分野は専門的な学びを積み上げ、苦手分野は個別サポートを受けながら安心して学ぶことができる丁寧で手厚いフォロー体制も充実しています。
データを学ぶことの意義とは？
データを学ぶことの意義とは？現代社会において、データドリブン経営、AIによる経営の重要性が高まっています。データを用いた意思決定、データの因果関係の有無の理解など、企業ビジョンに最速で到達するため、状況把握から意思決定・実行までをスピード感を持って実現することが求められています。
※2024年度就任予定
名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程修了。工学博士（情報工学）。滋賀大学経済学部教授を経て、滋賀大学データサイエンス学部開設に携わり、同学部へ移籍（副学部長を歴任）。2024年４月より名古屋学院大学経営学部教授就任予定。
1年次ではビジネスマナーやコミュニケーション、プレゼンスキルなどを身につけ、2年次より企業や地域と連携した体験プログラムに全員で参加。チームビルディング、ビジネス価値創造の思考力などを学びます。3・4年次ではゼミナールで実践的なプロジェクトや、そのためのより専門的な分野の研究に取り組みます。
製造業や流通業、サービス業、公務員をはじめ、あらゆる分野・業界から求められる力を育てます。
営業、事業企画、商品企画開発、人事から生産管理、品質管理まで幅広い職種で活躍できる人材の輩出をめざします。
企業経営者 / ビジネスリーダー / 経営コンサルタント / 起業家 / データサイエンティスト / データアナリスト / システムエンジニア / 公務員 / 大学院進学 など
中小企業診断士＜国＞ / リテールマーケティング / ビジネス法務検定 / ITパスポート試験＜国＞ など
楽天グループ株式会社
インセンティブプラットフォーム部
ロイヤリティプラットフォームディベロップメント課
田中孔貴さん
2014年3月商学部卒
楽天グループにて、各サービスがクーポンを発行できるようにするプラットフォーム開発に携わっています。大学1、2年次には主に経済・経営に関連する最新の専門用語やニュースを議題に先生方とディスカッションしていました。またその間に、1年間アメリカ留学を経ることで、自身の命題でもあった英語もマスターしました。大学3、4年次には伊藤昭浩教授のゼミにて、AR技術を活用した地域活性化プロジェクトを瀬戸キャンパスが設立されている愛知県瀬戸市で行いました。楽天グループ創業時からのミッションである「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」とめざす方向が同じであったこともあり、地元の声を聞く重要性を知る経験が得られたことは、現在でも重宝しています。大学の環境・制度を存分に活用し、自身の興味に素直になり、機会を逃さぬよう取り組んで充実した4年間を過ごしてください。
※商学部経営情報学科を経営学部データ経営学科に改組
▶ ビジネス価値創造概論／経営学概論／データ経営入門／マーケティング概論／流通概論／経済学・経済政策／簿記・会計学概論／情報倫理
▶ 企業論／簿記A／eビジネス概論／経営のための基礎数学（1年次）
▶ 経営管理論／経営組織論／金融基礎論／経営法務／簿記B／check！消費者行動論／イノベーション・マネジメント／ブランドマネジメント／マーケティング論I・II／マーケティング戦略演習／プロダクトプランニング／マーケティングリサーチ／ロジスティクス／流通システム論／リテールマーケティング／eコマース概論／情報社会論／経営のためのプログラミング（2〜4年次）
▶ サービスマネジメント／工業簿記／管理会計論／check！コンテンツビジネス論／課題解決演習（2年次）
▶ 経営史／経営戦略論／生産管理論／中小企業論／リーダーシップ論／check！意思決定論／国際経営／アントレプレナーシップ／スタートアップ実践／財務諸表論／財務諸表分析／コンピュータ会計／サプライチェーンマネジメント
（3・4年次）
▶ マーケティング思考論／ソーシャルマーケティング／国際マーケティング／プロモーション演習／リテールマーケティング演習A・B（2年次）
▶ リレーションシップマーケティング／プロダクトディベロップメント／マーケティングコミュニケーション／デジタルプロダクトプランニング／インターネットマーケティング／マーチャンダイジング論／マーケティングインテリジェンス／データドリブンマーケティング（3・4年次）
▶ 経営統計学入門／経営統計学／経営データ分析基礎／経営データ分析（2年次）
▶ check！経営データマイニング／人事データ分析／企業・会計データ分析／経営分析手法／意思決定分析／経営オペレーションズリサーチ（3・4年次）
▶ ビジネス価値創造学習（1年次）
▶ ビジネス価値創造演習I・II／論文作成指導（2年次）
▶ ビジネス価値創造実践I（3年次）
▶ ビジネス価値創造実践II／卒業論文（4年次）
▶ 海外事情1～4
ニーズ、買い物行動、購買意思決定、態度・知覚・感情などの消費者行動を、心理的な側面、社会の変化を踏まえて検討し、マーケティングのターゲットとなる顧客の本質を理解します。
従来の出版、音楽、映画、放送などの流通の仕組み、既存のビジネスモデル構築から、インターネット技術の普及によるビジネスモデルの変化まで、体系的に理解することを目的とします。
「経営とは意思決定である」を基本にして、意思決定のメカニズムについて、主要な考え方を学び、人間による意思決定の重要性を理解し、限られた条件でいかに最善の意思決定を行うかを考える。
統計学などのデータ解析の技法を大量なデータに網羅的に適用し、発見的な知識や有用な情報を取得する技術を学び、データを問題解決につなげるスキルを身につけます。
企業の課題や諸問題をマーケティングや消費者の変化に関する書籍や論文から考える。
マーケティング事例を考察し、企業とのコラボレーションで商品開発や販売促進活動を提案。
企業に対して企画書を提示し、プレゼンテーション。企業からの意見を基に修正案を提示し研究を進める。
デジタル革命がもたらした外部環境の変化と顧客とつながることを前提としたマーケティング思考の変化に関する研究です。
私たちを取り巻く外部環境の変化を常に意識することが、マーケティングには重要です。社会にアンテナを張り巡らせて、いっしょに現代企業の抱える課題や問題解決にマーケティングがどのように貢献できるかを考えましょう。
経営学の基本理論を、その理論が提唱された時代背景と照らし合わせながら学ぶ。
経営学の基本理論が、現代企業でどのように活かされるかを考える。
現代企業の課題を洗い出し、その解決への手掛かりについて卒業論文を作成する。
企業が持続的に存続・発展するために、どのような経営戦略や行動指針をとるべきかなどについて研究します。
多くの方が買い物の際に、買う立場だけで考えてきたと思います。これからはモノをつくる側、売る側の企業視点でも考えてみましょう。多角的視野で考えることは見識を広げ、アイデアを生み出すきっかけにもなります。大学の学びは、広く、深く、楽しいです。いっしょに学びましょう。
地域や企業が抱える課題や問題点を考え、文献調査や関係者へのヒアリング調査を実施。
課題・問題点の解決方法として、アプリケーションやコンテンツを作成して、公開・実用化。
実際のレビューやコメント、データなどを分析し、企業や組織とディスカッションしながら研究を進める。
自治体や企業と連携・協働しながら、ますます深まっていく情報社会に対する理解を深め、そこで求められる知識や技術、分析力を学修します。
テクノロジーの進歩により、AIやVR、NFT（非代替性トークン）など続々と新技術やサービスが実用化され、まさに“転換点”を迎えています。求められるのは、情報社会に参画するための知識や技術、理論に基づく理解とデータの分析力です。ぜひいっしょに学んでいきましょう。
社会的な課題や問題を設定し、それに基づいてデータを収集する。
予測なら回帰分析、分類なら機械学習の決定木分類というように、分析手法を選択。
データの分析結果に基づいて課題の解決手法を提案する。また、その有効性を確認する。
社会的な課題や問題をデータから解決。また経済、経営、観光、会計、スポーツなどの分野のデータから新しい価値を創造します。
現代社会において、データドリブン経営、AIによる経営の重要性が高まっています。データを用いた意思決定、データの因果関係の有無の理解など、企業ビジョンに最速で到達するため、状況把握から意思決定・実行までをスピード感を持って実現することが求められています。
ビジネス価値創造 杉浦礼子教授
経営 水野清文教授
マーケティング 岡本純教授
経営分析手法 先端ビジネス領域 伊藤昭浩教授
※予定のため変更となる可能性があります。