学部（商学部）
専門演習 （専門演習の内容,歴代ゼミメンバー,就職先企業）情報処理応用演習 経営情報論
DSIプログラム関連授業： 産学連携プログラム基礎・応用 サービスサイエンス基礎・応用
大学院（商学研究科）
教育方針
修士課程 経営情報論研究演習（矢田ゼミ）
博士後期課程 経営情報論特殊研究演習（矢田ゼミ）
専門演習の内容について
このゼミ(矢田研究室)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。 プロジェクトの中で企画提案のノウハウを習得し、リサーチからプランニング、プレゼンテーションまでトータルなビジネス力の育成を目指します。なお、具体的な内容、主な項目は以下のとおりです。さらに詳しい内容を知りたい人は DSIプログラムのホームページを参照してください。これまでの 学生の研究成果や OBやOGのコメントなどが寄せられています。
| 主な項目 | 内容 |
|---|---|
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| その他 | 研究以外の活動も、随時、行っています。企業コンサルティングでは、国内の大手企業に対し、様々な企画提案、分析支援を行います。研究成果の発表として、海外研修（アメリカ、ヨーロッパなど）にも参加を奨励します。（学生による旅行記：2000年度版, 2002年度版 ） |
ゼミのスケジュールと取組テーマの例
| スケジュール例 | 取組テーマの例 |
|---|---|
＜3回生＞
＜4回生＞
|
＜2011年＞
＜2010年＞
＜2009年＞
＜2008年以前＞
|
矢田ゼミの教育活動成果、業績一覧
Ⅰ）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、他は他大学（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, S. Tanaka 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 andK. Yada, "Chance Discovery from Consumer Research Using KeyGraph," Readings in Chance Discovery, Advanced Knowledge International, pp.373-384, 2005.
Ⅱ）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、他は他大学（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.
7) K. Ichikawa, K.Yada, N. Nakachi and T. Washio, "Advertising Carryover Effects and Optimal Budget Allocation", Proc. of KES 2009, LNAI 5712, pp.270-277, 2009.
Ⅲ）産学連携の国内外のワークショップ
1) 産学連携ワークショップ2008-2011.（東京で毎年開催）
2) 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）
3) FSP研究会, 山梨（2005）, 東京（2006）, 山梨（2007), 東京(2008), 東京（2009），山梨（2010）.
4) IEEE International Conference on SMC, Special Session: Track on Tools for Discovery, 2006-2011.
Ⅳ）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.
5) 金東賢, 最優秀賞, 「マーケティング分析コンテスト2010」，野村総合研究所（NRI）主催，2010.(概要)
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。
DSIプログラム修了の卒業メンバー、ただし経済学部生や他ゼミの学生を含む。取組内容の紹介はこちら （OB/OG紹介・学生紹介）をどうぞ。
| 歴代(ゼミ年度) | メンバー |
|---|---|
| 1期生(2000) | おかん、かおるっち、ひろし、けん、しん、まいこ、ぬまっち |
| 2期生(2001) | みやっち、森本 |
| 3期生(2002) | 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(2003) | あすか、ちえ、ちか、まみ |
| 5期生(2004) | コーヘイ、大悟、なおこちゃん、田中どん、北谷どん、もりもり |
| 6期生(2005) | じぃ、いぞう |
| 7期生(2006) | 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(2007) | ちえ、うらしま、どいちゃん |
| 9期生(2008) | ずーまー、ぶーやん、佐々木ちゃん、リーダー、ナミちゃん |
| 10期生(2009) | ほりちゃん、とーけん、やす、西川ちゃん、ジャネット |
| 11期生(2010) | 掛須、疋田、坂本 |
（書き忘れているかもしれません。気づいたらご連絡を。）
就職先企業 (9期生までの実績)
| 種類・業界 | 企業名 |
|---|---|
| メーカー | コクヨ、ファイザー、ナナオ、ヤンマー、王子製紙、AGF、シャープ、やまき、三陽商会、ノエビア、花王、ダイキン、富士フィルム、大塚製薬、シーシーエス、カネボウ |
| 流通 | 菱食、フェリシモ |
| 金融 | JCB、アフラック、日本政策金融公庫、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、明治安田生命、シャープファイナンス、SMBCフレンド証券、日本郵政グループ(郵便局、かんぽ生命) |
| 通信 | NTTコミュニケーションズ、NTTドコモ |
| システム | UFJ日立システム、日本テラデータ、ワークスアプリケーションズ、TIS |
| 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、楽天、日立コンシューマ・システムズ |
（入社している年代順に並べてあり、複数人、入社している企業が多くあります。抜けている企業もたくさんあり、業界分類も正確ではありませんがご容赦を。随時、ご指摘ください。国内外への進学者は含めていません。）
過去の紹介ではこのような HPにも情報があります。
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。
| 講義計画 | 内容 |
|---|---|
| 第0回 | オリエンテーション |
| 第1回 | 企業経営と戦略に関する基本理解 |
| 第2回 | 意志決定と情報 |
| 第3回 | 情報化とは？ －データ、情報、知識－ |
| 第4回 | 情報システムとは？ －データベース、ネットワーク－ |
| 第5回 | 情報システムに関する従来の研究 －MIS、DSS、SIS、BPR－ |
| 第6回 | 情報システムの弊害 |
| 第7回 | 経営戦略とシステムアーキテクチャ |
| 第8回 | サプライチェーンマネジメント |
| 第9回 | カスタマーリレーションシップマネジメント |
| 第10回 | データマイニングって何？ |
| 第11回 | 知識発見と知識マネジメント |
| 第12回 | 情報システムとビジネスシステム |
＜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。
