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Teacher name : 小宮 一高
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Course Title
Marketing II
Course Title in English
Marketing II
Course Type
-
主専攻科目
Eligible Students
Graduate School of Social Sciences
Target Grade
All
Course Numbering Code
KCBMS5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
小宮 一高
Affiliation
社会科学研究科、国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
適宜、教員研究室にておこなう。メールでアポイントを取ること。
Contact
komiyaアットマークem.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎/2〇/3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】この講義では、マーケティング論の発展的な内容に関する理解を深め、現実の現象をマーケティングの視点から説明し、自身の研究に活用できるようになること、また、マーケティング・リサーチの実施における考慮点を理解し、適切に実施できるようになることを目的とします。
【到達目標】1)マーケティング論の発展的な概念、理論を修得すること、2)それらの概念や理論を用いて、現実を説明し、自身の研究に応用できること、3)マーケティング・リサーチの実施における考慮点を理解し、適切に実施できることを目標とします。 Subtitle and Keywords of the Class
キーワード:マーケティング、マーケティング・リサーチ、製品差別化、市場細分化、製品ライフサイクル、新製品開発、リサーチ・クエスチョン、仮説、リサーチ・デザイン
Course Overview and Schedule
■授業内容
この授業では、マーケティング論の基礎概念を理論的な観点から再度捉え直し、マーケティング論の理解を深めます。その上で、マーケティング・リサーチに焦点を当て、その適切な実施に向けて、様々な考慮点を学びます。後半では、実際のマーケティング・リサーチを体験し、分析における留意点を実践的に学びます。 授業内容は、テキストの内容に関する報告とディスカッションです。すべての受講生は、授業の前にその回のテキストの該当箇所を精読し、内容要約を作成します。また各回には担当者を決め、その学生は内容を発表し、授業のディスカッションをリードしてもらいます。 ■授業計画 1.イントロダクション 2.マーケティングの考え方(キーワード:マーケティングの定義、市場概念) 3.製品差別化(製品属性、ポジショニング) 4.市場細分化(細分化基準、標的市場) 5.製品ライフサイクル(導入期、成長期、成熟期、衰退期) 6.新製品開発(革新性、情報収集と意思決定) 7.リサーチにおける問い(リサーチ・クエスチョン) 8.リサーチにおける仮説構築(与件の設定、生成AI) 9.インタビュー調査①(インタビュー、質的データ) 10.インタビュー調査②(事例−コードマトリックス) 11.サーベイ調査①:設計(測度、リカートスケール) 12.サーベイ調査②:データの収集と整理(欠損値の処理、分析手法の選択) 13.サーベイ調査③:データの分析(仮説の検証、差の検定、相関分析) 14.サーベイ調査④:調査結果のとりまとめ 15.全体のまとめ In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
経営学分野の研究や論文の作成における生成AI使用の基本的な留意点についても授業で取り上げ、それに沿った利用を想定する。なお、生成AIの基本的な利用方法等は『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容に従う。
Textbook
高嶋克義・桑原秀史(2008)『現代マーケティング論』有斐閣
佐藤郁哉(2021)『ビジネス・リサーチ』東洋経済新報社 References
適宜紹介します。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業の準備として、論文等の精読と要約の作成(15h)
【復習】授業の確認として、論点の整理(15h)と課題への対応(15h)、最終レポートの作成(15h) Contents of Active Learning
授業の中心的な内容は文献の内容確認とディスカッション、授業内でのリサーチに関わる実習です。授業への積極的な姿勢が求められます。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】講義目的、到達目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与します。
【成績評価の方法】文献に関する報告内容(30%)とディスカッションへの貢献度(20%)、最終レポート(50%)で評価します。 How to Disclose Assignments and Exam Results
授業中におこないます。
Precautions and Requirements for Course Registration
新しい概念や理論、分析視角、データの分析手法を理解しようとする積極的な姿勢を期待します。授業は原則として対面で実施します。
Practical Education
該当しません
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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