Human Resource Management

Course Title

Course Title in English

Human Resource Management

Course Type

-

発展科目

Eligible Students

Graduate School of Social Sciences

Target Grade

All

Course Numbering Code

KCMMS5MCA1

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

高階利徳

Affiliation

国際商経学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

8

Office Hours and Location

講義終了後の教室において、あるいは研究棟Ⅱ 415研究室

Contact

takasina@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◎

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

講義目的：職場での人的資源マネジメント上の実践的課題抽出および解決方法の探索

到達目標：理論に基づいたフレームワークの活用、定量的分析手法の習得

Subtitle and Keywords of the Class

人的資源管理、組織行動論、アンケート調査、統計

Course Overview and Schedule

（講義内容）
理論に基づき分析のフレームワーク（仮説）を設定し、量的データを収集し、統計的に分析するという一連の作業を実践することで、データに基づいた意思決定が実践できるようになる。

（授業計画）
第01講　　オリエンテーション（講義概要の説明とチーム分けなど）
第02講　　研究論文の書き方指導①、チーム作業（課題設定のための議論）

第03講　　組織行動論（OB）トピック①（組織コミットメント、組織市民行動）
第04講　　研究論文の書き方指導②、チーム作業（課題設定のための議論）

第05講　　組織行動論（OB）トピック②（組織ストレス、組織的公正）
第06講　　統計トピック（心理測定法の基礎、統計ソフトのオペレーション）、チーム作業（課題設定のための議論）

第07講　　中間発表
第08講　　統計トピック（統計ソフトのオペレーション）

第09講　　チーム作業（質問票の確定）
第10講　　チーム作業（質問票の確定）

第11講　　チーム作業（データ入力）
第12講　　チーム作業（単純集計と初期分析）

第13講　　チーム作業（分析と結果の解釈・考察）
第14講　　チーム作業（報告資料作成）

第15〜16講　　最終発表・ラップアップ

※履修上の注意を確認すること。

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

生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。

この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成ＡＩの利用を全面的に許可しており、生成ＡＩの利用について制限を設けないが、生成ＡＩによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

Textbook

開本浩矢編（2019）『組織行動論（ベーシック+）』中央経済社。※要購入
⼩宮あすか・布井雅⼈（2024）『Excelで今すぐはじめる心理統計第2版簡単ツールHADで基本を身につける』講談社。　※購入が望ましい

References

講義内で指示する。

なお、本科目のサポートサイトは、以下のとおりである。
https://sites.google.com/view/uh-mba-hrm/

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

予習：講義用手引、テキスト、論文の該当部分を事前に読み、レジュメ等を作成する。（30ｈ）
復習：テキスト該当部分や指定論文を読み直し内容を再確認する。統計ソフトの利用法を解説した動画を閲覧し、操作方法を復習する。（30ｈ）

Contents of Active Learning

この講義では、グループ・ディスカッションやチームによるデータ分析を行う。

Grading Criteria and Methods

成績評価の基準：社会科学研究科規程に従い、成績評価の上、単位を付与する。
評価の方法：
Ⅰ　評価項目
成果物（最終報告の出来栄え）：100%

Ⅱ　評語の定義
Ｓ：極めて良好な取組姿勢をもって特に優れた成果物を作成し、非常に高い思考力を獲得した。
Ａ：良好な取組姿勢をもって優れた成果物を作成し、MBA取得者に相応しい思考力を獲得した。
Ｂ：通常の取組姿勢をもって平均的な成果物を作成し、MBA取得者として平均的な思考力を獲得した。
Ｃ：消極的な取組姿勢で成果物を作成し、MBA取得者として最低限の思考力を獲得した。

How to Disclose Assignments and Exam Results

プレゼンに対するフィードバックは、原則としてプレゼン終了後、その場で行う。

Precautions and Requirements for Course Registration

本講義では統計的に処理できるアンケート調査票を作成し、それをもとに一次データを収集する必要があるが、リサーチサイト（調査先：アンケートをとらせてくれる職場など）については、あらかじめ受講者に確保してもらわなければならない。具体的には、調査候補先を決定し、直ちにアンケート調査が実施できるようにするために、当該調査候補先の経営陣ないし人事部に対して、モラールサーベイ（従業員満足度調査）を実施したい旨を説明し、事前に承諾を得ておいてほしいということである。分析結果については、当該調査先にフィードバックすることが望ましい。

また近年では、ウェブ上のアンケート調査サービスが普及・充実してきているので、そのような調査サービス（例：Freeasy、Yahoo!クラウドソーシング）を利用しても構わない。

なお、本講義はチーム作業・グループワークとして実施するが、講義の合間には、自宅での個人学習が必須である。また、統計を用いた分析手法の重要性を理解した受講生のみが履修しているものとして講義を進める。サポートサイトに用意されている教材・動画等を参照すれば、大抵の疑問には対応可能となっているので、必ず利用すること。

Practical Education

該当しない

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.

Syllabus data