Syllabus data

Course Title
Strategic Marketing
Course Title in English
Strategic Marketing
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
(Spring semester)
Instructor
中村 安男
Affiliation
非常勤講師
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
授業の教室、メール等にて随時(要予約)
Contact
ユニバーサルパスポートのクラスプロファイルにより問い合わせること

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
2◎
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
製造業のマーケティング戦略策定の基本プロセス、マーケティング戦略に即した営業マネジメントの進め方、マーケティング戦略策定における製品開発プロセスを理解する。
【到達目標】
1.製造業のマーケティング戦略策定のための的確な分析ができること。
2.マーケティング戦略に則した具体的な営業マネジメントの進め方を具体的に提案できること。
3.中小企業の製品戦略、製品開発プロセスについて理解し、説明できること。


Subtitle and Keywords of the Class
製造業のマーケティング、営業マネジメント、製品開発戦略
Course Overview and Schedule
【授業計画】
Ⅰ マーケティング戦略(製造業)、営業マネジメント
1.製造業におけるマーケティング戦略
製造業におけるマーケティング戦略の意義と価値創造について。
2.1についての演習
STP、4P分析等によるグループ演習、討議を行う。
3.市場環境分析
業界、市場分析の方法と戦略立案プロセスについて。
4.3についての演習
SWOT分析等によるグループ演習、討議を行う。
5.競合分析
BMC等を用いた顧客との関係性や価値提案の分析について。
6.5についての演習。
BMCのフレームワークを用いてグループ演習、討議を行う。
7.営業マネジメント
マーケティング戦略にもとづく営業組織とマネジメントについて。
8.営業戦略とDX
営業プロセスの標準化によるITシステムの導入について。

Ⅱ 製品開発戦略
9.製品開発プロセス
研究開発、製造、販売までの基本的な流れと製品戦略を理解する。
10.需要予測とターゲットの選定
過去の販売データから需要を予測する方法について。
11.製品コンセプトの開発
市場調査を踏まえた製品コンセプトの立案について。
12.11についての演習
コンセプトテストや調査方法についての演習。
13.新製品開発と営業戦略
新製品開発による営業戦略立案とチャネル開拓について。
14.13についての演習
中小事例の事例を用いてグループ演習、討議を行う。
15.外部資源の活用
ライセンシング、アウトソーシング、アライアンス等について。
16.評価、振返り
試験による到達度の確認を行う。


In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
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。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。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
Textbook
講義で必要となる資料をその都度配付する。
References
授業中にその都度指示する
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業各回のテーマについて、参考⽂献や資料を調べる(25h)、レポートを作成する(20h)
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために参考⽂献や資料を読み直す(15h)


Contents of Active Learning
グループワークを取り入れる、学生同士のディスカッションを行う
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、単位を付与する。
【成績評価の方法】
平常点(授業への貢献、レポート)60%および最終試験40% を総合して評価する。


How to Disclose Assignments and Exam Results
課題は原則次回の授業で行い、。最終課題は全体的な講評をユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能等を使って示す。
Precautions and Requirements for Course Registration
本科目は中小企業診断士登録養成課程の履修者を対象とする。
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.