Research Seminar 3 (J) ｜ Syllabus data

Course Title

Research Seminar 3 (J)

Course Title in English

Research Seminar 3 (J)

Course Type

Major Courses

ー

Eligible Students

School of Economics and Management

Target Grade

3Year

Course Numbering Code

KCCBK3MCA3

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

演習 (Seminar)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

Instructor

浦山剛史

Affiliation

国際商経学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

火曜日３時限・研究室（研究棟Ⅰ A-326）にて
※急用で不在の場合もあるため、事前にメールまたはユニバーサルパスポートの「授業Q&A」などにより連絡を取ることが望ましい。

Contact

urayama@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

1◎／3◎／4◎

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

3-2◎／4-1◎／N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】
　このゼミは、統計分析フリーソフト「R」を使って、データ分析をすることをテーマにしています。私の研究分野は「会計学」ですが、分析テーマは企業の財務データを使った成長企業や倒産企業の予測といった会計学に関連するものに限らず、投資（株価の予測など）、自治体（消滅可能都市の分析など）、マーケティング（SNSの効果など）、スポーツ（クラブの財務分析など）など、各自の興味のある分野から選んでもらいます。２年次後期から４年次終了までの一連のゼミでは、「R」を使った統計分析の手法について学習し、そしてその知識・技能を活用して、企業や自治体に貢献するとともに、各自の興味のある分野について分析した結果を卒業論文にまとめることを目的としています。
　この研究ゼミナールⅢでは、前期の研究ゼミナールⅡと合わせて１年間をかけて、卒業論文につながるテーマを探すとともに、本キャンパスにある大学生協の経営改善に取り組みます。
【到達目標】
　このゼミの４年次終了までの到達目標は次のとおりである。
　①　「R」で基本的な統計量を計算したり、グラフで表現することができる。
　②　「R」で平均差の検定、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析を実施することができる。
　③　聴衆が理解できるプレゼンテーション（資料・発表）ができる。
　④　自ら設定したテーマについて、データを収集し、分析を行い、それを論文にまとめることができる。
　このうち、研究ゼミナールⅢの到達目標は①〜③である。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：R、統計分析、実証分析、経営改善

Course Overview and Schedule

【講義内容】
　研究ゼミナールⅢでは、研究ゼミナールⅠ・Ⅱで学習した統計分析をふまえて、卒業論文につながるテーマを見つけ、課題を設定し、その現状を分析してもらいます。またそれと並行して、本キャンパスにある大学生協について経営改善に取り組みます。
　大学生協の経営改善については、前期の研究ゼミナールⅡに引き続き、全国の大学生協の経営状況の調査、経営がうまくいっている大学生協が行っている企画の調査、実際の店舗の視察、発注モデルの開発などを行っていきます。
【授業計画】
　ゼミでは、次のことを行う予定です。なお、途中で変更する場合があります。
　・卒業論文につながるテーマ探し
　・課題の設定
　・現状分析
　・大学生協の経営改善

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

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。
・この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、または認定を取り消すことがある。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。また、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。
＜利用可の範囲＞
　研究テーマの調査、文献調査、経営改善の手法の調査等

Textbook

研究ゼミナールⅠで購入したテキストを引き続き使用する。

References

必要に応じて講義の中で指示する。

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

【予習】次回の授業の事前準備、データの収集・分析、発表の準備（30ｈ）
【復習】調査のまとめや学習した統計分析の練習（30ｈ）

Contents of Active Learning

グループワークを実施する。

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
　統計分析の実施や大学生協の経営改善に関する調査・分析に貢献できた者について、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）,Ａ（80 点以上）,B（70 点以上）,C（60 点以上）による成績評価のうえ、単位を付与します。
【成績評価の方法】
　ゼミ発表などゼミへの参加姿勢60％、課題・レポート40％を基準として総合的に評価します。

How to Disclose Assignments and Exam Results

学生が行った分析結果の発表については、授業時間を利用して行う。

Precautions and Requirements for Course Registration

・ゼミ中に「R」で統計分析を行ったりするため、ノートPCが必要です。
・大学生協の経営改善に取り組むため、講義時間外に店舗の見学、データの収集・分析、プレゼン資料の作成などの作業をしてもらうことがあります。

Practical Education

該当しない。

Remarks

専門領域は会計学であり、財務会計や公立病院に係る実証研究を主に行っている。

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.