Syllabus data

Teacher name ： 秋山 秀一
Course Title
Marketing (J)
Course Title in English
Marketing (J)
Course Type
Major Courses
−
Eligible Students
School of Economics and Management
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KC9991MCA1
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
Spring semester 2026
Instructor
秋山 秀一
Affiliation
社会科学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
随時・研究室（A307）（要予約）
Contact
ユニバーサルパスポート、クラスプロファイルから連絡。

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◎／4〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
この講義では、マーケティングの基礎的な知識を踏まえ、ICTの発展やインターネットの普及により出現しつつある「デジタル社会」における企業のマーケティング戦略や消費行動について体系的な知識や思考力を身につけることを目的としている。講義の到達目標は、デジタル社会における企業のマーケティング課題を分析し、他者に対して説明したり解決策を提案できるようになることである。
Subtitle and Keywords of the Class
マーケティング、消費行動、デジタル社会
Course Overview and Schedule
Ⅰ　講義内容
マーケティングの基本概念を踏まえ、デジタル社会における企業のマーケティング戦略と消費者との関わりを実践的に検討する。

Ⅱ　授業計画
PART1. 基本概念
　1．マーケティングとは？
　2．市場創造のためのSTP
Part2. デジタル社会のマーケティング
　3．デジタル社会とマーケティング
　4．消費者行動
　5．ビジネスモデル(1) プラットフォーム
　6．ビジネスモデル(2) 顧客との協働
　7．製品戦略(1)　財のデジタル化
　8．製品戦略(2)　ものづくり
　9．価格戦略
  10．チャネル戦略
  11．プロモーション戦略
  12．マーケティング・リサーチ
  13．ロジスティクス
Part3. 応用編
  14．ブランド
  15．ソーシャル・マーケティング
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、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は、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
授業中に資料を配布する。
References
西川英彦・澁谷覚 編（2019）『1からのデジタル・マーケティング』碩学舎。その他、授業中に提示する。
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
受講者同士のディスカッションを行うことがある。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）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、単位を付与する。
【成績評価の方法】授業での発言やショートレポート（20%）、中間レポート（30%）、期末試験（50%）を基準として、総合的に評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
課題がある場合は原則次の講義内で解説する。定期試験は全体的な講評や模範解答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
授業前に各回のテーマについて確認し、授業後はキーワードや関心を持った事例等について調べるなど復習をすることが望ましい。

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.