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Teacher name : Yusuke IKUTA
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Course Title
Research Seminar 1 (J)
Course Title in English
Research Seminar 1 (J)
Course Type
Major Courses
-
Eligible Students
School of Economics and Management
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCCBK2MCA3
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
Yusuke IKUTA
Affiliation
国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
1/2/3
Office Hours and Location
初回の授業にて案内します
Contact
初回の授業にて案内します
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
1◎/2〇/3〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
本ゼミでは、具体的な事例を通じて競争の仕組みを理解し、業界の動向や企業戦略を構造的に分析する力を養う。個別の事例から共通するメカニズムを見出し、ミクロ経済学およびゲーム理論の視点を用いて業界を読み解く力を身につけることを目的とする。
本ゼミで扱うテーマは、産業組織論やビジネスエコノミクスと呼ばれる分野に関連している。 1.企業の利益がどのような要因によって決まるのかを数式で表現できる。 2. 企業間競争の結果として市場がどのような状態に至るのかを説明できる。 3. 理論モデルの仮定と現実の産業の特徴を結びつけて説明できる。 4.分析結果から企業戦略や政策に関する示唆を導くことができる。 Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
業界や企業活動に関する具体的事例を題材とし、競争の仕組みや企業行動を理論的に整理する方法を学ぶ。ミクロ経済学およびゲーム理論の基本的な枠組みを用いて、企業の利益決定、企業間競争の構造、市場の帰結などを分析する。あわせて、理論モデルと現実の業界の特徴との対応関係を検討し、分析結果を企業戦略や政策の観点から考察する。授業は演習および発表を中心に進め、チームによる業界分析にも取り組む。
• 前半(1回から8回):産業組織論やミクロ経済学の教科書を用いた輪読を通じて、競争の仕組みや企業行動を理論的に整理する方法を学ぶとともに、実際に数式を用いてモデルを解く力を身につける。 • 後半(9回から15回):具体的事例を理論的枠組みによって分析し、学生主体のチーム活動による業界分析プロジェクトを実施する。 これらの活動を通じて理論的分析の基礎を確立し、3年次の研究ゼミナールⅡ・Ⅲにおいてソフトウェア(Mathematica)を用いた発展的な分析を行うための準備とする。 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
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。
学生は自己学習の補助として生成AIを使用することが許可されています。ただし、現在使用されているAI(ChatGPTなど)は、入力内容(特に学術的・専門的な質問)に対して必ずしも正しい回答を返すとは限らない点に留意する必要があります。出力内容の最終確認は学生自身の責任です。 Textbook
ミクロ経済学や産業組織論の分野から適宜紹介します.
References
・ルイシュ・カブラル(Luís Cabral)著/青木玲子・大橋弘 監訳
『企業の経済学—産業組織論入門』 日本評論社,2023年 ・明城 聡・大西 宏一郎『産業組織のエッセンス』有斐閣,2022年 ・花薗 誠『産業組織とビジネスの経済学』有斐閣,2018年 ・丸山 雅祥『経営の経済学 第3版』有斐閣,2017年 Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】
指定テキストおよび配付資料の事前読解、発表準備等(h20)。 【復習】 レポート作成(20h)、授業内容の再確認および関連箇所の再読(20n)。 Contents of Active Learning
モデルを解いたり,議論やプレゼンを行ったりなど,双方向の学習を予定します.
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
基本的な理論モデルを自ら定式化し、適切に解くことができているかを重視する。 あわせて、プレゼンテーションの内容、授業中の発言や議論への参加状況、ゼミ運営への貢献度を総合的に評価する。 成績評価の方法 •平常点(輪読・演習への参加)……30% •課題・小レポート…………………20% •業界分析プロジェクト(発表・レポート)……50% ※詳細な運用については受講者数や進度に応じて調整する場合がある。 How to Disclose Assignments and Exam Results
授業期間中に実施するプレゼンテーションおよびレポートについては、理解度を確認するためのフィードバックを行う。
具体的には、授業内での口頭コメントに加え、ユニバーサルパスポートを通じて文面でのコメントを返却する。 Precautions and Requirements for Course Registration
ミクロ経済学の基礎知識を前提とする。
内容を忘れている場合でも、やる気と関心、粘り強さがあれば復習を通じて十分に対応可能である。 Practical Education
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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