シラバス情報
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教員名 ： 上瀬 昭司
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授業科目名
研究ゼミナール２
(英語名)
Research Seminar 2 (J)
科目区分
専門教育科目
−
対象学生
国際商経学部
学年
3年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KCCBK3MCA3
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2026年度前期
担当教員
上瀬 昭司
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
該当なし
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
適宜、教員研究室にて（要予約）
連絡先
kamise@em.u-hyogo.ac.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
1◎／3〇
研究科DP
ー
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
今年度もKansai Business Student Competition（カンビズ）に参加予定である。 このイベントは、2023年まで10年間にわたって開催されてきた「Mラボ 課題解決ラボ（神戸新聞社主催）」の後身事業にあたり，企業が抱える課題を大学のゼミ単位で調査研究するプロジェクトです。商品開発や販売プロモーション，マーケティング分析など，研究対象となる企業が抱えている課題を解決するビジネスプランを最終発表会で競い合うものです。昨年度はNTTドコモについて研究した。■ 実施スケジュール（参考：2025年度） 4月上旬：テーマ発表と参加ゼミの募集開始 4月中旬：参加ゼミの決定 4月下旬：キックオフ説明会 5月-6月：研究・調査 7月上旬：中間発表会 8-10月：研究・調査 11月1日：最終発表会 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成ＡＩの利用
全面的に許可
生成ＡＩ注意点
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。 教科書
使用しない。
参考文献
統計処理の方法に迷った場合は、以下を参照。
山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎(2008)『Rによるやさしい統計学』オーム社。 Googleフォームの作成方法に迷った場合は、以下を参照。 田中友尋・栂安賢吾・横山倫洋(2022)『今すぐ使えるかんたんGoogle Workspace完全ガイドブック 困った解決＆便利技』技術評論社。 事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
予習30h
復習30h アクティブ・ラーニングの内容
該当しない
成績評価の基準・方法
成績評価の基準：国際商経学部の規程に基づく。
成績評価の方法：出席を前提に、グループワークにおける取組状況60%，ゼミ中の議論に対する貢献20%，ゼミ運営への貢献20%を総合して評価する。 課題・試験結果の開示方法
課題のフィードバックは授業時間中に行う。
履修上の注意・履修要件
特になし。
実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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