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教員名 : 小宮 一高
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授業科目名
マーケティング研究
(英語名)
Marketing II
科目区分
ー
主専攻科目
対象学生
社会科学研究科
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
KCBMS5MCA1
単位数
2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
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度後期
担当教員
小宮 一高
所属
社会科学研究科、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、教員研究室にておこなう。メールでアポイントを取ること。
連絡先
komiyaアットマーク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
ー
研究科DP
1◎/2〇/3〇
全学DP
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教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】この講義では、マーケティング論の発展的な内容に関する理解を深め、現実の現象をマーケティングの視点から説明し、自身の研究に活用できるようになること、また、マーケティング・リサーチの実施における考慮点を理解し、適切に実施できるようになることを目的とします。
【到達目標】1)マーケティング論の発展的な概念、理論を修得すること、2)それらの概念や理論を用いて、現実を説明し、自身の研究に応用できること、3)マーケティング・リサーチの実施における考慮点を理解し、適切に実施できることを目標とします。 授業のサブタイトル・キーワード
キーワード:マーケティング、マーケティング・リサーチ、製品差別化、市場細分化、製品ライフサイクル、新製品開発、リサーチ・クエスチョン、仮説、リサーチ・デザイン
講義内容・授業計画
■授業内容
この授業では、マーケティング論の基礎概念を理論的な観点から再度捉え直し、マーケティング論の理解を深めます。その上で、マーケティング・リサーチに焦点を当て、その適切な実施に向けて、様々な考慮点を学びます。後半では、実際のマーケティング・リサーチを体験し、分析における留意点を実践的に学びます。 授業内容は、テキストの内容に関する報告とディスカッションです。すべての受講生は、授業の前にその回のテキストの該当箇所を精読し、内容要約を作成します。また各回には担当者を決め、その学生は内容を発表し、授業のディスカッションをリードしてもらいます。 ■授業計画 1.イントロダクション 2.マーケティングの考え方(キーワード:マーケティングの定義、市場概念) 3.製品差別化(製品属性、ポジショニング) 4.市場細分化(細分化基準、標的市場) 5.製品ライフサイクル(導入期、成長期、成熟期、衰退期) 6.新製品開発(革新性、情報収集と意思決定) 7.リサーチにおける問い(リサーチ・クエスチョン) 8.リサーチにおける仮説構築(与件の設定、生成AI) 9.インタビュー調査①(インタビュー、質的データ) 10.インタビュー調査②(事例−コードマトリックス) 11.サーベイ調査①:設計(測度、リカートスケール) 12.サーベイ調査②:データの収集と整理(欠損値の処理、分析手法の選択) 13.サーベイ調査③:データの分析(仮説の検証、差の検定、相関分析) 14.サーベイ調査④:調査結果のとりまとめ 15.全体のまとめ 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
経営学分野の研究や論文の作成における生成AI使用の基本的な留意点についても授業で取り上げ、それに沿った利用を想定する。なお、生成AIの基本的な利用方法等は『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容に従う。
教科書
高嶋克義・桑原秀史(2008)『現代マーケティング論』有斐閣
佐藤郁哉(2021)『ビジネス・リサーチ』東洋経済新報社 参考文献
適宜紹介します。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業の準備として、論文等の精読と要約の作成(15h)
【復習】授業の確認として、論点の整理(15h)と課題への対応(15h)、最終レポートの作成(15h) アクティブ・ラーニングの内容
授業の中心的な内容は文献の内容確認とディスカッション、授業内でのリサーチに関わる実習です。授業への積極的な姿勢が求められます。
成績評価の基準・方法
【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、単位を付与します。
【成績評価の方法】文献に関する報告内容(30%)とディスカッションへの貢献度(20%)、最終レポート(50%)で評価します。 課題・試験結果の開示方法
授業中におこないます。
履修上の注意・履修要件
新しい概念や理論、分析視角、データの分析手法を理解しようとする積極的な姿勢を期待します。授業は原則として対面で実施します。
実践的教育
該当しません
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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