Junji NAKANO

科学技術の進歩は人間社会に不可逆的な変化を与える。現在の情報通信技術の急激な発展は社会・経済・商業活動に激変をもたらしているが、これらを適切に利用すればGAFAに見られるような著しい成功を納めることができる。これからの国際経営にとって、ビッグデータを利用し、客観的な知識を得ることは非常に重要である。本ゼミではIT技術（一般にはAI・データサイエンスと呼ばれている方法）を理解し、それを国際経営において利用できるようになることを目的とする。そのためには実際に現実のビッグデータの解析を経験することが必要である。そこでゼミ活動のひとつとして経営科学系研究部会連合協議会が主催するデータ解析コンペティションに３年生の秋学期に参加する。このコンペティションには多くの全国の経営学、経済学、商学、情報科学などを専攻する学生たちが参加し、それぞれの専門的な観点で企業から提供された実際のビッグデータを解析して得た知識を競うものである。例として2023年２月に行われたゼミ生による2チームの報告のスライドの一部を紹介する。扱われているデータはあるE commerce の実データである。

The development of science and technology brings irreversible changes to human society. The current rapid advance of information and communication technologies is causing drastic changes in social, economic, and commercial activities. If these technologies are used properly, remarkable successes can be achieved, as seen in GAFA. For modern global management, it is very important to use big data and obtain objective knowledge from its analysis. The objective of our seminar is to understand IT technology (generally known as AI and data science) and to be able to use it in global management.  For this purpose, it is inevitable to experience real big data analysis. Therefore, as one of the seminar activities, the third-year students participate in the Data Analysis Competition organized by the Federation of Management Science Research Groups in the fall semester. Many students majoring in business administration, economics, commerce, information science, etc. from all over Japan participate in this competition and compete with the knowledge they have gained by analyzing actual big data provided by companies from their own specialized perspectives. As examples, part of the slides by two teams of our seminar students in February 2023 are shown here. The data analyzed is actual big data from an E-commerce.

ゼミ教員の受け持つ講義「データサイエンス」「データ分析」「応用統計」を履修することが望ましい。ただし、ゼミ生が未履修な場合、データ解析において必要なものはゼミにおいて適宜説明を加える。

It is recommended that students take the courses "Data Science", "Data Analysis", and "Applied Statistics" given by the seminar instructor. If the students have not taken these courses, the techniques required for data analysis are explained in the seminar properly.