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【プレMBAコース３】ビジネスデータ分析：データという迷宮を、あるべき場へと接続する手法と実践＜神戸大学MBA教授陣に学ぶ経営学の実践知＞

情報リテラシー（統計・データ分析）

オープンデータ×社内データ×生成ＡＩの活用で、エビデンスに基づく経営（ＥＢＭ）を実現する手法を学ぶ

No. RIAM012

26/05/01 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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対象者

・データ分析・戦略立案・市場調査担当の方
・経営企画／営業企画部門のリーダー・マネージャーの方
・経営学やMBAの学びを体験してみたい方

よくあるお悩み・ニーズ

現状の経営判断に、新たなデータ・視点を取り入れてみたい
データ・エビデンスに基づいた戦略提案で説得力を高めたい
データ分析の結果が戦略や意思決定にうまく活かされていない

登壇講師　原　泰史（神戸大学大学院経営学研究科准教授）

原泰史准教授

2012年一橋大学イノベーション研究センター特任助手、2015年政策研究大学院大学科学技術イノベーション政策研究センター(SciREXセンター)専門職、2018年フランス・パリ社会科学高等研究院日仏研究センター(CEAFJP/EHESS)ミシュランフェロー、2019年一橋大学大学院経済学研究科特任講師を経て、2022年4月より神戸大学大学院経営学研究科准教授。専門はイノベーションプロセスの分析、産業組織論。
著書に『PYTHONではじめるオープンデータ分析経済統計の取得から、データハンドリング・可視化・分析まで』（講談社）、『Pythonによる経済・経営分析のためのデータサイエンス～分析の基礎から因果推論まで』（東京図書）など。

研修内容・特徴outline・feature

本講座では、書籍『Python ではじめるオープンデータ分析』で解説した手法を軸に、社内実績の分析（内向きの視点）に「オープンデータ（外向きの視点）」を掛け合わせ、ビジネスの解像度を劇的に高めるアプローチを提示します。

単なるツールの習得に留まらず、Pythonを「論理を構築する筆記具」として、生成ＡＩを「仮説の矛盾を突く批判的パートナー」として定義。最新のテクノロジーを駆使しながら、エビデンスに基づく経営（EBM）を実践するための「問いを立て、検証する作法」を、ワークショップ中心の構成で体得します。

＜事前課題＞
１．課題の抽出
現在の業務における分析において、「結論を出すために不足している要因（市場動向、競合の変化、公的な統計根拠など）」を1つ特定してください。その際、どのようなデータセットがあれば解決出来そうか意見を整理してください。

２．課題図書の精読
『Python ではじめるオープンデータ分析』（講談社）。
※「データを通じて社会を多角的に観察する」という視座を、事前に掴んでおいてください。
※課題図書は、研修実施日の1か月前より順次、お申込みいただいた方にお送りいたします

＜持参物＞
本講義には無線LAN接続が可能なPCをご持参ください。また事前の環境準備（指定のURL（Google Colab等）へのアクセス確認および生成AI（ChatGPT/Gemini等）の利用環境の確認）をお願いいたします。※環境準備に関する詳細は、お申込みいただいた方に順次ご案内いたします

※本プログラムはMBAのコア科目から厳選した８科目を学ぶシリーズ「神戸大学MBA教授陣に学ぶ～経営学の実践知2026」の講義のひとつです。本講義を含めた５科目以上の講義への出席・事前課題の提出により、本シリーズの修了証をお渡しします。

≫「神戸大学MBA教授陣に学ぶ～経営学の実践知2026」その他の科目はこちらから

到達目標goal

①神戸大学MBAで学ぶ「ビジネスデータ分析」の概要を学ぶ
②ハイブリッド分析の視点：社内データとオープンデータを統合し、ビジネス課題に対して多角的で説得力のある根拠（エビデンス）を構成できる。
③生成ＡＩとの高度な共創：生成ＡＩを単なるツールではなく、自身の仮説を磨き上げる「査読者」として活用し、思考の死角を排するプロセスを習得する。
④構造的把握による意思決定：表面的な数値の変動に留まらず、その背後にあるマクロな構造変化を読み解いた、精度の高い戦略を提案できる。

主催団体organizer

本コースは、特定非営利活動法人現代経営学研究所（RIAM）が主催しております。

研修プログラムprogram


	内容	手法
	【オーバービュー】データの「外側」にある死角に気づく講義（30分）：・記述統計（過去）から推測統計（未来・外側）への視点の切り替え・社内データ（内向き）だけでは見落とす、市場の構造変化と「オープンデータ」の有用性ミニワーク（30分）：自社課題の「変数」探索。自身の業務課題に対し、社内データでは説明できない外部要因（公的統計、経済指標等）を特定し、クイックにリサーチを行う。共有・意見交換（20分）：探索結果の全体共有。講師によるライブ・フィードバックを通じて、ビジネス課題をデータで構造化する「解像度」を養う。	講義ワーク
	【コア】データとＡＩによる「構造的分析」の実践実践ワーク（50分）： Google Colabを用いたデータ解析体験。書籍『Python ではじめるオープンデータ分析』の手法をベースに、外部環境を定量化するプロセスを体験。生成ＡＩとの思考の格闘（30分）：生成ＡＩに対し「自身の仮説を徹底的に批判（査読）させる」プロンプトを実践。ＡＩを単なるツールではなく、論理の死角を排し、エビデンスの強度を高めるための批判的パートナーとして使い倒す。	講義ワーク
	【ケース討議・演習】エビデンスを戦略に昇華させるグループワーク（60分）：意思決定シミュレーション。社内実績データ（仮）と実際のオープンデータを統合し、経営陣を納得させるための「戦略ピッチ（プレゼン案）」を構成。生成ＡＩを「壁打ち相手」に、多角的なシナリオを検討する。相互レビュー（20分）：他グループの提案に対するクリティカルな質問と討議。「そのエビデンスに再現性はあるか」というアカデミックな視点を持ち込み、戦略の精度を磨き上げる。	講義ワーク
	【ラップアップ・質疑応答：30分】実務への適用とフィードバック整理と共有：１日の学びを振り返り、明日からの実務（EBM：エビデンスに基づく経営）で「どの場面で、どのデータ・AIを活用するか」を具体化。講師総括：受講者の発表に対するフィードバック。データ分析を「答え」ではなく「議論を深化させる共通言語」にするための最終アドバイス。	講義ワーク

企画者コメントcomment

日本で最初に経営学部ができた神戸大学。そこに集う教授陣が最新の経営学の知見をお伝えするプログラム「【インソース×RIAMビジネススクール】神戸大学MBA教授陣に学ぶ～経営学の実践知」を、2026年度は、新設の経営哲学、ビジネスデータ分析を加えた計８科目で開講いたします。５科目以上の講義への出席・事前課題の提出により、プログラムの修了証をお渡しします。ビジネスデータ分析では、外部データと生成ＡＩを活用して、意思決定の質を高め、データを戦略へと昇華させていく力をワークショップ形式で高めていきます。

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スケジュール・お申込み
（オンライン／セミナールーム開催）schedule・application

注意事項

同業の方のご参加はご遠慮いただいております
会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
よりご受講者さまにとって満足度の高いものとするため、一部予告なくカリキュラム・内容が変更となる可能性がございます。大幅な変更のある場合には、申込ご担当者さまへ個別にご連絡いたします。予めご了承ください。

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