経営学研究科Graduate School of Business Administration
MAN500F1－0082（経営学 / Management 500）マーケティング・リサーチ論Marketing Research
西川 英彦Hidehiko NISHIKAWA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学研究科Graduate School of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | X7132 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 水 6/ Wed.6,水 7/ Wed.7 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 4 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory |
修士課程（夜間）授業科目 マーケティングコース |
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Outline (in English)
Currently, knowledge of marketing research can be said to be essential in practice and research.
In this lesson, to make it easier for graduate students to learn about marketing and research for the first time, they learn fundamentals and methods of marketing research systematically and practically to actually set up hypotheses based on qualitative surveys such as interviews, and test the hypothesis based on quantitative surveys such as questionnaire preparation and various data, after understanding the methodology of the qualitative survey and quantitative survey.
The learning objectives can be summarized in the following three points.
①To be able to acquire skills in qualitative research such as interviews, and to be able to actually analyze and discuss the results.
②To acquire skills in quantitative research, including questionnaire creation and various data analysis, and to be able to analyze and discuss the results.
③To be able to test hypotheses using multiple quantitative surveys.
Students will be required to prepare and review for class, collect data, and prepare a final report outside of class. About 2 hours are required each week.
Grading will be as follows。
・Mid-term report and report (10 points x 2 times = 20 points), comments and participation in discussions in lectures and exercises (50 points), and final report and report (30 points).
・All students who report the final report early will receive points (early report system).
・Attendance of at least two-thirds of the lectures is the minimum requirement for evaluation. Two tardies will count as one absence.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
現在、マーケティングリサーチの知識は、実務や研究において必須ともいえるだろう。
本授業では、マーケティング・リサーチをはじめて学ぶ大学院生が理解しやすいように、定性調査と定量調査の方法論を理解した上で、実際にインタビューなどの定性調査をもとに仮説を設定し、アンケート作成やさまざまなデータ分析などの定量調査をもとにその仮説を検証することを通して、マーケティング・リサーチの基礎と方法を体系的・実践的に学ぶ。
到達目標Goal
到達目標としては、以下の３点に整理できる。
①インタビューなどの定性調査のスキルを身につけ、自ら実際に分析し、その結果を考察することができる。
②アンケート作成やさまざまなデータ分析などの定量調査のスキルを身につけ、自ら実際に分析し、その結果を考察することができる。
③複数の定量調査を用いて、仮説を検証することができる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連、特に「DP1」は強く関連している。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
リサーチプロセスは、課題定義にはじまり、リサーチデザイン、データと収集法の決定、サンプルデザインとデータ収集、データ分析・結果の解釈、レポート作成となる。しかし、授業では、受講生が全体像や最終レポートをイメージしやすいように、順番を入れ替えて学習する。
さらに、受講生が理解しやすよう、以下の工夫も行う。まず、データ分析・結果の解釈では、定量調査を実践的に学べるように、サンプルデータをもとに、マニュアルにそって無料ソフトの「R」を使ったミニ演習を多く実施する。レポート作成では、複数の最終レポート例をもとに、その手続きも含めて詳しく説明する。大事なプロセスでは、中間報告があり、受講生の理解状況の確認が行われつつ、指導が行われる。こうした進め方をするため、はじめてリサーチを実施する方でも大丈夫である。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]：マーケティングリサーチとは
課題定義とリサーチデザイン
リサーチプロセス
・Rの操作、パソコン持参のこと（次週以降も同様）
第2回[対面/face to face]：データ分析・結果の解釈①
平均・標準偏差と無相関検定
・定量調査のミニ演習
第3回[オンライン/online]：データ分析・結果の解釈②
χ2検定とt検定
・定量調査のミニ演習
第4回[対面/face to face]：データ分析・結果の解釈③
回帰分析と因子分析
・定量調査のミニ演習
第5回[オンライン/online]：データ分析・結果の解釈④
分散分析とコンジョイント分析
・定量調査のミニ演習
第6回[対面/face to face]：レポート作成
最終レポートの説明
・レポート例を提示
第7回[オンライン/online]：課題定義、データと収集法の決定①
課題とリサーチクエスチョン、インタビュー、仮説
・定性調査のミニ演習
第8回[オンライン/online]：第１回中間レポートの報告
課題とリサーチクエスチョン、インタビュー、仮説の中間報告
第9回[対面/face to face]：データと収集法の決定②、サンプルデザインとデータ収集
アンケートとサンプリング
・アンケートフォームを実際に作成
・プレリサーチ
第10回[オンライン/online]：第2回中間レポートの報告
アンケートとサンプリングの中間報告
第11回[オンライン/online]：第2回中間レポートの再報告
アンケートとサンプリングの再報告
・修正して報告
第12回[対面/face to face]：リサーチの実際
東浦和宏氏(P&G、ユニリーバ、ニールセン、モンデリーズ等で調査を実践)講演
・講演と質疑
第13回[オンライン/online]：早期最終レポートの報告
早期最終報告
・早期最終レポートの提出・報告
第14回[対面/face to face]：最終レポートの報告
最終報告
・最終レポートの提出・報告
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
授業の予習・復習および、データ収集、最終レポートの作成を行うこと。毎週２時間程度は必要となる。
テキスト（教科書）Textbooks
テキストとして、レジュメを授業支援システムにアップするので、パソコンあるいはタブレット、スマホで閲覧できるようにすること。
参考書References
①山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎『Rによるやさしい統計学』オーム社、2008年.
②恩藏直人・冨田健司『1からのマーケティング分析 (第2版)』碩学舎、2022 年
③マルホトラ『マーケティング・リサーチの理論と実践：理論編』同友館、2006年.
④マルホトラ『マーケティング・リサーチの理論と実践：技術編』同友館、2007年.
⑤南風原朝和『心理統計学の基礎』有斐閣、2002年.
⑥ベルク・フィッシャー・コジネッツ『消費者理解のための定性的マーケティング・リサーチ』碩学舎、2016年.
成績評価の方法と基準Grading criteria
・中間レポート・報告（10点×2回=20点）、講義や演習での発言・議論参加（50点）、最終レポートおよび報告（30点）
・早期最終レポートの報告者には、全員加点あり（早期レポート制度）。
・評価対象は講義回数の3分の2以上の出席が最低条件である。なお、遅刻は２回で１回の欠席扱いとなる。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
①受講生の理解に差があるため、基本編と解説編を分けて、説明を行う。
②サンプルデータを用いたミニ演習を多くし、理解をしやすくする。
③レポート例をもとにイメージしやすい課題の説明をする。さらに、確実に課題を進めらるように、リサーチ・プロセスの途中段階での中間報告を実施する。
④全体レポートの質向上をはかるために、参加学生の優秀レポート報告が提出前に確認できる、早期レポート制度を採用する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
各自、ノートパソコンを持参すること。なお、統計ソフトは、フリー・ソフトであるRを使用するので、テキストを参考に、事前にパソコンにインストールしてくること。
その他の重要事項Others
受講生には断った上で、受講生の要望や進行状況によって適宜授業計画を修正することは想定される。
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞
マーケティング論、ユーザー・イノベーション論、デジタル・マーケティング
＜研究テーマ＞
クラウドソーシング（消費者参加型新製品開発）
＜主要研究業績＞
著書に、『1からのデジタル・マーケティング』（編著、碩学舍）、『ネット・リテラシー：ソーシャルメディア利用の規定因』（共著、白桃書房）、『１からの商品企画』（編著、碩学舎）、『１からの消費者行動(第2版)』（編著、碩学舎）、『ソロモン消費者行動論』（共訳、丸善出版）など。
論文に、「新製品開発クラウドソーシングがもたらす複合的成果」（『組織科学』54(2)）、"The Value of Marketing Crowdsourced New Products as Such: Evidence from Two Randomized Field Experiments,"（共著、 Journal of Marketing Research, 54(4)）など。
＜研究室サイト＞
http://nlab.ws.hosei.ac.jp/