Seminar
ゼミナール
学部と大学院、それぞれの段階に応じた研究演習と研究指導を行っています。学部では研究の基礎を段階的に身につけ、大学院では各自のテーマを掘り下げながら修士論文の完成を目指します。
学部ゼミ
学部ゼミでは大学院のように論文を完成させることを主眼に置くのではなく、2年生から4年生まで、データに触れながら問いを立て、発表し、考える力を少しずつ積み重ねていきます。
扱う課題や到達点は学年ごとに異なりますが、問いを立て、概念とデータを行き来しながら考え、他者に伝え、議論を通じて改善する姿勢を、卒業研究につなげていくことを目指します。
ゼミ内の連絡や資料共有、質問・相談などのコミュニケーションツールとしてLINEとDiscordを併用します。
2年生：演習の入り口をつくる
2年生は2コマを連続で使い、プレゼンテーション演習とVS Code演習を行います。
プレゼンテーション演習では、自己紹介や趣味など身近なテーマから始め、経営組織論の専門用語を使いながら自分の考えを説明する発表へと進みます。発表を重ね、他者の発表を聞き、質問や意見を交わすことにも主体的に参加します。
VS Code演習では、GitHub Educationを申請してGitHub Copilot Studentを利用し、経営組織論に関わるデータの分析や、生成AIを活用した成果物の制作に取り組みます。GitHubで作業内容を記録する（コミット）、共有する（プッシュ）、変更を確認・レビューし、改善を相談できる形で提案する（プルリクエスト）、取り込む（マージ）という流れも、基礎から演習します。
2026年度の研究演習では、ソフトウェア開発・運用支援を行うKaleidoFutureと連携し、生成AIを活用した開発演習を実施します。
学生自身が課題を設定し、AIを用いて成果物を設計・制作したうえで、その出力を検証し、改善します。AIに作業を任せるだけでなく、目的や要件を言語化し、成果物の品質を人が判断するプロセスを実践的に学びます。
3年生：研究の準備と外部との接点をつくる
3年生は、データサイエンスコンペティションへの参加準備と、合同ゼミ参加の準備を進めます。
データサイエンスコンペティション日程
- 2026年11月20日（金） 5・6限目 予選（中間発表）
- 2026年12月11日（金） 5・6限目 決勝（最終発表）
ここでは、単に分析手法を身につけるだけでなく、他者に説明し、問いを持ち、チームで発表する経験を重ねます。
分析演習では、生活者市場予測システム（mif）が提供するローデータのサンプル版を使用し、多変量解析や機械学習による分析に取り組みます。
研究の現場に近い感覚で、データの扱い方と発表の構造を学び、次の研究活動への準備を整えることが狙いです。
4年生：卒業論文に向けて研究をまとめる
単に分析するだけではなく、研究の問いを立て、データから示唆を読み取り、他者に伝えられるようになることを目指しています。
その意味で、学部ゼミの到達点である4年生では、卒業論文を書くことを中心に、研究としての考え方と発表の仕方をまとめていきます。
実態としては、就職活動が終わってから卒業論文を書くという流れになっていますし、いろいろ考えてみても、最終的には就職活動を意識したゼミ活動をしていくしかないと感じています。研究の進め方と社会で伝える力を同時に育てていくことが、4年生の学部ゼミにおける大きな軸です。
大学院ゼミ
大学院ゼミでは、各自の関心を研究課題として明確にし、先行研究の検討を踏まえて調査・分析を行います。発表と議論を重ねながら研究を深め、修士論文の完成を目指します。
個別の研究相談とゼミでの発表・議論を通じて、研究の意義や方法を自分の言葉で説明し、他者の意見を受け止めながら改善していく力を養います。
社会人学生と留学生を受け入れています。進学を検討されている方は、研究テーマや学び方について事前にご相談ください。
これまでの修士論文では、アンケート調査、インタビュー調査、両者を組み合わせた混合的調査などを用いた研究に取り組んできました。組織行動、専門職、生成AIと仕事・組織の関係などを手がかりに、理論と現場をつなぐ研究を進めています。