マネジメント工学
長崎総合科学大学総合情報学部総合情報学科
マネジメント工学コース
2017(平成 29)年度 卒業研究論文概要集

2017(平成 29)年度卒業研究論文概要集発刊に寄せて------------------------------------------------------------------

1

J リーグにおける DF と GK の評価（代表に推薦したい選手の選出） (*1)-----------------------------------

2

サッカー選手におけるリーダーシップ要因の評価（ホーソン実験要因から見た高校と大学の比較を中心として） -----------------------------

4

季節変動時系列におけるトレンド成分の推定と評価 ----------------------------------------------------------------

6------------------

8

多属性個体間の評価方式について（プロ野球投手の年棒評価方式の構想を例として）

artisoc を用いた経営工学実習の教材開発 (*1) ---------------------------------------------------------------------- 10
Deep Learning による画像認識 AI 実習の教材構築----------------------------------------------------------------- 12

カード案内、付帯商品に対するカード利用者の意識調査 ---------------------------------------------------------- 14
ストレスについての調査研究 (*2)-------------------------------------------------------------------------------------- 16

リーダーシップのタイプと機能について------------------------------------------------------------------------------- 18

日本経営工学会優秀学生賞： 小橋川 政一郎 さん(*1) 日本経営工学会九州支部長賞(*2) 長崎県中小企業団体中央会賞

長崎総合科学大学総合情報学部総合情報学科 1 期生(2014 年 4 月 2 日入学)

卒業研究発表会(2018 年 2 月 3 日)

平成 29 年度卒業研究論文概要集の発刊に寄せて
総合情報学科マネジメント工学コース
コース長 日當明男
このたび、平成 29 年度「卒業研究論文概要集」発刊の運びとなりました。論文を執筆して発表するという経験は、ほとんどの学生にとって初めての事ではなかったでしょうか。最終論文提出までの 2 か月弱
はあわただしくも充実した日々を送られた事と思います。その甲斐あって、皆さんの努力と成果の詰まった立派な概要集が、ここに完成しました。
卒業研究は４年間の勉学の集大成と言われますが、3 年次までの知識吸収中心の勉強とは異なり、自らで考え行動して、試行錯誤の中で多くの知恵を身につける事を重視しています。その中でも特に「錯誤」が重要だと思います。初めて経験する事柄に対して、十分な知識を持って対処する事など、まず有り得ませんので、戸惑いや間違いが必ずあります。その戸惑いや間違いから何らかの教訓を得て次に活かす事、
これが卒業研究において最も重要なポイントです。
この事は社会に出てからも変わりません。社会に初めて出て失敗しない人は居ません。もし居るとしたら、それは何も行動を起こさない人です。社会は、失敗して、そこから学び、成長する人を求めています。特に若いうちは、失敗しない人よりも、失敗する人の方が社会に求められていると私は思います。皆さんはこの一年で、失敗(錯誤)体験の後に、克服体験もしてきました。この意味では、皆さんは既に社会への一歩を踏み出したのです。
もう一つ、皆さんが卒業研究で学んだことに「理解してもらう難しさ」があったと思います。この概要集もそうですが、卒業論文やその発表も、単なる自己満足の情報発信ではなく、自身の努力や成果を他者に理解し認めてもらうための情報発信です。社会人になれば、誰もが仕事をして報酬を得ます。この報
酬は、自らの行動や成果に対する社会(会社)からの評価と言えます。自身の考えや行動を他者に理解してもらい高く評価してもらう事は、すべての社会人が望む事でしょう。これには、行動や成果自体を充実させる事が最も重要ですが、他者に理解してもらいたいという謙虚さも必要になります。情報発信の際の工夫やテクニックは、実はその謙虚さから生まれます。目立たせるためのテクニックは逆に評価を下げてしまうかもしれません。この辺りの難しさは、卒論発表会や論文執筆等で感じたことでしょう。この意味では、皆さんは社会への二歩目を踏み出したのです。
皆さんのこの 1 年の成果は、もちろん自身の努力の結果ですが、友や恩師の協力も大きかったのではな
いでしょうか。自分一人で思い悩まずに、相談することで解決の糸口を見つけた、という経験もあったでしょう。このようなサポートは、皆さんが地道に努力し、周囲の意見を素直に聴く謙虚さがあったからこそ受けられた事を忘れないでください。皆さんはこれらのサポートを受けた二歩で、右足左足ともに踏み出せました。社会に出ても、この調子で行けば何歩でも進めるでしょう。ただ、その歩みは順調な時だけではなく、上り坂や向かい風、時には壁に出会う事もあるでしょう。そんな時にはぜひこの 1 年を思い出してください。皆さんが最初の 2 歩を踏み出すためにどのようなサポートを受けたか、そのサポートを受けるにあたって、どのような心持で努力してきたかを。そこに、ヒントがあります。

-1-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

J リーグにおける DF と GK の評価（代表に推薦したい選手の選出）

3614001 石口 和稔
指導教員 橋本 敦夫ととらえる。
1．はじめに
現在のスポーツ現場ではスポーツを多様な手法
3. 結果
で分析されることが増えてきている。その手法の3.1 サッカー選手のパフォーマンス
１つとして DEA がある。サッカーや他のスポー●仮想的入力、仮想的出力、効率値の算出方法
・入力データとして DF はチーム総失点、GK はツにおいても、近年では実に様々なデータが集計
1 試合あたりの失点されており、分析されている。
様々なデータが集計されているにもかかわらず、 ・出力データとして DF はボールゲイン・クリア＆ブロック、GK はセーブ率・パス成功率を設定
最優秀選手などの賞を受賞するのは攻撃的な選手ばかりなのではないかと考えている。本研究では、 する。
仮想的入力、仮想的出力はそれぞれの値に独自
攻撃的な選手ではなく、守備的な選手、DF（ディのウェイト（𝑣1 , 𝑢1 ～𝑢2 ）を乗算した後に合算してフェンダー）や GK（ゴールキーパー）の評価を求める。効率値は仮想的出力を仮想的入力で除算行う。
その評価方法としてDEA 分析を使用する。
して求める。これを式にすると次のようになる。
算出された効率値から選手の評価を行う。

2. 研究の方法

DF

2.1 DEA 採択の理由

仮想的入力=𝑣1 ×チーム総失点

本研究の推計は、DEA を用いる。DEA を用い仮想的出力=𝑢1 ×ボールゲイン＋𝑢2 ×クリア＆ブ

る理由は、異なる尺度の入出力に対応が可能であロックる点と、効率値を推計すると同時に非効率である

効率値とされたものに具体的な改善案を示すことができGKるからである。

仮想的入力=𝑣1 ×1 試合あたりの失点=仮想的出力/仮想的入力

仮想的出力=𝑢1 ×セーブ率＋𝑢2 ×パス成功率
効率値

2.2 DEA の説明=仮想的出力/仮想的入力

経営活動などでは、原材料・設備・労働力・資金・サービス・宣伝など多くの種類を投入し、生これらを用いたDEA のモデルは次のようになる。

産物・利益・信用・顧客などの多くの種類を産出<FPo> 目的関数

する。
また、国や地方自治体などの公的機関では、+𝑢𝑠 𝑦𝑠𝑜 )/(𝑣1 𝑥1𝑜 + 𝑣2 𝑥2𝑜 + ⋯ + 𝑣𝑚 𝑥𝑚𝑜 )資金・労働力・施設などを活用して、サービスや制約式

max θ =( 𝑢1 𝑦1𝑜 + 𝑢2 𝑦2𝑜 + …

補助の形で住民へ還元される。このように複数の(𝑢1 𝑦1𝑗 + ⋯ + 𝑢𝑠 𝑦𝑠𝑗 )/(𝑣1 𝑥1𝑗 + ⋯ + 𝑣𝑚 𝑥𝑚𝑗 )投入と、複数の産出を比較し、投入に対する産出≦の比で効率性を評価する。このとき、少ない投入

𝑣1 , 𝑣2 …,𝑣𝑚 ≧0

物で、大きい産出物を得ることを一般的に効率的

𝑢1 ,𝑢2 …,𝑢𝑠 ≧0-2-

1(j=1,…,n)2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
このモデルは効率値θを制約式のもと最大にするある。
DF の効率値を高める要因として年齢は 10％水計画法である。このモデルを線形計画に書き直し

準で負の有意性（有意水準はプログラム R で求めた式は次のようになる。

た）が認められた。すなわち DF は年齢が若い選<LPo> 目 的 関 数

max θ = 𝑢1 𝑦1𝑜 + 𝑢2 𝑦2𝑜 + …

手の方が、パフォーマンスが良い傾向がある。GK
の効率値を高める要因として観客動員数は 10％+𝑢𝑠 𝑦𝑠𝑜
制約式

𝑣1 𝑥1＋𝑣2 𝑥2𝑜 ＋…＋𝑣𝑚 𝑥𝑚𝑜 =1

水準で正の有意性（有意性はプログラム R で求め

𝑢1 𝑦1𝑗 ＋…＋𝑢𝑠 𝑦𝑠𝑗

た）が認められた。すなわち GK は観客動員数が≦ 𝑣1 𝑥1𝑗 ＋…＋𝑣𝑚 𝑥𝑚𝑗 (ｊ=1,…,n)多い方がパフォーマンスが良いことがわかった。

𝑣1 𝑣2,…,𝑣𝑚 ≧04．考察
年齢が若いほど DF のパフォーマンスが高い傾向になるのは、体力が続きやすいことやボールに対する反応の早さの違い、そして良い選手になりたいというやる気に満ち溢れているからではないだろうか。観客動員数が多いほど GK のパフォー
マンスが上昇するのは、観客の近くでプレーしており、声援を他のポジションの選手よりも感じることができ、それにこたえようと良いプレーができるのではないだろうか。

𝑢1 𝑢2 …,𝑢𝑠 ≧0

図 1 DF の DEA 効率値

5．まとめ
推薦したい選手は、昌子源選手とチョンソンリ
ョン選手である。昌子選手は、まだ若く将来性があり今の日本代表にも選ばれているからである。
W 杯でも活躍してもらいたい。チョン選手は川崎
F で副キャプテンとして活躍していて、日本に馴染みが深い。さらに韓国代表としても活躍してもらいたい。

(引用 Excel を活用して筆者が推計した。)

図 2 GK の DEA 効率値

参考文献(1)関智、五島洋行：「DEA を用いたプロサッカー
選手の投資効率評価」法政大学（2013）(2)刀根薫：「経営効率性の測定と改善―包絡分析法 DEA による―」日科技連出版社 （1993）(3)廣津信義、上田徹：「経営効率分析法（DEA）を利用した野球チームのラインナップ選定のための一手法―北京五輪野球日本代表候補選手を例として―」順天堂大学スポーツ健康科学研究 第 12号 pp1－10（2008）(引用 Excel を活用して筆者が推計した。)

3.2 サッカー選手のパフォーマンスを高める要因についてサッカー選手のパフォーマンスを高める要因を探るため以下のように重回帰分析を行う。
DF の効率値を Y₁、観客動員数を X₁、年齢をX₂とする。重回帰分析の式は、
Y₁＝𝛼0+𝛼1X₁+𝛼2X₂+𝜀1 とする。
GK の効率値を Y₂、観客動員数を X₁、年齢をX₂とする。重回帰分析の式は、
Y₂＝𝛽0 + 𝛽1 X₁+𝛽2 X₂+𝜀2 とする。𝜀1 、𝜀2 は残差で-3-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

サッカー選手におけるリーダーシップ要因の評価（ホーソン実験要因から見た高校と大学の比較を中心として）3614006 小橋川 政一郎
指導教員 杉原 敏夫

1． はじめに代表的サッカー選手におけるリーダーシップ
特性とそれに対しての要因評価（ホーソン実験からのリーダーシップ要因に基づく）を高校と大学のサッカー部に層別したデータから比較分析する。

校サッカー部 30 人を対象にアンケートを行う。

3． 大学と高校の差の検定
3‐1 平均値の差の検定
集団ごとに 12 人の選手に対しての平均値の差の検定（ウェルチ検定）を行う。
t=(Ave(x)-Ave(y)/sqrt(s1^2)/m+sqrt(s2^2/n))v=(s1^2/m+s2^2/n)^2/((s1^2/m)^2/(m-1)+(s2^2/n)^2/(n-1))
Ave(x):高校平均、 Ave(y):大学平均
s1^2:高校分散、 s2^2:大学分散
m:高校サンプル数、n:大学サンプル数

2． サッカー選手から見たリーダーシップ像の抽出
2‐1 代表的サッカー選手の設定
日本における代表的なサッカー選手 12 人を選定する。
・川島永嗣 ・西川周作 ・東口順昭
・吉田麻也 ・長友佑都 ・森重真人
・今野泰幸 ・山口蛍
・香川真司
・大迫勇也 ・本田圭佑 ・岡崎慎司

3‐2 差の有意な選手の選定
有意水準を 0.05 に設定し、区分する有意水準を超える選手 5 人を選定した。
選手名
2．西川周作
6．森重真人
9．山口 蛍10．大迫勇也
12．岡崎慎司

2‐2 一般的リーダーシップ要因の設定
ホーソンの実験より 17 の課題を設定する。
・ノウハウ

・部下の指導力・責任・他との交渉・調整力

・誠実性

・革新

・知恵・分別・計画と割当

・共感性

・委譲

・意思疎通

・達成

・代表性

・危機対処

・動機づけの力

有意水準
0.025
0.05
0.05
0.025
0.025

表１．有意水準の大きい選手（筆者作成）

4． 大学生サンプルでの有意差プレイヤーの特徴抽出とリーダーシップ要因の検定
4‐1．主成分の抽出
5 人に対しての大学生サンプルを主成分分析することにより、説明性の高い 2 つの主成分を抽出した。

・フォローアップ・部下の訓練力
設定した代表的サッカー選手と 17 の課題について長崎総合科学大学サッカー部 20 人と附属高42017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
キャプテンとしての基礎能力
・第二主成分
＋特性：攻撃特性（大迫、岡崎）－特性：守備特性（西川、森重、山口）
5‐2 主成分を説明する要因の検定
・基礎能力：意思疎通、代表性、達成・攻撃特性／守備特性：知恵・分別、指導力、危機対処※表２．大学生主成分分析結果（筆者作成）

6． 大学と高校の比較検証
・各主成分に有意なホーソン要因は大学が圧倒的に多く、多面的な視点のマネジメントが要求され・第一主成分
キャプテンとしての基礎能力
・第二主成分
牽引能力、調整能力るものと考えられる。

＋特性：牽引能力（森重、岡崎、山口）

・第二主成分の解釈から高校はプレーに対して求－特性：調整能力（大迫、西川）

められるマネジメントであるのに対し、大学はチ

4‐2．主成分を説明する要因の検定

ーム全体に対して求められるマネジメントの傾向各々を目的変量、ホーソン実験のリーダーシップが強いと考えられる。

要因を説明変量とする重回帰分析を行い、有意な

参考文献［1］大橋昭一、「ホーソン実験の現代的意義に関連する諸論調」、『関西大学商学論集』、第 52 巻第４号 2007 年 10 月、pp.87-102［2］末吉正成・末吉美喜、Excel『ビジネス統計
分析〔ビジテク〕第２版』、翔泳社、2014 年

要因（有意水準 0.05％）を検出した。
・キャプテンとしての基礎能力：ノウハウ、責任、誠実性、動機づけの力、指導力、交渉・調整
力、革新、達成
・牽引／調整能力：ノウハウ、誠実性、意思疎通、代表性、動機づけの力、革新、計画と割当、委譲、達成、フォローアップ

5． 高校生サンプルでの有意差プレイヤーの特徴抽出とリーダーシップ要因の検定
5‐1．主成分の抽出
4．の手順を高校生サンプルに対して適用したものである。

※表３．高校生主成分分析結果（筆者作成）
・第一主成分-5-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

季節変動時系列におけるトレンド成分の推定と評価（長崎市家庭電力需要と観光客データから）3614015 吉田 麗史
指導教員 杉原 敏夫
4.宿泊観光客の傾向

1． 研究の趣旨と内容

TCSI 分析法により原系列からトレンドの抽出

変動特性の異なる時系列データのトレンド推定とその方式の評価を検証する。

ここではトレンドを予測するために TCI 成分を扱

トレンド成分の変動の異なる時系列データにつう。

いて、いくつかのトレンドの推定方式を用いて事前時系列の TCI 成分――青色

各方式を評価する。推定方式は傾向線あてはめ

検証時系列の TCI 成分――赤色などの静的方式と同時にラグ付き回帰モデルな
どの動的な方式も試みる。

2.データ整備（事前/検証）
傾向線設定のために用いる事前時系列と方式の検証のために用いる検証時系列を各々設定する。
家庭電力使用実績（H16/4－H27/9）

図２ トレンド特性（宿泊観光客）

事前時系列（H16/4－H26/3,10 年間年度時系列）
検証時系列（H26/4－H27/9,1.5 年間年度時系

5.家庭用電力トレンド推定

列）

事前トレンドに対して傾向線の当てはめ

宿泊観光客（H16/1－H27/12）
事前時系列（H16/1－H25/12,10 年間年時系列）
検証時系列（H26/1－H27/6,1.5 年間年時系列）

X（ｔ）＝−1.158*t^2+190.763t+85608.510
事前トレンド、事前傾向線、検証傾向線の比較
事前トレンド―黒色の曲線

3.家庭用電力使用実績の傾向

事前傾向線 ―赤色, 検証傾向線―青色

TCSI 分析法により原系列からトレンドの抽出
TCI 成分――傾向変動、S 成分――季節変動
ここでは TCI 成分だけを扱う（事前時系列の TCI成分――青色、検証時系列の TCI 成分――赤色）

図３ 事前トレンド、傾向線、検証傾向線
トレンド系列から予測曲線を差し引いたもの（残差時系列）に対してラグ付き回帰モデルを適用する。次数１、２、３の三つを適用する。当

図１ トレンド特性１（家庭電力需要時系列）てはまりの良さは AIC 値で判定する。
AIC=ｎLOG（S)+２（k+１）-6-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
xｔ＊＝−０．９１４ｘｔ−１

ｎ：サンプル数（１８）S：残差の２乗和（AIC＝２８８．０６９）ｋ：次数（１，２，３）

推定時系列はこの時系列に予測曲線を加えたものである。
検証トレンド時系列：黒色検証トレンド推定時系列：赤色

次数２（AIC 値が最小）の推定式
xｔ＊＝−１．７２２ｘｔ−１+０．７４ｘｔ−２（AIC＝２１７．２２）

図 6 検証トレンド時系列（宿泊観光客）

推定時系列はこの時系列に予測曲線を加えたものである。

7.評価と予測検証トレンド時系列：黒色

家庭用電力トレンドの推定評価

検証トレンド推定時系列：赤色

傾向線あてはめ標準誤差＝3430.88517(KWH)（標準月次に対しての誤差 3.9%）
ラグ付き回帰モデル
標準誤差＝375.03835(KWH)（標準月次に対し

図４ 検証トレンド時系列（家庭用電力）ての誤差 0.4%）
評価

6. 観光宿泊客のトレンド推定

ラグ付き回帰モデルが傾向線あてはめに対して事前トレンドに対して傾向線の当てはめ

標準誤差が 10.9%

X（ｔ）＝253.448ｔ＋191714.170

観光宿泊客トレンドの推定評価

事前トレンド、事前傾向線、検証傾向線の比較

傾向線あてはめ事前トレンド―黒色の曲線

標準誤差＝6596.120（人）（標準月次に対して

事前傾向線―赤色、検証傾向線―青色の誤差 2.9%）
ラグ付き回帰モデル
標準誤差＝3792.120（人）（標準月次に対しての誤差 1.6%）
評価

図５ 事前トレンド、傾向線、検証傾向線

ラグ付き回帰モデルが傾向線あてはめに対して処理については家庭用電力需要と同じである。

標準誤差が 55.2%

8．参考文献１．長崎市統計年鑑、 平成１６年～平成２７年
２．杉原敏夫.経営統計データ解析システム、
PP.161-165、工学図書株式会社、平成１５年

次数１（AIC 値が最小）の推定式-7-2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

多属性個体間の評価方式（プロ野球投手の年俸評価方式の構想を例として）

3614003 川原 泰成
3614010 平本 絢也
指導教員 杉原 敏夫
1．研究の趣旨と内容
複数の属性を有する経営体事業評価などの統一的な評価方式の有効性を検証する。経営体事業評価などにおいて必要な業績評価方式を検討するために、属性部分を集約した個体群における業績評価の要因
水準と評価結果の有効性について、プロ野球投手の年俸算定の事例をもとに検証を試みる。

2．プロ野球投手の属性と評価要素を意識した
データ整備

４．クラスター分析によるグルーピング
AHP により重み付けられた属性項目をもとに各サ

プロ野球投手は様々な特性があり、一律的な集団

ンプルをグルーピングする。クラスター分析の方式として評価は出来ず、類似した属性によりグループ

としては、階層型／非階層型の２つがあり、その各々化し、その単位で評価すべきである。ここでは、グルについて分析を試みた結果、同じような個体数が得ープ化を意識した属性項目について、「利き腕」、られるクラスター数５、階層型を選定した。なお、そ「最終歴」、「所属リーグ」、「メジャー経験」、「ポのうちの一つについては次のステップにおいて実行

ジション」、「国際代表経験」、

する重回帰分析においてサンプル数不足のため、ク「甲子園出場経験」の７つを考慮する。各属性の評

ラスターの対象から除外した。クラスターの個数は点化においては、属性の内容に対応させ数値化を行

以下の通りである。

った。

3．AHP によるウエート
サンプルを同一集団において評価できないため、上記でかかげた７つの属性について、をもちいてウ
エート付けを行い、グルーピングの準備とする。AHP
適用の結果については、第一順位（利き腕，ポジショ

第１クラスター

個体数９

第２クラスター

個体数１９

第３クラスター

個体数８

第４クラスター

個体数８

第５クラスター

個体数６５．重回帰分析による属性と業績の評価

ン），第二順位（メジャー経験），第三順位（国際代

これまでに得られたクラスターごとに目的変量を表経験），第四順位（最終歴），第五順位（甲子園出「年俸」、説明変量を「勝利数」、「負敗数」、「 防場 経験），第六順位（所属リーグ）となった。

御率」、「最高球速」、「奪三振数」、「プロ野球年

AHP 評価の結果を表１に示す。

数」とした重回帰分析を行い、属性の有意性（有意水

表１ AHP によるウエート評価準５％）を検定する。また、重回帰式による年俸の推定を行う。
5.1 クラスター１
推定年俸に影響を与える要因-8-2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
有意な要因１：勝ち数(ｔ＝３．７８)
有意な要因２：負け数(ｔ＝−２．４３)

図 4 クラスター４における有意な要因
図 1 クラスター１における有意な要因

６．実績と推定値との乖離分析
推定値／実績年俸の比率から個体のグルーピング

5.2 クラスター２の効果が検証された。

推定年俸に影響を与える要因

・グルーピングを施した場合有意な要因１：勝ち数(ｔ＝６．９１)

1.092

有意な要因２：最高球速(ｔ＝４．６２)(標準偏差＝0.128)
・グルーピングをしない場合

推定値／実績値＝推定値／実績値＝1.246(標準偏差＝0.465)
結論・クラスター化処理を施した推定年俸が実年俸との誤差が小さい
比率 1(1.092)<比率 2(1.246)
・クラスター化処理を施した推定年俸の図 2 クラスター２における有意な要因

バラツキがクラスター化処理を施してない
全体推定年俸のバラツキより小さい

5.3 クラスター３

標準偏差 1(0.128)<標準偏差 2(0.465)

推定年俸に影響を与える要因

以上を総合して、属性によるグルーピング処理を施

有意な要因１：経験年数(ｔ＝５．０２)

した場合の推定結果が、施してない場合の推定結果

有意な要因２：防御率(ｔ＝−１．７６)

よりも平均値、バラツキとも精度の向上が検証された。
このことは、ここで取り上げたプロ野球投手の年俸推定にとどまらず一般的組織体における個人評価の推定へも拡張が可能である。

参考文献

図 3 クラスター3 における有意な要因

1. 厚生労働省、「国民生活実態調査」、
平成 1 年～平成 27 年

5.4 クラスター４

2. 東京大学教養学部統計学教室、推定年俸に影響を与える要因「人文・社会の統計学」、1991

有意な要因１：経験年数(ｔ＝４．８１)-9-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

artisoc を用いた経営工学実習の教材開発

3614005
木場 愛明
指導教員 日當 明男

1．背景と研究目的
マネジメント工学コースでは経営工学分野の科
目を多く学ぶ。その中でも、データを用いて計算
し、グラフや表で時間的な動きを把握できる「シミュレーション」はとても面白く、多くの人が興味を持つであろう。そのシミュレーションの類で「artisoc」というツールがある。artisoc は、人や物の動き方（ルール）を自由に記述でき、それらが相互作用しながら、時間的に変化する過程を可視化するビジュアルシミュレーションのモデル作成ツールである。動き方（ルール）の記述にはあまり専門的な知識を必要とせず、待ち行列や囚人のジレンマなどの経営工学分野への適用例もある。このようなツールを用いた実習は、マネジメ
ント工学コースの授業にはないが、経営工学をよく理解する上では有益と思われる。ただし、このような実習も基礎的な部分から段階的に実施していかないとその効果は望めない。そこで、本研究では、最初の段階に注目して、経営工学の初学者向けに artisoc を用いた基礎段階の実習教材を開発することを目的とする。

意識して、周囲の状況を判断して行動する「人の動き」に注目して、スーパーマーケットでの買い
物客の行動を題材として用いる。
2. 2 実習環境
実習は個人または学校のパソコンに artisocを導入して使用する。artisoc は、教育機関であれば教職員及び学生は無料で使用することが出来るが、一人一人のメールアドレスでライセンス登録をしなければならない。そのため、実習時間内で受講者全員のライセンス登録を行い、実習環境を整備する。その手順や指導要領をまとめた教員用の実習環境整備マニュアルも用意する。

3．実習教材
3. 1 実習者への配慮
この教材の対象者は経営工学とプログラミン
グの初学者としているが、同時にビジュアルシ
ミュレーションにも不慣れと思われる。そこで、教材で用いるartisocのモデルの考え方を簡単

2．基本設計
2. 1 教材設計
この教材は低年時に配当される導入的実習科
目内での利用を想定する。その対象者は経営工学の初学者とするので、プログラミングに対しに解説し、簡単なモデルの作成から始める。また、
プログラミング初心者には、コード入力時に、細かな違いに気づかずに入力することが多いので、そのような箇所を強調するなど配慮する。
3. 2 教材の構成ても初学者と想定する。この実習を組み込む導教材は以下の三章で構成する。

入的実習科目には、調査や統計処理などの実習

・第一章：基本的なartisocの使い方とも含まれることが想定されるので、この教材にエージェント（人）の作り方

よる実習は全コマのうちの三コマ分として扱う

・第二章：障害物の配置と、周りを見て行動をことを想定する。また教材には、経営工学分野を-10-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
含めて、以下の点を改良した。

変える動き・初学者を考慮し、三コマ分の実習と判断

・第三章：エージェント（人）の出入り、・関数説明に使用している記号を日本語に変更

ルールの関数化

・文字表記ミスの細かい修正

第一章は、artisocによるビジュアルシミュレ

・データの保存を「上書き保存」から「名前を付ーションに慣れるために、artisocを構成する三

けて保存」に変更

つの要素であるUniverse（全体）、空間（動くたまた、今回の協力者はプログラミングの熟練者

めの場所、今回は「Store」とする）、エージェであったため、実習時間は二時間半と短かったが、ント（空間上を動いたりするもの、今回は行動主

プログラミング初学者であれば三コマが妥当と思体を「人」、商品棚を「障害物」とする）の説明

われる。

と作成および出力設定などの基本操作を解説す

5. まとめと今後の課題
本研究では artisoc を用いて、買い物客を題材とし、入店から店を出るまでのビジュアルシミュ
レーションモデルを作成できる教材を開発した。
実践協力者からも初学者を配慮した点に対する高い評価をもらった。
一方で、今回の教材はあくまでも基礎の段階としていたため、経営工学ならびにプログラミングのさらなる理解のためには次の段階の教材が必要になる。これに続く次の段階として、待ち行列や生産管理などの経営工学の題材を使った教材の開発を今後の課題とする。

る。その後、エージェント（人）の初期配置や向き、前進、条件分岐などのルールを記述し、画面上で自分が設定したルールがどのように反映されるのかを見る。
第二章では店内を想定しているので、商品棚に相当する「障害物」を配置する。その後、人に状況判断させるために「周囲に人または障害物があるかを確認し、他の人や障害物がない方へ
向きを変えて進む」というルールを記述する。
第三章では、人が店内に入る、店内から出ていくというルールを追加し、店内の人数を把握するためのグラフを出力するように設定する。そして、第二章で作成したルールを他のルールでも使えるように「関数化」する。
ルール記述の説明では、処理ごとに入力（操作）すべき事柄、その意味と解説、結果までを図入りで説明して、コンピュータ上での動作もイメー
ジしやすくする。
また、三コマの実習時間で、コード入力に要す
る余計な時間を削減するために、実習用のプロト
タイプモデルを用意して、実習者に配布する。

4. 実習の実践と実践からの改良案
同研究室の協力者に実習を実践してもらった。
協力者からは、配慮した点の中で「コード全てに
行番号を表記」、「今の作業がどこのことを指しているか」という点では高い評価をもらった。一方
で、「関数説明で使用する記号（○や△）は日本語の方がいい」、「文字の表記ミス」、「データ保存法」などの問題点も指摘された。指摘された問題点も

参考文献[1] 鎌田敏之：「artisoc で始める歩行者エージェントシミュレーション 原理・方法論から安全・賑わい空間のデザイン・マネジメントまで」 構造計画研究所（2010 年）[2] 山影進：「人工社会構築指南 artisoc によるマルチエージェント・シミュレーション入門」 書籍工房早山（2007 年）[3] MAS コミュニティ： http://mas.kke.co.jp/（閲覧日：2018 年 1 月 31 日）[4] ユーザマニュアル artisoc-構造計画研究所：
https://mas-auth.kke.co.jp/download/files/artisoc4.0/manual-ja.pdf（閲覧日：2018 年 1
月 31 日）[5] artisoc manual ：http://mas.kke.co.jp/cabinet/artisoc_3.5_help-ja.pdf（閲覧日：2018 年 1 月 31 日）-11-2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

Deep Learning による画像認識 AI 実習の教材構築

3614013
指導教員

山田 能斉
日當 明男

1．背景と研究目的
囲碁 AI「AlphaGo」がプロ棋士に勝利したというニュース以来、人工知能（AI）やその手法の Deep Learning（深層学習）が注目を浴びている。また、最近では AI 技術をビジネスに活用
しようという動きも出てきている。そのようなAI 技術に触れる機会が増えてくると、学生の中にも AI に興味を持つ人、体験したいと思う人も出てくる。しかし AI に関する書籍の多くは一定レベル以上の数学とプログラミングの知識を必要とするため、個人での勉強は難しい。そこで、AI に興味があれば、プログラミング未経
験者で数学があまり得意でない人でも Deep
Learning による AI システムを作成できる実習
教材の構築が期待される。また、AI は様々な分野で活用されているが、ここでは比較的簡単にシステムを作成できる画像認識 AI に限定する。
2．基本設計2.1 実習者及び実習時間
プログラミングの経験もなく、数学もあまり得意ではないが AI に興味があるという人を実習者として想定する。また、この教材は授業の実習教材として利用することを想定する。実習
は、人工知能に関する講義の最初に組み込まれると想定し、データの準備なども含めて 3 コマ
（4.5 時間）の時間で行うことを想定する。
2.2 到達レベル
この教材では、ひらがなの認識システムの作成までを扱い、AI システムのプログラミングの基礎を習得できるようにする。また、数学的説
明を抑えながら AI システムや Deep Learningについての概略が理解できるようにする。

2.3 実習環境
プログラミング初心者を対象とするため、
コードがシンプルで分かりやすく、AI システム作成のためのライブラリが数多く用意されているプログラミング言語（Python）を使用する。また、そのようなライブラリの中でも特にコードが分かりやすく、より短いコードで書ける Chainer というライブラリを用いる。
さらに、インターネットブラウザ上で対話的にプログラムを作成できる Jupyter という開発環境を使用する。また、実習時間外でも実習できるように、実習環境は USB に整備する。そのために、WinPython というソフトウ
ェアを使用する。
2.4 実習の流れ実習を始める前に、実習環境の整備（環境パッケージの配付と利用説明）と Deep Learningの概略説明および最低限必要な用語解説をする。
その後、完成 AI システムをイメージするために認識システムを使って手書き文字（ひらがな）
認識の体験を行い、AI システムの作成実習に入る。システムの作成実習では、まず手書き数字の学習と認識を行うそれぞれのプログラムを作成してそれらの基礎を学ぶ。この手書き数字の学習には、認識 AI システム開発の例題としてよく使用される MNIST というデータセットを用いる。その後、手書き数字の学習と認識のプ
ログラムを改造して、ひらがなの学習と認識を行う 2 つのプログラムを作成する。ここで、一般的に認識 AI の学習には長い時間が必要であるが、１コマ内での実習では十分な学習ができず認識率はあまり高くならない。認識率を上げるための学習は、既定の実習時間外に実施して-12-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
もらうことになるが、そのための方法も教材の・ 飽きさせない中に示す。

入力したコードを即座に実行し解説を行い、なぜこのように動作するのかを直感的に体感

3．教材の構成
以上の流れを踏まえ、教材では 3 コマの実習
時間に合わせて 9 つの章に分けて次のように構成する。
第一章 開発する環境を整備する
第二章 Deep Learning について第三章 画像認識（ひらがな認識）を体験する
第四章 手書き数字を学習させる
第五章 手書き数字を認識させる
第六章 日本語（ひらがな）を学習させる
第七章 日本語（ひらがな）を認識させる
第八章 学習データ量を増やす
第九章 まとめ第一章では開発環境の整備を行う。環境はセットアップ済みの WinPython をパッケージとして配付する。第二章では Deep Learning の概できるような内容で構成する。
・ 暫定版による実習実験
教材構築に携わっていない人に実習をしてもらい、見つかった問題点などを改良する。

5．結果と今後の課題
プログラミング初心者・未経験者に配慮した教材の構築には、次のように行った。まず暫定版を構築し、実習実験で得られた改良点を修正して教材の完成度を高めた。実習実験の協力者
からは、特に入力の簡便さの評価が高かった。
また、教材では Python 言語、Chainer ライ
ブラリを使ったが、それらの技術や特徴も活用できた。今回は文字認識を扱ったが、道路標識を認識するプログラムとして応用することもできるので今後の課題として検討したい。また、同様の方法で音声認識や対話 AI 等の教材も作成できるので、そちらも検討していきたい。

略や、そのための用語の解説などを行う。第三

参考文献(1) 清水亮「はじめての深層学習プログラミン
テムのイメージを持たせる。次に第四、五章でグ」 株式会社技術評論社（2017 年）
は MNIST を用いて手書き数字の学習と識別の(2) 柴田敦「みんなの Python 第 4 版」 SB ク
プログラムを作成する。作成するプログラムのリエイティブ株式会社（2017 年）
意味を理解し実践的な知識を得られるように、(3) 斎藤康毅「ゼロから始める Deep Learning」
入力すべきソースコードを処理ブロックに分け、株式会社オライリー・ジャパン（2017 年）
それぞれのブロックに対して解説を行う形で記(4) 中島能和「パソコンで楽しむ 自分で動かす
述する。第六、七章では作成した手書き数字の人工知能」 株式会社インプレス（2017
学習と認識のプログラムを改造して、ひらがな
年）の学習と認識プログラムを作成する。しかし、(5) 日経ビッグデータ「グーグルに学ぶディープ
前述のとおり認識率はあまり高くならないので、ラーニング」 株式会社日経 BP 社（2017
第八章では認識率を上げる為の方法を記述する。
年）(6) 【画像認識】Deep Learning フレームワーク
4．実習者への配慮「Chainer」で自前データで学習する方法
教材を作成するにあたって特に注意する部分
章では手書き文字認識の体験を行い、完成シス

http://qstairs.hatenablog.com/entry/2016/08/08/230816 （2018/01/29 閲覧）

は次のとおりである。
・ 教材本文のデザインを見やすくする文字が多いと読むのに疲れたり大事な部(7) 【4 日で体験しよう！】Tenforflow x

分を読み飛ばしたりする原因となる。画像をPython3 で学ぶディープラーニング入門

挟むなどして注意を惹き、必要に応じて網掛https://www.udemy.com/tensorflow/（2018/01/19 閲覧）

けや太字などで表記する。

-13-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

クレジットカード案内、付帯商品に対するカード利用者の意識調査

3614002
一田 美南海指導教員 劉 偉

1．はじめに
私はクレジットカード会員募集のアルバイトをしており、卒業後もクレジットカード会社に勤める。アルバイト時代に、お客様全員に同じ案内の仕方でいいのか、お客様の特性に合った案内はないのかと疑問を抱えていた。今回のアンケートでカード会員募集業務時に効果的なアプローチができることがないかを検証することで、今まで抱えていた疑問を明らかにし、就職後の業務に役立てたい。

女性が 60%、男性 40%。年代別では 20 代が大半を占め 66.7%、30-40 代は合わせて 26.7%だった。
職業では、会社員、公務員、自営業 43.3%と学生40%。この二つがほとんどを占めた。
3.3 回答者のクレジットカード利用状況「クレジットカードを何枚持っていますか」(A1)という質問に対して、
0 枚が 20%、
2-3 枚が 40%となった。「支出の何割をクレジット決済していますか」(A2)という質問では、使わない 23.3%、
8 割以上が 36.6%と分かれた。
3.4 クレジットカードの利用におけるメリット、

2．クレジットカードの内容と近年の動向

デメリットの比較
項目番号2.1 クレジットカードとはクレジットは、一般に商品等の代金を後払いにすること

A3

をいい、
「販売信用」とも呼ばれている。その場に現金がな

質問項目
クレジットカードを使うことによって、生活が便利になると思いますか？

くても商品等の購入ができる、支払いを分割することがでA4

交通系と一体型になっている

きるなどの利点がある。[1]A5

ポイント・マイルの還元

2.2 近年のクレジットカード動向

A6

お店での割引、優待

クレジットカードは、決済手段として身近なものである。

A7

盗難・不正利用日本国内の年間カード決済額は約 49 兆 8,341 億円。このA8

ついつい使いすぎてしまう

A9

カード会社に利用情報が知られる

A10

カードをつくるのが面倒

額は年々増加していることから、今後さらなるキャッシュレス化が進むと考えられる。
日本の決済比率は 18.3％であり、お隣の韓国の 90％と比
べると、かなり差があり、キャッシュレス化がまだまだ進んでいない事がわかる。[2]3．アンケート内容と分析
3.1 アンケート調査
アンケートを google フォームで作成し、9 月〜
12 月の 4 ヶ月間インターネットで 30 名の回答を募集した。
3.2 回答者の基本情報

図表 1 クレジットカードのメリット、デメリットに関する質問項目（筆者作成）

図表 1 の質問を 5 段階評価で答えてもらった。
評価の仕方は、クレジットカードに対して好評価の方が 5 となる。すなわち、メリットの質問 A3～
A6 は、メリットだと思う 5～メリットと思わない 1、デメリットの質問 A7～A10 は、デメリットと思わな
い 5～デメリットだと思う 1 で回答してもらった。

-14-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
回答者の基本情報に基づいて、学生 vs 社会人、れると使ってみようと思うと答えた人が多かった

20 代 vs30-40 代、男性 vs 女性で差の検定を行っ(A17)。

たところ、以下の 3 点に有意性があると判断でき

3.7 その他の質問についてた。

クレジットで決済した際、即時に SMS で「利用し・店での優待、割引という項目では、学生と社会た日時、金額、場所」を送るサービスがあると便人で平均値の差が有意である。（有意水準が 0.05

利だと思うひとは 73％(A18)。Apple Pay を知って

P=0.005）いる人 50％(A19)。アプリなど、スマートフォン

・盗難、不正利用がデメリットと感じるという項

でカード利用状況を見られるサービスを使ってい目では、20 代と 30-40 代で平均値の差が有意である人 57％ (A20)。ＰＣやスマートフォン、ネット

る。（有意水準が 0.05 P=0.049）にカード情報を登録することに抵抗がない人

・カードを作るのが面倒という項目では、男性と67％ (A21)クレジット払いになったらいいなと思女性で平均値の差が有意である。（有意水準がうものはありますかという質問の回答の上位２つ0.05 P=0.029）

は、なし 50％、家賃 43％であった(A22)。

他の項目の平均値の差の有意性を検定したところ、Ｐ値が 0.05 より大きいため有意性がないと判断

4．まとめ
今までアルバイトでカード申し込みを案内する
とき、お客様によって案内を変えることはほとん
3.5 申し込みについてどなかった。しかしこの調査により、お客様によ対面カウンターでカード申し込みの場合、どの って、どう案内を変えると良いかが発見できた。
くらい時間がかかると思いますか(A11)この回答 メリットに感じる人が社会人より、学生の方が多をカード保有数別に集計したところ、カードを持く、デメリットを強く感じる人は反対に、学生よっていない人は、6～10 分かかると予想した人が り社会人に多いことがわかった。これらにより、半数以上だった。カードを 1 枚以上持っている人 学生には特典の案内を、社会人にはリスクマネジ
は、
11～20分かかると予想した人が大半を占めた。
メントの案内を重点的にする必要がある。受付予
実際の受付時間は、11～20 分である。
想時間を分析して分かったことは、カードを持っ申し込み時間が短いネット受付と、親身な対面カ ていない人の予想受付時間は、実際より短く予想
ウンターではどちらが良いと思いますか(A12)とする人が多かった。したがって、受付に入る前に、いう質問では、ネット、対面とも 50％だった。
カードを作ったことがあるか聞き、作ったことが3.6 リボについてない人には、受付時間を含めた大体の受付の流れ
リボの仕組みを知っている人は 63％(A13)。リ
を説明する必要がある。さらに、差の検定により、
ボ払いより分割払いを使いたいという人 53％
男性はカードを作るのが面倒と感じる人が多いと(A14)。リボ払いをどんな場面で使うか(A15)この判断できるため、煩わしさを感じさせないように回答を基本情報別に集計したところ、20 代、女性、 する必要がある。これらに気を付けることで、カ
学生は、「収入が安定しないうちだけリボ払いにし、 ードと付帯商品の勧誘、利用促進につながると考安定したら一括にする(学生のうちだけリボ、社会えられる。
人になったら一括など)」を選んだ人が半数以上だった。その他、男性、30-40 代、社会人は、「高い参考文献
買い物のときに使う」を選んだ人が大半を占めた。 [1]伊藤 宏一「金融商品なんでも百科」平成 29 年 金融
リボを使わない理由としては、一括で払いきれる、 広報中央委員会発行（P270）
手数料が高いと答える人が多かった(A16)。どんな[2] 一般社団法人 日本クレジット協会
キャンペーンがあるとリボ払いを使おうと思いま
http://www.j-credit.or.jp/ (2018/01/31 ア ク セ
すかという質問では、手数料がポイントで還元さ
ス)
できる。

-15-

2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要

ストレスについての調査研究

3614011 深堀優貴
指導教員 劉 偉

1．はじめに本研究の目的は、性別、職業、年代別でストレスの感じ方やストレス解消方法は異なる。今回の調査研究ではこれらの違いを調査研究して、筆者が社会人になったときに役立てたい。

仕事や勉強のこと

3.94

1.20

人間関係

3.36

1.55

家族関係

2.47

1.40

健康状態

3.14

1.78

家族の健康状態

3.39

1.67

表１ ストレス要因の平均値と分散（筆者作成）

2．先行研究ストレスとは

表１に示されたように今回の調査対象者は平均

心理学上、ストレスには「快ストレス」と「不的に「仕事や勉強のこと」「人間関係」「家族の快ストレス」があるといわれている。ストレスと健康状態」をより心配し、ストレスになるとあきは「外部からの刺激に対応する反応」なので、よらかになった。また、ストレス解消項目（全部でい反応とよくない反応がある。

22 項目）については、「みんなでお酒を飲むこと」「快ストレス」は、物事に積極的、前向きに取り組ませるような作用を持つ。
「不快ストレス」は心（4.41）、「旅行」（4.36）、「温泉」（4.19）「睡眠」（4.19）「友人との食事」（4.19）が上位項目

身を疲弊させ疾病の原因となる。職場の不快ストになり、これらの活動によってストレスが発散でレスを引き起こす要因として最も関係の深いのが、 きると今回の調査対象者が考えている。
心理社会的要因である。このことからストレスとさらに男女別、年代別、職業別でストレス要因

ストレス解消についてのアンケート調査を実施すとストレス解消法の考察を行い、それぞれの平均ることにした。

値の差の検定を行った。そのなかの有意さが示さ

3．アンケート調査・分析
筆者が独立法人国民生活センターの調査を参考にして、ストレス要因を抽出した。そして、広島県医師会の「趣味とストレス解消法」を参考にして、ストレス解消項目を設定した。

れた項目を抽出し、検討する。
(4) 男女別でみるストレス要因とストレス解消
要因(1) アンケート調査について筆者が 45 人にアンケート調査を行った。調査内容
は、調査対象者の基本情報のほかに、上述した。ス
トレス要因項目とストレス解消項目を五段階評価で

項目

男性

女性

P値

音楽鑑賞

3.58

4.29

0.022

一人でお酒を飲む

2.67

1.17

0.035

ギャンブル

3.26

2.29

0.044

音楽演奏

2.23

3.07

0.034

買い物

3.26

4.14

0.003

表 2.

調査対象者に回答してもらった。

男女別でみるストレス要因とストレス解消要因

ストレス要因とストレス解消要因における男女(2) 調査対象者の基本情報
今回の調査対象者のなかに、男性が 26 名、女性が 14 であり、学生が 18 人、社会人が 22 人である。

(3) ストレス要因項目についての結果
ストレス要因平均

分散

収入や家計のこと

3.31

1.59

の平均値の差を検定（有意水準を 95％に設定し、P 値が 0.05 以下の項目は有意である。）したとこ
ろ、ストレス要因においては有意差が示されなく、つまりストレスの感じ方は性別と関係がないと考えられる。また、ストレス解消要因については、-16-2017 年度長崎総合科学大学
総合情報学部総合情報学科マネジメント工学コース卒業論文概要
表 2 に示された通りに、「音楽鑑賞」、「音楽演て有意差が出ており、20 代より 30 代の人が「人奏」、「買い物」といった項目については、女性

間関係」によるストレスを感じ、この結果は、上の方が平均値が男性より高くて、しかも有意であ述した社会人が学生より「人間関係」によるストる。これに対して、男性のばあい、「一人でお酒レスを感じる結果と一致している。また、前述とを飲む」、「ギャンブル」といった項目は平均値同じように「家族団らん」、「ランニング」では、が女性より高くて、有意である。

30 代のほうが平均値は高くいことは考えられる(5) 職業別でみるストレス要因とストレス解消

が、「ゲーム」によるストレス解散も 30 代のほう

要因

は平均値が高いという結果が示された。これは案

項目

学生

社会人

P値

の外だった。20 代の人がスマホやゲーム機など常

温泉

3.89

4.56

0.013

に携帯し、遊んでいるシーンがよく見られるし、

ランニング

2.67

3.59

0.022

ゲームセンターなどに入ると、やはり 10 代や 20

家族との団欒

3.39

4.48

0.044

代の人が多いけど、30 代の人はゲームを遊ぶこと

音楽演奏

2.78

2.30

0.0005によってストレスが発散できることが興味深い結

人間関係

2.94

3.63

0.045

果だった。

表 3.

職業別でみるストレス要因とストレス解消要因

上記の性別で見るストレス要因とストレス解消
要因分析と同じように、職業別で平均値の差の検定を行った。ストレス要因では、「人間関係」をめぐって有意差が出ており、社会人が学生より「人間関係」に気を付けており、常にストレスを感じる結果が明らかになった。また、ストレス解消要因については、「温泉」「ランニング」「家族と4．まとめ
年齢、性別、職業によってストレス要因、ストレス解消要因が今回の調査で明らかになった。これから、本研究をさらに発展させるために、被調査者の範囲を拡大しつつ、調査項目も充実させようと考える。社会人になっても、この研究を続けたいと思う。

の団欒」といった項目では社会人の平均値がよりたくて、その差が有意である。いっぽう、「音楽

参考文献

演奏」
は学生の方が高くて、その差は有意である。

(1) 大久保修三，『モチベーション向上プログラム』，社会人が家庭を持ち、家族団らんは、学生より

株 式 会 社 日 本 総 合 研 究 所 。

ストレス解散効果があると考えられる。そして、

https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/service/p

社会人になって初めて、身体の健康に気づき、ラdf/291_1.pdf 。2017 年 11 月１日アクセス

ンニングや温泉などを通じて健康な体を維持・向(2) 石田恒夫，「動機づけに関する一考察－ハーズパ

上させることも考えられる。

ーク、理論を中心として」，『広島経済大学創立(6) 年代別でみるストレス要因とストレス解消

十周年記念論文集』，広島経済大学，1977 年 10月。

要因(3) 雪吉新治，「モチベーションを低減させないため

項目

20 代

30 代

P値

ランニング

2.67

4.33

0.0002のヒント」『TRC EYE』東京海上日動リスクコ

家族との団欒

3.54

4.67

0.004

ンサルティング，2007 年。

ゲーム

2.67

3.67

0.029

仕事や勉強のこと

3.79

4.58

0.034

人間関係

3.04

4.17

0.008

表 4.

(4) 株式会社 オウチーノ「働く目的、モチベーションに関する実態調査」

https://corporate.ouccino.jp/wordpress2/wp-

年代別でみるストレス要因とストレス解消要因

最後に、年代別でストレス要因とストレス解消
要因の平均値の差の検定を行う。ストレス要因では、「人間関係」「仕事や勉強のこと」をめぐっ-17-

content/uploads/2013/10/pr20131029_hat
arakuimi.pdf 2017 年 11 月 1 日

2017 年度長崎総合科学大学情報学部経営情報学科卒業論文概要

リーダーシップのタイプとその機能について

3614012梁瀬 勇樹
指導教員 劉 偉

1．研究目的近年、リーダーシップは社会人に必要なスキルの一つになってきている。そこで、社会で求められるリーダーシップのタイプは何か、また、どのような機能や特徴を持っているのかを社会人になる前の私たちは知っておくべきことだと思ったことが研究目的である。

2.2 効果的リーダーシップの５段階

2．リーダーシップのタイプと機能
2.1 ６つのリーダーシップのタイプ①ビジョン型リーダーシップ

図１ 効果的リーダーシップの５段階図

最も前向きで、共通の夢に向かって人を動かす。

出所：関西大学商学論集 第 52 巻第 4 号 p.96

しかし、部下のほうがリーダーよりも優れていると軽視されがちである。
②民主型リーダーシップ

上の図１は先ほどの６つのリーダーシップを含む、効果的なリーダーシップを発揮するときにおいて重要メンバーの意見を尊重する。リーダーが決断でな 17 項目となっている。協調型リーダーシップは人間関きないときに効果的だが、緊急時に対応できず、係志向面が長けていて、カリスマ型リーダーシップは課業

衝突が起こりやすい。

志向面が長けている。

③コーチ型リーダーシップ
メンバーのモチベーションを保ちつつ目標達成

2.3 モラルが関係するリーダーシップ

ここ数年は先ほど紹介した６つのリーダーシに近づける。しかし、メンバーを深く理解していないと発揮できない一面を持つ。
④ペースセッター型リーダーシップ

ップとは別に、価値観や道徳観を重視し、職場の風通しを良くし、仕事の効率化を図るリーダーシ

難度が高い目標達成を目指す。リーダー個人のップも注目されてきている。ここでは２つのモラ成果は高いが、リーダーが出来ることを他のメルが関係するリーダーシップを紹介する。

ンバーにも求めてしまうため思いやりに欠ける。

①オーセンティック・リーダーシップ/⑤関係重視型リーダーシップ
組織を融和し、信頼関係を構築する。対立を避

相互独立的自己観（ビル・ジョージ/ハーバード・ビジネ
ススクール教授）

けるため、気持ちばかりが重視され、目標が後回しになってしまうことがある。
⑥強制型リーダーシップ

討論や議論を重要視する習慣があり、日常生活の中でも様々なことを個人で選択する機会がはるかに多い。社会的役割（仕事）と情緒の領域（生活）は比較的はっきりと分理由を説明せずに仕事を押し付けるためモラルかれている。中・米・ケニアで優勢である。

の低下につながる。緊急時には効果的で、他の②サーバント・リーダーシップ/相互協調的自己観

リーダーシップと組み合わせると団結心が育つ。

（ロバート・グリーンリーフ/AT&T マネジメントセンター-18-

2017 年度長崎総合科学大学情報学部経営情報学科卒業論文概要
元センター長）部下が能力を発揮しやすいように職場環境を整え、部下の気づきを通した能力向上を重視。日本を含む東洋文化で優勢である。自己が他人や周りのものごとと結びつき、高次のユニットを形成する。社会的役割と情緒が同様に中心的であるため、公私を問わず常に要請され、絶え間ない調整が必要になる。

3．まとめ
オーセンティック/サーバントリーダーシッ
プの二つから効果的リーダーシップのタイプは文化的要素も関係していることがわかった。このことから効果的リーダーシップの 5 段階図に
文化的コンテキストという要素を加えることで、その国特有の文化に適した効果的なリーダーシップを発揮できるのではないか、と考えられる。
また、日本のように相互協調的自己観を役割志
向性と情緒的態度の二つに細かく細分化できるのと同様に、他の国でも効果的なリーダーシッ
プのタイプを細分化できるだろうと考えられる。

図２ オーセンティック/サーバントリーダーシップ略図
出所：筆者作成

上の図２より、オーセンティックリーダーシッ
プは部下の自己開発を促進させるために、リーダーが自己認識・道徳観等を利用したり、促進させたりする。また、

図３ 効果的リーダーシップの５段階図に文化的コンテ

サーバントリーダーシップは自らをその中の重要な一部分

キストを追加した図 出所：筆者作成として認識し、周りの人にそう認識されることで仕事の効率を図る。

2.4 日本における相互協調的自己観
2.3 で日本ではサーバントリーダーシップ(相互協調的自己観)が優勢だと述べたが、ここで日本におけるサーバ
ントリーダーシップの特徴をさらに細分化する。
義理に代表される役割志向性、人情と言い表される情緒的態度の二次元が存在する。
役割志向性…周りからの期待を自らの目標として内面化し、それに向かって努力することは相互協調的主体としての中心的要素である。
情緒的態度…8 割から 9 割の日本人にとって理想的上司
は「人情課長」と俗に呼ばれる情緒的態度と役割を兼ね備

参考文献(1) 大橋昭一 「ホーソン実験の現代的意義に関連する諸論調」『関西大学商学論集』第 52 巻
第 4 号 2007 年 10 月
(2) 小久保みどり「リーダーシップ研究の最新動
向」『立命館経営学』第 45 巻第 5 号 2007
年1月
(3) 佐藤善信「リーダーシップのタイプとレベルの体系化」『ビジネス＆アカウンティングレ
ビュー(4)』2009 年 3 月(4) 北山忍「自己と感情：文化心理学による問い
かけ」『自己と文化』第 2 章自己 1998 年 1月えた人物であると示している。
三隅（1985）は情緒的態度を集団維持機能、役割志向性
を目標達成機能と呼び、この両者が統合されたリーダーの形態が、日本では特に効果的であると示している。

-19-