2020 年度 MBA 森村ゼミ

シラバス

連絡先 fumikazumorimura@b.kobe-u.ac.jp

１．演習の考え方
この演習（ゼミ）では，専門職学位論文の論文指導を行います。マーケティング論や消費者行動論など，市場（消費者の集合，競争の場）と組織の間に存在する諸問題についてのテーマを扱います。
学位論文の作成にあたっては，幅広い研究エリア・年代の理論に触れながら，演習での報告やディスカッションを通して自分の問いを定めます。そして，関心をよせる現象はどのような概念および概念間関係で理解できるかを定め，その問いを解くためにはどのようなデータが必要になるかを考え，自らデータを収集・分析し，課題を解決することを目指します。問いの設定から論文完成まで，自らが積極的に計画的に作成を進めていきます。
問いを定めること，理論的に考えること，データを集めることは簡単ではなく，多くの場合で，演習に参加する全メンバーの異なる知識や経験を結集する必要があります。ゼミには，同じような現象に関心を持つけれども異なる背景を持つ人たちが集まっています。実りある演習にし，その後の人生を豊かにするために，ディスカッションには積極的かつ誠実に参加し，得られた気づきを積極的にシェアするようにしてください。
3 月までのそれぞれの演習と演習の間は，やや期間が空いています。その間にも，先行研究を読み，問いを精緻化したり，その問いの解明の重要性を考え続けます。学位論文の作成は孤独な作業ですが，研究活動が停止しないように，コミュニケーションツールを用いて，演習の場以外でも情報共有や議論をしながら進めます。

２．演習の進め方
演習では，皆さんが関心をよせる現象や取り組みたい研究テーマについて報告し，ディスカッションを通して以下の点を段階的に達成していきます。そして，企業（多くの場合，皆さんの所属企業）の持続的成長に関する意思決定をサポートできるような，例えば「シンプルだけれども意味のある問いの解明と実務的提案」を提供する学位論文の作成を目指します。
なお，取り組みたいテーマの設定は，基本的には自由です。例えば，皆さんが自社または自社が経営活動を行う主な産業に精通しているという強みを生かし，自社のことを徹底的に深掘りしつつ，理論的に得られたことを自社に取り込む際の促進／疎外要因を考えると|1

いうことも，１つの良い研究の方向性だと考えます。
Step 1. 関心がある現象と理論を結びつけて考え，問いを考える：最初のゼミで，どのような現象に関心があるのかについて，発表してもらいます。それを基に，どのような研究エリアの研究をしたいのかを知ります。そして，先行研究を読み，皆さんが関心をよせる現象がどのような切り口で深掘りできるかを探ります。そして，その現象の背後には，「本質的にどのような問いがあるのか？」を探求します。
Step 2. 問いを定める：
問いを定めることは，学位論文で最も重要なことです。これが決まらなければ，どのような概念や概念間関係で理解しようとするのか，どのようなデータが必要か，どのような分析が必要か，が決まらないからです。
また，この段階で，皆さんの問いを，原因と結果に分けて考え，「理論的にどのような概念間関係（概念モデル）で説明できるか」，「現象を理論的に掘り下げても、理論では説明しきれないこと／まだ残っている疑問／調べなければならないことは何か」，という点から掘り下げていきます。
Step 3. 方法論を決定し，データ分析・解釈，修士論文の作成を進める：
皆さんの問いに合わせて，定性的／統計的分析手法を選択し，調査設計を行います。必要があれば講義形式で方法論について学び，データ分析の実習も行います。そして，データを分析し，得られた結果から，企業成長のために何を提案できるかを考えます。論文の書き方も，この段階で学びます。

|2３．演習のスケジュールDay 1. から Day 4. では，演習の全メンバーが報告を行います。報告内容は以下に記していますが，その内容を含んだパワーポイント資料を作成し，BEEF 上でシェアします。
Day 1. 2020 年 9 月 19 日（土）8:50-12:10（13:20- M2 学生の論文報告会）
教員と TA の自己紹介

イントロダクション：演習の進め方

演習の全メンバーの報告（報告 10 分）
A) 自己紹介
B) どのような現象について，取り組みたいと考えているのか。
C) その現象について，どのような問いを設定するのか。
D) その問いを解明することは，どのように重要なのか（誰にどのようなことが還元できると考えるか，それは求められているのか）。

＜事前に読むべき文献＞
ウェイン・C・ブース，グレゴリー・G・コロンブ，ジョセフ・M・ウィリアムズ，ジョセフ・ビズアップ，ウィリアム・T・フィッツジェラルド[著]，川又政治[訳]『リサーチの技法』ソシム，2018 年．


なぜリサーチを行うのか，ある現象に関心を持ち，そこから問いを精緻化し，結果として社会への貢献を行うということをイメージすることに役立ちます。

Day 2. 2020 年 10 月 24 日（土）8:50-18:30
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この日は，問いを精緻化することを目的とします。

Day 1. の報告で，主な先行研究エリアや関連するキーワードをシェアします。それを基に，演習の全メンバーが以下の点について報告します（報告 15 分，質疑応答 10 分）
A) 先行研究を読み，整理する：先行研究たちは，何をどのように明らかにしたのか，その研究でわからないことは何か。
B) 先行研究たちを整理したうえで，問いはどのような概念および概念間関係（原因と結果）で表すことができるのか。なぜその概念および概念間関係が有効だと考えられるのか（他に可能性はあるか）。

＜事前に読むべき文献＞
池尾恭一・青木幸弘・南知惠子・井上哲浩（2010）『マーケティング New Liberal ArtsSelection』有斐閣．
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マーケティング論では，どのような視点からどのような現象を理解することができるのかについて，広く理解することに役立ちます。この本を first step として，より領域特定的な先行研究の探索に進むと良いです。
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Day 3. 2020 年 1 月 30 日（土）8:50-18:30


このころまでには，研究テーマおよび問いが固まっていることが望ましいです。Day 3.
は，調査実施の道筋をつけることを目的とします。

Day 2. の報告後に，さらに関連した先行研究やキーワードをシェアし，問いを表す概念および概念間関係について精緻化します。Day 3. では，演習の全メンバーが，問い，概念，概念間関係に加えて，以下について報告します（報告 15 分，質疑応答 10 分）
A) 自らの問いの解明のために，どのようなデータを収集する必要があるのか。それは誰からどのように収集するのか（入手可能性）。データ収集のスケジュールはどのようなものか。
B) どのような分析手法を採用するのか。

＜事前に読むべき文献＞
田村正紀『リサーチ・デザイン』白桃書房，2006 年．


定性的／定量的な研究方法を知るだけでなく，どのようなことに関心がある場合にどちらを採用すればよいかについての，簡潔に理解することに役立ちます。

Day 4. 2020 年 3 月 6 日（土）8:50-18:30


このころまでには，問いおよび概念間関係が固まっていることに加えて，どのようなデータ収集を行い，どのような分析を行うのかが固まっていることが望ましいです。

Day 4. では，問い→概念間関係→データ収集→分析→結論までを１通りまとめてシェアすることを目的とします。演習の全メンバーは，Day 3. までの内容に加えて，以下について報告します（報告 15 分，質疑応答 10 分）
A) どのようなデータが入手できたのか（していないとすれば，どのように入手するのか）。
B) どのような分析を行い，どのような結果を得たのか（していないとすれば，どのような分析を行い，どのような結果を得ると予想するか）。
C) 8 月の学位論文提出までのスケジュール。

＜事前に読むべき文献＞
伊丹敬之『創造的論文の書き方』有斐閣，2001 年


内容自体は，抽象的かもしれないが，何かを発見し何かを主張する論文を書く
際にどのような点が要求されるのかを厳しい視点で学ぶことに役立ちます。

M2 以降（2021 年度）の演習：
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1 か月に 1-2 回の頻度で演習を開催し，問い・概念間関係・データ・分析，を繰り返し報告します。そして，以下のスケジュールで学位論文の完成を目指します。
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6 月に第一次原稿の作成→7 月に修正版原稿の提出→8 月末に最終原稿の提出|4４．おすすめの書籍（以下は一部です。都度，ゼミで紹介します。
）
浦上昌則・脇田貴文『心理学・社会科学研究のための 調査系論文の読み方』東京書籍，2008 年．
特に，実証研究の論文等を読む際に，理解を助けてくれるだけでなく，自らが統計的手法を用いて論文を書く際に，どのような点に気を付けなければならないかという基本的な理解を提供してくれます。



伊藤公一朗『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書，2017 年．


因果関係と，因果を確かめるとはどういうことかを理解することに役立ちます。
移動中などのちょっとした時間を使って頭をストレッチするためにとてもおすすめです。

佐藤郁哉『質的データ分析法 – 原理・方法・実践』新曜社，2008 年．
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質的データを収集し，それを分析する際に，どのような手順が必要となるのか，どのように分析結果をまとめていくのかをイメージすることに役立ちます。



ロバート・R・イン[著]，近藤公彦[訳]『新装版

ケース・スタディの方法第２版』

千倉書房，2011 年．
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事例分析の際に，どのようなデータを活用するのか，事例はどのような基準で選択するのかという点について，学ぶことができます。

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