2020 年度 MBA マーケティング・リサーチ応用研究

シラバス

担当教員：森村文一 fumikazumorimura@b.kobe-u.ac.jp
１．講義のテーマと目標（p.1-2）
２．講義の概要と計画（p.3-10）
３．成績評価と基準（p.11）
４．オフィスアワー（p.12）
５．教科書と参考書（p.12）

１．講義のテーマと目標
この講義では，リサーチ（調査）の役割を理解し，自ら設定した問いを解明するためにデータを集め分析する能力を身に着けることを目標とします。本学の MBA 受講生のうち，マーケティングについて特に専門的に学んだり，マーケティングまたはマーケティング・リサーチを職務として必要としている人は必ずしも多くはないと想定されます。しかし：
現象を掘り下げていくと，どのような疑問（問い）が浮かび上がってくるのか？



その疑問（問い）を解き明かすには，どのようなデータが必要で，それはどうやって集めるのか？どのような分析が必要なのか？

この２つを考えることは，マーケティング領域以外でも，とても重要なことです。講義タイトルは「マーケティング・リサーチ」ですが，リサーチの理論と実践を学ぶことが主目的なので，扱う現象はマーケティング活動や消費者行動に限定しません。例えば，組織の構造や人的資源管理などの問題を扱うことも想定しています。今後，皆さんが取り組む修士論文における調査設計・分析を行う際に役立つような講義設計を目指しています。
リサーチを学ぶことはとても重要です。例えば，関心を寄せる現象を掘り下げていくと，「〇〇という活動をたくさん行うと，□□という成果を高めるのか？」「〇〇という組織の特徴を高い程度持つと，□□という成果を低めるのか？」という問いが生まれます。現象に潜む
この問いを確かめるために，サンプル抽出をし，概念を操作化し，質問票を作成し，データを集め分析します。分析結果を解釈し，分かったことを整理します。実務的には，分かったことをもとに，次にどのような手を打つのかを考えます。しかし，抽出したサンプルが適切ではない／概念の操作化が適切ではない場合，得られた結果が疑わしいものになり，その結果をもとに考えたことが意味のないものになってしまいます。

|1このような悲しい結末を避けるために，この講義では調査の理論や設計に重点を置きますが，分析方法についても簡潔に学びます。調査設計・分析までを自分で行う力は，座学だけ
ではなかなか身に着かないため，自ら考えて実際に調査を設計し，データを集め，試行錯誤しながら分析し解釈するという，一連の作業をこの講義で経験します。
この講義では，似たような現象・問いを共有するグループを作り，以下のことを行いながら進めます：A) 問いを立てる：「どのような現象に潜む，どのような問い（疑問）を解き明かしたいのか？」を考える。
B) 調査を計画する：「どのようなデータが必要なのか？ 」を考える。
（概念測定）
C) 調査を設計する：「どうやって集めるのか？」を考える。
D) 調査を実施する：データを実際に集め，データセットとして整える。
E) 分析をする：「どのような分析を行うのか？」を考え，分析を行う。
F) 分析結果を解釈する：「分析結果から何が言えるのか？」を考える。
G) 一連の作業の限界を知る：「反省点・改善点は何だったか？」を考える。
個々人で各ステップの理解度や，分析結果の解釈，今後に向けての反省点などは異なります。
なにより，「自ら考える」ことがとても重要です。そこで，上記の内容と関連したお題について，いくつかの事後課題として個人でレポートを書いてもらいます。多くの努力を投入する必要があるため，学習にコスト・パフォーマンス等を求める人には向かない講義でしょう。
この講義は，「ある現象の中に見つけた問いを確かめることを目指して，自ら調査を設計し実施する」ことが主目的です。時間の制約があるため，扱う分析手法は限られます。そして，特に後半の実習に出てくる詳しい推定や検定などについては，統計解析応用研究を履修して学習済みという前提で進みます。もちろん，履修していない受講生も理解できるように努めますが，一部の内容は理解が難しい場合があることを承知の上で受講してください。
この講義では，「R」というフリーの統計的分析ソフトウェアを使用します。これは，講義中または講義外で事前・事後の分析を行うことを想定するためです。遅くとも講義の stage2が始まるまでに，必ずこのソフトウェアをダウンロードするとともに，動作確認とテスト分析課題を行ってください。また，講義中にデモ分析を行うため，ダウンロードしたノートパソコンを講義に持参してください。ダウンロードがうまくいかない，動作しない，という場合は，必ず講義前に TA に連絡し，stage2 開始までに解決してください。
講義資料，ソフトウェアのダウンロード・動作確認・テスト分析のための資料やデータは，神戸大学学習支援システム BEEF 上で配布します。
|2２．講義の概要と計画
この講義のスケジュールは次の通り，２ステージで構成されています。
-Stage 1：調査の理論を学ぶDay 1: 8 月 15 日（土）Class 1 (8:50-10:20)：イントロダクション：なぜ調査を学ぶのか
調査とは，単に「何かのデータを集める」ことではありません。皆さんが普段観察している現象の背後にある「何かと何かの関係」を明らかにし，「何が確かなことなのか」を確認し，解釈することまでを含み，調査を設計します。初回の講義では，「なぜ調査を学ぶのか？」というこの講義の核となる部分や，理論や理論構築，推論などについて学びます。
Class 2 (10:40-12:10)：構成概念と概念定義，因果関係を捉える
ここでは，「理論」「構成概念（以下，概念）」「因果関係」とは何かについて学びます。経営
現象を理解する際に，目に見えないことがら（＝概念）を用いることが多いです。そこで，概念とは何かを理解し，経営現象および問いは，どのような概念群の因果関係で説明できるのか，そのような概念モデルを構築することの目的や，因果関係を特定する際に気を付けたいことについても共有します。
事前課題：ありません。
事後課題：ありません。

Day 2: 8 月 22 日（土）Class 3 (8:50-10:20)：データの種類と分析単位
経営学を含む社会科学では，さまざまな種類のデータを用いて，現象の理解を目指します。
ここでは，どのようなデータを用いると，どのようなことが分かるのか（どのような目的を持つ場合，どのようなデータを用いるのか）を理解します。また，問いを解明するためには，誰からデータを採り分析するのかという，データの単位を明確にする必要があります。そこで，分析単位についても考える機会を設けます。
Class 4 (10:40-12:10)：サンプリングの理論と実践
ここでは，立てた問いを解明するためには，「データ収集の対象者はどのように選ぶのか？」を学びます。実際の調査では，例えば予算などの制約上，考え得る全ての対象者に調査を実施するわけにはいかない場合が多いです。この制約の下，問いを解明するための調査方法や|3

標本の抽出（サンプリング）方法を考える必要があります。Class 5 や 6 の内容も含めて，適切ではない方法を採ると調査の価値がなくなり，結果として研究自体が意味のないものになってしまいます。常に「自分の問いは何で，どのようなデータが必要になりそうか？」「バイアスを極力少なくする調査対象者の選び方はどのようなものか？」を考えながら講義やディスカッションに参加してください。
事前課題：ありません。
事後課題：次のことについて，各個人でレポートを作成し，BEEF 上で提出してください。
提出期限は 2019 年 8 月 29 日（土）の日本時間 07:00 です。レポート作成ファイ
ルは BEEF 上に置いておきます。様式は A4(ページ設定は 40 文字×36 行，フォントサイズは 10.5pt, 明朝体または Times New Roman)サイズで，5 枚以内で作成してください。
【課題１】1) グループでフォーカスする現象は何で，どのような問い（疑問）を設定しますか。なぜその現象にフォーカスする必要があるのですか（それを解き明かす重要性）。それぞれ説明してください。
2) 皆さん個人は，1)の問いは，どのような概念を用いて分解し表現できるかについて，説明変数 4 つ，被説明変数 1 つの計４つの因果関係で説明してください。また，それらの概念の定義も明確にしてください。さらに，なぜそのような因果関係になっているのかについても説明してください。
3) グループでフォーカスする現象と問い，皆さん個人が考える概念間の因果関係を確かめるためには，誰から，どうやってデータを収集しますか？各個人の思考を基に説明してください。
注意点 1：まずは「グループでどのような現象に焦点を当てるのか」「グループでは，何を課題とするのか」についての合意を形成します。次に，同じ現象と問いを対象にしますが，各個人が独立して，問いはどのような概念，どのような概念間関係で説明できるかを自ら思考します。
注意点 2：レポート課題は，文章で論理的に書くものです。箇条書きのものや，プレゼンテーションシートを張り付けたものでは主張やロジックを正確に理解することが出来ないた
め，そのような形式のものは受け付けません。

|4Day 3: 8 月 29 日（土）Class 5 (8:50-10:20)：質問紙調査の設計Ⅰ
ここでは，概念の「操作的定義」を学びます。経営学を含む社会科学では，現象を理解する際に，現実的にはあると考えられるが目に見えない概念を用いることがかなり多いです。このような概念は，質問という指標を使って測定しなければなりません。そこで，測定指標を作成する際の注意点などを学びます。
Class 6 (10:40-12:10)：質問紙調査の設計Ⅱ
ここでは，質問票の作成について学びます。実際に回答者に回答してもらう際には，さまざまなバイアスが含まれてしまいます。また，回収率を上げる努力も必要になります。実際の質問票も参考にしながら，質問票作成の際の注意点や知っておくと良いことを学びます。
事前課題：ありません。
事後課題：次のことについて，各グループで質問票を作成してください。なお，この質問票には，グループメンバーで共通の概念だけでなく，各個人が独自に用いる概念が全て含まれます。作成した質問票は，ファイル名を「グループ名_質問票」とし，グループ単位で BEEF 上で提出してください。提出後，BEEF 上で全体シェアします。提出期限は 2020 年 9 月 5 日（土）日本時間 07:00 です。
【課題 2】

Day 4: 9 月 5 日（土）Class 7 (8:50-10:20) & Class 8 (10:40-12:10)：グループ・プレゼンテーションⅠ
この日は，以下の点についてグループでプレゼンテーションを行います。プレゼンテーショ
ンでは，グループの総意としての問いや概念モデル，サンプリング，測定指標を発表します。
受講生，教員・TA とのディスカッションを通して，グループとしての問いと概念モデル，質問票の精緻化を目指します。
 問い：どのような現象について，どのような問い（疑問）を設定しますか。なぜその現象にフォーカスする必要があるのですか（それを解き明かす重要性）。
 概念モデル（概念間の因果関係）：問いは，どのような概念間の因果関係で表現できますか。
 サンプリング：問いを解明するためにはどのような標本を抽出する必要がありますか。それはどのように抽出しますか。
 質問票：概念モデルに含まれる概念は，どのような測定指標で測定しますか。

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各グループは，2020 年 9 月 5 日（土）日本時間 07:00 までに，プレゼンテーション資料をBEEF 上で提出してください。各グループのプレゼンテーション資料と質問票は，BEEF 上で入手できるようにしておくので，必要があればそれら資料を手元に置きながら，プレゼンテーションおよびディスカッションに参加するようにしてください。
事前課題：ありません。
事後課題：質問票は，プレゼンテーション後，ML 上で，教員・TA・受講生全員でディスカッションをしながら完成を目指します。教員が完成を確認したグループから，速やかに調査を実施し，データ収集を進めてください。なお，このデータを基に各個人が分析を進め，分析結果を解釈して最終レポートを作成します。したがって，調査実施・データ収集の期限はありませんが，最終レポートに間に合うように各グループでスケジュールの企画・管理を厳密に行ってください。

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-Stage ２：集めたデータを基に，自分で分析し，意味世界を解釈するDay 5: 9 月 12 日（土）Class 9 (8:50-10:20)：平均値，標準偏差，分散，分布，相関分析
データを分析する前に，そのデータがどのような性質を持つのかを示す，とても重要な統計量である「平均値」や「標準偏差」や，「分布」について学びます。そして，2 つの変数の関係を調べる基本的な分析である「相関分析」を学びます。
Class 10 (10:40-12:10)：クラスター分析，因子分析
ここでは，1)データをどのようなグループに分けることができるか（クラスター分析），2)
データの背後にはどのような要因が隠れているのか（因子分析），を分析する方法を学びます。ここで学ぶ方法は，仮説を確かめるものではなく，「データの傾向や特徴を把握することや発見すること」のために用います。例えば，顧客が持つ様々な特徴に関するデータを基に，顧客をどのようなグループに分けることができるかを考えることで，ポジショニングに貢献します。
事前課題：BEEF 上にある「2020MBA マーケティングリサーチ_R インストール手順と動作確認.docx」を基に，各自の PC に R をインストールしてください。また，確実にインストールしたことと，動作することを確認するために，上記資料にある課
題に取り組んでください。この課題は動作確認用なので，提出する必要はありません。
事後課題：BEEF 上にある「icecream.xls」のデータ，および「2020MBA マーケティングリ
サーチ_講義中デモ用_アイスクリームの味_質問紙」を用いて因子分析を行い，各個人でレポートを作成し，BEEF 上で提出してください。提出期限は 2020 年
9 月 26 日（土）日本時間 07:00 です。レポート作成ファイルは BEEF 上に置いておきます。様式は A4(ページ設定は 40 文字×36 行，フォントサイズは 10.5pt,明朝体または Times New Roman)サイズで，3 枚以内で作成してください。お題は以下の通りです。
【統計的分析の実習課題 1】
1) q3-1 から q3-21 まである変数の背後にどのような因子があるかを確かめるために，講義で学んだ注意点を踏まえながら因子分析を行ってください。
2) 発見したそれぞれの因子に名前を付け，それぞれの因子がどのような性質を持つかを解釈し，説明してください。
注意点：データは，皆さんの職務経験や，修士論文で扱うテーマとは全く異なると思います。
上記の課題を出す目的は，分析することと，自身の思考を基に解釈することの練習です。

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Day 6: 9 月 26 日（土）Class 11(8:50-10:20)：回帰分析Ⅰ
ここでは，概念間の因果関係の分析方法の１つである回帰分析の基本的な考え方などを学びます。回帰分析では，ある結果の概念に対して，原因となる関連する複数の概念のうち，どの概念が影響しているのかを明らかにすることができます。したがって，グループおよび個人で構築した概念モデル（概念間の因果関係）を分析する際に，この回帰分析を用います。
Class 12(10:40-12:10)：回帰分析Ⅱ
この講義では，ある概念は複数の質問で測定します。1 つの結果，4 つの原因という概念モデルについて回帰分析をする際に，ちょっとした注意点があります。その注意点を学んだ後，実際の分析手順について理解します。Day 6 の講義内容は，Day 7 のグループプレゼンテーションⅡおよび最終レポートに直結するので，「自分ならどう分析を進めるか」を常に想像しながら講義に参加すると，多くのことを得ることができます。
事前課題：ありません。
事後課題：BEEF 上にある「icecream.xls」のデータ，および「2020MBA マーケティングリ
サーチ_講義中デモ用_アイスクリームの味_質問紙」を用いて回帰分析を行い，以下について各個人でレポートを作成し，BEEF 上で提出してください。提出期
限は 2019 年 10 月 3 日（土）日本時間 07:00 です。レポートファイルは BEEF 上に置いておきます。様式は A4(ページ設定は 40 文字×36 行，フォントサイズは10.5pt, 明朝体または Times New Roman)サイズで，3 枚以内で作成してください。お題は以下の通りです。【統計的分析の実習課題 2】
1) Class 12 の講義資料を参考にしながら，統計的分析の実習課題 1 で行った
「q3-1 から q3-21 について因子分析を行い，因子を特定する」に加えて，それら因子の信頼性と妥当性を確認してください。
2) 各因子に対するデータ（各サンプルの回答値）を平均値化し，因子を代表するデータを新たにデータセット内に作成してください。
3) 被説明変数に q2，説明変数に 2 で平均値化した各因子をセットし，q1 の統制変数も含めて，回帰分析を行ってください。
 この講義では，現象をリーズナブルに理解する練習のために被説明変数 1 つ，説明変数 4 つという制限を設けています。この課題では，説明変数の数が 4 未満／以上になる可能性がありますが，得られた結果をそのまま用いて回帰分析を行ってください。
4) 分析結果はどのように解釈できますか？皆さん個人で思考し簡単に説明してください。
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Day7: 10 月 3 日（土）Class 13 (8:50-10:20) & Class 14 (10:40-12:10)：グループ・プレゼンテーションⅡ
グループごとに，以下の点についてプレゼンテーションを行います。
 問い：どのような現象について，どのような問いを立てたのか？
 概念間関係（概念モデル）：問いはどのような概念モデルで表現できるか？
 サンプリング：問いを解明するために適切な標本抽出になっているか？
 操作的定義：モデルに含まれる概念は，どのように測定するのか？
 分析：どのような分析を行ったのか？
 解釈：得られた結果は，どのように解釈できるか？どのようなことが提案できるか？
調査の限界は何か？（ここに時間を割きます）
このプレゼンテーションは，この講義で行ってきたグループワークの集大成という位置づけです。各グループは，2020 年 10 月 3 日（土）日本時間 07:00 までに，プレゼンテーション資料を BEEF 上で提出してください。各グループのプレゼンテーション資料は，BEEF 上で入手できるようにしておくので，必要があればそれら資料を手元に置きながらプレゼンテーションを聞き，ディスカッションをして，“何が良くて何を改善すべきか”を全員で理解しようとします。
事前課題：ありません。
事後課題：次のことについて，各個人でレポートを作成し，BEEF で提出してください。提出期限は 2020 年 10 月 17 日（土）日本時間 07:00 です。レポートファイルはBEEF 上に置いておきます。様式は，A4(ページ設定は 40 文字×36 行，フォン
トサイズは 10.5pt, 明朝体または Times New Roman)サイズ・10 枚以内です。な
お，分析の評価をするために，皆さんが集めたデータセットも excel 形式で提出してください。
【課題 3＝期末レポート】
1) 皆さんが焦点を当てる現象は何で，問いは何ですか？その問いを解明することの重要性はどのようなことですか？
2) その問いはどのような概念および概念間関係で説明できますか？特に概念間関係については，その因果を想定するロジックも記してください。
3) 各概念はどのような指標を用いて操作化しましたか？どのような母集団を想定し，どのようにサンプリングしましたか？
4) 得られたデータは，どのような性質を持つデータですか？
5) 回帰分析の結果はどのように解釈できますか？得られた結果から，どのようなことが提案できますか（企業や社会への貢献）？
6) 調査の反省点は何ですか？
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Day8: 10 月 10 日（土）Class 15 (10:40-12:10)：ラップアップ：発展的な分析方法を知る
ここでは，この講義全体を通じて大事なことについて振り返ります。また，この講義では扱わなかった“少し複雑は潜在変数間の関係を探る”ための，発展的な分析方法を紹介します。
事前課題：ありません。
事後課題：ありません。期末レポート作成を進めてください。

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３．成績評価と基準
この講義の成績は，レポートで評価します。課題３は期末レポートで，レポート課題１と２や，統計的分析の実習課題１と２の集大成のレポートという位置づけです。ただし，単にそれぞれのレポートをつなげたものではありません。それまでのレポートやグループ・プレゼ
ンテーションで得たコメント，講義を通してさらに思考したことなどを生かして，それぞれの課題内容を精緻化しつつ，それぞれのパーツがどうつながっているかも意識して期末レポートを作成します。各レポートの評価が成績に占める割合と，評価基準は次の通りです。
 課題１（2020 年 8 月 29 日（土）07:00 提出期限）：20%「どのような現象にフォーカスし，問いは何か？それはなぜ重要なのか？」「どのような概念の因果関係で理解しようとするのか？」「調査対象は，問いを解決するために適切か？」「データ収集を実現するための方法は何か？」 課題２（2020 年 9 月 5 日（土）07:00 提出期限）：10%「どのような尺度で測定するのか？」 統計的分析の実習課題１（2020 年 9 月 26 日（土）07:00 提出期限）：5% 統計的分析の実習課題２（2019 年 10 月 3 日（土）07:00 提出期限）：5%
 ト課題３（＝期末レポート）（2019 年 10 月 17 日（土）07:00 提出期限）：50%
課題１と２のポイント＋「その尺度は概念を測定するために適切か？」「どのような分析を行うのか？分析は適切に実行できているか？」「分析結果はどのように解釈できるか？」「発見事項は何か？企業や社会になにを提案できるか？調査の限界点は何か？」「皆さんの修士論文の，問いと調査はつなげて考えることができているか？」| 11

４．オフィスアワー
この講義は，専門職大学院生を対象にしているため，決まった時間にオフィスアワーは設けません。その代わり，メールや ML による質問，またはメールであらかじめアポイントメントを得ている場合，第 2 学舎 406 研究室で対応します。

５．教科書と参考書
この講義では，教科書は指定しません。その代わり，講義内容，方法論の違い，統計的分析手法などを理解するための参考書を，以下のように提案します。
1) 田村正紀(2006)『リサーチ・デザイン』白桃書房：他の方法論（定性的研究など）も含めて，この講義で学ぶ内容を簡潔に全体的に理解することに役立ちます。
2) Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2015), Research methods for businessstudents (7th edition). Harlow, Essex: Pearson Education Limited：問いを立てることから，さまざまな種類のデータの収集，分析，論文作成までの各ステップを理解することに役立ちます。1）より詳しく，扱っている内容も広いので，英語に抵抗が無い人はこちらをじっくりゆっくり読むことをおすすめします。
3) 伊藤公一朗(2017)『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書：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。
4) 小島寛之(2006)『完全独習 統計学入門』ダイヤモンド社：統計的応用研究を履修していないし，数式が少し苦手だという人も，統計的分析でとても重要になる統計量である平均値や標準偏差の意味や，分布，検定の考え方を理解することにとても役立ちます。この講義の Stage2 が始まる直前にさらっと読むことをおすすめします。
5) 涌井良幸・涌井貞美(2011)『多変量解析が分かる』技術評論社：例えば相関分析や回帰分析ではどういう計算をしているのかわかりやすく説明してくれています。
6) 川端一光・岩間徳兼・鈴木雅之(2018)『R による多変量解析入門 データ分析の実践と理論』オーム社：R を使いながら，いろいろな統計的分析手法が何をやっているのかを簡潔に学ぶことができます。修士論文で R を使って分析しようと考えている人におすすめです。

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