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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	経営意思決定論a／MANAGEMENT DECISION-MAKING(A)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部経営学科／ECONOMICS MANAGEMENT
ターム?学期 ／Term?Semester	2022年度／2022 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水1／Wed 1
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	鈴木　淳

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
鈴木　淳	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的?内容 ／Course Objectives	経営では様々な局面で解決すべき問題が生じ、解決策を選ぶために意思決定が求められます。このとき、考えるべき問題を定量化およびモデル化し、数理的な手法を用いて科学的に意思決定を行う経営科学アプローチの適用が効果的である場合が少なくありません。 この授業では、経営科学で研究されてきたABC分析、シミュレーション、待ち行列、線形計画法、動的計画法、経済性工学、組み合わせ最適化などの手法を学修し、毎回実際に練習問題を解いてみて、数理的な意思決定手法を学ぶことができます。これらは学位授与方針にある「資本の効率的な運用を目的とする経営意思決定」と「社会にあふれる膨大なデータから意味のある情報を取り出して、プログラミングを活用して集約することにより問題解決につなげる能力」を身に付けるためでもあります。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	対面授業で行いますが、Zoomによるライブ配信とその録画のオンデマンド配信も行う予定です。PowerPointを用いた講義の後、課題を出題し、授業への取り組み状況や理解度を確認します。課題では表計算ソフトを使用する計算問題が出題される回があり、Word文書形式ファイルやExcelブック形式ファイルの提出を求める場合があります。質問がある場合は授業時に質問してください。授業後になるときは担当教員へ電子メールを送ってください。計算問題などの課題について次回に解説を行うことがあります。連絡、講義資料の配布、課題の出題と提出、提出に対するコメントにはmanabaを使用する予定です。提出後も教員からのコメントがあるかどうか確認してください。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	事前に講義資料を読んで学修してください。計算問題がある場合は実際に計算してみましょう。不明な点や質問したい事項を整理しておくことが好ましいです。時間の目安は2時間です。 事後に講義資料、講義内容、授業中の練習問題などを学修してください。学んだ内容を説明できるように重要事項をまとめておくことが望ましいです。授業中に計算問題が出題されたときは、数値が違う問題が出題されても計算できるよう十分に学修してください。時間の目安は2時間です。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other manabaから講義資料を配布します
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 経営意思決定－価値創造への経営工学アプローチ－ 著者 ／Author name 日下泰夫 出版社/URL ／Publisher 中央経済社 ISBN ／ISBN 978-4502668203 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 講義資料で随時紹介します
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	毎回の授業で出題される課題への取り組み状況50％。提出された成果物の内容と水準50％。提出回数だけでなく内容も評価対象になります。
関連科目 ／Related Subjects	受講要件はありませんが、コンピュータ入門と研究?開発マネジメントの事前履修が望ましいです。
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	経営意思決定に関する専門知識を習得し、意思決定プロセスにおける様々な問題要素を分析のうえ、個人あるいは組織にとって最も合理的な意思決定ができるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	ガイダンスと序論：意思決定と経営科学アプローチ	授業の概要、講義資料と参考文献、授業計画、授業の進め方、成績評価の説明、経営科学アプローチによる意思決定、意思決定と問題解決、意思決定プロセス、問題解決と階層構造、意思決定の種類とアプローチ	意思決定と問題解決、意思決定プロセスについて事前学修する。意思決定の経営科学アプローチとマネジメントサイクルについて事後学修する。
2	問題解決とモデル化	モデルとは、モデルの有用性、モデルの概念、モデルの分類、数学モデル、在庫管理モデル、発注点方式、経済的発注量	問題解決とモデル化、最適化、発注点方式について事前学修する。数学モデル、在庫管理モデル、発注点方式と発注量の計算について事後学修する。
3	ABC分析とパレート図	在庫管理方式の比較、経済的発注量の計算例、他の在庫管理方法、ABC分析、パレート図	在庫管理方式と経済的発注量EOQ計算について事前学修する。EOQ計算とABC分析の計算、パレート図の作成について事後学修する。
4	シミュレーション	シミュレーション、新聞売り子問題、モンテカルロ法、品切れ損失、乱数表	シミュレーションと乱数について事前学修する。新聞売り子問題とモンテカルロ法、乱数を用いたシミュレーションについて事後学修する。
5	待ち行列の理論	混雑と行列、待ち行列、流入と流出、滞在数と平均滞在時間、リトルの公式、ケンドールの記号、数値例による待ち行列分析	混雑と行列、流入と流出について事前学修する。リトルの公式、ケンドールの記号、待ち行列分析のための計算について事後学修する。
6	線形計画法と生産計画問題	静的な意思決定、数理計画法、線形計画法、目的関数と制約条件、生産計画問題、定式化、数値例によるモデル化、グラフによる解の探索	線形計画法、目的関数と制約条件について事前学修する。生産計画問題、定式化、グラフによる解の探索を事後学修する。
7	線形計画法と輸送問題、四半期単位生産販売計画	四半期単位の年間生産販売計画問題、輸送問題、食餌の問題、定式化とモデル	年間生産販売計画問題、輸送問題について事前学修する。年間生産販売計画問題、輸送問題、食餌の問題の定式化を事後学修する。
8	線形計画法とソルバーを利用した解決法	生産計画問題と定式化、表計算ソフトとソルバーによる解決実習	線形計画法と定式化、表計算ソフトを事前学修する。線形計画問題と定式化、ソルバーによる解決を事後学修する。
9	動的計画法	動的計画法の概要、配分問題と定式化、多段決定過程、配分問題の解法	動的計画法、配分問題について事前学修する。配分問題と多段決定過程、解法を事後学修する。
10	資金の時間的価値、現価と終価	経済性工学の概要、資金の時間的価値、現価、終価、現価係数、終価係数、計算例	複利計算と資金の時間的価値について事前学修する。現価と終価およびその計算について事後学修する。
11	年価と時間換算の諸公式	資金の時間的価値、年価、年金終価係数、減債基金係数、年金現価係数、資本回収係数、換算の公式、計算例	年価について事前学修する。現価?終価?年価の換算について事後学修する。
12	複数年に渡る投資の経済性評価	経済性評価の考え方、割り勘計算、手余りと手不足、埋没費用、複数年に渡る投資の経済性評価、計算例	複数年にわたる経済性評価について事前学修する。複数年に渡る投資の経済性評価の計算について事後学修する。
13	組合せ最適化と順列による考え方	整数計画法の概要、組合せ最適化の概要、巡回セールスマン問題、列挙、順列、表計算ソフトとソルバーによる解決実習	整数計画法と組合せ最適化について事前学修する。列挙法、分枝限定法、順列で考える組合せ最適化について事後学修する。
14	組合せ最適化と選択による考え方	巡回セールスマン問題と枝選択による考え方、表計算ソフトとソルバーによる解決実習、逐次改善法、近傍探索、問題規模と大域探索、メタヒューリスティクス、ユーザー視点での組合せ最適化	巡回セールスマン問題について事前学修する。選択で考える組合せ最適化、ソルバーによる解決方法、逐次改善法、近傍探索、問題規模と大域探索、メタヒューリスティクスについて事後学修する。