学びの特色

将来の企業リーダーとなるべく、実践的な経営（マネジメント）と会計（アカウンティング）について学びます。1・2年次では履修選択の幅をあえて狭め、経営学の基礎を徹底して修得。
データサイエンス教育やゼミを通して、戦略的・組織論的・財務的な視点を身につけ、経営課題に対してさまざまな観点からアプローチできる人材を育成します。

1・2年次は履修選択の幅を小さくし、徹底した導入教育

1年次には英語のほか、4年間の学習へのステップとなるように、戦略や組織管理に関連したマネジメント基礎、そして会計学の導入科目となるアカウンティング基礎を必修科目として設置しています。これらをきちんと学習したうえで、主に2年次には、戦略、組織、財務・管理会計、マーケティング、流通の各分野の基礎固めとして、B群科目（基幹科目）の24科目の中から8科目以上を選択し学ぶことになります。1・2年次は履修選択の幅を小さくすることで、徹底した導入教育が受けられるようになっています。その中で、自分の専門分野を決めていきます。

3・4年次では、ゼミを中心として自分にあった学びを深く

応用科目を履修する3・4年次では実に多くの専門科目から自由に選択することが可能となります。なかでも中心となるのは経営演習、いわゆるゼミです。自分にあった専門分野を定め、それをテーマとするゼミを受講し、卒業論文を作成していきます。科目選択は自由ですが、実際には自身の専門分野に沿った科目を履修することになるでしょう。

経営学科では4つの履修モデルを提案しています。 (1) 企業をはじめとする組織の運営と管理について学ぶ「戦略マネジメント」、(2) データの収集・加工・分析を活用した経営について学ぶ「Evidence based Management (EbM)」、 (3) 会計の論理や方法について体系的に学ぶ「会計」、そして (4) 企業状況の分析と経営成果の評価について学ぶ「企業・財務分析」です。これらのモデルを参考にしながら、学生自身の興味や将来に応じた柔軟な履修を勧めています。
※ここで紹介する履修モデルは、あくまでも一例です。

マネジメント基礎A・B

アカウンティング基礎Ⅰ・Ⅱ

　「アカウンティング基礎Ⅰ・Ⅱ」は、企業活動のコアをなす会計（アカウンティング）の世界への入門となる講義です。この講義では、日常の取引から決算書の作成に至るまで、複式簿記の基本を丁寧に学びます。「企業活動を映し出す鏡」と呼ばれる会計は、大企業から小規模ビジネスまですべての組織に不可欠です。この観点から講義では、企業経営の理解と経済活動の記録・報告の方法を頭と手を動かしながら学び、日商検定試験商業簿記３級レベルの知識を身につけます。
　会計は最強のビジネスデータの１つといえます。会計学を専攻しない学生にとっても、会計に関する知識はビジネスで成功するために必須です。
　理論と実践をバランス良く習得するこの講義を通じて、皆さんは企業活動を正確に読み解き、そのデータを効果的に活用する力を養うことができるでしょう。

制度会計論A

　「企業が情報開示を求められるのはなぜだろうか」、「粉飾決算はどうして起こるのだろうか」、「公認会計士監査の社会的役割は何だろうか」などの論点に対して経済学の考え方を適用し、現行の会計制度・基準の意義や将来的帰結を検討します。
　会計学の講義の大半は、会計情報の作成と利活用を扱います。特に、企業の状況の情報化と伝達を考える財務会計分野では、法令である会計制度・基準の詳細の理解が第一に求められます。しかしながら、本科目のように、会計制度・基準の「なぜ」や「どうして」を問うことも、その本質を捉えるには重要です。
　受講生が関心をもち、かつ理解が進むように、現実世界の諸制度やその帰結を紹介したり、経済ゲームに参加してもらったりするのも、本科目の特徴となっています。

エビデンスベースドマネジメント基礎・応用

　2022年11月に対話形式の生成AIであるChatGPTがリリースされて以降、その極めて強力な有用性によりあらゆるビジネス現場にAIが入り込み始めました。しかし強力なAIの活用は「AIへの服従」にも繋がり、まるで科学技術が発展する前の占いで全てを決めていた時代の占いがAIに変わっただけのような状況が生まれつつあります。
　このような時代では、AIを正しく使うために人間には科学の重要な柱である「合理性」と「客観性」が求められます。合理性とは理由や論理に基づいて思考や行動を行う性質のことであり、客観性とは個人的な感情や偏見を取り除いた上で事実に基づいて物事を評価する性質のことです。AIがどのような結果を出しても、それが妥当であるか他の事実と照らし合わせ、そこから十分に正当性が担保されるかを判断することが、あらゆるビジネスに関わる現場で求められているのです。
　しかし、これは言葉にするのは簡単ですが、実際に行うことは決して容易ではありません。特に生成AIの根幹はデータ分析にあり、そのデータ分析についても正しく理解する必要があります。そこで、経営学部ではEbMコースを設けました。本科目はその中でPython によるプログラミング（基礎）とPythonによるデータ分析（応用）を扱いますが、これらによってデータ分析の技術だけでなく論理的思考力や問題解決の考え方を身につけることを目標にしています。経営学部生だからこそ、このようなスキルを身につけることでAIが当たり前に存在する時代で大きな価値を生めるようになります。ぜひ一緒に新しい時代を切り開くスキルを学んでいきましょう。