社会人のためのビジネスサイエンス　経営分析学入門

講座内容

　近年の情報技術の発展と、社会の変化の速さから、データに基づいた企業経営の重要性が益々重視されています。本講座では、企業に関連するあらゆる情報を対象とし、どのようなデータを、どのような手法で、組織における課題解決のための意思決定に結び付けるのか、について解説します。
　具体的には、経営分析の基本を導入した上で、「経営指標・データの軸」と、「分析手法の軸」の2つの軸で講座を進めていきます。

　第1回から第3回は、経営分析学の基本についてです。第1回は経営分析のスコープを定義し、第2回は分析の視点を、続く第3回では分析の流れと課題設定について説明し、ビジネスに関連するデータ分析の基本を身に着けます。

　第4回と第5回は、「経営指標・データの軸」についてです。第4回は企業・事業活動をどのように定量化するのか、第5回は企業・事業活動の目標となり得る代表的指標について取り上げることで、ビジネスにおける定量分析の意義について学びます。

　第6回から第8回は、「分析手法の軸」についてです。第6回は分析するための準備として必須のデータ収集とクレンジングについて、第7回は分析対象のデータを理解するための可視化手法について、第8回はデータに基づく課題解決手法として機械学習について、基本的な内容を説明します。

経営分析学入門

第1回　経営分析とは

第2回　経営分析の基本：分析の視点

第3回　経営分析の基本：分析の流れと課題設定

第4回　企業・事業活動の定量化

第5回　代表的経営指標

第6回　データ収集とクレンジング

第7回　データ分析手法：可視化

第8回　データ分析手法：機械学習

講師・スタッフ紹介

後藤良介（ごとうりょうすけ）

滋賀大学経済学部教授
滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター副センター長
略歴：京都大学大学院エネルギー科学研究科博士課程修了。博士（エネルギー科学）。大学院修士課程修了後、三菱重工業株式会社入社。発電プラント受注部門に配属、受注戦略立案・システム最適化・データ解析など幅広く電力ビジネスに従事。
その後、同社AI・データサイエンス研究開発部門において、機械学習や自然言語処理技術などを活用したデータ分析・業務改善に取り組む。同部門グループ長（課長）、滋賀大学経済学部准教授を経て、2025年10月より現職。専門はエネルギー経済学、エネルギーシステム学、データサイエンス。
「エナジートランジション」を大きなテーマに、機械学習・統計学・数理最適化などの定量的手法を適用して、企業の戦略・意思決定や、移行期に望ましいシステムについての研究に従事。またエネルギーに限らず、企業向けに、データ技術活用に関する共同研究や学術指導にも取り組んでいる。

主な研究業績
“Quantitative text analysis of sustainability reporting: Decarbonization strategies and company characteristics in Japan”，Energy Reports (2025), “Analyzing the influence of web search behavior on electricity market price: a case study of Japan electric power exchange”，Journal of Computational Social Science (2024)など。

前提条件

特になし

課題内容

確認テスト（多肢選択）

修了条件

得点率70％以上

学習期間

4週間

参考図書・文献

特になし

講義動画収録時期：2023年

社会人のためのビジネスサイエンス講座シリーズのご案内

＜開講予定＞（10/23～）

「経営分析学入門」（当ページ）
「ビジネスのための統計学入門」
「ピープルアナリティクス入門」