本研究は、近年の大学のマーケティングが大きく変貌している。理由はデジタルマーケティングの導入及び大学間競争の激化があげられる。大学間競争は、少子化だけでなく、私学助成金や認証評価機関等の外部機関の影響力の上昇や大学ランキングの活用が理由に挙げられる。前半は、大学特有のブランドエクイティ等のマーケティングの観点からまとめる。後半は、近年のデータドリブン・マーケティングで用いられる分析手法を分析目的と合わせて説明する。共分散構造分析やテキストマイニング、多変量解析や因子分析、コンジョイント分析等の分析手法が顧客分類や市場分析、商品分析、価格分析といった実際のビジネスにどのように応用されているか、図や例を用いて説明する。

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This study reviews previous studies on university and MBA branding and marketing. Specifically, An overview of previous research from a marketing perspective on universities and MBAs about the standard of university preference for student employers and admission examiners, university program-based branding strategies, online programs, brand personality, and brand positioning.

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本研究は、高等教育機関である大学が多くのリソースを割き取り組んでいる、主要な２つの分野に関する先行研究を整理する。1つ目は学生の成績を向上させるためにはどのような方法が有効であるかである。2つ目はドロップアウトの予測や抑制に関する先行研究を整理する。

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本研究は、機械学習・深層学習・強化学習の分野と計量経済学の分野の近接性を探す点に特徴をもつ。計量経済学において時系列分析やパネル分析を学んでいれば、機械学習は分析手法とともに計量経済学の考え方に多くの共通点をもつことから今後は関係性をより体系的に考察することが重要となると考える。また計量経済学も因果推論の分野では機械学習が活用されており、その関係性を説明する。さらに機械学習と計量経済学の近年の研究の進展を概観するため、画像認識や音声認識における機械学習のビジネスへの応用やCATEやLASSO、 政策配分問題としてのELMや疫学における因果推論としてCMA（因果媒介分析）・Causal Forest・SDD・構造推定などを幅広く扱う。

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本研究は、集合知についてCollective IntelligenceとWisdom of Crowdsの２つの観点から整理することを目的とする。集合知には、特徴が異なる２つの考えがある。Surowieckiの群衆の知恵（Wisdom of Crowds）という発想とPierre Levyの集団的知性（Collective Intelligence）である。集合知を機能させる要件について先行研究を整理する。

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ンラインのケース・スタディ型教育を通じて３つの仮説を検証した結果、以下が確認された。ケース・スタディ型教育において論理的思考の生成を重視する際、論理的思考に影響を与える要素として経営者の視点が1年次から見出されたが、2年次では情報提供や議論の進め方の発言にも変化が見られた。またケースで扱う企業が学生の職業（就業経験）と関連するとき専門情報の提供がおこなわれ、発言内容の変化、質の面で変化することが確認された。３C分析の対象が国内外の企業となること、３C分析を土台にして対策の提案が身につくことを確認した。

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本研究は、MBAにおけるオンラインのディスカッションの学習効果、特に集合知の学習効果を明らかにする。そのために2つの視点から考察した。第1に集合知のための発言基準と個人の知識のための発言基準を提案した。第2にグループ構成員の違いが集合知に影響を与えているか検証した。第3にグループディスカッションで扱われるテーマの広さに影響を与える要因を検証した。集合知のための発言基準に沿って分類した結果、横展開や新しい視点の提供をおこなう学生が多いことが示された。さらに開講年別・役職別に検証した結果、発言数や発言のテーマにはすべての分類において大きな違いが確認され、クラスメイトの年次、役職によって異なる集合知が形成される可能性が大きいことが確認された。またテーマの広さに影響を与える要因は、グループでの発言数とスレッドの平均発言数であることが確認された。

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社会人学生の科目に対するモチベーションは、学生の職業や役職・部署・業務内容に伴い異な る可能性がある。モチベーションは受講前には 講義への期待として、期待が一定程度満たされると講義終了後の科目アンケートにおいて、高い満足度として反映される。つまり学生の属性と満足度は関連が高い。また学習は、学生自身 の知識の習得や理解を通じ、現在だけでなく将 来の学生の職務・業務内容に影響を与える可能 性が高い。現在および将来に影響を与える可能性が高いと学生が認識していれば、モチベーションが上がり学習時間や最終試験の点数へ反映される。さらに学習内容を職務経験の中で知っていることも想定され、このような知識や経験 は発言の容易さや、学生自身の経験以外の問題解決方法やクラスメイトの異なる経 験を知りたいという欲求から、発言数の上昇へつながる可能性が高い。つまり学生の属性は、学習時間、最終試験の点数、発言数などへ反映 される。このように学生の属 性は、モチベーションを通じて、講義の難易度に影響を受けるものの、単位習得までの週当たり平均学習時間や最終試 験の点数、発言数と強くかかわる。本研究では、MBAにおける学生の属性にもとづくモチベーションが、科目の満足度や最終試験の点数、発言数や発言の質、学習時間に与える影響を科目別にaにした。オンラインの大学院教育における学習効果や満足度、学生の発言を学生の属性と関連させ、その関係性が科目ごとに異なることを明らかにした。

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