シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| アカウンタント・プログラムA2（管理会計論Ⅰ） | 2026 | 春学期 | 木1 | 商学部 | 古井 健太郎 | コイ ケンタロウ | 2～4年次のみ | 2 |
科目ナンバー
CM-AU3-41XL
履修条件・関連科目等
アカウンタント・プログラムA2（管理会計論I）とアカウンタント・プログラムA2（管理会計論II）は連続した講義のため、同時に履修してください。
またパソコンを用いた実習を行うので、受講生は毎回必ず各自のノートパソコンを持参してください。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
本講義では、プログラミング言語「Python」を用いたデータサイエンスをパソコンを使って手を動かしながら学ぶとともに、会計情報を定量的に分析し議論する能力を養います。
管理会計は、企業組織の抱える問題を発見したり、経営資源を有効配分することや働く人々の努力を適切に評価する上で必要な情報を提供します。
ITの進展や生成AIの登場に伴ってこれらの情報をデジタルに分析し、実践に応用する能力が非常に求められています。
プログラミングを基礎から理解し会計データを分析する能力と、分析した結果を管理会計の知識を使って解釈する能力は、公認会計士はもちろん、企業の経営に関わる人々すべてにとって必要不可欠なスキルであるといえます。
授業はアカウンタント・プログラムA2（管理会計I）、アカウンタント・プログラムA2（管理会計II）を連続して行います。
前半のアカウンタント・プログラムA2（管理会計I）ではPythonの基本的な書き方からデータの取得・分析の方法を説明し、実習を行います。
後半のアカウント・プログラムA2（管理会計II）では、関連する管理会計の論点を学びつつPythonを使ってデータを分析し演習形式で解釈した結果を議論します。
管理会計全般について、初心者でもすでに学習が進んでいる方でも受講可能です。また、プログラミングを全く行ったことがない方も受講できるように授業を設計しています。
科目目的
本科目は商学部アドヴァンスト科目として位置付けられており、管理会計に関する専門的な知識を習得するとともに、現実のデータを分析し、専門的知識を用いて解釈する実践的な学習を通じて、専門的知識を実践に適用していくための応用力を身に付けることを目的とします。
到達目標
科目目的に基づき、受講生が管理会計に関する基礎的な知識や考え方を習得すると同時に、プログラミング言語「Python」を用いたデータサイエンス能力（データの取得・操作、可視化、統計的分析など）を身に付けることと、分析結果の解釈を実践に適用していくための判断力・応用力を修得することを到達目標とします。
授業計画と内容
第1回 イントロダクション、環境設定
第2回 変数・データ型・コレクション
第3回 条件分岐、繰り返し
第4回 関数の作成、Lambda式
第5回 numpyによる計算の基礎
第6回 pandasによるデータフレーム操作の基礎
第7回 記述統計と集計、データの可視化
第8回 matplotlib・seabornによるデータの可視化
第9回 会計データの取得、データの編集
第10回 推測統計と仮説検定の基礎
第11回 平均値の差の検定
第12回 最小二乗法の基礎と単回帰分析
第13回 重回帰分析
第14回 まとめ
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
講義で扱う内容についてテキスト・配布資料や参考書などをよく読み、疑問点・議論点を明確にする予習を行った上で授業に出席するようにしてください。
また講義後は必ず復習を行い、講義で扱った内容を自身に定着させるように努めてください。
授業時間外の学修に必要な時間数／週
・毎週1回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| レポート | 50 | 定期的にレポート形式の小課題を課します。講義で扱った内容を理解できているかどうかを評価します。 |
| 平常点 | 50 | 授業の報告や議論に対して、報告準備や質疑応答、議論へ参加できているかを評価します。 |
成績評価の方法・基準（備考）
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う
課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）
アクティブ・ラーニングの実施内容
PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）
授業におけるICTの活用方法
タブレット端末／その他
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
パソコン
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
テキスト（URLから取得）：
* 東京大学『Python プログラミング入門』（https://utokyo-ipp.github.io/）
* 京都大学『プログラミング演習 Python』（https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/items/3a8f357f-e957-4789-8bb1-45ee06c526aa）
参考文献（購入は任意）：
稲垣大輔・小澤圭都・野呂祐介・蜂谷悠希. 2023. 『Pythonではじめる 会計データサイエンス』, 中央経済社.
その他、講義資料等を配布します。
その他特記事項
科目の性質上、連続して開講するアカウンタント・プログラムA2（管理会計論II）と併せて履修すること。
使用するソフトウェア
* プログラミング言語「Python」
* 日経NEEDS FinancialQUEST