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慶応義塾大学大学院経営管理研究科 | KBS Keio Business School / 経営管理専攻
現在研究室では、AI、ビッグデータと財務の分野を融合した研究を行っている。AIの活用がますます重要になってくる金融・クオンツ分析の領域において、有意義な仕事をしていくことを目指している。
現在研究室では、AI、ビッグデータと財務の分野を融合した研究を行っている。AIの活用がますます重要になってくる金融・クオンツ分析の領域において、有意義な仕事をしていくことを目指している。
マーケティングでは、Porter の 5 Forces や SWOT 分析、3C 分析などの各種分析ツールを用いて、市場の外部環境および内部環境を分析する方法を学習した。そして、企業の将来の展望を踏まえ、今後の方向性を決定し、関連するマーケティング戦略を策定する。具体的には、製品のポジショニング、ターゲット顧客の選定、販売チャネルや価格設定などが含まれる。
現在のMBAの課程において、多くの科目で高度な数学的計算が求められる。しかし、大部分の学生はそのような知識のバックグラウンドを持たないため、これらの科目に苦戦している。 その中の一つが「経営科学」であり、この授業では数値を用いて商品のリスクや需要を予測する手法を学ぶ。この課題を解決するために、私は試験前の学習会を開催し、すべての問題とその考え方を、数学に不慣れな人でも理解できるように工夫して解説した。例えば、T検定の活用について説明する際、カップ麺メーカー出身のクラスメートがいたため、彼の業界に関連する例を用いた。具体的には、旧型の調味料包装機と新型機の生産データを比較し、統計的な検定を行うことで、両者の生産誤差の有無を判断できることを示した。 もう一つは、財務理論の中間試験では、DCF法を用いた企業価値の算定が出題されたが、多くの学生は財務諸表に関する理解が十分でなく、困難を感じていた。 そこで、財務諸表のどの項目からFCFの各項目を導き出すのか、WACCの計算方法、さらにはCAGRの成長率の推定方法まで、企業価値評価に必要な知識を体系的に説明した。 その結果、学習会に参加した学生は全員、自力で企業価値評価のレポートを作成できるようになり、試験でも平均以上の成績を収めることができた。
大学の専攻は数学である。基本的な高等数学に加え、最適化の応用、数値解析、統 計データの分析と応用、TensorFlow を用いた深層学習など、応用数学に関する幅広い科目
全体を俯瞰し戦略を設計する「分析力」と、組織を動かす「協働力」である。 バドミントン部の部長として全国優勝を果たした際、単なる技術強化では限界があると判断し、チーム全体の練習設計と対戦戦略の最適化に注力。 まず、個々の選手のプレースタイルや体力特性を可視化し、練習内容と組み合わせを最適に調整。次に、対戦相手の分析結果に基づく戦略共有を徹底し、選手間での戦術理解のズレを解消した。特に意識したのは、戦術面と精神面の両軸でチームが一体化する状態をつくることであり、部長としての役割は「個の力を束ね、組織として勝ち切る状態」をデザインすることだった。この経験は、組織課題を構造化し、周囲を巻き込んで解を出す実行力へとつながっている。
学生時代最も力を注いだのは競技ディベートである。 特に重視したのは、論理構成力と証拠選定の精度をチームとしてどう最大化するかという点だった。 賛否双方の立場を想定し、政府統計や学術論文から論点ごとの証拠を収集・分類する仕組みを構築。各論点について「攻撃されやすい隙」と「反論不能な強み」を可視化し、攻防の設計図を作成した。 試合では、相手のロジックを受け流すのではなく、自陣に有利な問いへ誘導することで論戦の主導権を確保した。表層的な反論に終始せず、構造的な論理の穴を突く戦術が功を奏し、チームで優勝を果たした。論理と思考体力を要求されるこの経験は、複雑な課題を分解し、本質的論点を浮かび上がらせる力を育んだ。
学生時代最も力を注いだのは競技ディベートである。 特に重視したのは、論理構成力と証拠選定の精度をチームとしてどう最大化するかという点だった。 賛否双方の立場を想定し、政府統計や学術論文から論点ごとの証拠を収集・分類する仕組みを構築。各論点について「攻撃されやすい隙」と「反論不能な強み」を可視化し、攻防の設計図を作成した。 試合では、相手のロジックを受け流すのではなく、自陣に有利な問いへ誘導することで論戦の主導権を確保した。表層的な反論に終始せず、構造的な論理の穴を突く戦術が功を奏し、チームで優勝を果たした。論理と思考体力を要求されるこの経験は、複雑な課題を分解し、本質的論点を浮かび上がらせる力を育んだ。
