
社会の様々な分野における意思決定やマネジメント全般の問題に対して、数学や統計学、計算機科学など、数理科学を基礎として解決をはかる立場を「経営システム工学」と呼びます。
「機械・電気・情報などの理系的なシステム」 + 「企業・人間・組織などの文系的なシステム」 + 「それらの両方」。
企業におけるヒト・モノ・カネ・情報に関する経営や管理のしくみ。
経営システムを数理科学的視点でとらえ、科学的アプローチで解決する立場や学問。
数理科学や情報科学などの理系分野を積極的に学び、諸問題の解決に活用します。
経営系の学部・学科では,経営者や企業の過去の成功/失敗例や、ケースを中心に学びます。科学的にアプローチする経営システム工学科とは、教育理念もカリキュラムも異なります。
持続可能な企業経営を行うためには、定性的な事業アイデアを出すだけでなく、実施可能な計画を定量的に立てることが必要です。定性/定量両面の分析・判断を状況に応じて使い分け,企業経営をリードできるのが、経営システム工学科で鍛えられた人材です。将来の就職・就業の際に,官民問わずあらゆる業界で重宝されます。
数学・統計・プログラミングの3つの素養をバランスよく習得し、社会における様々な問題を数理的に分析し解決できるプロフェッショナルを養成します。
理系エンジニアとしての共通の知識に加え、企業システム、生産システム、社会システム、数理システムなどにおける専門知識や技術の習得を目指します。
分野ごとに履修モデルが定められていますが、固定したコースではありません。入学後の興味の変化や広がりに応じて、途中で分野を替えることも、他分野の科目を履修することもできます。また一部制限がありますが、他学科の科目を履修することもできます。
経営に関する「システム(因果関係)」を、データをもとに、数式(数理モデル)で表すことで、経営の問題を数理的に理解し、解決することを目指します。
確率、統計、最適化、コンピュータを駆使して企業や金融における数理的問題に取り組みます。
経営に関する「生産システム」では、付加価値を生み出す「生産」について、人・モノ・金銭・情報をもとに、意思決定が行われます。
経済・社会・経営環境の変化に対応し、社会科学の知識を背景に、数理科学を駆使した経営モデルの構築や行政管理手法を学びます。
経営に関する「システム(因果関係)」を、データをもとに、数式(数理モデル)で表すことで、経営の問題を数理的に理解し、解決することを目指します。
確率/統計/最適化/コンピュータを駆使して企業や金融における数理的問題に取り組みます。例えば、
経営に関する「生産システム」では、付加価値を生み出す「生産」について、人・モノ・金銭・情報をもとに、意思決定が行われます。
社会・経済・経営環境の変化に対応し、社会科学と統計学の知識を背景に、機械学習や計量経済学などのデータサイエンスの手法を学び、経済分析、経営管理、金融市場、社会問題など幅広い分野に応用していきます。これらの手法は、理学・工学など自然科学分野への応用も可能です。
日々の生活の中でランダムに動く現象は多々あります。本研究室ではランダムな現象として株などの金融資産の動きを考えます。株などの変動を数理モデルで記述し、金融商品の価格付け、最適投資戦略、リスク管理などの問題を考えます。これらの問題を解析するためには高度な数学、特に確率解析の知識が必要となります。また、実際に金融商品の価格などを数値として得るために、シミュレーションも行っています。
ネットワークにおける最短経路の探索方法、一筆書きの数理、地図の色塗りの数理から四色問題に至るまで、離散的な対象を取り扱う数学を学びます。これらはいずれも、グラフ理論やグラフアルゴリズムとよばれる学問分野における基本的なトピックです。
未知の関数を求める「微分方程式」の解法を学びます。求めた関数を通して現象の法則を知り、未来を予測できるようになります。
物資を効率よく輸送するには、道路や鉄道のネットワ-クの上で最適な経路を選ぶ問題を解かなければならない。このようなネットワ-ク構造をもつ問題の理論と、その解き方(アルゴリズムという)を解説する。
限られた材料で最大の利益を出す生産計画、廃棄ロスを最小にする調達計画、行列の待ち時間や人数の予想、最短時間で目的地に到着する経路選択など、企業経営における様々な作戦(オペレーション)を対象に、数理的な方法を用いて最適な解決策を見つけます。
ある集まり(母集団)の特徴を、その中のいくつか(標本)から推測することを統計的推測と言います。数理統計学では、統計的推測の考え方や種々の計算方法を学びます。
システムの信頼性を分析し、定量的に評価することが信頼性の高いシステムを構築・運用には重要です。信頼度関数、ハザードレートなどの基礎概念を解説し、直列系・並列系システムの信頼度、保全性などを学びます。
生産時に使用する設備の予期せぬ故障を回避したりこれに伴う損失を軽減したりするには、点検や修理といった保全(メンテナンス)が必要です。本講義では保全活動を効率的に行う上で有用な数理的手法について学びます。
本授業では、「銀行にお金を預けているとどのようにお金が増えていくのか」、「“リスクを考えて”投資をするにはどうするのか」、「金融における“商品の値段”をどのように決めるのか」を、数学を使いながら学びます。
「ゼロ円の投資で将来確実に利益がある取引が長期的に存在することはできない」。これは、無裁定取引原理とよばれるファイナンス理論の基礎です。ここから構築される、資金リスクを管理する派生証券(デリバティブ)の理論を取り扱います。
すべては市場経済に委ねられていますが、それには不備と失敗のあることから、それを是正するために、公共事業などの政府の経済活動を発動します。その資金調達として国債の中央銀行引受等を施策し研究するのが金融政策論です。中央銀行引受により日米欧からの大量資金が返す充てのない途上国に流入し金融危機の可能性を高めています。
データサイエンスの最新の機械学習の手法を取り入れながら、経済や関連する分野のデータを解析し、理論の正しさを確かめ、政策の効果を評価し、将来の予測を行うことに活用します。商品の売れゆきなど企業経営戦略に重要な情報を得ることにも役立ちます。