「一橋大学」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

経済を支えているのは誰か？　大企業だけではない現実
世は株高だし、春闘も連合集計では5％超の賃上げだ。仲間同士の花見会も盛り上がりそうだが、中には今後のフトコロ具合や事業のことを考えるとそう浮かれていられない向きもいるかもしれない。（2024/4/5）

製造業のシン・新卒採用戦略（2）：
製造業が優秀な人材を獲得しづらい根本的な理由とは？
近年、学生たちから就職先としての製造業の人気が低下している。本連載ではその理由を解説し、日本の製造業が再び新卒学生から選ばれるために必要な「発想の転換」についてお伝えする。第2回は、優秀な学生獲得における製造業各社の連携の重要性を伝えたい。（2024/4/3）

Q&A：
今でも「COBOL」を使うエンジニア、採用側に需要はあるか？
レガシーな環境で開発に携わるエンジニアの、今後のキャリアは――。（2024/3/29）

Q&A：
コンサル企業が今、「ITエンジニア」の採用を重視するワケ
ITエンジニアが持つスキルについて、市場価値が高まっているといえます。（2024/3/28）

やさしいデータ分析：
データ分析に適したデータ形式に変換する方法と、表データを読み込む方法
データ分析の初歩から学んでいく連載の第16回（最終回）。分析に適した形にデータを入力／変換する方法を、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。スタック形式のレコードをアンスタック形式に変換する方法、CVSファイルやWebページからデータを読み込む方法などについて解説します。（2024/3/28）

医療ITコンサルタントのためのQ&A【第7回】
政府主導の「医療DX」は成功するのか　医療現場が感じるギャップ
政府は医療DX構想「医療DX令和ビジョン2030」を掲げ、電子カルテの普及や標準化を推進しています。それ自体は望ましいとしても、医療現場はギャップを感じています。なぜでしょうか。（2024/3/26）

製造業のシン・新卒採用戦略（1）：
学生が製造業を選ばなくなったワケ　「青田買い」から「青田創り」に発想の転換を
近年、学生たちから就職先としての製造業の人気が低下している。本連載ではその理由を解説し、日本の製造業が再び新卒学生から選ばれるために必要な「発想の転換」についてお伝えする。第1回は、製造業における新卒採用の現状と課題を見る。（2024/3/27）

トライバルメディアハウスの「マーケティングの学び方を学ぶ塾」：
マーケティング学習の「必読書44選」　300社超の大企業を支援したマーケターが推薦
マーケティング学習は奥が深い。何をどの順番で学ぶべきか、迷子になるマーケターも多いようだ。本記事では、300社を超える大企業のマーケティングを支援してきた筆者が、マーケティング学習の「必読書44選」を紹介します。（2024/3/6）

「リスキリング後進国ニッポン」で成功するために、必要な2つの戦略
国内でもさまざまなメディアがリスキリングを取り上げるようになりましたが、取組状況は諸外国に比べれば依然として遅れています。ビジネスパーソンが必ずしも勤務先に頼らず、効果的なリスキリングを行うには、どのようなことに気を付けるべきでしょうか。（2024/3/6）

国公立大志願者の状況は？　受験生の安全志向は感じられない
今週は、2024年度の国公立大一般選抜の志願者数をまとめた、国公立大志願者数ランクをお届けする。（2024/3/1）

やさしいデータ分析：
［データ分析］重回帰分析による予測（線形回帰、多項式回帰） 〜 年式、走行距離、排気量から中古車の価格を予測
データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第15回。複数の説明変数を基に目的変数の値を予測する重回帰分析について、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。カテゴリーなどの数値ではないデータを説明変数として利用する方法や、二次関数などの多項式を基に回帰分析する方法も紹介します。（2024/2/22）

やさしいデータ分析：
［データ分析］単回帰分析による予測（線形回帰、指数回帰） 〜 排気量から中古車の価格を予測しよう
データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第14回。既知のデータから未知の値を「予測」する回帰分析の式の可視化や、求め方、実際の予測を、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。直線の式だけでなく指数関数の式での予測や時系列分析についても触れます。（2024/2/1）

生徒の満足度が高い大学ランクキング　京大抜き「東北大」2位の理由
進学校の進路指導教諭は、どのような大学を評価しているのか、さまざまな視点から見ていこう。最終回は、「入学後、生徒の満足度が高い大学ランク」をお届けする。（2024/1/27）

NTT・島田明社長　海外展開、iモードの二の舞は「仲間作り」で回避
米国の巨大IT企業は「パートナー」だと指摘するとともに、ケタ違いの研究開発費を計上する巨大ITとも「戦える」と断言。（2024/1/15）

やさしいデータ分析：
［データ分析］相関係数 〜 気温と電気代に関係はあるのか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第13回。変数同士の関係の強さを表す相関係数の計算内容を仕組みから理解します。Excelを使って手を動かしながら、相関係数の意味や求め方、落とし穴などについて学んでいきましょう。（2024/1/11）

旧帝大・早慶に人気の就職先　3位「伊藤忠商事」、2位「三井物産」、1位は？
「高学歴」の学生から就職先として人気の企業はどこか。リーディングマークが2025年卒を対象に実施した調査結果を発表した。（2023/12/28）

社長を最も輩出している大学、1位は「日大」　上場企業の社長が多いのは？
社長を数多く輩出している大学はどこか。東京商工リサーチが、13回目となる調査結果を発表した。どんな結果になっているのだろうか。（2023/12/7）

やさしいデータ分析：
［データ分析］散布図を徹底活用して「関係」を可視化 〜 関係と規模を一度に見る
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第12回。グラフを利用して項目同士の関係や、その中での値の大きさを可視化します。散布図やバブルチャートの詳細な取り扱いと視覚的な分析について、ケーススタディを通して学びましょう。（2023/12/7）

やさしいデータ分析：
［データ分析］クロス集計表やヒートマップで「分布」を多角的に可視化 〜 項目同士の関連を見つける
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第11回。グラフを利用して分布や項目同士の関係を多角的に可視化します。ピボットテーブルの詳細な取り扱いとヒートマップによる視覚的な分析について、ケーススタディを通して学びましょう。（2023/11/16）

脱・紋切型：
統合報告書の「良し悪し」を専門家はどう判断している？　4つのポイントを解説
統合報告書を公開する企業が増えている。一方で「他社が出しているからうちも」という紋切型の開示資料になってしまっているケースも見受けられる。では、統合報告書の「良し悪し」はどう判断すればよいのか？　情報開示、コーポレートガバナンスを専門とする、一橋大学 大学院の円谷昭一教授に取材した。（2023/11/2）

専門家に聞いた：
なぜ、大企業があえて学生に「統合報告書へのアドバイス」を求めるのか？
（2023/11/1）

やさしいデータ分析：
［データ分析］ヒストグラムや箱ひげ図で「分布」を可視化 〜 集団の特徴や外れ値を見つける
データ分析を初歩から学ぶ連載の第10回。グラフを使って集団の特徴や外れ値を可視化します。ヒストグラムや箱ひげ図の作成方法と、ピボットテーブル／ピボットグラフによる視覚的な分析のコツを、ケーススタディを通して学びましょう。（2023/10/26）

「年収の壁」問題の根本は「第3号被保険者制度」にあり
政府が発表した「年収の壁」問題の対策は制度改正までの暫定版に過ぎないが、それでも放置しておくよりはずっとマシだ。とはいえ本丸は「第3号被保険者制度」の廃止にある。（2023/10/21）

「4大生保に強い大学」ランク　2位「慶應」「同志社」、1位は？
今週は、住友生命保険、第一生命保険、日本生命保険、明治安田生命保険の就職者が多い「4大生保就職者数ランク」を見ていこう。就職者数は、大学通信が各大学にアンケートし、集計した。（2023/10/20）

やさしいデータ分析：
［データ分析］円グラフやパレート図で「重要度」を可視化 〜 どの割合が本当に多いのか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第9回。グラフを利用して「重要度」を可視化する方法と、それに関連するさまざまな考え方を追いかけます。具体的には円グラフやパレート図、積み上げ棒グラフなどを使いますが、データの取り扱い、結果の見方などに関して、考慮すべき点や見落としがちな点について、ケーススタディーを通して見ていきます。（2023/10/12）

「旧帝大・早慶」就職人気ランキング　2位「伊藤忠」、1位は？
旧帝大と早慶の学生は、どの会社で働きたいと思っているのだろうか。2025年卒予定の学生に聞いた。（2023/9/28）

やさしいデータ分析：
［データ分析］折れ線グラフで「変化」を可視化 〜 売り上げは本当に上がっているか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第8回。グラフを利用して時間的な変化を可視化する方法と、それに関連するさまざまな考え方を追いかけます。具体的には折れ線グラフを使いますが、データの取り扱い、結果の見方などに関して、考慮すべき点や見落としがちな点について見ていきます。（2023/9/14）

やさしいデータ分析：
［データ分析］棒グラフで「規模や効果」を可視化 〜 どちらの広告が効果的なのか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第7回。グラフを利用して規模や効果の差、つまり大きさの差を可視化する方法や、考え方などについて説明します。具体的には棒グラフを使いますが、慣れ親しんだ棒グラフでも、作成時の準備や意外な落とし穴など、改めて考慮すべき点がたくさんあります。（2023/8/31）

どうあるべきか：
「開けてびっくり玉手箱」方式では、会議の生産性は上がらない
ミーティングのその場もしくは直前に資料を配って説明から始める「開けてびっくり玉手箱」方式では、いつまで経っても生産性は上がらない。責任者はそう認識する必要がある。（2023/8/26）

言語化力トレーニング：
あなたの仕事が遅いのはなぜ？　原因を言語化するには
「頭に思いついたこと」をA4用紙1枚の「メモ」に次々と書いていくことで言語化力を鍛えるトレーニング。今回のテーマは「タスク管理」。「どうしたら仕事のスピードを上げられるか」を言語化してみる。（2023/8/18）

やさしいデータ分析：
［データ分析］グラフの種類と使い分け 〜 データ可視化入門【特別予告編】
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の特別予告編。次回から数回に分けてグラフを利用した可視化の方法を見ていきます。それに先だって、今回は可視化の目的と手法を概観します。「何を見たい」→「どのグラフを使うのか」→「何がうれしいのか」という流れをひととおり確認し、次回以降のお話にスムーズに入れるようにします。（2023/8/17）

言語化力トレーニング：
「良いアイデアない？」　むちゃぶりされても「こいつデキるな」と思わせる切り返し術
「新しい打ち手を考えたいのですが、〇〇さんはどう思いますか？」──突然、クライアントからこう投げかけられたとき、どう対応すべきなのでしょうか。必要な言葉が瞬時に出てくるよう、言語化のトレーニングが必要です。（2023/8/15）

変曲点を迎える半導体市場【第二章】主要各国・地域のポジショニング争い
開発競争でしのぎを削る最先端ノード領域を中心に、各国のバリューチェーン上の強みはどこにあるのか、今後日本が取るべき方向性は。（2023/8/15）

言語化力トレーニング：
上司がマネジメントに悩んでいる　あなたならどう意見する？
「頭に思いついたこと」をA4一枚の「メモ」に次々と書いていくことで言語化力を鍛えるトレーニング。今回のテーマはマネジメント。マネジメントに悩む上司に、あなたはどうアドバイスするだろうか。（2023/8/14）

言語化力トレーニング：
「君の考えは？」　会議でまさかの指名、パッと的確に答えるには
「ぜひ君の意見を聞かせてほしい。今のチームの課題点は何だと思う？」──上長から突然の指名。的確な答えを即座に繰り出すには？（2023/8/11）

言語化力トレーニング：
「この企画のポイントは？」　役員に一目置かれる返しとは
「頭に思いついたこと」をA4用紙1枚の「メモ」に次々と書いていくことで言語化力を鍛えるトレーニング。今回のテーマは社内プレゼン。「この企画のポイントは？」。役員にそう問われたらどう答える？（2023/8/16）

やさしいデータ分析：
［データ分析］順位と偏差値 〜 私の成績順位はどのあたり？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第6回。集団の中での位置をパーセント単位で求めたり、偏差値を求めたりする方法と、その考え方を説明します。偏差値は大学や高校のランク付けによく使われていますが、序列を付けるためのものではなく、異なる分布の集団の間でも位置が比較できるとても便利な値です。（2023/7/20）

やさしいデータ分析：
［データ分析］四分位範囲と平均情報量 〜 趣味や好みにはどれぐらいの幅があるのか？！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第5回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。順序尺度の散布度として使われる四分位範囲と、名義尺度の散布度として使われる平均情報量のお話です。（2023/6/29）

検証不足：
なぜマイナカードでトラブルが起きているのか　原因は5つ
マイナカードに関連するトラブルが頻発している。その多くは、きちんと事前に検証しておけばこんな大事にならなかったのに、と思われる問題ばかりだ。（2023/6/15）

やさしいデータ分析：
［データ分析］分散／標準偏差 〜 給与の格差ってどれぐらい？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第4回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。今回は間隔尺度・比率尺度の散布度として使われる分散／標準偏差のお話です。（2023/6/15）

Weekly Memo：
「生成AI」のリスクを法制度から考える――国立情報学研究所の講演から探る
今、話題沸騰の生成AI。影響は広がるばかりだが、一方でリスクへの対応も不可欠だ。とくに法制度における信頼性の観点から見た生成AIのリスクとは何か。国立情報学研究所の講演から探ってみる。（2023/6/12）

スペシャリスト志向も高まる：
高学歴学生の「高年収」志向が鮮明に　就職人気企業ランキング、3年連続の1位は？
難関大学で2024年卒業予定の学生に、就職したい企業を聞いたランキングが発表となった。3年連続で1位を獲得した企業とは？（2023/6/1）

やさしいデータ分析：
［データ分析］平均値の落とし穴 〜 平均給与が高すぎる？！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第3回。分布の中心的な位置を表す値として代表値を取り上げ、尺度や分布によって適切な代表値を利用する必要があることを説明します。（2023/6/1）

医療ITコンサルタントのためのQ&A【第6回】
“Amazon薬局”が現実の脅威に？　電子処方箋が後押し「処方薬ネット販売」の今
電子処方箋の仕組みが開始し、調剤薬局のビジネスは大きく変わる可能性があります。処方薬のオンライン販売が現実になるとともに、Amazon.comが日本での処方薬販売に参入するとの見方も。何が起きるのでしょうか。（2023/6/13）

専門家が解説：
なぜ「スマートロック」は売れているのか　分析から見えたマーケティングの本質
コロナ禍が落ち着き、「スマートロック」に注目が集まっている。専門家がマーケティング視点で解説する。（2023/6/3）

やさしいデータ分析：
高校生に負けない！　社会人が学ぶべき、やさしいデータ分析
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載のスタート。今回は、なぜデータ分析の重要性が高まっているか、ビジネスに生かすために何を学ぶべきかを概観した後、連載の全体像を紹介します。（2024/3/28）

ノロノロ：
EV普及には急速充電を戦略的に進めるしかない
他の主要国と違って日本市場でのEV普及は亀のごとく遅い。その主な要因は充電設備の整備の遅れだ。この克服は、官民の協力なくしてはあり得ない。（2023/4/17）

日本の新年度はどうして「4月1日」から始まるの？→きっかけは明治時代の財政政策だった
諸事情ありまして。（2023/4/1）

唯一2万人超え：
社長の出身大学、日本大学が12年連続の1位　早稲田、慶應は？
日本で最も社長を輩出している大学はどこなのか？　東京商工リサーチは「全国社長の出身大学」調査を実施した。（2023/3/14）

JFMA調査研究部会のFM探訪記（9）：
FMの祭典「FMフォーラム 2023」開催中！調査研究会部会とDXやBIMなど計80もの講演
本連載では、日本ファシリティマネジメント協会（JFMA） 専務理事 成田一郎氏が「JFMA調査研究部会のFM探訪記」と題し、JFMA傘下で、マネジメントや施設事例、BIM×FMなどの固有技術をテーマにした合計18の研究部会から成る「調査研究部会」での研究内容を順に紹介していく。第9回は、年に1度のFMの祭典「第17回 日本ファシリティマネジメント大会−ファシリティマネジメント フォーラム 2023−」の80以上の講演のうち、18の調査研究部会の発表やDX／BIM関連の講演をメインに紹介する。（2023/3/6）