8月最初のオリエンテーション中から初回の授業が始まります。主にコミュニケーション(スピーキング、ライティング)について学習するコースです。最初は簡単なケースのライトアップが3題ほどあり、学生同士で匿名でフィードバックを返します。いかに簡潔に、そして幅広く包括的に与えられたケース課題をカバーするかが問われます。講義自体は8月で終わりますが、その後も就職活動にも活かせるネットワークイベントや、TEDトークのようなビデオ提出が課されます。そして最後に・・・12月中旬、必修科目の期末試験が終わった冬の寒い時期に、ICE Weekといういかにも寒そうなプログラムが行われます。これは、グループでこれまで習ってきたファイナンスやマーケティングの分析手法を活かしてケースを分析し、グループ全員でプレゼンテーションを行うもので、1年生秋学期の必修科目の総仕上げとして行われます。プレゼンはクライアント企業の方々(と教授陣)を前に行いますので、一切手は抜けません。プレゼンテーションが終わると、優秀なプレゼンテーションを行ったチームの表彰式が行われて無事秋学期は終了、冬休みとなります。2014年1、2016年1は日本人の所属するチームが1位を取りました!!!
FIN 5203 Financial Management - Prof. Leary
この上なく物腰柔らかく優しいLeary 教授は、ファイナンスの基礎を初心者にもわかりやすく教えてくれます。授業の初めに必ずWall Street Journal から主要トピックを引っ張ってきてその日の講義の内容にひも付けて、机上のファイナンス理論の枠を超えて現実の世界でどのように生かされていくかを学びます。またクラスノートも整然とまとめられておりElective で用意されているファイナンスの応用講義に最低限必要な知識、考え方を身につけることができるため、ファイナンスを専攻せずとも、この講義だけでファイナンスの世界のBig Pictureを掴むことが可能です。
トヨタ自動車と世界のやまちゃんをこよなく愛するメキシコ人。日本人以上に生真面目な性格の持ち主です。MBAの学生でOperationに興味があって入学してきたという人は少数派ですが、Chayet教授はそうした学生の傾向をよく理解した上で、いかにOperationを興味深く、かつ分かりやすく教えるかに注力。授業が始まれば工夫をこらしたスライドや巧みなケースディスカッションの進め方、さらにはサプライチェーンマネジメントを体験できるゲーム等を通して、学生の興味を引き出す予備校の人気講師のような教授法です。特にスライドの凝りようは半端ではありません。
おまけに第一回目と最終回の授業ではサプライズが!絶対見逃せません。あまりの素晴らしさに最後の授業が終わった瞬間、学生が立ち上がって教授に拍手を贈りました。皆さんは大学生時代に学生からスタンディングオベーションを受けるような講義を受講されたことがあるでしょうか? 学生からの評判が良かった教授に贈られる"Teaching Award"を継続して受賞。
マーケティングの基礎的な概念(4Ps, 4Cs 等)から、STP、Promotion、Pricing、Distributionまで幅広いマーケティング知識を学習するコース。特に、データ分析を中心としたマーケティング手法に力を入れており、回帰分析を用いた売上予測やCLV(Customer Life Value)などマーケティング概念だけでは留まらない実践的な授業を展開するところにも特徴があります。授業は講義とケースディスカッションが半々くらいです。ウイスキーと子供のサッカー話が大好きなため、クラス中に生徒がそれらの話題を振ると喜んで近況を共有してくれます!
ACCT 5012 Strategic Cost Analysis - Prof. Fields
アカウンティングのコアクラスでお馴染みのフィールズ教授再び登場です。製造業の直接費(原料費や労務費)、間接費などのコスト計算についていくつかの方法を学習します。授業の進め方はコアのアカウンティングのクラスとほぼ同じですが、このクラスは毎回宿題があります。しかも、その日にやることが宿題として先に出るので、予習代わりになります。このコースも分厚いテキストを読まなくても教授のハンドアウトで十分にコースの学習ができるようになっています。
MEC 5410 Managerial Statistics - Prof. Gordinier
統計に興味のある学生はそれほど多くないでしょうが、それを前提にした上で、統計的手法を使いこなして、いかに正確な意思決定へとつなげるかという、経営者にとって不可欠なスキルを効率よく学ぶことが可能。つまらない統計を面白くする術を熟知している方。仮説検証と多変量解析を駆使して、統計的に正しいことを、豊富な事例を元に、わかりやすく学ぶことができます。グループワークでは実際の企業データ(ビッグデータ)を授業で習った統計手法を駆使して分析することが求められ、今日の企業活動におけるデータ分析の重要性を身をもって理解することができました。