機械/装置製造業界で役立つ データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ | オンライン学習（eラーニング）
MENTERが提供する人材育成 "３つの特徴"
IT実務に強い。
ショートカットからAIまで
現場で即戦力となるスキルを習得できます。実際現場で必要となるWindowsの操作方法から生成AIなど最新技術まで。実践的なカリキュラムで、受講者のスキルアップを強力にサポートします。
DXツールを生かした
運営体制
講師の講義を聞くだけに留まらない、全員参加型の講義を目指しています。Quiz番組形式、ワークショップなどは、様々なDXツールを用いてより楽しくインプットできるよう心がけています。
受講者満足度は
平均9.1 p（10段階）
研修後のアンケートでは、受講者から高い満足度を得ています。講義だけでなく、グループディスカッションやワークショップを通して、学びを深め、行動変化につなげる工夫が満足度の秘訣です。
本講座について
実務に直結するデータ分析力を短期間で習得
「データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ」は、ABテストやKPI・KGIの算出、効果シミュレーションなどを通じて、現場で使える実践的な分析スキルを効率よく学べるオンライン講座です。機械/装置製造業界で期待できる効果
工程改善や不良率の低減、業務効率の向上など、製造現場での課題解決にデータを活用できるようになります。数値に基づいた論理的な判断が可能となり、現場の意思決定がより精緻になります。製造業界にとってのメリット
属人的な勘や経験に頼らず、誰もが納得できる判断材料を共有できるようになります。チーム全体の認識を揃え、再現性のある改善活動が可能になり、製造業界で役立つ「成果につながる分析力」を実務で発揮できます。参考カリキュラム
このコースは、データ分析についての実践的なテクニックを学ぶための講座です。この講座で、基礎的なデータ分析の名称や計算方法を学習しましょう。●データ分析実践_ABテスト
●データ分析実践 – 代表値
●KGI・KPIの計算①
●KGI・KPIの計算②
●想定効果のシュミレーション①
●想定効果のシュミレーション②
●想定効果のシュミレーション③
●優先順位の選定
●etc.
*参考（研修内容イメージ確認のためオンライン学習動画の一部を紹介してます
国内・海外の機械/装置製造業界におけるDX事例
国内
1. 中小製造業：製造現場のデータ分析とAI活用による業務効率化
- 現場データの一元管理・分析をAIやソフトウェアで実現。
- 原価管理、生産進捗把握、現場改善に活用。
- 工程自動化や予知保全も進行中。
2. 製造業界全般：DX人材育成とデータサイエンス教育
- AI・機械学習を活用し、現場課題をデータ分析で解決。
- チームによるプロジェクト型の実践教育を実施。
- 既存業務知識とIT技術の統合がポイント。
3. セキ技研株式会社：DXによるデータドリブン経営の実現
- 製造データを経営判断や現場改善に活用。
- 部門間連携と意思決定の迅速化を実現。
- 全社的な生産性向上に寄与。
4. 中堅製造業：MES導入による競争力強化
- MES導入で工場データを可視化・分析。
- 生産性と品質管理の高度化を推進。
- 業務時間を月2,240時間削減。
5. 機械/装置製造業界：生成AI活用によるDX人材育成研修
- ChatGPT等の生成AIを活用した研修を実施。
- 基礎知識から業務応用まで幅広く対応。
- 現場のデジタルリテラシー向上を支援。
6. 株式会社山本金属製作所：機械加工現場のDX
- AIとデバイスを活用し現場データを分析。
- 生産性と品質を同時に向上。
- 人材育成と現場改善を両立。
海外
1. 海外製造業：スマートファクトリー化によるDX推進
- IoT・AIでリアルタイム分析と自動化を実施。
- 生産性向上とデジタルスキル強化を推進。
- グローバルでもDX人材育成は重要課題。
*引用元一覧
[1] https://menter.jp/training/kikai-chatgptelementary-kenshu/
[2] https://manabi-dx.ipa.go.jp/search/practice?path=%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E8%AC%9B%E5%BA%A7%3A%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%3A%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%3A%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC
[3] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chukenchushotebiki/dx-chukenchushotebiki_2025.pdf
[4] https://dx-king.designone.jp/0067
[5] https://www.nico.or.jp/wp-content/uploads/2024/02/b99da0f289f4e645434f9eee2d194805.pdf
[6] https://www.bpfj.jp/cms/wp-content/uploads/2021/05/%E3%80%8C%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%9F%E3%81%AA%E4%BC%81%E6%A5%AD%E6%88%90%E9%95%B7%E3%81%AE%E3%81%82%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%80%8D%E5%85%A8%E6%96%87.pdf
[7] https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241212-2/
[8] https://smart-factory.funaisoken.co.jp/column_theme/ai/
[9] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chushoguidebook/tebiki2.0archives.pdf
[1] https://menter.jp/training/kikai-chatgptelementary-kenshu/
[2] https://manabi-dx.ipa.go.jp/search/practice?path=%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E8%AC%9B%E5%BA%A7%3A%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%3A%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%3A%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC
[3] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chukenchushotebiki/dx-chukenchushotebiki_2025.pdf
[4] https://dx-king.designone.jp/0067
[5] https://www.nico.or.jp/wp-content/uploads/2024/02/b99da0f289f4e645434f9eee2d194805.pdf
[6] https://www.bpfj.jp/cms/wp-content/uploads/2021/05/%E3%80%8C%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%9F%E3%81%AA%E4%BC%81%E6%A5%AD%E6%88%90%E9%95%B7%E3%81%AE%E3%81%82%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%80%8D%E5%85%A8%E6%96%87.pdf
[7] https://smart-factory.funaisoken.co.jp/241212-2/
[8] https://smart-factory.funaisoken.co.jp/column_theme/ai/
[9] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chushoguidebook/tebiki2.0archives.pdf
国内の機械/装置製造業界におけるDX人材育成事例
国内
1. 株式会社キカガク：製造業向けAI・データサイエンス実践長期コース
- AI・機械学習・データ分析の基礎から実践までを体系的に学ぶ。
- Python、生成AI、回帰分析などを演習中心で習得。
- 現場課題の自走的解決力を重視。
2. 株式会社ジェイテック：IoT・AIエンジニア養成講座
- IoTデータの取得・解析、AI技術の実装を通じて人材を育成。
- 現場課題分析と新規事業創出に役立つ実践力を養成。
- スマートファクトリーを想定した教育内容。
3. Science & Technology社：製造業の実務向け統計・多変量解析講座
- 統計ソフトを使い、製造現場データで演習。
- 品質管理や原因分析、予測解析を学習。
- 年間1000名以上が受講。
4. R&D支援センター：Excel・Pythonで学ぶ製造業向けデータ解析
- 品質不良の原因特定や改善策立案をテーマに実践学習。
- ExcelとPythonを併用。
- 製造現場の品質管理に直結した内容。
5. ものづくりドットコム：ノンエンジニア向けデータ分析実践セミナー
- Pythonや生成AIを使った業務自動化とデータ分析を指導。
- 非エンジニア層も対象にした内容。
- 実務に直結するスキル育成。
6. MENTER：自動化スキル&リテラシーアップ講座
- Power AutomateなどのITツールを活用。
- 業務効率化を目指すオンライン講座。
- 機械/装置製造業界向けに展開。
7. 宮崎県：デジタルリーダー・推進員向け人材育成講座
- AI等の技術を活用する社内リーダーを育成。
- 毎年250名、3年間で750名を目標に育成。
- 対面とオンラインのハイブリッドで実施。
*引用元一覧
[1] https://menter.jp/training/kikai-jidouka-elearn/
[2] https://menter.jp/training/
[3] https://manabi-dx.ipa.go.jp/search/practice?path=%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E8%AC%9B%E5%BA%A7%3A%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%3A%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%3A%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC
[4] https://www.science-t.com/seminar/B250717.html
[5] https://www.rdsc.co.jp/seminar/2503132
[6] https://www.pref.miyazaki.lg.jp/documents/82480/somu_r050621.pdf
[7] https://www.monodukuri.com/seminars/tag/2077
[8] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf
[1] https://menter.jp/training/kikai-jidouka-elearn/
[2] https://menter.jp/training/
[3] https://manabi-dx.ipa.go.jp/search/practice?path=%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E8%AC%9B%E5%BA%A7%3A%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%3A%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%3A%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC
[4] https://www.science-t.com/seminar/B250717.html
[5] https://www.rdsc.co.jp/seminar/2503132
[6] https://www.pref.miyazaki.lg.jp/documents/82480/somu_r050621.pdf
[7] https://www.monodukuri.com/seminars/tag/2077
[8] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf