環境/リサイクル業界で役立つ 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
データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ
データに基づく判断力を養うための実践的な学習講座です。
環境／リサイクル業界で役立つABテストやKPI計算、効果シミュレーションを通じて、業務改善の精度を高めることができます。
現場にとっては、施策の優先順位を明確にし、効率的かつ持続可能な改善サイクルを実現できるメリットがあります。
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
環境/リサイクル業界のDX事例
国内外の環境・リサイクル業界におけるDX事例（データ分析関連）
1. 産業廃棄物処理・リサイクル業におけるDXによる効率化とデータ分析活用
DXを活用し、AIやIoTによるデータ収集と分析で廃棄物の分別精度と処理効率を大幅向上。
データのリアルタイム可視化により、廃棄物量や処理プロセスの最適化を実現。
ブロックチェーンを活用して廃棄物流通の透明性を確保し適正処理を証明（日本・海外事例に共通）。
データ分析でリサイクル率向上や環境負荷低減を支援。
2. 米国製造業における廃棄物管理DX事例
IoTセンサーで廃棄物の発生をリアルタイム監視し、ビッグデータ解析で発生源の特定と削減策を導入。
AIを活用した分別システムにより、リサイクル率が15%向上。
ロボティクスを用いた自動化ラインで作業時間を30%短縮、コスト削減を実現。
3. 旭化成株式会社のDX推進
2021年よりDX推進部門を統合し、企業全体の意思決定をデータドリブン化。
再生プラスチックのリサイクル状況を可視化するプラットフォームを開発し、循環型社会実現に寄与。
データ分析を活用した意思決定加速と透明性の向上で、環境負荷の低減にも貢献。
4. 産業廃棄物管理業におけるDX化の進展（期待効果）
センサーやモバイルアプリによるデータ収集と統合でデータドリブンな環境管理が可能に。
過去とリアルタイムのデータ分析を使い最適ルート選定・業務効率化・CO2排出量の見える化。
各種報告書や提出資料の自動作成も実現し、業務負担の大幅軽減を実現。
引用元記事：https://aka-link.net/dx-recycle/
引用元記事：https://www.amita-oshiete.jp/qa/entry/016239.php
引用元記事：https://pig-data.jp/blog_news/blog/scraping-crawling/dx_usecases/
引用元記事：https://iot-recycle.com/news/file/2022031401.pdf
引用元記事：https://www.ricoh.co.jp/service/digital-manufacturing/media/article/detail60
引用元記事：https://column.eii-net.co.jp/dx2/
引用元記事：https://dx-labo.net/department/4279/
引用元記事：https://www.meti.go.jp/policy/sme_chiiki/dxcommunity/pdf/15.pdf
引用元記事：https://trends.codecamp.jp/blogs/media/dx-industrial-waste
環境/リサイクル業界のDX人材育成事例
国内外の環境・リサイクル業界におけるDX人材育成事例
1. DIC株式会社のデータ利活用人材育成プログラム
生産部門を対象に2022年から「データ活用基礎研修（Level.5）」を設計・実施。
階層別ピラミッド構造の人材育成体系を策定し、データ利活用スキルの段階的な向上を目指す。
研修後はデータ駆動型の現場運営できる人材の確保と職場風土の変革を推進。
2. 日立造船株式会社の全社的なデータ利活用人材育成
全社員を対象にデータ利活用の勉強会や研修を実施。
「データ分析プロセス実践研修」ではロボット操作を通じたデータ収集と分析の演習を行い、課題設定やごみデータの扱いを体感的に学ぶプログラム。
研修後、データリテラシー向上と部門間の協働促進に成功。
3. アスクル株式会社のTableauを活用したデータ活用人材育成
マーケティング・物流など多部門社員を対象にTableauとSQLの勉強会を開催。
2020年以降、社内公式の「データサイエンス教室」を設立し、BIツール習熟によるデータ活用推進。
部門横断的なデータ活用文化の醸成とマネジメント層の意識変革を実現。
4. NECの現場従業員向けデータ活用人材育成サービス
6か月間の短期プログラムで現場従業員をデータ分析可能なDX人材に育成。
業務理解を活かして効果的なデータ活用を促進。
引用元記事：https://www.dga.co.jp/case-study/dic/
引用元記事：https://learninglab.afrel.co.jp/1818/
引用元記事：https://www.tableau.com/ja-jp/solutions/customer/askul-dx-hr-development
引用元記事：https://hrd.funaisoken.co.jp/colum/産業廃棄物（産廃）業界での人材採用における動/
引用元記事：https://jpn.nec.com/solution/dotdata/usecase/interview/20230904/index.html
引用元記事：https://www.meti.go.jp/policy/energy_environment/global_warming/GX_HR/GX_HR_cases_2024.pdf
引用元記事：https://www.grow-360.com/case-studies/satisfaction-survey-FY2024
引用元記事：https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/43/S1103-IV.html