機械/装置製造業界で役立つ データ分析統計講座（Excelで行う回帰分析）スキル&リテラシーアップ | 対面研修（集合研修）
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
Excelで学ぶ回帰分析の基本を、実務に活かせるスキルに
「データ分析統計講座（Excelで行う回帰分析）」は、相関関係と因果関係の違いを理解しながら、Excelを使った回帰分析の手法を基礎から実践まで学べる研修です。対面・Webの両形式に対応し、初学者でも無理なく習得できます。
機械/装置製造業界で期待できる効果
生産実績や品質データ、設備の稼働情報などを回帰分析することで、不良の傾向や要因を数値で可視化できます。勘や経験に頼らない、再現性ある現場改善を後押しします。
製造業界にとってのメリット
分析スキルの共通言語化により、属人化を防ぎ、チーム全体の判断力が底上げされます。データに基づく報告・提案の説得力も高まり、現場と経営層の連携がよりスムーズになります。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析の統計について、特にExcelで行う回帰分析を学ぶための講座です。この講座で実践的な回帰分析手法について学習しましょう。研修カリキュラム：データ分析統計講座（Excelで行う回帰分析）スキル＆リテラシーアップ
本カリキュラムでは、回帰分析の基礎からExcelを活用した実践までを段階的に学びます。機械/装置製造業界における工程分析や予測精度の向上に直結する、分析リテラシーの向上を目指します。
- レッスン1：回帰分析とは？ 統計的分析の基本概念
- レッスン2：相関関係と因果関係の違いを理解する
- レッスン3：回帰分析が活用される業務領域と実例
- レッスン4：Excel分析ツールの有効化と準備操作
- レッスン5：相関係数とは何か？ 基礎的な見方と活用
- レッスン6：Excelを使った単回帰分析の実施方法
- レッスン7：出力結果の読み解き方とチェックポイント
- レッスン8：残差とは？ モデルの精度評価の基本
- レッスン9：グラフによる可視化と説明資料の作成
- レッスン10：重回帰分析の基礎と複数変数の扱い方
- レッスン11：仮説の立て方と検証のプロセス設計
- レッスン12：データの整形と欠損値処理の基本
- レッスン13：分析対象データの選定基準と整理方法
- レッスン14：KPIと分析データの関係を捉える
- レッスン15：分析結果から改善提案を導く手順
- レッスン16：業務判断における数値根拠の使い方
- レッスン17：製造業における回帰分析の活用事例
- レッスン18：Excel以外の分析手法との比較
- レッスン19：精度の高いレポートの構成と書き方
- レッスン20：現場で回帰分析を使いこなすコツ
- レッスン21：【アイデアワークショップ】
実データを用い、業務課題をテーマにした回帰分析を実施・改善提案を検討 - レッスン22：【まとめ】
学習内容の振り返りと業務適用に向けた個人の行動計画の作成 - レッスン23：【発表会】
チーム単位での課題分析結果と改善提案を発表し、全体共有・フィードバック
*参考（研修内容イメージ確認のためスライド形式の一部をご紹介しています）
国内の機械/装置製造業界におけるDX事例
国内
1. 日本特殊陶業株式会社：IoT×データ分析基盤×BIツールによるスマートファクトリー化
- IoTで各種機器データを収集し、データ分析基盤とBIツールで「設備総合効率の見える化」を実現。
- 生産性・品質向上を目指し、現場担当者が自らレポート作成できる環境を構築。
- データ活用によって、設備稼働率や不良率の改善に寄与した事例。
2. 製造現場の品質管理：Excel/Pythonによるデータ分析実践
- 製造現場で発生する品質不良の原因を、ExcelやPythonでデータ分析し特定。
- 各工程のデータを回帰分析などの統計手法で解析し、品質向上を実現。
- データ分析のスキルアップと現場改善を両立した取り組み。
3. ドイツ・モンディグロナシ社：機械学習による故障予測アルゴリズム開発
- 生産工程の機械から大量のデータを取得し、機械学習で故障予測モデルを開発。
- 年間約1,000万円のコスト削減を達成。
- データ解析ワークフローの内製化とスピード感が成功要因。
4. 設備データ活用による不良ロス削減・品質改善
- 製造ラインの運転条件や生産データを収集し、統計解析・AI分析で異常検知や不良要因の特定を実施。
- 相関分析や分布解析、AIによる特徴抽出を活用。
- 分析結果を現場にフィードバックし、PDCAサイクルで継続的な改善を推進。
5. 機械製造業（国内中小企業）：データ活用によるLTV傾向観察・有望顧客分析
- 射出成型機・ブロー成型機の加工・組立を行う中小企業が、データ分析でLTVの傾向や有望顧客を抽出。
- データドリブン経営への転換事例として紹介されている。
*引用元一覧
[1] https://www.youtube.com/watch?v=VhZFHIXTsxI
[2] https://www.satfaq.jp/dx-column/manufacturing-dx/
[3] https://www.rdsc.co.jp/seminar/2503132
[4] https://www.wingarc.com/solution/manufacturing/blog/iotdata-processing.html
[5] https://www.inrevium.com/pickup/dx-milestone-5/
[6] https://www.jil.go.jp/institute/reports/2024/documents/0228.pdf
[7] https://www.kanto.meti.go.jp/seisaku/iot_robot/digital_dx/data/knowledge_jirei.pdf
[8] https://www.soumu.go.jp/main_content/000835175.pdf
[1] https://www.youtube.com/watch?v=VhZFHIXTsxI
[2] https://www.satfaq.jp/dx-column/manufacturing-dx/
[3] https://www.rdsc.co.jp/seminar/2503132
[4] https://www.wingarc.com/solution/manufacturing/blog/iotdata-processing.html
[5] https://www.inrevium.com/pickup/dx-milestone-5/
[6] https://www.jil.go.jp/institute/reports/2024/documents/0228.pdf
[7] https://www.kanto.meti.go.jp/seisaku/iot_robot/digital_dx/data/knowledge_jirei.pdf
[8] https://www.soumu.go.jp/main_content/000835175.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. 法人向けオンライン学習サービス「MENTER」
- 全社員を対象に、Excelを用いた回帰分析やデータ分析機能の活用を学ぶ統計講座を提供。
- クイズ形式やマンガ動画を活用し、ITリテラシーや実務スキルの底上げを図っている。
- ITスキル診断で現状把握や成長の可視化も可能。若手からマネジメント層まで幅広く対応。
2. 株式会社ピープルドット「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」
- 製造業の初学者やデータ活用に課題を感じる社員向けに、約2か月間のeラーニング＋オンライン講義を提供。
- Excelを使ったデータ分析・統計知識（VLOOKUPやピボットテーブル、回帰分析など）を実践的に習得。
- 短期間で現場業務に活きるスキルを身につける内容。
3. コガク「Excelで学ぶ統計的方法の活用講座」
- 製造業技術者向けに、Excelを使った統計的考え方や手法（回帰分析含む）をeラーニングで学ぶ講座を提供。
- 品質管理や現場改善に直結するスキル習得を目指す。
4. 東京都市大学リカレントプログラム「DX人材育成コース」
- データ分析のための分類・回帰・課題解決をテーマに、社会人向けに短期集中で学ぶコース。
- 現場課題の解決力強化を重視し、データサイエンスの基礎から応用までを体系的に学習。
5. ヤマハ発動機「テミル：ラボ」
- ベテラン職人～若手までを対象に、スマートファクトリー推進のためのDX人材育成プログラムを展開。
- プロジェクト型学習やPoC（概念実証）を通じて、現場課題の発見・解決力やデジタル活用力を養成。
6. 製造業向けAI・データサイエンス養成プログラム（株式会社キカガク等）
- Pythonを用いたデータ収集・加工・可視化・分析、機械学習・ディープラーニングの実装までを体系的に学ぶ。
- 現場課題に即した演習を重視し、自走できる人材の育成を目指す。
*引用元一覧
[1] https://www.monodukuri.com/seminars/tag/2077
[2] https://manabi-dx.ipa.go.jp/courses/00224-000031
[3] https://www.cogaku.co.jp/quality/category-5/
[4] https://recurrent.shibuya-pxu.tcu.ac.jp/pages/lp
[5] https://www.insource.co.jp/peopledot/excel_data.html
[6] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2501/06/news013.html
[7] 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
[8] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf
[1] https://www.monodukuri.com/seminars/tag/2077
[2] https://manabi-dx.ipa.go.jp/courses/00224-000031
[3] https://www.cogaku.co.jp/quality/category-5/
[4] https://recurrent.shibuya-pxu.tcu.ac.jp/pages/lp
[5] https://www.insource.co.jp/peopledot/excel_data.html
[6] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2501/06/news013.html
[7] 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
[8] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf