自動車業界で役立つ 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 | 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
データドリブンな製造現場へ。Excelで学ぶ回帰分析による品質・生産性向上
「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」は、自動車業界に特化した実践的な分析スキルを習得できるオンライン講座です。製造ラインで日々蓄積される工程データや品質検査データを対象に、Excelのデータ分析ツールを用いた単回帰・重回帰分析の実施方法を習得。
異常傾向の早期検出、要因特定、プロセス改善に役立つ統計的アプローチを身につけます。
自動車業界で期待される効果
品質管理や工程管理の現場において、分析結果に基づく定量的な判断が可能になります。不良品率の低減や設備稼働率の最適化に加え、要因分析や傾向分析による異常予兆の検知、統計的品質管理（SQC）レベルでの改善活動推進が期待されます。
さらに、設備パラメータや環境条件と製品特性との相関を可視化することで、PDCAサイクルの精度が向上します。
自動車業界にとってのメリット
属人化していた改善活動が、統計的手法により再現性と客観性を持って実行可能に。工程内データや不具合発生履歴を基に、Excel上で簡便に回帰モデルを構築し、実務に即したデータ解析を行えることから、現場主導の改善力が高まります。
また、統計リテラシーの底上げにより、デジタル人材育成の一環としても効果的。製造現場から管理部門まで、組織全体でのデータ活用基盤構築に寄与します。
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。●回帰分析とは？
●回帰分析 – 相関関係と因果関係
●Excelでの回帰分析
●Excelでの回帰分析 – データ分析機能の活用
●相関係数とは
●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います。
自動車業界のDX事例
国内自動車業界のDX事例
実走行データの分析自動化による開発効率化（Teradata × アプトポッド）日本テラデータとアプトポッドが協業し、自動車開発現場のDXを推進。
IoTセンサーから膨大な実走行データをリアルタイムで収集・加工・可視化・分析する仕組みを構築しました。
データ分析基盤「Teradata Vantage」とIoTミドルウェア「intdash」を連携し、従来Excel等で手作業だったデータ処理を自動化。
これにより、エンジニアが本来の価値創造業務に集中できるようになり、開発効率を大幅に向上させました。
この仕組みは既に国内外で30社・50プロジェクト以上で活用されており、CASE（コネクテッド・自動運転・シェアリング・電動化）やMaaS対応のためのデータ利活用が加速しています。
出典：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2008/05/news045.html
売上数量と天候データを使った重回帰分析による需要予測（自動車部品業界）
国内自動車部品メーカーが、売上数量上位50品目と過去天気データを用いて重回帰分析を実施。
Excel等を活用し、複数の説明変数（例：気温、降水量、曜日など）から売上数量を予測するモデルを構築しました。
これにより、需要変動の要因分析や在庫最適化、販売戦略の高度化を実現しています。
出典：https://dxq.manabi-dx.ipa.go.jp/images/DXQ-pbl-case_2024.pdf
海外自動車業界のDX事例
IoT・クラウド基盤を活用したデータ駆動型開発（グローバル自動車メーカー）大手自動車メーカーが、車両からリアルタイムで収集される膨大なデータをクラウド基盤で集約・分析。
機械学習や回帰分析などの統計手法を用いて、燃費・故障予測・安全性評価など多様な業務に活用しています。
データ分析の自動化により、開発サイクル短縮や品質向上、個別顧客ニーズへの対応が進んでいます。
出典：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2008/05/news045.html
Excelによる回帰分析活用の実務例
自動車業界では、Excelの「分析ツール」アドインを使い、売上や品質指標などの目的変数と、価格・顧客満足度・宣伝費用・TVCM有無などの説明変数を入力して重回帰分析を実施。分析結果の係数を活用し、将来の売上予測やマーケティング施策の効果検証に役立てています。
簡易な分析はExcelで、より大規模なデータや自動化が必要な場合はPython等に移行する事例が多数見られます。
出典：https://www.niandc.co.jp/tech/20250327_60156/
自動車業界のDX人材育成事例
MENTER「データ分析_統計講座（Excelで行う回帰分析）」導入事例自動車業界を含む法人向けに、Excelを使った回帰分析の実践的なデータ分析・統計講座を提供しています。
この講座は初めてデータ分析業務に従事する社員を対象とし、データ分析リテラシー向上とDX推進を目的としたeラーニング型人材育成プログラムです。
https://menter.jp/course/data_kiso_elementaly_b
インソース「ビジネスデータの分析研修」
Excelを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得する研修を自動車関連企業向けに実施。
ビジネス現場で活かせる統計の基礎を学び、業務効率改善やデータ活用人材の育成を図っています。
https://www.insource.co.jp/bup/bup_business_data_analysis.html
NEC「DX人材育成サービス」
データサイエンスやAI活用をテーマに、実務データを用いた分析を通じて、業務部門担当者をデータ活用人材として育成。
集合研修とOJTを組み合わせ、最短6か月でビジネス課題解決力やデータ分析スキルを習得する取り組みを推進しています。
https://jpn.nec.com/solution/dotdata/product/hrd.html
トヨタ自動車：社内AI・データ分析研修プログラム
従業員向けにAIやデータ分析の研修を社内で実施し、デジタルスキルの底上げを推進しています。
https://xcc-dash.jp/2025-03-26-2/
ホンダ：IT企業と連携したデジタル技術研修
IT企業と協力し、専門的なデジタル技術研修を実施。DX推進人材の育成に注力しています。
https://xcc-dash.jp/2025-03-26-2/
カナン株式会社：自動車DX人材育成研修
自動車関連企業向けに、全社員・研究開発部門・生産部門・営業部門など部門別に最適化したDX研修を提供。
データ活用やCASE・MaaSの基礎リテラシー習得、ワークショップを通じた実践的な人材育成を図っています。
https://www.kanan-jp.com/training-mobility/
ダイハツ工業「DDI（Daihatsu Digital Innovators）」プログラム
DX推進部門への異動を前提とした5ヵ月間の研修を実施。
AIやアプリ開発などデジタルスキルを体系的に習得する独自育成プログラムを実施しています。
https://jinjibu.jp/hrt/article/detl/techactivities/3740/