繊維/アパレル業界で役立つ 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
データに基づく判断力を、現場の力に。
「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、繊維・アパレル業界のための、実践的な統計スキルを身につけるオンライン講座です。
日々の業務で使い慣れたExcelを活用し、回帰分析の基礎から応用までを学ぶことで、データに基づいた意思決定が可能になります。
繊維・アパレル業界で期待される効果
市場トレンドの分析、売上データからの需要予測、仕入れや在庫管理の最適化など、勘や経験に頼らない分析が可能に。
顧客ニーズを的確に把握し、製品企画や販売戦略にデータを活かす体制づくりが期待されます。
業界にとってのメリット
社員の分析スキルとデータリテラシーが向上することで、部門間の情報共有や意思決定のスピードがアップ。
現場主導でデータを活かす文化を育て、収益改善や競争力の強化につながります。
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。●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ます）
繊維/アパレル業界のDX事例
国内の繊維・アパレル業界におけるDX事例
ワークマン：Excel経営によるデータ分析活用ワークマンは「エクセル経営」と称し、Excelを活用したデータ分析を経営判断に取り入れています。
POSデータや販売実績などの大量データをExcelで可視化・分析し、売れ筋商品の見極めや在庫最適化、商品開発に活用しています。
これにより、現場の担当者もデータに基づいた意思決定ができるようになり、業績向上に大きく寄与しています。
グンゼ：ウェアラブルデータの分析と新事業創出
グンゼは特殊繊維を使ったセンシングウェアを開発し、着用者の動きや姿勢、活動量などの生体データを収集・可視化・分析しています。
これらのデータは健康管理や新たなビジネスモデル開発に活用されており、データ分析リテラシーの向上がDX推進のカギとなっています。
ZOZOTOWN：AI・データ分析による最適サイズ提案と生産効率化
ZOZOTOWNは「マルチサイズプラットフォーム（MSP）」を導入し、顧客の身長・体重データから最適な服のサイズをAIでレコメンド。
さらに、購入履歴や類似体型ユーザーの傾向分析も活用し、顧客満足度向上と返品率低減を実現しています。
生産現場でも検寸・検品データのデジタル化や可視化を進め、効率的な商品開発・在庫管理を実現しています。
ファーストリテイリング（ユニクロ）：RFIDとデータ連携による在庫最適化
RFIDタグを活用し、リアルタイムで在庫データを収集・分析。
売れ筋や在庫状況をExcelやBIツールで可視化し、発注や商品補充の最適化を実現しています。
海外の繊維・アパレル業界におけるDX事例
Longratex（ポルトガル／イギリス）：2D/3D CAD・仮想プロトタイピング2D/3D CADや仮想プロトタイピングを活用し、サンプル制作や生産工程の自動化・効率化を実現。
デジタルデータをもとに需要予測や生産計画を最適化し、生産性を50％向上させました。
Timex Garment（スリランカ）：E-fitソフトウェアによる3Dサンプル開発とデータ分析
3Dサンプル開発ソフト（E-fit）を導入し、物理サンプルの制作を減らしつつ、デジタル上でフィット感やデザインを検証。
開発リードタイム短縮とコスト削減、さらにデータを用いたトレンド分析や需要予測も行っています。
韓国：スマートファクトリーとメディアビッグデータ分析
韓国のアパレル業界では、スマートファクトリー化とビッグデータ分析を組み合わせ、製造工程の自動化と市場トレンドのリアルタイム分析を推進。
ExcelやBIツールでのデータ可視化・分析が現場の意思決定に活用されています。
フィンランド：AI・機械学習によるデザイン自動化
デザイナーとAIが協働し、過去の販売データやトレンドデータを統計分析。
Excelや統計解析ソフトでのデータ処理を通じて、ヒットしやすいデザインを自動提案する仕組みを構築しています。
*引用元一覧
1. https://spotlight.shimaseiki.com/ja-jp/wearware/dx_solutions
2. https://otomo.join-up.co.jp/fashiondx/
3. https://builpo.jp/apparel-dx
4. https://dx-consultant.co.jp/overseas-apparel-industry-dx-case/
5. https://intracen.org/sites/default/files/media/file/media_file/2022/09/28/textiles-clothing-sector_final_web.pdf
6. https://spotlight.shimaseiki.com/en/wearware/dx_solutions
7. https://www.udemy.com/course/excel_data/
8. https://www.insource.co.jp/bup/bup_business_data_analysis.html
9. https://www.monodukuri.com/articles/summary/49/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
10. https://case-search.jp/case-by-theme-dx-apparel/
11. https://bdx.fabeee.co.jp/blog/dx/dx-apparel/
12. https://spotlight.shimaseiki.com/ja-jp/wearware/dx_solutions_2
13. https://rsisinternational.org/journals/ijrsi/articles/digital-transformation-in-the-fashion-industry-in-the-united-kingdom-a-review/
14. https://www.udemy.com/course/basic-regressionanalysis/
15. https://dsaic.shiga-u.ac.jp/wp-content/uploads/2023/04/DSView_vol4.pdf
16. https://creast-co.com/industry_research/sewingfactorydx.html
17. https://aismiley.co.jp/ai_news/how-to-forecast-demand-using-excel/
18. https://www.fashionsnap.com/article/2022-01-31/yagi-dx/
19. https://aismiley.co.jp/ai_news/logistic-regression/
20. https://www.kojima-iryo.com/cad/blog/detail/apparel_digital
21. https://gigxit.co.jp/blog/blog-15125/
22. https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-3419/
23. https://arc.asahi-kasei.co.jp/member/watching/pdf/w_332-02.pdf
24. https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0520/
25. https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/21853
26. https://www.keidanren.or.jp/policy/2022/039_bessatu.pdf
27. https://ncmep.org/modern-textile-case-studies-innovation-and-technology-in-nc/
1. https://spotlight.shimaseiki.com/ja-jp/wearware/dx_solutions
2. https://otomo.join-up.co.jp/fashiondx/
3. https://builpo.jp/apparel-dx
4. https://dx-consultant.co.jp/overseas-apparel-industry-dx-case/
5. https://intracen.org/sites/default/files/media/file/media_file/2022/09/28/textiles-clothing-sector_final_web.pdf
6. https://spotlight.shimaseiki.com/en/wearware/dx_solutions
7. https://www.udemy.com/course/excel_data/
8. https://www.insource.co.jp/bup/bup_business_data_analysis.html
9. https://www.monodukuri.com/articles/summary/49/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
10. https://case-search.jp/case-by-theme-dx-apparel/
11. https://bdx.fabeee.co.jp/blog/dx/dx-apparel/
12. https://spotlight.shimaseiki.com/ja-jp/wearware/dx_solutions_2
13. https://rsisinternational.org/journals/ijrsi/articles/digital-transformation-in-the-fashion-industry-in-the-united-kingdom-a-review/
14. https://www.udemy.com/course/basic-regressionanalysis/
15. https://dsaic.shiga-u.ac.jp/wp-content/uploads/2023/04/DSView_vol4.pdf
16. https://creast-co.com/industry_research/sewingfactorydx.html
17. https://aismiley.co.jp/ai_news/how-to-forecast-demand-using-excel/
18. https://www.fashionsnap.com/article/2022-01-31/yagi-dx/
19. https://aismiley.co.jp/ai_news/logistic-regression/
20. https://www.kojima-iryo.com/cad/blog/detail/apparel_digital
21. https://gigxit.co.jp/blog/blog-15125/
22. https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-3419/
23. https://arc.asahi-kasei.co.jp/member/watching/pdf/w_332-02.pdf
24. https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0520/
25. https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/21853
26. https://www.keidanren.or.jp/policy/2022/039_bessatu.pdf
27. https://ncmep.org/modern-textile-case-studies-innovation-and-technology-in-nc/
繊維/アパレル業界のDX人材育成事例
国内の繊維・アパレル業界におけるDX人材育成事例
経済産業省「マナビDX Quest」地域企業協働プログラム- 地域の繊維・アパレル企業を含む中小企業と、DX人材育成プログラムの受講生がチームで協働し、現場の課題解決を通じて実践的なデジタルスキルを習得します。
- 受講生は企業から提供された実データを用い、Excel等でのデータ管理方法の分析や業務プロセス改善の提案を行うことで、データ分析や回帰分析などのスキルを現場で磨きます。
- 企業側も、DX推進の担い手となる人材の育成・確保を目的とし、実務を通じてデジタルリテラシーを高めています。
海外の繊維・アパレル業界におけるDX人材育成事例
多国籍企業による多言語・多文化対応のDX研修- 特定技能制度を活用し、外国人材を受け入れる繊維業界では、多言語対応の業務マニュアルや教育コンテンツ、AIチャットボットによる多言語サポートなどを導入し、外国人材のデジタルスキル・リテラシー向上を図る取り組みが進んでいます。
- これにより、Excel等の基本的なデジタルツールの使い方から、データ分析・業務効率化まで幅広いスキルを現場で習得できる環境が整備されています。
*引用元一覧
1. https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/Results_of_Collaborations_with_Companies_2023.pdf
2. https://menter.jp/training/apparel-dxelementary-elearn/
3. https://www.akibagakuen.jp/pdf/2020_seika.pdf
4. https://dx-consultant.co.jp/overseas-apparel-industry-dx-case/
5. https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250409-3/
6. https://kyodonewsprwire.jp/release/202204260475
7. https://www.optic.or.jp/okayama-digital-pi/pdf/allpage.pdf
8. https://builpo.jp/apparel-dx
9. https://www.aoyamabs.jp/information/files/risyusei_syllabus25.pdf
10. https://www.mizuho-fg.co.jp/sustainability/report/pdf/climate_nature_report_2024.pdf
11. https://www.hannan-u.ac.jp/gaiyou/llinfi00000hanbb-att/llinfi00000hanka.pdf
12. https://www.shizuokakeikyo.or.jp/sys_file/upload/files/202204sashi.pdf
13. https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_ind__0321S/-oc__020602S/-preBtn__2/
14. https://data-viz-lab.com/apparel-dx
15. https://www.tokushima-keikyo.com/mn/wp-content/uploads/2022/07/%E5%BE%B3%E5%B3%B6%E7%B5%8C%E5%8D%94%E6%A7%98_2310%E7%89%88.pdf
16. https://www3.jeed.go.jp/kanagawa/poly/corporation/hl52qs000006lz3n-att/slheod000000yah9.pdf
1. https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/Results_of_Collaborations_with_Companies_2023.pdf
2. https://menter.jp/training/apparel-dxelementary-elearn/
3. https://www.akibagakuen.jp/pdf/2020_seika.pdf
4. https://dx-consultant.co.jp/overseas-apparel-industry-dx-case/
5. https://smart-factory.funaisoken.co.jp/250409-3/
6. https://kyodonewsprwire.jp/release/202204260475
7. https://www.optic.or.jp/okayama-digital-pi/pdf/allpage.pdf
8. https://builpo.jp/apparel-dx
9. https://www.aoyamabs.jp/information/files/risyusei_syllabus25.pdf
10. https://www.mizuho-fg.co.jp/sustainability/report/pdf/climate_nature_report_2024.pdf
11. https://www.hannan-u.ac.jp/gaiyou/llinfi00000hanbb-att/llinfi00000hanka.pdf
12. https://www.shizuokakeikyo.or.jp/sys_file/upload/files/202204sashi.pdf
13. https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_ind__0321S/-oc__020602S/-preBtn__2/
14. https://data-viz-lab.com/apparel-dx
15. https://www.tokushima-keikyo.com/mn/wp-content/uploads/2022/07/%E5%BE%B3%E5%B3%B6%E7%B5%8C%E5%8D%94%E6%A7%98_2310%E7%89%88.pdf
16. https://www3.jeed.go.jp/kanagawa/poly/corporation/hl52qs000006lz3n-att/slheod000000yah9.pdf