化学業界で役立つ データ分析基礎講座（基本知識と様々な分析手法）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

データの力で化学業界の未来を切り拓く

化学業界で期待できる効果

化学業界にとってのメリット

参考カリキュラム

• データ分析の基本とは？ - データ分析の重要性と基礎知識を学びます。
• データの種類と特性の理解 - 実験データ、市場データ、アクセスデータ、インタビューデータの違いと活用方法を解説。
• データ収集とクリーニング手法 - データの収集方法と、正確な分析のための前処理技術。
• 分析計画の立て方と目標設定 - 目標に基づいた分析計画の策定方法を学びます。
• 基礎統計学 - 平均・中央値・分散の理解 - 基本的な統計手法を用いたデータの理解。
• 相関分析と因果関係の特定 - 化学データにおける相関の発見と因果関係の特定手法。
• 回帰分析の基礎 - 研究データの予測や最適化に役立つ回帰分析手法。
• ファネル分析と遷移分析 - 化学プロセスや製品開発の進捗状況を視覚化。
• CRM分析とRFM分析 - 化学業界における顧客管理や製品利用傾向の把握。
• KPI・KGIの設定と活用 - 目標管理指標の設定と成果測定の方法を学びます。
• 実験データの可視化と解釈 - グラフやダッシュボードを活用したデータの見える化。
• データ分析ツールの紹介（Excel, Python, R） - 主要なデータ分析ツールの使い方を解説。
• 異常検知と品質管理への応用 - 製造プロセスの異常検知と品質改善の手法。
• 市場データを活用した需要予測 - 需要予測に基づいた生産計画の立案。
• リアルタイムデータ分析の活用 - IoTデータのリアルタイムモニタリング。
• 化学業界特有のデータプライバシーとセキュリティ - 機密データの取り扱いと情報保護。
• 分析結果の報告と意思決定 - 経営層への効果的なプレゼンテーション方法。
• 課題発見と改善提案の実践 - データをもとにした課題抽出と改善提案の立案。
• AIと機械学習の基礎知識 - 化学データへのAIの応用可能性について学びます。
• 未来を見据えたデータ活用戦略 - 持続的なデータ活用のための戦略設計。
• アイデアワークショップ - 現場課題のデータ分析を考える - 受講者自身の業務データをもとに、現場での分析アイデアを創出。
• まとめと発表会 - 学んだ知識と技術を活かした発表会を実施。実践力を高めます。

このカリキュラムで、データ活用の力を身につけ、化学業界のさらなる発展に貢献できる人材へと成長しましょう。

*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）

化学業界のDX事例

国内のDX事例

三井化学株式会社（アビームコンサルティング連携）

2022年度に約1,000人を対象としたデータ分析基礎講座「レベル1研修」を実施。
座学と実践演習を組み合わせたプログラムでデジタルリテラシー向上を推進。
2025年度までに165人のデータサイエンティスト育成を目標。

住友化学

AIとIoTを活用したプラント運転最適化。
生産工程のリアルタイムデータ分析によるエネルギー効率改善。

AGC

DXを活用した生産性向上と新規事業創出。
製造プロセスデータの可視化と異常検知システム導入。

東レ

マテリアルズ・インフォマティクスを用いた新素材開発。
機械学習による分子構造解析の効率化。

化学工場の自動化事例

実験作業のロボット化と24時間稼働体制構築。
研究データのAI解析による新規材料探索プロセス短縮。

海外のDX事例

Currenta（ドイツ・CHEMPARK）

HiveMQのMQTTプラットフォームを導入。
廃水処理施設のデータ統合とリアルタイム監視システム構築。
ネットワーク負荷40%削減と新規サンプリングサービス開発。

国際製薬企業（Katalyst D2D活用）

高速実験（HTE）と機械学習の統合プラットフォーム構築。
3,000データポイントを活用したアミド結合反応の収率予測モデル開発。
ベイジアン最適化アルゴリズムによる実験設計効率化。

Zeta Industrial Solutions

IoTセンサーと予知保全システム導入。
生産ラインのダウンタイム25%削減。
クラウドベース分析ダッシュボードで意思決定速度向上。

Acme Industries

製造工程のAI最適化による生産速度30%向上。
エネルギー使用効率分析で操業コスト20%削減。

化学業界のDX人材育成事例

三井化学株式会社

2025年度までにDX専門人材165名の育成を目指す4段階の人材育成プランを策定。
「レベル0」では役員を含む1万人にDXの概要やAI・データ活用の基礎を研修済み。
「レベル1」では営業・マーケティング部門など約1,000人にデータ分析の基本知識を習得させる。
レベルごとに三井化学独自の教材を用意し、化学業界の業務に即した実践的な内容と認定試験を実施。
NECやアビームコンサルティングと連携し、実務に直結するOJTやロールプレイング、
機械学習スキルの習得を重視したカリキュラムを展開。

DataVehicle「DX人材育成研修（基礎編）」

データ分析の設計から施策立案までを体験できる2カ月間のOJT形式プログラム。
データ分析の基礎を学び、自社ビジネスへの適用や課題解決策の立案を重視。
講師による実践指導とフィードバックを通じ、実務に即したデータ分析スキルを効率的に習得できる。

NEC「NEC Academy for DX」

DX人材を3層（DX専任人材、DX実行人材、全社員）に分けて体系的に育成。
全社員向けにはDXリテラシー研修を実施し、AI・IoT・クラウドなどデジタル技術の基礎理解を促進。
DX実行人材にはグループワークやOJT、ケーススタディを通じてAI・データ活用計画の立案力を強化。
DX専任人材にはプロジェクト型学習や現場指導を通じて、データサイエンティストなど高度人材を育成。

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