自動車業界で役立つ 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
データ活用で変わる自動車業界の未来
「データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ」は、自動車業界の現場で即戦力となるデータ分析の基礎から応用までをオンラインで学べる講座です。
生産管理や品質改善に必要な指標計算やABテストの活用法を体系的に習得し、実務に直結するスキルを身につけられます。
自動車業界で期待できる効果
製造ラインの稼働効率向上や不良品削減を目指す上で、KPIや工程能力指数（Cp、Cpk）の正確な把握が可能になります。
また、ABテストを用いた工程改善の効果検証により、改善施策の科学的な根拠を持って意思決定ができるようになります。
自動車業界にとってのメリット
データに基づいた生産計画や品質管理が可能になり、製品の信頼性向上とコスト削減に直結。
結果として競争力の強化と市場での優位性確保につながります。
さらに、社内のデータリテラシー向上により、部署横断的な課題解決やイノベーション促進にも貢献します。
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います。
自動車業界のDX事例
トヨタ自動車：コネクティッドデータの統計活用トヨタは「トヨタドライブ統計」などを通じて、コネクティッドカーから収集した走行データを統計処理し、渋滞情報や推奨移動経路、スリップしやすい道路の検知などに活用しています。
統計加工したデータは個人が特定できない形で一般公開され、社会全体の交通安全や都市計画にも役立てられています。
さらに、急ブレーキや速度、位置情報などを分析し、交通事故リスクの高い箇所を可視化。自治体と連携し事故対策にも貢献しています。
出典：https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0430/
トヨタ自動車：テレマティクス保険と運転スコア
車両の急加速・急ブレーキなどの運転データをもとにドライバーの運転をスコア化し、保険料の算定や安全運転アドバイスに活用しています。
この運転スコアのフィードバックにより、従来型保険と比べて約2割の事故削減につながった実績があります。
出典：https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0430/
トヨタ自動車：渋滞末尾検知の高度化
車両データを活用し、高速道路の渋滞末尾をより正確かつ低コストで検知するシステムを開発しています。
CANデータを使い、交差点付近の詳細な渋滞情報生成や、ナビゲーションの精度向上にも寄与しています。
出典：https://techplay.jp/column/1977
ホンダ：Honda Drive Data Service
全国のホンダ車から走行データを収集し、安全な車や道路設計、渋滞・防災対策、都市計画などに活用しています。
地方自治体と連携し、リアルタイムでデータを更新・提供する仕組みを構築しています。
出典：https://kddimessagecast.jp/blog/dx/itization-in-the-automotive-industry/
海外事例：Volvo Carsのコネクテッドデータ活用
Volvoはコネクテッドカーから事故や故障データを収集・分析し、車両の故障予測やサービス向上に活用しています。
生産現場でも製造機械のデータを分析し、故障予防や品質向上、物流最適化などに役立てています。
出典：https://turnpoint-consulting.com/candidates/function/data_scientist/
データ分析の活用領域（国内外共通）
顧客データ分析によるマーケティング戦略の改善。
生産ラインデータによる製造工程管理と品質向上。
物流データ分析による供給・物流管理の最適化。
シミュレーションやテストデータ分析による車両性能最適化。
ビッグデータ・AI・機械学習による将来予測やリスク管理。
出典：https://cmc-japan.co.jp/blog/data-analytics-in-automotive-best-ways-to-boost-profitability-and-productivity/
自動車業界のDX人材育成事例
日産自動車：研究開発部門向けデータ活用人材育成プログラム研究開発部門の全従業員を対象に、データサイエンススキル向上のためのeラーニングを導入しています。
実業務での利用をイメージしやすい事例やデータを用いたカリキュラムを開発し、データ活用・分析力の底上げを図りました。
出典：https://www.brainpad.co.jp/news/2021/07/28/15921
大手自動車メーカー：オンライン研修によるデータリテラシー向上
DX推進のため、全社員が数字やデータに基づいた報告・会話ができるよう、オンライン研修動画・eラーニングを導入しています。
管理職や分析実務者向けに、データ活用・分析で問題解決をリードできるスキルを育成する講座も同時に実施しています。
出典：https://zokuzoku-breezy.com/casestudy/
ダイハツ工業：AI・データ分析実践型人材育成プログラム
参加者は本業から一定期間離れ、学んだ内容をもとに実際のソリューションやツールを開発しています。
ただ学ぶだけでなく、実務での事例化・現場起点の課題解決を重視した育成を実施しています。
出典：https://jinjibu.jp/hrt/article/detl/techactivities/3740/
トヨタ自動車：社内AI・データ分析研修
社内でAIやデータ分析の研修プログラムを提供し、従業員のデジタルスキル向上を推進しています。
出典：https://xcc-dash.jp/2025-03-26-2/
ホンダ：IT企業との連携によるデータ・デジタル人材育成
IT企業と連携し、デジタル技術やデータ分析に関する専門的な研修を実施しています。
出典：https://xcc-dash.jp/2025-03-26-2/
デンソー：ソフトウェア・データ活用人材の育成体系構築
グループ全体でソフトウェア開発力強化を目指し、人材育成コンサルティングを導入しています。
スキルの可視化や認定制度を活用し、時代に即した人材育成体系を構築しています。
出典：https://www.nttdata-univ.co.jp/information/2024/855/
トヨタ自動車九州：人材情報・スキルデータの分析活用
人材情報のデータ分析を通じて、適切な人材配置や育成施策の効率化を推進しています。
出典：https://www.kaonavi.jp/showcase/tyk/
Volkswagen（海外）：Faculty 73 プログラム
ジュニアソフトウェア開発者育成のためのトレーニングプログラムをグループ全体で展開しています。
社内IT人材の育成と、ソフトウェア開発内製率の向上を目指しています。
出典：https://turnpoint-consulting.com/media-mobility/automotive202205/