建設業で役立つ 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 | 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
データ活用で現場をもっと効率的に
施工実績や現場日報、工程進捗など、建設業界で日々蓄積されるデータを最大限に活かすための基礎知識と分析手法を学びます。数字やグラフが苦手な方でも、現場の改善に直結するデータ活用の第一歩を踏み出せます。
建設業界で期待できる効果
データに基づいた工程管理やコスト管理が可能となり、無駄な作業や資材ロスの削減が見込めます。現場の進捗把握が正確になり、関係者間の情報共有や意思決定のスピードも向上します。
建設業界にとってのメリット
経験や勘に頼らない根拠ある判断が可能になり、品質・安全性の向上、納期遵守率の改善につながります。また、データ活用スキルは受注提案や顧客対応の説得力を高め、企業競争力の強化にも寄与します。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析についての基礎知識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方法や実践的なテクニックを学習しましょう。●データ分析とは？
●データの種類_アクセスデータ
●データの種類_インタビューデータ
●データ分析から改善までの流れ
●遷移分析とファネル分析
●CRMマーケティングとは？
●RFM分析
●KPI・KGI
●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。
建設業のDX事例
建設業DXにおけるデータ分析事例
A社: 工程管理最適化による生産性向上大規模マンション建設などで、IoTセンサーによる作業進捗・重機稼働・資材搬入出などのデータをリアルタイムで収集・クラウド一元管理します。
蓄積データ分析により、人員配置の最適化や納期遵守率の向上、工程遅延の原因特定と予防策強化などに成功しました。
データドリブンな意思決定とPDCAサイクルの確立で業務効率化を実現しました。
出典：https://syokunin.work/column/construction-data-analysis-guide/
「ミエルコウジ」活用による現場データ可視化&AI活用
現場でIoT/クラウドを使って施工データ（地盤改良やコンクリート打設進捗など）の記録・可視化・自動集計を実現します。
現場単位・企業間でのデータ共有、AIによる進捗予測や遅延分析、業務改善（遷移分析やファネル型進捗チェックも可）を行い、生産計画や工程手戻り防止、工事リスク予防に寄与しています。
出典：https://ncdc.co.jp/seminar/8278/、https://techplay.jp/event/889284
大手ゼネコンの統合データ基盤・シミュレーション事例
BIM・デジタルツイン等の先端技術で設計～施工～維持管理まで一気通貫のデータ活用を行います。
環境負荷低減・材料最適化・納期遅延の可視化・不適切工程の早期是正などに貢献しています。
施工進捗や作業遷移、資材工程のボトルネック抽出にもデータ分析を活用しています。
出典：https://www.members.co.jp/column/20241025-construction-dx
建設プロセス全体でのデータ可視化・ファネル分析
海外大手建設会社では、BIMやIoT/AIを活用して現場データを解析します。
進捗段階ごとの離脱・遅延工程をファネル型で把握し、工事中断ポイントや品質低下リスクを早期発見します。
作業手配から完工までの各ステップでのボトルネックや歩留まり率を可視化し、継続的な改善サイクルを確立しています。
出典：https://www.getpowerplay.in/resources/blogs/construction-data-analytics/、https://www.buildingradar.com/construction-blog/case-studies-analysts-using-data-to-drive-construction-business-success
リアルタイム監視と予測分析（DX融合型）
IoTセンサー・AI解析で機材故障予測や施工遅延リスク、コストオーバーの予兆を事前に検知・分析します。
これによりリードタイム短縮や計画精度の劇的向上を実現しています。
出典：https://www.buildingradar.com/construction-blog/case-studies-analysts-using-data-to-drive-construction-business-success、https://www.getpowerplay.in/resources/blogs/construction-data-analytics/
建設業のDX人材育成事例
＊建設業におけるデータ分析人材育成に関する事例
戸田建設株式会社「データサイエンティスト育成サービス」を活用し、三菱総研DCSと連携した伴走型の人材育成プロジェクトを実施します。
社内からデータ活用の素養がある人材を選抜し、業務課題を題材に「実務で使える」データ分析手法、データ収集・整理・グラフ化等を研修で体系的に習得します。研修後は「データサイエンス課」を発足し、全社へデータ分析を広げる体制を構築します。
研修前後に上席・受講者双方が参加するプレセミナーを設け、データ活用の目的と意義の徹底、データ分析スキルの実務への定着、分析内製化までを3ヵ年のロードマップで推進します。
出典：https://www.dcs.co.jp/lp/analytics_training/case/
大林組
2020年から全従業員対象のデジタル・データ活用スキル育成を本格展開します。eラーニング、研修、資格取得支援等による多層的教育を実施します。
受講履歴・参加者属性・アンケート結果等をデータドリブンに分析し、教育内容のPDCAサイクルを高速回転させています。BIツール（Power BI等）活用者は累計2,000人超で、分析実践力向上とデータリテラシー底上げが進行しています。
全従業員がデータ結果を基に行動できる状態を目指し、定量的な受講・活用実績管理を行っています。
出典：https://www.dga.co.jp/column/20230619-01/、https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/society_digital/digital_literacy_tf/pdf/002_s01_00.pdf
日揮ホールディングス株式会社
Power BIなどによるデータ活用・分析トレーニングを全社で展開します。現場部門を巻き込み、ハンズオンで意思決定支援やデータ分析リテラシーを育成します。
出典：https://www.zdh.co.jp/customer/constructionindustry/
三菱地所リアルエステートサービス
配置検討機能や人材データ分析等を取り入れ、社員のスキル可視化、人材配置シミュレーション、ハイパフォーマー分析など実践的な人材育成を実行します。
出典：https://www.kaonavi.jp/showcase/?s-tag=construction
アジア航測株式会社
1,300名のスキル情報をシステムで可視化し、スキル管理・人材育成・評価運用などに活用します。人事情報の一元管理による社員エンゲージメント向上・データリテラシー強化を狙います。
出典：https://www.kaonavi.jp/showcase/?s-tag=construction