機械/装置製造業界で役立つ 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
はじめに：製造業で活きるデータ分析の基本を学ぶ
IoTや自動化が進む製造業では、現場に蓄積される多様なデータをどう活用するかが、改善活動や経営判断のカギとなります。「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」では、アクセスログやインタビューデータの分類と活用、ファネル分析、RFM分析、KPI・KGIの設計など、分析の基本的な枠組みを基礎から習得できます。
データ分析に苦手意識がある方でも、実務に即した具体例を通じて、考え方と手法の両方を身につけることが可能です。
機械/装置製造業界で期待される効果
属人的だった業務の見える化が進み、客観的な数値をもとに改善提案ができるようになります。たとえば製造工程のボトルネック把握、営業やサービス活動の効果測定、顧客データの傾向分析など、さまざまな業務で分析スキルが力を発揮します。
現場に近い立場の社員が「数字で話す」力を持つことで、経営層との意思疎通もスムーズになり、社内の情報共有も加速します。
この業界にとってのメリット
製造業では多くの数値データを日常的に扱っていながら、それをどう読み解き、意思決定に結びつけるかの教育は手薄な傾向があります。本講座はそのギャップを埋める入り口として最適です。
理論と実務のバランスを意識した内容により、現場で“使える”分析スキルが着実に身につきます。
また、対面・Web両形式に対応しており、多拠点への展開や多忙なスケジュールにも柔軟に対応可能です。
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。研修カリキュラム：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
本カリキュラムでは、データ分析の基本から現場での活用までを体系的に学びます。機械/装置製造業界における工程改善や営業活動の効率化を視野に、実務に役立つ分析スキルの習得を目指します。
- レッスン1：データ分析とは？ その基本概念と役割
- レッスン2：製造業におけるデータ活用の事例紹介
- レッスン3：データの種類と特徴（構造化／非構造化）
- レッスン4：アクセスデータの基礎知識と取得ポイント
- レッスン5：インタビューデータの整理と分析視点
- レッスン6：データの整形と前処理の基本
- レッスン7：Excelで行う基本的な集計手法
- レッスン8：グラフ・表を使ったデータの可視化
- レッスン9：KPI・KGIの概要と設計の基本
- レッスン10：業務に合わせたKPI設定の具体例
- レッスン11：ファネル分析の基礎と活用方法
- レッスン12：遷移分析で業務プロセスを可視化する
- レッスン13：RFM分析の考え方と基本的な使い方
- レッスン14：分析結果から改善案を導くプロセス
- レッスン15：データから課題を発見する視点を養う
- レッスン16：BIツールの基礎（概要と活用例）
- レッスン17：報告資料の構成とストーリーデザイン
- レッスン18：現場で使えるデータに基づく改善提案のコツ
- レッスン19：製造業における成功・失敗事例の共有
- レッスン20：分析結果を伝えるプレゼンテーション入門
- レッスン21：【アイデアワークショップ】
自社の業務データをもとに、改善アイデアをチームで立案 - レッスン22：【まとめ】
学習内容を整理し、分析業務に向けた個人アクションプランを作成 - レッスン23：【発表会】
チームごとに分析課題と改善提案を発表し、全体で共有・講評
*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
国内・海外の機械/装置製造業界におけるDX事例
国内
1. ダイキン工業株式会社
- 工場内の設備や生産プロセスをIoTで有機的に連携。
- データを活用して生産性を向上。
- デジタルトレーニングシステムを導入し、熟練技術の早期習得を支援。
2. トヨタ自動車
- 3D CADなどのデジタルデータを一元管理。
- 部署間の情報共有を促進。
- 小規模プロジェクトの推進によりデジタル化と人材育成を両立。
3. 三菱電機
- 生産現場のデータをリアルタイムで分析・活用。
- 生産性向上とコスト削減を実現。
4. ヤマハ発動機
- スマートファクトリー導入とデジタルマーケティングを推進。
- データ分析により業務を効率化。
- デジタル改革推進リーダーの育成も実施。
5. 山本金属製作所
- センサーとデータ計測技術を活用し、機械加工プロセスを可視化。
- リアルタイム測定による工程改善を図る。
6. セキ技研株式会社
- DX推進により、経営判断と業務改善をデータ分析で実施。
- データドリブン経営を構築。
7. 株式会社新武
- 製造現場の進捗管理をデジタル化。
- 進捗の可視化と作業効率の向上を実現。
8. 株式会社遠藤製作所
- 外部の技術・専門家と連携してDXを推進。
- データ活用による業務改善を加速。
海外
1. 海外自動車メーカー
- IoTセンサーで機械稼働状況をリアルタイム監視。
- AIで需要予測・在庫最適化を行い、生産性とコスト効率を向上。
2. 海外船舶・造船業界
- 船舶運航・機器稼働・気象データを統合。
- データ分析で運航効率とメンテナンス精度を向上。
*引用元一覧
[1] https://www.fact-cam.co.jp/document/column/archives/001350.html
[2] https://tebiki.jp/genba/useful/manufacturing-data-utilization/
[3] https://www.ricoh.co.jp/service/digital-manufacturing/media/article/detail17
[4] https://smartf-nexta.com/archives/8797
[5] https://www.sms-datatech.co.jp/column/aut_manufacturing-industry-dx/
[6] https://www.nico.or.jp/wp-content/uploads/2024/02/b99da0f289f4e645434f9eee2d194805.pdf
[7] https://www.monodukuri.com/gihou/article/5301
[8] https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/datapoint.pdf
[1] https://www.fact-cam.co.jp/document/column/archives/001350.html
[2] https://tebiki.jp/genba/useful/manufacturing-data-utilization/
[3] https://www.ricoh.co.jp/service/digital-manufacturing/media/article/detail17
[4] https://smartf-nexta.com/archives/8797
[5] https://www.sms-datatech.co.jp/column/aut_manufacturing-industry-dx/
[6] https://www.nico.or.jp/wp-content/uploads/2024/02/b99da0f289f4e645434f9eee2d194805.pdf
[7] https://www.monodukuri.com/gihou/article/5301
[8] https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/datapoint.pdf
国内の機械/装置製造業界におけるDX人材育成事例
国内
1. 住友重機械工業
- Excelベースのデータ分析で課題解決を体験する「データ解析基礎講座」を実施。
- 回帰分析や仮説検定など統計的手法の理解と実装、ビジネスアイデア創出を目指す。
- Pythonを用いたプログラミング体験も段階的に提供。
2. ダイハツ工業
- AI・機械学習・データ分析の基礎講座を導入。
- 現場課題の解決や業務改善に直結するスキルを育成。
- 数学基礎やディープラーニングまでを含む多層的な講座構成。
3. インプレス・アカデミー
- 実業務を再現したPBL形式の教育プログラムを提供。
- スキルアセスメントで個人と組織のデータリテラシーを可視化。
- 社内コンペティションで実践力と活用文化の醸成を促進。
4. 日本能率協会（JMA）
- OTデータとITの融合、IoT・AI技術、仮説立案から検証手法までを学習。
- 実務に直結する工場やプラントでのデータ活用事例を紹介。
- リスキリングを支援する体系的な研修を展開。
5. ピーシーアシスト
- 正規・非正規問わず幅広く対応する研修プランを用意。
- 基礎から段階的にデータ活用スキルを習得可能。
- リスキリング支援としても利用可能な内容を構成。
*引用元一覧
[1] https://cad-kenkyujo.com/data-bunseki-kiso-kosyu/
[2] https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/daihatsu2/
[3] https://mono.ipros.com/product/detail/2001529928/
[4] https://www.shi.co.jp/tech/tech_report/pdf/209_08.pdf
[5] https://academy.impress.co.jp/training/dx-expert
[6] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf
[7] https://school.jma.or.jp/products/detail.php?product_id=151259
[8] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/dxstockreport-2023.pdf
[1] https://cad-kenkyujo.com/data-bunseki-kiso-kosyu/
[2] https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/daihatsu2/
[3] https://mono.ipros.com/product/detail/2001529928/
[4] https://www.shi.co.jp/tech/tech_report/pdf/209_08.pdf
[5] https://academy.impress.co.jp/training/dx-expert
[6] https://www.meti.go.jp/press/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf
[7] https://school.jma.or.jp/products/detail.php?product_id=151259
[8] https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/dxstockreport-2023.pdf