鉄鋼/非鉄金属業界で役立つ 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
現場で活きる“データ分析力”をオンラインで習得
変化の激しい製造業において、意思決定や業務改善に欠かせないのが「データに基づく判断力」です。「データ分析基礎講座」では、鉄鋼／非鉄金属業界の実務に直結するデータ活用スキルとリテラシーを、体系的にオンラインで習得できます。
鉄鋼／非鉄金属業界で期待できる効果
アクセスログやインタビューなどのデータから現場課題を見える化し、遷移・ファネル・RFMなどの手法を使って業務改善を促進。KPI・KGIの設計力も高まり、営業・生産・品質管理など幅広い部門での成果創出につながります。
業界にとってのメリット
現場スタッフからマネジメント層まで、全社的なデータ活用力を底上げし、属人的な判断からの脱却を実現。継続的な改善サイクルを社内に根づかせ、競争力強化・業績向上に貢献します。
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。データ分析基礎講座（スキル&リテラシーアップ）対面研修カリキュラム
● オリエンテーション：研修の目的と全体像の共有
● データ分析とは何か：基本概念とビジネス活用の重要性
● データの種類と特性①：アクセスデータの読み解き方
● データの種類と特性②：インタビューデータの構造と活用法
● データ収集と前処理の基本：正しい分析のための準備作業
● データ可視化の基本：グラフ・チャートの活用方法
● KPIとKGIの違いと設計：目標設計のためのフレームワーク
● ファネル分析入門：顧客行動の段階的分析
● 遷移分析とは？：ユーザー行動の流れを読み解く手法
● RFM分析の基礎：顧客セグメントの可視化と戦略立案
● CRMマーケティングとは：顧客関係性のマネジメント戦略
● データ分析による課題発見プロセス：現場課題の構造化
● 仮説思考の基本：データを活かすための思考法
● 回帰分析入門：予測と因果関係をつかむ
● クロス集計と相関分析：多変量データの読み方
● BIツール活用の基礎：現場での可視化支援ツール紹介
● ケーススタディ①：製造現場における歩留まり改善
● ケーススタディ②：営業データをもとにした提案精度向上
● ケーススタディ③：品質トラブルの要因分析と再発防止策
● データに基づく改善提案のまとめ方：伝えるための論理構成
● 部署を越えたデータ活用の進め方：連携を促す思考と手法
● よくある落とし穴と対処法：データ分析でやりがちな失敗と防止策
● アイデアワークショップ：自社データをもとに改善案を考える実践演習
● 発表会：チームごとの提案プレゼンとフィードバック
● まとめと振り返り：研修内容の整理と現場実践への橋渡し
*参考（研修内容イメージ確認のため教材の一部を紹介してます）
鉄鋼/非鉄金属業界におけるDX事例
JFEスチール株式会社：階層別データサイエンス教育と現場品質改善
データサイエンティスト育成のため、階層別・系統的教育体制を構築し、「DS先駆者」「DS伝道者」「DS活用者」「DS利用者」の4段階で基礎知識から実践的な分析手法まで体系的に教育。実課題解決型教育やeラーニング、OJTを導入し、AI画像認識やSPSS、dotDataなどのツールも活用。
棒線製造工程の担当社員がデータ分析を通じて品質検査の合格率を向上させるなど、現場でのデータ活用事例が生まれている。
日本製鉄株式会社：3層構造のデジタル人材育成とデータ分析推進
全社スタッフ系人材約1万人を対象に、基礎から実践まで段階的にデータ分析スキルを育成。「データサイエンスユーザー」「シチズンデータサイエンティスト」「エキスパートデータサイエンティスト」と3層で教育を展開し、回帰分析などの基本的な統計手法から現場課題への応用までを重視している。
Doosan（韓国）：AI・ビッグデータによる溶鋼量予測プロジェクト
過去の作業データを分析し、AIモデルで溶鋼量を高精度に予測。DataikuプラットフォームとMES（製造実行システム）を連携し、現場担当者がデータ分析のインサイトを迅速に業務へ反映できる環境を実現。
鉄鋼製品の品質管理現場：データサイエンスと回帰分析の活用
製造実績データを活用し、線形回帰や主成分分析などの手法を現場関係者が理解しやすい形で導入。データサイエンティスト育成のための社内技術教育や標準ソフトウェア開発も推進。
*引用元一覧
[1] https://dcross.impress.co.jp/docs/column/column20250409/004034-2.html
[2] https://reskilling-navi.com/example/jfe%E3%82%B9%E3%83%81%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE
[3] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02287/121200004/
[4] https://www.dataiku.com/ja/%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC/%E8%A9%B3%E7%B4%B0/doosan/
[5] https://www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/62/8/62_311/_pdf
[6] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[7] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf
[8] https://www.jfe-steel.co.jp/research/giho/045/pdf/045-02.pdf
鉄鋼/非鉄金属業界におけるDX事例
日本製鉄株式会社
全スタッフ系社員を対象に、データ分析基礎知識や様々な分析手法を含む「データサイエンス教育」を段階的に実施。「データサイエンスユーザー」「シチズンデータサイエンティスト」「エキスパートデータサイエンティスト」の3レベルで育成し、全員がITリテラシーとデータ分析スキルを身につけることを目指す。
オンライン講義やリテラシーテスト、OJT、外部セミナーなどを活用し、基礎から応用までの知識を体系的に強化している。
JFEスチール株式会社
全社員向けのDXリテラシー教育や階層別データサイエンス教育を実施。データ解析プラットフォーム「Pla’cello®」の利用者向け教育を展開し、現場でのデータ活用リテラシーや分析スキルを底上げしている。
データサイエンティスト教育（全17講座・120時間）を内製化し、基礎から応用まで体系的に学べるプログラムを提供。
JFEグループ
DXコア人材（データサイエンティスト、デジタルデザイナー等）の育成に注力し、2024年度末までに600名以上の人材を育成予定。OJTやeラーニング、外部セミナーなど多様な教育機会を提供し、全従業員のデータ活用スキル・リテラシー向上を推進している。
伊藤忠丸紅鉄鋼株式会社
新入社員向けにExcelを活用したデータ集計・分析の基礎教育を導入。eラーニングと研修でビジネス現場でのデータ活用リテラシーを強化している。
*引用元一覧
[1] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02287/121200004/
[2] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[3] https://www.dga.co.jp/case-study/benichu/
[4] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[5] https://www.nipponsteel.com/common/secure/tech/report/pdf/421-21.pdf
[6] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2024/3.pdf
[7] https://connectablue.com/lp/dx_hr-steel/
[8] https://business.youseful.jp/blog/c39