鉄鋼/非鉄金属業界で役立つ データ分析統計講座（Excelで行う回帰分析）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
現場でも活かせるデータ分析力を、オンラインで手軽に。
Excelを使った回帰分析を通じて、統計の基礎から応用までを実践的に学べる「データ分析統計講座（Excelで行う回帰分析）スキル&リテラシーアップ」。統計初心者でも安心して受講できる設計で、現場の課題解決に直結するスキルを身につけられます。
鉄鋼・非鉄金属業界ではどんな効果が期待できるか？
品質管理や生産性向上、設備保全、業務改善など、日々の業務におけるデータの見える化と分析力強化が図れます。仮説検証の精度が上がり、意思決定のスピードと信頼性が向上します。
この業界にとってのメリットとは？
属人的な勘や経験に頼る判断から、データドリブンな業務遂行へと変革できること。現場に根ざした実務力を底上げし、組織全体の競争力強化につながるリテラシーを醸成します。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析の統計について、特にExcelで行う回帰分析を学ぶための講座です。この講座で実践的な回帰分析手法について学習しましょう。●回帰分析とは？
●回帰分析 – 相関関係と因果関係
●Excelでの回帰分析
●Excelでの回帰分析 – データ分析機能の活用
●相関係数とは
●etc.
*参考（研修内容イメージ確認のため資料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
製造業G社（製造業界のデータ活用・回帰分析事例）
製造メーカーG社は、製品品質保証のために従来は最終分析結果を待って出荷していたが、統計手法（回帰分析）を活用することで、検査コストの削減と出荷リードタイムの短縮を実現。Excelを用いた回帰分析によって、品質に影響を与える要因と結果の関係性を可視化し、現場担当者のデータ分析スキルやリテラシーを向上させた。
一般的な製造業におけるExcel回帰分析活用事例
売上や生産量などの予測にExcelの回帰分析を活用し、気温や稼働日数など複数の要因から定量的に予測モデルを構築。データの準備、散布図作成、近似曲線の追加、単回帰・重回帰分析の実施など、Excelの標準機能で現場担当者が自らデータ分析を行い、業務改善や意思決定に活用する事例が増加。
ものづくり現場での統計手法活用（回帰分析）
製造現場で品質管理や工程改善のために回帰分析を導入し、工程パラメータと品質結果の関係性を数式化。Excelでの回帰分析により、現場スタッフが自らデータを可視化・分析し、改善活動に役立てている。
*引用元一覧
[1] https://www.monodukuri.com/jirei/article/1141
[2] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf
[3] https://journal.bizocean.jp/corp06/f01/2457/
[4] https://www.youtube.com/watch?v=fHKXHe77h60
[5] https://data-viz-lab.com/multiple-regression-analysis
[6] https://www.monodukuri.com/gihou/article/978
[7] https://www.giken.co.jp/column/multiple_regression_analysis/
[8] https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274219177/
鉄鋼・非鉄金属業界におけるDX人材育成事例
伊藤忠丸紅鉄鋼株式会社
新入社員向けに「ユースフル ビジネス」を活用したExcel基礎教育を導入。ビジネス現場で必要なデータ集計・分析の基礎スキルをeラーニングと研修で体系的に学習し、実務でのデータ活用リテラシーを強化している。
日本製鉄株式会社
全社スタッフ約1万人を対象に、データ分析・活用スキルを備える「シチズンデータサイエンティスト」育成プログラムを展開。OJTやeラーニング、外部セミナーなどを通じて、データ解析や統計的手法（回帰分析等）の実践力を段階的に強化している。
JFEスチール株式会社
データサイエンス知識を4階層に分け、各レベルごとに教育を実施。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、実践的なデータ解析・統計スキルを持つ人材を育成している。
データ解析プラットフォーム「Pla’cello®」の利用者向け教育も実施し、現場でのデータ活用リテラシーを底上げしている。
*引用元一覧
[1] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02287/121200004/
[2] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01590/030900002/?P=3
[3] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[4] https://www.dga.co.jp/case-study/benichu/
[5] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2024/all_A4.pdf
[6] https://business.youseful.jp/blog/c39
[7] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[8] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf