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 | 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
現場に活きる“数字の力”を、Excelで身につける
製造現場や業務改善の現場では、経験や勘だけではなく、データに基づく意思決定が求められる時代です。本講座では、Excelを用いて「回帰分析」の基本から実践までを体系的に学び、現場で使える統計的思考と分析スキルを身につけます。
鉄鋼・非鉄金属業界で期待できる効果
品質管理や生産性向上、設備異常の予兆検知など、日常的に発生する数値データを的確に読み解く力が向上します。データに基づいた提案や改善が可能となり、現場力の底上げにつながります。
鉄鋼・非鉄金属業界にとってのメリット
専門的な統計知識がなくても、Excelの基本操作で実践できる内容のため、現場担当者から管理職まで幅広く活用可能です。分析リテラシーの底上げにより、組織全体の“データ活用力”を強化できます。
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。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：対面研修カリキュラム
● オリエンテーション本研修の目的とゴールの共有、参加者の自己紹介と現場での課題共有
● 統計分析とは？
データ分析の基本概念と、統計的アプローチの重要性を理解する
● 相関関係と因果関係の違い
「関連がある」と「原因である」を見極める考え方を学ぶ
● Excelの基本操作確認
統計分析に必要なExcel機能の復習（関数、グラフ、フィルターなど）
● 回帰分析の基礎
単回帰分析の考え方と式の構造を学ぶ
● Excelで回帰分析①（手計算編）
関数を使って回帰式を手動で求める演習
● Excelで回帰分析②（分析ツール編）
「データ分析」機能を使った回帰分析の実行方法
● 相関係数とは？
データの関係性を数値で見る「相関係数」の理解と計算方法
● 決定係数（R²）の意味
回帰分析の信頼性を判断するための指標を学ぶ
● 回帰分析における残差と誤差の理解
モデルの精度と限界を見極める考え方
● グラフで見る回帰分析
散布図・近似曲線・トレンドラインを用いた可視化の工夫
● 多変量回帰の概要
複数の要因を同時に扱う分析手法の導入解説
● 実務における活用例紹介（品質管理・歩留まり・生産計画など）
鉄鋼・非鉄金属業界での活用シーンを具体例で紹介
● 実践演習①：サンプルデータでの分析実習
与えられたデータから回帰モデルを作成し、結果を解釈する
● 実践演習②：グループごとの課題演習
グループで異なるデータを分析し、課題解決の糸口を探る
● 課題の読み取りと仮説立案
「なぜこの数値なのか？」を考える仮説思考を実践
● 分析結果の読み取りとレポート作成
分析結果をどのように現場で活かすかを文章化・可視化するスキル
● Excel以外の分析ツールの紹介（軽く）
将来的なスキル発展のための補足知識（Python、Power BI など）
● よくある落とし穴と対策
誤解されやすい分析・ミスしやすい操作の事例を紹介
● アイデアワークショップ：現場データをどう活かす？
自部署のデータを活用するアイデアを出し合い、共有する
● 発表会：グループごとの分析事例・改善提案の共有
実践を通じた学びの可視化と、他チームからの学び合いの場
● まとめとふりかえり
研修全体を振り返り、明日からのアクションプランを立てる
*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
JFEスチール株式会社：全社的なデータ活用プラットフォームの構築
JFEスチールは、全製鉄所のデータを統合的に活用できる環境を整備し、スタッフ誰もがデータ解析可能な一貫プラットフォームを導入。製造工程や物流など、現場で蓄積されたリアルデータをAIや最新技術と連携させることで、コスト削減・品質向上・業務効率化を実現している。
日本製鉄株式会社：データ解析プラットフォームによる業務改革
日本製鉄は、スタッフが誰でもデータ解析できるプラットフォームを構築し、現場のデータを活用した業務効率化や品質改善を推進。ローカル5GやIoTを活用し、製造工程や物流のデータをリアルタイムで収集・分析。現場担当者のデータ分析リテラシー向上にも寄与している。
神戸製鋼所：生産計画最適化シミュレーションの導入
神戸製鋼所は、生産計画の最適化シミュレーションを導入し、多品種混流生産プロセスの効率化やリスク低減を実現。データ活用により、現場担当者が工程ごとの数値的な関係性や最適化ポイントを把握しやすくなっている。
鉄鋼業界全体：IoT・AI・データサイエンスの活用
鉄鋼業界では、IoTセンサーやAI、データサイエンスを活用した設備管理や品質管理の高度化が進んでいる。現場担当者がデータを活用しやすい環境整備や、データ分析スキルの底上げがDX推進の柱となっている。
*引用元一覧
[1] https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_seido/wg_kojo/pdf/002_04_05.pdf
[2] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf
[3] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[4] https://www.keyence.co.jp/ss/general/iot-casestudy/installation-examples/steel/
[5] https://ai-scholar.tech/articles/prediction-model/PdM-in-Steel-Industry
[6] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[7] https://www.jisf.or.jp/business/lca/data/index.html
[8] https://www.sanyo-steel.co.jp/technology/images/pdf/30/30_03.pdf
鉄鋼/非鉄金属業界におけるDX人材育成事例
日本製鉄株式会社
全スタッフ系社員を対象に、データサイエンス教育（回帰分析などの統計手法を含む）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、全員が基本的な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、実践力を強化している。
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、全社員向けのリテラシー教育から専門的なデータサイエンティスト教育（全17講座・120時間）まで体系的に実施。データ解析プラットフォーム「Pla’cello®」の利用者向け教育も展開し、現場でのデータ活用リテラシーを底上げしている。
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。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び、実務でのデータ活用力を強化している。
*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://www.nipponsteel.com/common/secure/tech/report/pdf/421-21.pdf
[5] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[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