鉄鋼/非鉄金属業界で役立つ データ分析実践講座スキル&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
データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ
現場での意思決定に迷いはありませんか？「データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ」は、ABテストやKPI算出といった基本から、現場にすぐ活かせる実践スキルまでを体系的に学べるオンライン講座です。
鉄鋼／非鉄金属業界では、工程改善やコスト削減、生産性向上といった課題に対し、データを活用した根拠ある判断が求められています。
この講座を受講することで、日々の業務改善に必要な「数値で考える力」を現場スタッフから管理職層まで養うことができます。
業界特有の勘と経験に頼った判断から脱却し、論理的で再現性のあるアクションが可能に。
鉄鋼業界における人材の“データ活用力”を底上げする、有効な育成手段として活用いただけます。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析についての実践的なテクニック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名称や計算方法を学習しましょう。●データ分析実践_ABテスト
●データ分析実践 – 代表値
●KGI・KPIの計算①
●KGI・KPIの計算②
●想定効果のシュミレーション①
●想定効果のシュミレーション②
●想定効果のシュミレーション③
●優先順位の選定
●etc.
*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：全社的なデータ活用プラットフォームの構築
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。製造現場や物流部門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
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スキルや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
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：AI・データサイエンスの活用事例
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展。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。
AIによる予知保全の実践
高炉や熱間圧延設備などで、機械学習や深層学習を活用した異常検知・故障予測の研究と実装が進む。センサーデータや時系列データを用いた実践的なデータ分析が現場で行われている。
*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」を実施し、回帰分析などの統計手法を含むデータ分析実践スキルを段階的に強化。「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、実務でのデータ分析力・課題解決力を高めている。
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や実践的な分析スキルを底上げしている。
JFEグループ
DXコア人材としてデータサイエンティストやデジタルデザイナーを育成する教育を実施し、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。
*引用元一覧
[1] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01590/030900002/?P=3
[2] https://www.nipponsteel.com/common/secure/tech/report/pdf/421-21.pdf
[3] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02287/121200004/
[4] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2024/3.pdf
[5] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[6] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[7] https://www.jfe-steel.co.jp/saiyou/image/steel/attempt/DXreport.pdf
[8] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf