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 | 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、実践形式で習得
本講座は、鉄鋼／非鉄金属業界の現場や管理部門において即戦力となる「データ分析スキル」と「リテラシー向上」を目的としたオンライン学習プログラムです。KPI設計や効果シミュレーションなど、実務に直結する内容を中心に構成されています。
鉄鋼／非鉄金属業界ではどんな効果が期待できるか？
日々の業務改善や品質管理、営業活動の効率化において、データに基づく客観的な判断が可能になります。ABテストや代表値の活用により、現場レベルでの最適な意思決定を後押しします。
鉄鋼／非鉄金属業界にとってのメリット
属人的な判断に頼らず、全社的なデータ活用文化を推進できます。また、分析人材の育成によって、将来のDX推進基盤づくりにもつながります。
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。データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ｜対面研修カリキュラム
● データ分析とは何か？ ～製造業における活用視点～● データ活用のマインドセット
● データ収集の基本とよくある落とし穴
● 目的に合ったデータの整理法
● 代表値（平均・中央値・最頻値）の理解と使い分け
● 実務で使う分布の見方と応用
● KPI／KGIの基礎と現場への落とし込み
● KPI・KGIの計算演習①：現場データをもとに算出
● KPI・KGIの計算演習②：営業・管理部門ケース
● ABテストの基本と製造業への応用
● 実務におけるABテストの設計と注意点
● 仮説思考とロジカルシンキングの基礎
● 想定効果のシミュレーション①：理論と手法
● 想定効果のシミュレーション②：Excelを使った演習
● 想定効果のシミュレーション③：現場課題に基づくケーススタディ
● 優先順位の選定手法と意思決定フレームワーク
● ボトルネックの発見と可視化スキル
● データで見る「改善前／後」の変化分析
● データ可視化の基本とグラフ作成のコツ
● レポートに活かすストーリーテリングの技法
● 業務報告で使える「一枚資料」の構成練習
● DX推進とのつながりを理解する
● 実践演習：自社課題に基づくデータ分析設計
● ペアワーク：仮説と検証ストーリーを共有し合う
● ロールプレイ：上司やチームへのデータ報告演習
● アイデアワークショップ：自社の業務に活かすデータ活用プラン
● まとめ：学びの振り返りと今後の行動宣言
● 発表会：チームごとの分析・提案プレゼンテーション
*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：データ活用と自律操業の高度化
IT構造改革とデータ活用の高度化を推進し、CPSプラットフォーム「J-DNexus」を構築。製造現場の各工程データを統合し、品質不良の原因解析や一貫品質管理システム「J-astquad」によるデータ分析を実現。
データサイエンティスト向け教育カリキュラムや市民開発教育カリキュラムを展開し、現場の分析能力を底上げしている。
JFEスチール株式会社：データサイエンティスト育成と業務課題解決型教育
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層でデータサイエンティストを育成。実課題解決型教育やeラーニングを導入し、AI画像認識やデータ解析ツール（SPSS、dotDataなど）を活用した実践教育を実施。
社員が自ら情報を取得できるポータルサイトや「DS論文発表会」などで、データ活用事例や成果を社内共有している。
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、データ分析・活用スキルを持つ人材の育成プログラムを展開。「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層で段階的に教育。
データ解析や統計的手法の実践力を強化し、現場の課題解決や業務効率化に活用している。
Doosan（韓国）：AIと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プラットフォームを活用し、MES（製造実行システム）と連携した一元管理と現場担当者のデータ分析力向上を実現。
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、モデリングや制御システム開発・メンテナンスを効率化。局所回帰や線形回帰などの統計手法を現場関係者が理解しやすい形で導入し、品質管理や現場改善に役立てている。
*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人材育成事例
日本製鉄株式会社
全社スタッフ系人材約1万人を対象に、データ分析・活用スキルを持つ人材の育成プログラムを展開。「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層で段階的に教育し、回帰分析など実践的なデータ分析スキルや統計リテラシーを強化している。
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®」の利用者向け教育や、OJT・eラーニング・外部セミナーを活用し、現場でのデータ分析実践力とリテラシーを底上げしている。
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。DXワークショップや階層別研修、実プロジェクト参画を通じて、データ活用と変革推進力を高めている。
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://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01590/030900002/?P=3
[3] https://open-insight.net/intersect/column/steel-industry-data-driven-management-consulting-top5/
[4] https://www.jfe-holdings.co.jp/common/pdf/investor/library/dxreport/2023/all.pdf
[5] https://pig-data.jp/pigup/manufacture/jfesteel/
[6] https://www.dga.co.jp/case-study/benichu/
[7] https://connectablue.com/lp/dx_hr-steel/
[8] https://www.tokushuko.or.jp/publication/magazine/pdf/2022/magazine2207.pdf