受講者
Before
不良率の報告は感覚的で、原因分析は属人的だった。
After
データに基づき要因を特定し、改善施策を数値で説明できるように。
数字の裏側を読む力がついた
THEME
生成AIとリスキリングが、企業の重要テーマに
生成AIの進展やDX推進の流れの中で、企業における人材育成の在り方は大きく変わりつつあります。単にツールを導入するのではなく、データを理解し活用できる人材を社内で育てることが、組織全体の力につながります。
「リスキリングを進めたい」「生成AIを業務に活かせる人材を育てたい」という前向きな取り組みが広がっています。
一方で、どの研修を選べばよいのか、何を到達目標にすべきかに迷う声もあります。私たちは、その迷いを整理し、本質から設計する支援を行っています。
CORE STRUCTURE
データが、組織の言葉になる。
データを扱える人材が増えることは、
単なる業務効率化ではありません。
組織の意思決定が、感覚から構造へと変わることです。
だからこそ、部分的なスキル習得ではなく、
設計から活用までを見据えた一貫した育成が必要になります。
問いを立てる力
業務の目的を整理し、何を明らかにするべきかを設計する力。データ活用の出発点となる重要な視点です。
ばらつきを理解する力
平均値の裏にある差や傾向を読み解き、誤った判断を防く力。統計学の基礎理解が土台となります。
説明して活用する力
分析結果を資料化し、組織の意思決定に結びつける力。実務で活かせるかどうかを分けるポイントです。
CUSTOM DESIGN
オーダーメイドで設計する 企業向けデータサイエンス育成講座
本プログラムは、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」認定講座、厚生労働省「人への投資促進コース」対象講座を組み合わせた設計が可能です。
データサイエンスを本格的に習得するための体系カリキュラムを軸に、業種・部門・受講対象者の階層・分析スキルレベルに応じて柔軟にカスタマイズします。 講座のオーダーメイドの設計によって、受講対象者が自業務に濃淡をつけてデータサイエンスのスキルを活用できるようになります。
LEARNING DESIGN
業種・業務・階層にあわせたデータサイエンティスト育成事例
以下は代表的な育成設計の一例です。企業の目的・対象者・期間に応じて内容は柔軟にカスタマイズ可能です。
目的に応じて、統計理解から始める場合もあれば、実データ分析から入り基礎に戻る設計も可能です。「学ぶ」で終わらせず、「業務で使える」状態へ。統計の理解から始め、設計し、手を動かし、生成AIで加速し、成果物としてまとめて発表することで、社内で再現できる力に変えていきます。
01 / FOUNDATION
統計理解
平均や分散、仮説検定の意味を理解し、データの背景を読み解く力を身につけます。数字が「記号」から「意思決定の材料」へ変わる瞬間を体感します。
受講者の声：平均の意味が初めて腹落ちした
02 / DESIGN
分析設計
「何を明らかにしたいのか」を整理し、仮説を立て、分析の流れを組み立てます。ここで「上流工程」の視点が身につき、データ活用が現場の言葉で語れるようになります。
受講者の声：問いの立て方が変わり、仮設思考が身についた
03 / PRACTICE
実装（Python）
データ加工・可視化・分析まで、実際に手を動かして実装します。「分かったつもり」をなくし、再現できる分析として業務に持ち帰れる形にします。
受講者の声：触るのが怖かったデータ。今では自分で設計・業務に活用できている。
04 / ACCELERATION
生成AI活用
仮説整理、結果の要約、資料作成などを生成AIで効率化。人はより高度な判断や改善提案に集中し、アウトプットの質と速度を高めます。
受講者の声：AIが使いやすい「道具」になり、創造的な業務に集中できる
05 / OUTPUT
GOAL成果物作成・発表
実務の課題を題材にした成果物としてまとめ、発表します。分析の結果だけでなく、「背景」「判断」「次のアクション」まで説明できる形にすることで、研修後も社内で再現できる力として定着します。
受講者の声：発表で「自分の言葉」になり、自信がついた次のセクションでは、実際の成果物例をご紹介します。
OUTPUT EXAMPLES
実際の成果物例
本講座では、受講中に実務課題をテーマとした成果物を作成します。以下はその一例です。
小売 / 営業企画
POS
| 業界 | 小売 |
|---|---|
| 職種 | 営業企画 |
| 受講者属性 | 30代マネージャー |
| テーマ | 売上と販促施策・天候の関係分析 |
| 使用データ | POS、来店数、気象データ |
| 分析内容 | 重回帰分析により各要因の寄与度を算出 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによるレポート要約 |
| 発表形式 | PowerPoint形式のレポート発表（15分） |
製造 / 品質管理
MES
| 業界 | 製造 |
|---|---|
| 職種 | 品質管理 |
| 受講者属性 | 40代エンジニア |
| テーマ | 工程条件と不良発生率の関係分析 |
| 使用データ | 工程パラメータ、検査結果、環境データ |
| 分析内容 | ロジスティック回帰で不良要因の影響度を定量化 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによる分析サマリ生成 |
| 発表形式 | 社内技術報告書形式（A4レポート＋口頭発表） |
これまで感覚的に把握していた不良原因を数値で示せるようになり、改善提案の説得力が格段に上がりました。
金融 / 審査部門
DWH
| 業界 | 金融 |
|---|---|
| 職種 | 審査部門 |
| 受講者属性 | 30代主任 |
| テーマ | 融資先の信用リスクスコアリング |
| 使用データ | 財務指標、融資履歴、返済データ |
| 分析内容 | ロジスティック回帰によるスコアリングモデル構築 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによるレポート整理 |
| 発表形式 | モデル仕様書＋経営報告用スライド |
経験則に頼っていた審査をデータで裏付けできるようになり、部門内での評価基準の共有が進みました。
人材 / 人事部門
HRIS
| 業界 | 人材 |
|---|---|
| 職種 | 人事部門 |
| 受講者属性 | 30代人事担当 |
| テーマ | 社員の離職要因分析と早期検知 |
| 使用データ | 人事データ、アンケート結果、勤怠データ |
| 分析内容 | 決定木分析で離職リスク要因を可視化 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによるインサイト整理 |
| 発表形式 | ダッシュボード＋提案レポート発表 |
離職傾向の兆候をデータから読み取れるようになり、対策の打ち手を具体的に議論できるようになりました。
マーケティング / 商品企画
GA4
| 業界 | マーケティング |
|---|---|
| 職種 | 商品企画担当 |
| 受講者属性 | 20代プランナー |
| テーマ | 広告チャネル別の効果分析 |
| 使用データ | 広告データ、GA4データ、コンバージョンデータ |
| 分析内容 | アトリビューション分析でチャネル別貢献度を算出 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによる分析レポート生成 |
| 発表形式 | チャネル別貢献度レポート＋予算再配分提案書 |
CPAだけでは見えなかったチャネル間の相互作用が理解でき、予算配分の提案に自信が持てるようになりました。
物流 / 配送企画
TMS
| 業界 | 物流 |
|---|---|
| 職種 | 配送企画 |
| 受講者属性 | 40代マネージャー |
| テーマ | 配送効率とコスト要因の分析 |
| 使用データ | 配送履歴、地理情報、コストデータ |
| 分析内容 | クラスタリングと回帰分析でルート効率を評価 |
| 使用技術 | 統計基礎、Python、生成AIによる提案書作成支援 |
| 発表形式 | ルート再編提案書（数値根拠付き） |
データに基づいた配送ルートの改善提案ができるようになり、経営層への説明がスムーズになりました。
※他の業種・部門でも設計可能です。 無料相談でご相談ください。
IMPACT
受講後、実務でどう活きているか
研修で作成した成果物は、実際の業務にどのようにつながっているのか。部署や職種ごとの変化をご紹介します。
受講者
Before
広告効果の評価がCPA中心で、チャネル間の相互作用を説明できなかった。
After
チャネル別の貢献度を数値化し、予算配分の再編案を自ら作成できるように。
施策を数字で語れるようになった
受講者
Before
統計手法の選定に自信がなく、外部委託に頼りきりだった。
After
解析の設計から実行まで自ら行い、学会発表で質疑にも数値で回答できるように。
外注しなくても自分で回せるように
受講者
Before
離職分析がアンケートの定性的な読み取りに留まり、施策が後追いだった。
After
離職リスクの高い属性を早期に特定し、予防的な対応策を提案できるように。
予防的な施策提案ができるようになった
受講者
Before
売上報告は経験則ベースで、施策の優先順位を根拠をもって説明できなかった。
After
分析結果を基に施策優先順位を説明でき、経営会議での発言に説得力が増した。
報告の説得力が格段に上がった
受講者
Before
障害分析がログの目視確認中心で、予防的なアプローチが取れなかった。
After
障害パターンをデータで可視化し、予防保守の提案を数値根拠とともに行えるように。
障害予防をデータで提案できるように
受講者
Before
配送ルートの最適化は経験と勘に頼り、コスト削減の根拠を示せなかった。
After
配送データを分析し、ルート最適化とコスト削減効果を定量的に提案できるように。
感覚ではなくデータで判断できるように
受講者
Before
リスク評価がテンプレート的で、市場変動への対応が画一的だった。
After
過去データからリスクシナリオを複数構築し、状況に応じた提案ができるように。
分析の引き出しが増えた
ORGANIZATIONAL IMPACT
データサイエンスを一人ひとりの『現場』へ
特別な一部の人だけが分析できる状態から、
現場の一人ひとりがデータを理解し、説明し、活用できる状態へ。
その積み重ねが、組織の文化を少しずつ変えていきます。
一例になりますが、データサイエンススキルが身につく多様な講座をご紹介します。
COURSE LINEUP
目的別・業種別に選べるデータサイエンス講座
本プログラムは、企業向けリスキリング講座として、統計学の基礎からPython実装、分析設計力、生成AI活用までを一貫して習得できる社会人・ビジネスパーソン向けデータサイエンス講座です。
おすすめ
ビジネスデータサイエンス実践力養成講座
経営企画・事業開発部門向け。売上予測、KPI設計、意思決定支援に必要なデータ分析力を養成。ビジネスパーソン向けの社会人リスキリング研修として、実務データを用いた分析設計を行います。
詳細を見る
マーケティングデータサイエンティスト育成講座
マーケティング部門向け。顧客セグメンテーション、LTV分析、A/Bテスト設計など、マーケティング実務に直結する分析スキルを習得。データサイエンスと生成AIを組み合わせた実践演習を含みます。
詳細を見る
マニュファクチュアリングデータサイエンス実践力養成講座
製造業向け。品質管理、工程最適化、予知保全など、製造現場のデータ活用に特化した実践プログラム。統計的品質管理（SQC）から機械学習応用まで体系的に学びます。
詳細を見る
メディカルデータサイエンス実践力養成講座
医療・製薬業界向け。臨床データ分析、疫学統計、治験データの解析手法など、医療分野に必要な統計・分析スキルを体系的に学びます。Reスキル認定講座を含みます。
詳細を見るCOMPARISON
他社研修との違い
なぜ「一貫型設計」が必要なのか
生成AIだけを学ぶ。Pythonだけを学ぶ。統計理論だけを学ぶ。それぞれは有効です。しかし、設計・分析・説明までつながらなければ、実務で再現性のある成果には結びつきません。
だからこそ、部分最適ではなく、一貫したデータサイエンス人材育成設計が必要です。
| 比較項目 | 当社プログラム | 一般的な研修 |
|---|---|---|
| 統計理解 | ○ | △ |
| Python実装 | ○ | ○ |
| 分析設計 | ○ | × |
| 生成AI活用 | ○ | △ |
| 成果物提出 | ○ | × |
| カスタマイズ | ○ | △ |
| 助成金対応 | ○ | △ |
※比較は優劣ではなく、育成設計の違いを整理したものです。
CONSULTATION
無料相談について
貴社の育成課題や導入目的を整理し、
最適なプログラム設計をご提案いたします。
営業目的の過度な提案は行いません。
まずは状況の整理からご相談ください。
詳しい講座内容や成果物例はトップページでもご覧いただけます。
datascience-lab.jp
DESIGN FLOW
設計プロセス
01
育成課題の整理
DX方針・業務構造・既存分析体制をヒアリング
02
必要スキルの定義
統計／Python／設計力／生成AI活用を整理
03
カリキュラム設計
認定講座を基盤に企業独自演習を組み込み
04
助成金要件確認
対象区分と申請条件を整理
05
実施・成果物提出
実務活用可能な成果物を作成
詳細は無料相談にてご案内いたします。
よくあるご質問
受講者にプログラミング経験がなく、文系出身でも受講できますか？
はい、プログラミング未経験の方でも受講いただけます。本講座は統計学の基礎から段階的に進む設計となっており、Pythonの操作も基本的なところから丁寧に扱います。受講者の多くは文系出身やプログラミング未経験の方です。
講座のカスタマイズは可能ですか？
はい、企業ごとの課題や対象者のレベルに応じて、カリキュラムの調整が可能です。無料相談にて、研修の目的や対象者の状況を伺い、最適な講座構成をご提案いたします。
受講期間はどのくらいですか？
標準的な一気通貫研修の場合、100時間以上のカリキュラムとなります。実施スケジュールは企業のご都合に合わせて調整可能で、集中実施や週1回の分散実施など、柔軟に対応いたします。
オンラインでの受講は可能ですか？
はい、オンラインでの実施に対応しています。対面研修とオンライン研修の併用も可能です。企業のご希望に応じて最適な実施形態をご提案いたします。
助成金の申請手続きはサポートしてもらえますか？
助成金の適用可能性や概要については無料相談時にご案内いたします。申請手続きの詳細については、社会保険労務士等の専門家と連携しながらご支援する体制を整えています。
受講人数に制限はありますか？
研修の効果を考慮し、1クラスあたり5名～20名程度を推奨しています。受講人数が多い場合は、クラスを分けて実施することも可能です。詳細はご相談ください。
成果物の提出・発表は必須ですか？
一気通貫研修では、学習の定着と実務への接続を目的として、成果物提出・発表を組み込んでいます。受講者が自身の業務データを用いて分析を行い、結果を報告書にまとめることで、実践力の確認と社内共有が可能になります。
生成AIの活用とは具体的にどのようなことを行いますか？
生成AIを活用して、分析結果のレポート要約、仮説の整理、資料作成の効率化などを行います。生成AIの操作自体を目的とするのではなく、分析プロセス全体の中で適切に活用する方法を実践的に学びます。
受講後のフォローアップはありますか？
研修終了後も、受講者が実務で分析を進める際に参照できる資料や補足コンテンツを提供しています。また、追加の研修やフォローアップセッションについても、ご要望に応じてご相談いただけます。
他社の研修との違いは何ですか？
本講座の特徴は、統計学の基礎理解からPythonによる実装、分析設計、生成AI活用までを一気通貫で学べる点にあります。単なるツール操作やプログラミング言語の習得に留まらず、業務で実際にデータを活用できる状態を目指して段階的に育成する設計となっています。
文系出身、数学が苦手で統計に不安がありましたが、ばらつきの意味を理解でき、会議で自信を持って説明できるようになりました。