データ分析研修でDX推進！効果や選び方、具体的なステップ

データ分析研修は、企業全体の意思決定力を強化する、戦略的な投資です。しかし、「データ分析人材の育成方法が分からない」「研修を導入したが、実務で活用できていない」といった悩みを持つ企業も少なくありません。

本記事では、データ分析研修の基礎から、自社に合った効果的な研修の選び方、そして、研修導入を成功させるための具体的なステップまでを分かりやすく解説します。

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データ分析研修とは

データ分析研修とは、企業活動で得られたデータを適切に収集・分析し、事業戦略や業務改善に活かす能力（データリテラシーやデータ分析スキル）の教育プログラムです。

営業、マーケティング、人事など、あらゆる部門の社員を対象に実施され、全社的なデータ活用文化を根付かせる基盤となります。具体的な内容は次のとおりです。

• 統計学の基礎

• データ可視化の方法

• プログラミング言語を用いた分析手法

• AIや機械学習のビジネス応用

データ分析研修の必要性

近年、多くの企業が直面している課題に「2025年の崖」問題があります。

経済産業省が発表した『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』では、DXが進まない場合、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が生じると記載されています。

画像引用元：経済産業省『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』

この「崖」を乗り越え、企業競争力を維持・向上させるには、ITシステムの刷新が必要です。同時にデジタル技術を使いこなす人材、特にデータ分析に基づいた価値創造ができる人材の育成が求められます。

現代で企業が生き残るには、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、新たなビジネスチャンスの発見・業務プロセスの最適化を図るデータ活用能力が不可欠です。データ分析研修は、データ活用能力を持った人材を育てる、戦略的投資です。

出典：経済産業省『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』

データ分析研修で得られる効果

データ分析研修を導入することで、企業はさまざまな効果を得られます。主な効果は、次の3つです。

1. データを根拠とした意思決定

2. 業務効率化・コスト削減の実現

3. データリテラシーの向上

データ分析研修によって、統計に基づいた意思決定が可能です。客観的な事実に基づいて、スムーズで精度の高い経営判断が実現します。また、業務効率化・コスト削減にも有効です。例えば、データの可視化によってムダな業務プロセスを発見したり、需要予測の精度向上によって在庫管理が最適化されたりします。

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データ分析研修の選び方のポイント

データ研修プログラムを選ぶ際は次のポイントに着目します。

• 研修の形式

• 研修内容とレベル

• 講師の質やサポート体制

• 費用対効果

研修の形式

データ分析研修には以下の3形式があります。

1. 対面集合型

2. オンライン型（eラーニング、ライブ配信）

3. ハイブリッド型

対面集合型は、講師や他の受講生との直接的なディスカッションが中心です。モチベーション維持やネットワーク構築に優れる一方、場所と時間の制約があります。

オンライン型（eラーニング）は、受講生が自分のペースで学習できる方法です。時間や場所の自由度が高い一方、個人の主体的な学習姿勢が求められます。

また、対面研修とオンライン研修を組み合わせる「ハイブリッド型（ブレンディッドラーニング）」では、企業の働き方に合わせた柔軟なカリキュラム構築が可能です。

研修内容とレベル

研修を選ぶ際は、受講対象者のレベルと、将来的に求められるスキルに見合った内容・レベルのカリキュラムを選択します。

▼データ研修のレベル別受講内容

受講生のスキルに沿わない内容を選ぶと、学習効果が低下します。最初は、実務で「すぐに使える」レベルから始めるのが最適です。段階的にステップアップする、体系的なカリキュラム設計が必要になります。

講師の質やサポート体制

データ分析研修の目的は、実務での応用力を養うことです。講師が理論に詳しいだけでなく、実際のビジネス現場での経験が豊富であるか、自社の業界・課題に即した事例を扱えるかが、研修の質を左右します。

また、研修期間外のサポート体制も重要です。実務で生じた疑問や課題について質問できる環境や、分析実装のレビューなどのフォローアップが提供される研修もあります。フォローを利用することで、研修効果の定着率アップが可能です。

費用対効果

研修では費用対効果も重要です。研修費用には次の項目が含まれます。

• 講師料

• テキスト費

• 会場費（対面）

• システム利用料（eラーニング）

高額な研修が高い効果をもたらすとは限りません。受講生一人当たりのコストと、研修によって得られるスキル・経済効果の比較検討が重要です。

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【目的別】おすすめのデータ分析研修

目的ごとに最適なデータ分析研修の内容を、3パターンに分けてご紹介します。

1. ビジネス企画力を高めたい

2. キャリアステージに併せてスキルアップしたい

3. 必要なスキルから選びたい

ビジネス企画力を高めたい

経営層、マネージャー層、および企画・マーケティング部門などには、データからビジネスの示唆（インサイト）を引き出す力が必要です。また、具体的なアクションプランに落とし込む力も求められます。

• データドリブンな思考法の習得

• ビジネス課題の明確化と分析テーマの設定

• データ可視化による効果的なプレゼンテーション手法

統計的視点から市場や顧客の行動を読み解くトレーニングや、施策が必要な理由を明確に説明するストーリー構築能力の養成カリキュラムが推奨されます。

キャリアステージに併せてスキルアップしたい

現在のキャリアステージにマッチした研修内容は下記のとおりです。

▼キャリアに適した受講内容

データ分析スキルは、職種を問わず、キャリアアップに不可欠な要素です。社員のキャリアや専門性に応じて研修内容を設計することで、段階的なレベルアップが実現します。

必要なスキルから選びたい

ピンポイントで必要なスキルを習得したい場合、企業内で不足している分析スキルの洗い出しが必要です。

▼課題ごとの研修内容

習得したい具体的なツールや技術、知識を明確にした上で、専門に特化した研修を実践できます。結果、即効性の高いスキルアップが可能です。

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データ分析研修導入を成功させるための具体的なステップ

データ分析研修の導入時は次のステップに沿うことで失敗を防げます。

• 研修効果を最大化する事前準備

• 実務との連携

• 研修効果の測定と評価

研修効果を最大化する事前準備

研修前に必要な準備は次の3つです。

• 目的とゴールの設定

• 受講生の選定とレベルの把握

• 経営層からの理解

最初のステップは、研修導入の目的とゴールを明確にすることです。研修が必要な理由や、研修の到達点を、行動レベルで定義します。目標には、「3ヶ月後に、自身の業務データをBIツールで可視化し、改善案を上司に提案できる」のような、具体的な内容を盛り込みます。

次に、受講対象者の選定とスキルレベルの把握し、レベルに合わせた研修プログラムを選定します。最後の段階は、経営層からの理解を得ることです。データ分析人材育成が重要課題であると伝え、受講生が集中して学べる環境を整備します。

実務との連携

研修で得た知識は、実務への活用が必須です。研修カリキュラムのなかに、自社の実際のビジネス課題やデータを用いたケーススタディや演習を組み込むことで、受講内容を即座に役立てられます。

受講生は、学んだ内容が自社の課題解決に役立つイメージを作れます。また、学んだスキルを活かすには、実践機会（OJT）の提供が不可欠です。例えば、「データ分析チャレンジプロジェクト」を立ち上げたり、現場の上司が分析課題を与えてアウトプットを評価したりする仕組みを導入します。

研修効果の測定と評価

研修を投資として捉える以上、効果測定は必須です。研修の効果を客観的に測定・評価し、次期研修の改善につなげる必要があります。

効果測定の手法には、カークパトリックの4段階評価モデルが有効です。内容を、下表にまとめました。

▼カークパトリックの4段階評価モデル

実務での行動変容やビジネス成果を測定するには、評価基準の設定と追跡調査が必須です。評価結果に基づき、研修内容や実施方法の改善を行います。

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アットフィールズテクノロジーのデータ分析研修の導入事例

データ分析研修の目的は従業員個々の「考える力」を鍛えることに設定。実データを題材に、統計学を実務活用するトレーニングを実施させていただきました。

受講生によって異なるレベルや、工場ごとのニーズに併せて、eラーニング・座学・実践研修の三本柱で課題解決力を強化する方針を取りました。統計学という高度な内容ながら、理解度・活用度ともに7〜8割の受講生が「満足できる」と回答する結果を実現しています。

ポイントなのは、実際の現場に精通した講師が、伴走しながら課題解決をサポートした点です。初歩的な疑問から専門的な質問まで、幅広く対応し、実践的な効果が見られる結果となりました。従業員もストーリー性のある論理的な説明ができるように変化しています。

ｰ事例紹介ｰ 製造現場の実課題をテーマにした伴走型の解析トレーニング。経営効果を刈り取るための実課題解決と課題解決プロセスの習得

まとめ

この記事ではデータ分析研修について、以下の内容を解説しました。

• データ分析研修とは

• データ分析研修の選び方のポイント

• 【目的別】おすすめのデータ分析研修

• データ分析研修導入を成功させるための具体的なステップ

• データ分析研修の成功事例

研修導入を成功させるためには、具体的なゴールを全社で共有し、受講生のレベルやビジネス目的に合わせた適切なカリキュラム・形式を選ぶことが重要です。

研修効果を最大化するためには、実務で扱うデータを用いた演習や、研修後の実践的なOJT環境の整備が不可欠となります。加えて、継続的な効果測定と改善のサイクル（PDCA）を回すことも必須です。

アットフィールズの『データサイエンティスト教育サービス』は、製造現場の実データを使い、課題解決力を実践的に鍛える伴走型研修です。統計・分析スキルだけでなく、現場で使える思考法や論理的説明力まで育成します。受講生のレベルや現場ニーズに併せてカスタマイズし、学んだ内容をそのまま実務へ活かせる即効性の高いプログラムを提供可能です。

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