統計・データ分析研修|法人・企業研修

統計・データ分析研修で
「データで語れる組織」へ

ビジネス現場で求められる「データを読み解き、意思決定に活かす力」。和からでは、統計・データサイエンスの基礎から実務活用まで、貴社の課題とレベルに合わせた研修を文系・理系問わずご提供しています。

エクセルベースの実践的データ分析から、多変量解析・機械学習・ベイズ統計といった高度な内容まで、幅広いカリキュラムをご用意。社内のデータリテラシー底上げから、データサイエンティスト育成まで対応可能です。

統計・データ分析研修のイメージ:チームでデータを見ながら議論する様子

こんなお悩みはありませんか?

「統計・データ分析を事業の武器にしたい」
そう思っても、社内で下記のような育成の壁に直面していませんか?

01

データはあるのに、意思決定に活かせていない

02

現場社員の統計リテラシーを底上げしたい

03

売上・KPI分析を自走できるチームを作りたい

04

データサイエンティスト・DX人材を育成したい

05

Excel・Python・Rなど実務ツールを習得させたい

06

統計検定対策として体系的に学ばせたい

これらのお悩みに、和からの統計・データ分析研修がお応えします。

和からの統計・データ分析研修 4つの特徴

文系でもわかる実務直結カリキュラム

数学が苦手な方でも段階的に理解できる設計。Excelを使った演習を中心に、統計の考え方を「実感」しながら学べます。

貴社データで学ぶカスタマイズ研修

実際の売上データや業務データを題材に分析演習を実施。研修後すぐに現場で活用できる実践力が身につきます。

リテラシー〜高度分析まで幅広く対応

記述統計・推測統計から多変量解析・機械学習・ベイズ統計まで、レベル別・目的別に最適なプログラムを設計します。

生成AI×データサイエンスですぐ役立つ

ChatGPT・Claude・Copilot等の生成AIを活用した最新のデータ分析手法を、実務に即した形で習得。AI時代に求められる「AIと協働してデータを使いこなす力」を磨きます。

対応ツール・技術スタック

貴社のご利用環境・受講者のスキルレベルに合わせて、以下のツール・言語に対応した研修カリキュラムを設計可能です。Excel派・プログラミング派・統計ソフト派、いずれの環境にもフィットします。

Excel Excel
Power BI Power BI
Python Python
R R
SPSS
JMP
Stata
Tableau

※ 上記以外のツール(SQL、Looker Studio、Jupyter、Google Colab 等)にも対応可能です。ご要望に応じてカスタマイズいたします。

3つの方向性からカリキュラムを設計

「全社員のリテラシー底上げ」「データ実務担当者の戦力化」「AI時代の分析リーダー育成」―― 貴社の課題に合わせて、目的別の3方向からカリキュラムを組み立てます。 必要に応じて数理統計のオプションで理論理解の深さも調整可能です。

データを読み書きできる力 方向性 1

データを読み書きできる力

全社員のリテラシー底上げを目的に、Excelで集計・可視化・解釈まで一気通貫で身につけます。会議で「その数字、本当?」と問い返せる人材を育てます。

習得ゴール
ピボット/スライサー/BI画面を使いこなし、日常業務のデータから示唆を取り出して報告できる。
標準構成:計22時間(2時間×11回)/ 対象:非分析職を含む全社員
統計・機械学習でビジネス活用 方向性 2

統計・機械学習でビジネス活用

マーケ・事業企画・品質管理などデータ実務担当向けに、推測統計・因果推論・機械学習をExcel+Pythonで実装します。「施策の本当の効果」を数字で語れるようになります。

習得ゴール
検定・回帰・因果推論・機械学習モデルを用いて、施策効果の客観的な判断と予測ができる。
標準構成:計24時間(2時間×12回)/ 対象:分析・企画・マーケティング実務
AIを活用したデータ分析 方向性 3

AIを活用したデータ分析

生成AI × データ分析で、問題定義から分析・報告までのサイクルを一気に短縮。ChatGPT・Geminiに分析方針を立てさせ、数字と言葉の両方を扱うリーダーを育てます。

習得ゴール
生成AIを「仮説出し・データ分析・報告書作成」の各工程で使いこなし、アウトプット速度を数倍化する。
標準構成:計26時間(2時間×13回)/ 対象:生成AI時代の分析リーダー候補
理論深化オプション

数理統計で「使える」から「説明できる」へ

3つの方向性と組み合わせて、数学の土台から統計を運用したい方向けに、数理統計を入門/基礎/発展の3段階でご用意しています。資格取得や内部講師育成にも活用いただけます。

※ 3つの方向性はそれぞれ独立して受講可能です。フルカスタマイズ構成(計96時間/48回)にも対応しております。
※ 上記は代表的な設計例であり、貴社のご要望に合わせて柔軟に組み替え可能です。

カリキュラム例:統計・データ分析 基本コース

他社で実際に実施したカリキュラムの一例です。全9単元+特別講座を約半年で構成し、統計の基礎から実践演習までを段階的に学んでいただきます。貴社のご要望に応じて単元の組み替え・追加・削減も可能です。

UNIT01
データドリブン経営の土台づくりDX推進におけるデータリテラシーの重要性/データドリブン経営を実現する組織づくり/業務におけるデータ分析の目的/問題解決のストーリー設計/必要なデータの収集方法
(7時間)
UNIT02
手元データの集計と可視化データサイエンスの思考法/量的データの可視化と要約/ヒストグラムとフィルタリングの活用/ピボットテーブル・ピボットグラフの使いこなし
(5時間)
UNIT03
原因分析の論理的思考力データ整形の実践演習/ダブルピボットによる集計【発展演習】/ロジックツリーによる問題解決の思考訓練
(5時間)
UNIT04
推測統計 ― サンプルから全体を読む母集団と標本の理解/母平均・母比率の推定【演習】/T検定・カイ二乗検定の実践【演習】/データの信憑性検証
(7時間)
UNIT05
相関・回帰分析で将来を予測する相関分析によるデータ間の関連性の定量化/回帰分析による予測/広告費から売上を予測するモデル構築【演習】/新規店舗出店計画【演習】
(5時間)
UNIT06
因果推論 ― 施策の効果を検証する相関関係と因果関係の違い/層別解析・回帰モデルによる複数因果の分析手法
(5時間)
UNIT07
質的データ分析とアンケート設計伝わる設問設計のコツ/回答率と回答の質を高める構成/NPS調査の実践【演習】/ChatGPTを用いた自由記述の集計
(5時間)
UNIT08
データクレンジング ― 分析工程の8割欠損・重複・書式の揺れの対処/現場でよくある「分析に使えないデータ」/Power Queryによるクレンジング実践
(7時間)
UNIT09
実践データ分析演習チームで分析する際のコツ/アクセスデータから売上構造を分解【演習】/顧客アンケート分析による新商品販売量予測【演習】/単元ごとの振り返り
(7時間)
EXTRA+
特別講座:BIツールによる可視化無料BIツール Power BI Desktop を使った集計・ダッシュボード構築
(収録配信)

※ 上記はカリキュラム例です。貴社の課題・受講者レベル・業界特性に合わせて、単元数・内容・実施期間を個別に設計いたします。

豊富な研修テーマから自由に組み合わせ

データリテラシーから因果推論、機械学習、生成AI活用、数理統計まで―― 時間数・レベル・使用ツールは貴社の状況に合わせて自由に組み合わせいただけます。 以下は代表的な4カテゴリ・13テーマのご紹介です。

※ 以下はほんの一例です。実際には 50講座以上 のラインナップからお選びいただけます。 掲載のない業界特化テーマ(製造・金融・医療など)や資格対策、OJT連動型なども柔軟にご相談ください。
50講座以上のラインナップを象徴するスキルアイコン俯瞰図

記述統計・データリテラシー

データを集計し、正しく可視化・解釈する基礎スキル
① 計6時間ChatGPT

ChatGPTで学ぶ「統計学」はじめての方向け爆速習得講座

ChatGPTとの対話形式で、集計表・グラフなど公官庁レベルの資料読解力を短時間で身につけます。計算はすべてAIに任せて思考に集中。

統計の基礎概念を理解し、AIの力を借りて数字から示唆を取り出せるようになる。

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② 計6時間Excel

はじめてのデータドリブン入門 –Excelで集計・可視化・解釈まで–

ピボットテーブル・ダブルピボット・スライサーをハンズオンで操作。代表値の読み方から意思決定への繋げ方まで一気通貫で学びます。

日常業務のExcelデータを自力で集計・可視化し、会議資料の根拠として活用できる。

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③ 計4時間Excel

Excelで学ぶデータ・ビジュアライゼーション -プロが教える可視化の技術-

インフォグラフィック、グラフデザイン、特殊グラフの作成を通じて「誤解を生まない・伝わる」可視化のプロ技術を習得します。

目的に応じてグラフを使い分け、見た人が一目で意図を理解できる資料が作れる。

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④ 計6時間Excel

評価されるExcel×BIツール化講座 –現場で即使えるダッシュボード構築法–

パワークエリ+ピボットテーブルを組み合わせ、KPI・グラフ・フィルタを1画面にまとめたダッシュボードを構築します。

Excelをそのまま社内BIツール化し、現場で即使える自動更新ダッシュボードを構築できる。

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⑤ 計6時間ChatGPT

ChatGPTによる言葉の集計と可視化入門 –テキストマイニング実践–

アンケート自由記述・口コミ・問い合わせログなど、これまで放置されがちだったテキストデータをChatGPTで実務分析します。

定性データを構造化・可視化し、顧客の声を改善アクションに変換できる。

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推測統計・因果推論

施策の効果を客観的に判断し、意思決定の質を上げる
⑥ 計8時間Excel

ビジネスのためのExcel統計分析基礎 -客観的な意思決定を行う手法を学ぶ-

確率・推定・検定・相関・回帰分析をExcelのデータ分析ツールで実施。数式を暗記せず、業務に即した統計活用を身につけます。

「この差は偶然か/有意か」を数値で判断し、客観的な根拠を持った意思決定ができる。

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⑦ 計8時間Excel

ビジネスデータで学ぶ因果推論入門 -意思決定につながる施策効果測定-

相関と因果の違いから、層別解析・回帰モデル・ロジスティック回帰まで。キャンペーン・施策効果を正しく測定する手法を学びます。

施策の「本当の効果」をビジネスデータから算出し、経営層に自信を持って報告できる。

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⑧ 計6時間Excel

データ整理術Excel編 -きれいなデータで結果を出す!-

表記ゆれ・欠損値処理、ワイド型/ロング型変換、2つのデータセットの結合など、分析の前工程(データクレンジング)に特化。

「分析しやすいデータ」の形を理解し、整備作業の時間を大幅に短縮できる。

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機械学習 × 生成AI活用

AIの力を借りて、分析・予測・意思決定を加速する
⑨ 計8時間Excel・ChatGPT

Python in Excelデータ分析 -生成AIと考える機械学習の進め方-

Excel内でPythonを実行できる新機能×ChatGPTで、回帰モデル・分類モデル・クラスタリングを実装。プログラミング未経験でも着手可能。

業務データに機械学習を適用し、予測や顧客セグメンテーションを自分で実行できる。

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⑩ 計6時間Gemini・Colaboratory

顧客の心を掴むためのデータ分析×AI活用実践講座

AIに「分析方針の立て方」から相談し、分析実行・報告書作成までをAIと共創。問題解決サイクルそのものをAIと並走する研修です。

AIと対話しながら問題定義→分析→報告のサイクルを回し、アウトプット速度を数倍化できる。

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数理統計(理論の深化)

「使える」から「説明できる」へ。数学で理解する統計
⑪ 計8時間入門

社会人のための1から始める数理統計【入門編】

平均の計算、場合の数、代表値、標準偏差、確率の基礎計算。小中の算数・数学から統計に必要な数学力を取り戻します。

統計の基礎計算を「分かる」から「なぜそうなるか説明できる」段階に進められる。

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⑫ 計12時間基礎

社会人のための1から始める数理統計【基礎編】

確率分布(二項・正規・Z分布)、区間推定、相関・回帰分析の仕組みを数理で理解。統計検定中級編レベルの基礎力を構築します。

検定統計量や信頼区間の意味を数式から説明し、後輩・部下に指導できる。

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⑬ 計12時間発展

社会人のための1から始める数理統計【発展編】

確率分布モデル(ポアソン・幾何・指数・正規)、仮説検定の基礎と過誤、適合度・独立性の検定、線形モデル〜回帰分析とダミー変数まで踏み込みます。

仮説検定・分散分析・回帰分析を数学的に運用し、分析の妥当性を理論から担保できる。

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全13テーマを自由に組み合わせて、貴社専用カリキュラムに仕立てます

研修は1回2〜3時間 × 4〜13回、推奨人数は5〜30名を基本に、対象者・レベル・使用ツールも含めて柔軟にカスタマイズ可能です。

各種講座

社内でデータリテラシーを高めたい。スタッフ内でデータ分析できる人材を育成したい。
それぞれの会社でどのようなデータ分析が必要なのかをヒアリングし、
幅広いデータ分析カリキュラムから実務で役立つ内容を企業様ごとにカスタマイズしてご提供しております。

初めて学ぶデータ利活用-Excel編-

売上データをメインとして高度な集計・可視化分析手法で戦略立案を考えるコース。データ分析初心者も対象とした、企業内データ分析リテラシー平均値を上昇させることが目的。

2時間×3回(計6時間):20名まで180,000円+消費税(人数が大幅に増える場合は要相談)

経営のための売上分析データ活用コース

売上分析からKPIを割り出すための可視化分析と論理的思考からデータ分析を実施するコース。アクセス数や降水量など他のデータを活用して効果検証を行う。

2時間×3回(計6時間):20名まで240,000円+消費税(人数が大幅に増える場合は要相談)

データサイエンス育成コース-Excel実践編-

Excelを活用しデータサイエンティストを育成するコンパクトコース。確率、推定、検定、相関、回帰分析といった高度なデータ分析手法を活用するための内容。

2時間×10回(計20時間):20名まで980,000円+消費税(人数が大幅に増える場合は要相談)

各種講座についてのお問い合わせはこちら

受講事例・実施実績

本研修テーマで実施した企業・団体の事例をご紹介します。

自治体

EBPM推進3年計画のデータリテラシー研修

職員約80〜100名向けに、1年目アンケート調査→2年目可視化→3年目因果推論と政策立案プロセスに沿って段階設計。

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総合人材企業

社内認定連動の半年データ分析研修

社員最大約140名向けに、初級編記述統計(Excel)→中級編推測統計と段階設計し、人事評価・昇格と接続。

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小売チェーン

Python・機械学習1年プログラム

社員約20〜30名向けに、Excelの先を目指すPython・機械学習データ分析人材を育成する1年×24回のプログラム。

事例詳細を見る →

大手ICT企業

新入社員向けデータ分析を用いた問題解決演習

新入社員研修にデータ分析を組み込み、問題解決アプローチを体系的に学習。

メディア

技術職向け統計学基礎研修

技術職向けに、業務データを用いた統計学の基礎から実践までをカバー。

メーカー

若手リーダー候補のデータ分析×問題解決研修

若手リーダー候補に、データを根拠とした問題解決スキルを養成。

他の統計・データ分析事例も見る →

研修実施の流れ

STEP01お問い合わせ
お問い合わせフォームより、研修目的・対象人数・ご希望時期などをお知らせください。
STEP02ヒアリング
貴社の課題・受講者のレベル・活用したいデータなどを詳しくヒアリングいたします。
STEP03カリキュラム設計・お見積り
ヒアリング内容をもとにオーダーメイドのカリキュラム・日程・お見積りをご提案します。
STEP04研修実施
オンライン/対面/ハイブリッドから選択可能。実施後のフォローアップも承ります。

実施形式・日数・費用目安

  • 実施形式:オンライン/対面/ハイブリッド(貴社ご指定の会場または弊社会議室)
  • 標準日数:1回2〜3時間 × 4〜13回(目的・方向性により調整)
  • 推奨人数:5〜30名(大規模実施は分科会・eラーニング併用も対応)
  • 費用目安:カリキュラム時間・受講人数・講師ランクにより個別お見積り。お問い合わせ時に概算をご提示します

よくあるご質問

Q受講者のレベルがバラバラでも対応できますか?
Aはい、事前ヒアリングやレベルチェックをもとに、クラス分け・補講・個別対応で設計します。Excel中心/Python中心/生成AI活用など、スキル帯別に複数コースを並走させる運用も可能です。
Q数学が苦手な社員でもついていけますか?
A非分析職向けに「Excelで集計・可視化・解釈」から始めるリテラシーコースをご用意しています。数式を前面に出さず、業務の判断に使える形で解釈を積み上げていく設計です。
Q自社データを使った演習はできますか?
A可能です。NDAを締結のうえ、貴社のマーケ・営業・品質・HRデータ等を匿名加工し、演習教材として利用します。研修で学んだ翌日から現場で使えることを重視しています。
QExcel中心とPython中心、どちらで進めますか?
A貴社のデータ環境と目的に合わせて選択します。全社員のリテラシー底上げならExcel中心、データ実務担当にはExcel+Python、AI時代の分析リーダーにはPython×生成AI というように、方向性別にツールを組み合わせます。
Q研修後のフォローアップはありますか?
Aはい、実施後のQA対応、成果物レビュー、継続的な相談窓口、1on1メンタリング等を組み合わせてご提供可能です。学びが業務に定着するフェーズまで伴走する設計も承ります。
Qお問い合わせから研修開始までどのくらいかかりますか?
A一般的には2〜4週間(ヒアリング → カリキュラム設計 → お見積り → ご契約 → 開講)が目安です。お急ぎの場合や大規模案件はご相談ください。
Q対面・オンライン・ハイブリッドは選べますか?
Aすべて選択可能です。地方拠点を含む多人数ならオンライン、実践ワーク重視なら対面、両立したい場合はハイブリッドをご提案します。Zoom/Teams/Google Meetに対応しています。

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ChatGPT・Copilot・Gemini・Claudeなど、生成AIツールの活用研修はこちら。

データドリブン・数字力研修

経営判断・KPI管理に活かす「数字で語る力」を鍛える研修プログラムです。

法人向けデータ分析サービス

研修だけでなく、御社のデータ分析業務そのものを支援するサービスもご提供しています。

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