01
DESIGN
課題・対象者を整理して研修を設計
経営課題や業務上の課題、受講者の職種・階層・スキルを確認し、研修の目的と到達点を整理します。
- 業界・業務課題のヒアリング
- 受講者のスキルや役割を確認
- 研修期間・方法・カリキュラムを設計
企業・団体研修
データ分析・統計学・AIを 実務で活用できる人材を育成
業界・業務課題・受講者に合わせたオーダーメイド研修をご提供します。
- 業界・職種・階層に合わせて設計
- 数時間～数ヶ月まで対応
- 対面・オンライン・オンデマンド対応
- 助成金活用も可能
公的助成金の活用で、受講料の最大75％の補助が受けられます。
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オーダーメイド企業研修
受講者数累計
（2026年3月現在） 12,000 名以上
（2026年3月現在） 12,000 名以上
企業・官公庁研修
（2026年3月現在） 800 社以上
（2026年3月現在） 800 社以上
FROM DESIGN TO PRACTICE
研修設計から実務活用まで一貫して支援
企業ごとの課題や受講者の状況を整理したうえで、実務で活用できる研修内容へ落とし込みます。
02
PRACTICE
実務に近いデータと課題で実践
知識の習得だけで終わらず、分析・解釈・提案までを経験し、実際の業務で活用できる力を身につけます。
- 業務を想定した演習・課題
- 講師による添削・フィードバック
- 分析結果の説明・提案まで実践
CUSTOMIZED TRAINING
オーダーメイドによる設計
受講者に合わせてカスタマイズ
企業課題・研修目的のヒアリング
業界・業種別
小売・EC、製造業、金融機関、情報通信、医療・製薬、物流等
階層・職種別
新入社員、営業企画・管理、マーケティング、販売戦略立案、データ分析部門、管理職向け
スキル別
- 初心者
- 実務活用者
- 専門人材候補
研修期間
数時間～数ヶ月 研修期間は目的に応じて柔軟にカスタマイズ可能（数時間～数ヶ月）
貴社専用のオーダーメイドカリキュラムを設計
業界・業種、階層・職種、受講者のスキル、研修期間を踏まえ、目的に応じた研修内容を設計します。
TRAINING STYLE
研修実施方法
研修目的や受講環境に合わせて、対面・オンライン・オンデマンドから柔軟に設計します。
STYLE 01
対面式（研修会場）
講師に加え、受講者の質問対応を充実させるため、受講者数に応じた副講師の配置が可能です。
STYLE 02
対面式（オンライン）
講師に加え、受講者の質問対応を充実させるため、受講者数に応じた副講師の配置が可能です。
STYLE 03
オンデマンド
講義内容は事前に収録・配信するため、受講者は都合に合わせて柔軟に受講できます。
LEARNING SUPPORT
研修効果を高めるサポート体制
SUPPORT 01
リアルタイム質問機能の活用
受講中にリアルタイムに質問可能、質問には副講師が対応します。
SUPPORT 02
課題の添削
課題を課し理解度を把握し、講師による添削を実施します。
SUPPORT 03
メンタリングの実施
講座期間中、受講者の要望に応じて個別メンタリングを実施し、不安解消と理解度向上を図ります。
SUPPORT 04
副講師の設置
受講者数に合わせた複数の副講師の設置が可能です。
研修効果を支える仕組み
研修形式だけでなく、質問対応、課題添削、個別メンタリング、副講師の配置まで、受講者の理解度や人数に応じて設計します。
PRACTICAL CURRICULUM
研修効果を最大化するためのカリキュラム
知識を学ぶだけで終わらず、演習・課題・発表を通じて、実務で活用できる力の習得を目指します。
STEP 01
PRACTICE
受講者に合わせた実践的な演習
単なる知識習得にとどまらず、実践力の向上を目指し、受講者に応じた演習を数多く実施します。
STEP 02
ASSIGNMENT
実践的な課題
各カリキュラムの最後に実践的な演習課題を設け、講師による添削を通じて理解度を確認します。
STEP 03
PRESENTATION
課題解決プレゼンテーション
講座の最後に課題解決プレゼンテーションを実施し、習得した実践力を確認するとともに、さらなる向上を図ります。
INPUT
理解する
PRACTICE
実践して確かめる
OUTPUT
説明し、活用する
TRAINING CASES
研修事例
金融機関、製造業、製薬、官公庁、大学など、さまざまな業界・職種・階層に合わせた研修を実施しています。
企業・官公庁研修
800
社以上
製造
新入社員100名を対象とした統計学研修
統計学の基本から実践まで網羅的に習得し、配属先の業務改善に役立てる
研修期間6時間×3日
受講者数100名
製薬
顧客データを営業方法の改善へ活用
顧客データの属性を分類し、営業方法の改善を図る
研修期間6時間×10日
受講者数30名
官公庁
個別学習とメンタリングによる専門家育成
データサイエンスの専門家を養成する
研修期間7時間×10日
受講者数3名
研修実績のある主な業界・業種
- 金融機関
- 小売業
- 製薬
- 製造
- 官公庁
- 出版
- 大学
- ECサービス
- 建築
- 専門学校
- 建設
- 飲食
CASE LIST
研修事例一覧
各事例を開くと、研修方法と研修目的をご確認いただけます。
業界・業種 金融機関 階層・職種データ分析担当 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数10名
研修方法
オンデマンド9日間実施、最後に対面にて課題解決プレゼン実施
研修目的
顧客データの分析方法を習得して営業戦略の立案に活用する
業界・業種 小売業 階層・職種営業企画・人事 スキル初心者 研修期間6時間×3日 受講者数30名
研修方法
事前資料による学習、対面オンラインによる3日間実施
研修目的
研修目的は個別の研修設計に応じて設定
業界・業種 製薬 階層・職種営業企画部門 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数30名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
顧客データの属性を分類し、営業方法の改善を図る
業界・業種 製薬 階層・職種製造部門 スキル実務活用者 研修期間6時間×10日 受講者数10名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
製造データの分析方法を習得し、工程管理に役立てる
業界・業種 製薬 階層・職種データ分析部門 スキル実務活用者 研修期間6時間×10日 受講者数10名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
統計学を詳細に習得し、新薬の開発に活用する
研修事例をすべて表示
業界・業種 製薬 階層・職種データ分析部門 スキル実務活用者 研修期間3時間×1日 受講者数30名
研修方法
対面（研修会場）にて実施
研修目的
最新の統計手法について習得する
業界・業種 製造 階層・職種新入社員 スキル初心者 研修期間6時間×3日 受講者数100名
研修方法
対面（研修会場）にて実施、副講師5名配置し個別対応
研修目的
統計学の基本から実践まで網羅的に習得し、配属先の業務改善に役立てる
業界・業種 製造 階層・職種製造部門 スキル初心者 研修期間6時間×3日 受講者数30名
研修方法
対面（オンライン）にて実施、副講師1名配置
研修目的
統計学の実践的活用法を習得し、製造現場の改善に役立てる
業界・業種 官公庁 階層・職種現場実務担当 スキル初心者 研修期間7時間×10日 受講者数30名
研修方法
オンデマンド2日間、対面（オンライン）8日間実施
研修目的
データサイエンスの基礎を習得する
業界・業種 官公庁 階層・職種データ分析部門 スキル実務活用者 研修期間7時間×10日 受講者数20名
研修方法
オンデマンド4日間、対面（オンライン）2日間、対面（研修室）6日間実施
研修目的
データサイエンスの手法を習得し活用できるようになる
業界・業種 官公庁 階層・職種データ分析部門 スキル専門人材候補 研修期間7時間×10日 受講者数3名
研修方法
個別学習・メンタリング10日間実施、個別課題解決事例発表会実施
研修目的
データサイエンスの専門家を養成する
業界・業種 官公庁 階層・職種データ分析部門 スキル初心者 研修期間6時間×3日 受講者数6名
研修方法
対面（研修室）にて3日間実施
研修目的
統計学の基礎と活用方法について習得し、データ分析に役立てる
業界・業種 官公庁 階層・職種事業管理部門 スキル初心者 研修期間6時間×2日 受講者数50名
研修方法
対面（研修会場）にて2日間実施、副講師を2名配置し個別対応
研修目的
統計学の基礎、活用方法を習得し事業の推進状況の管理等に役立てる
業界・業種 出版 階層・職種営業管理 スキル初心者 研修期間6時間×3日 受講者数20名
研修方法
対面（オンライン）にて実施
研修目的
統計学の基礎、活用方法を習得し、販売データの管理に役立てる
業界・業種 大学 階層・職種管理 スキル初心者 研修期間6時間×2日 受講者数20名
研修方法
対面（研修室）にて2日間実施
研修目的
統計学の基礎、活用方法を習得し、学生の募集・管理方法の改善に役立てる
業界・業種 製造 階層・職種データ分析部門 スキル実務活用者 研修期間6時間×11日 受講者数10名
研修方法
対面（オンライン）にて10日間実施、会場にて課題解決プレゼンを実施
研修目的
データサイエンスの基本から最新分析手法を習得し製品評価、開発に役立てる
業界・業種 製造 階層・職種現場部門 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数5名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
製造データの分析方法を習得し、工程管理に役立てる
業界・業種 ECサービス 階層・職種現場部門 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数15名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
業務データを活用して分析を行い、業務効率の改善と課題発見につなげる
業界・業種 建築 階層・職種営業部門 スキル初心者 研修期間3時間×3日 受講者数90名
研修方法
対面（オンライン）にて実施
研修目的
データサイエンスの基礎を習得する
業界・業種 専門学校 階層・職種講師 スキル専門人材候補 研修期間6時間×10日 受講者数30名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
講師のスキル向上を図り、時代の変化に対応した最新の知識と実践力を習得し、教育の質向上につなげる
業界・業種 建設 階層・職種管理 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数5名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
オープンデータを活用した多角的な立地分析により、最適な立地選定と効果的な施策立案につなげる
業界・業種 飲食 階層・職種管理 スキル初心者 研修期間6時間×10日 受講者数5名
研修方法
オンデマンド9日間、課題添削、メンタリング、対面課題解決プレゼン実施
研修目的
オープンデータを分析・活用し、迅速な意思決定と効果的な顧客誘導を実現する
INSTRUCTORS
実務と教育の両方を知る講師陣
データサイエンス研究所の講師は、大学での教育経験と企業での実務経験を兼ね備えた専門家です。単なるツールの操作方法ではなく、データを理解し、分析結果を解釈し、意思決定につなげる実践力の習得を重視しています。
受講者数累計
12,000名以上
企業・官公庁研修
800社以上
伊藤 嘉朗
株式会社データサイエンス研究所 所長
経歴・メッセージを見る
株式会社データサイエンス研究所 所長
主な経歴早稲田大学大学院修了。日本能率協会、産能大学、早稲田大学、中央学院大学等講師を歴任。
指導・登壇実績専門分野はマーケティング、統計学、多変量解析。大学では統計学関連講義を担当。多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修およびコンサルティングを実施。
研修で学んだ内容が、現場で使われなければ意味がありません。分析結果の読み取り方や意思決定における注意点を重点的に扱います。
野口 怜
東京理科大学 経営学部 准教授
経歴・メッセージを見る
東京理科大学 経営学部 准教授
主な経歴東京大学大学院博士課程修了、博士（科学）。民間企業にてデータ分析・コンサルティングに従事。群馬大学システム統合センター助教、明治大学講師を歴任。
指導・登壇実績専門分野はデータサイエンス全般。実践的なデータマイニング、機械学習に関わる研修およびコンサルティングを実施。大学ではAI関連講義を担当。
ツールや手法を知っているだけでは、データを扱えるとは言えません。なぜその分析を行うのか、どう解釈すべきかを理解しましょう。
請園 正敏
人間環境大学 環境情報学部 教授
経歴・メッセージを見る
人間環境大学 環境情報学部 教授
主な経歴明治学院大学大学院博士課程修了、博士（心理学）。理化学研究所、東北大学大学院医学系研究科を経て、国立精神・神経医療研究センターにてリサーチフェロー。
指導・登壇実績データサイエンス全般にわたる教育を実施。大学ではデータサイエンス全般について指導。特に医療データ等における統計解析指導経験も豊富。
データを使いこなせる人とそうでない人で、意思決定の質には大きな差が生まれます。根拠を持って判断する力を身につけましょう。
藏本 知子
立教大学 講師
経歴・メッセージを見る
立教大学 講師
主な経歴学習院大学大学院修了。専門分野は社会心理学。
指導・登壇実績大学ではExcel、SPSSを用いたデータ解析手法に関する講義を担当。統計学の実務への活用能力を養成するため、理論に偏らない実践的な活用方法を指導。
データサイエンスに必要なのは難しい数式の理解力よりも、考え方と見方です。初心者の方でも安心して一歩踏み出してみてください。
熊谷 寛
北里大学大学院医療系研究科 教授
経歴・メッセージを見る
北里大学大学院医療系研究科 教授
主な経歴慶應義塾大学後期博士課程修了、博士（工学）。理化学研究所、大阪市立大学大学院工学研究科 応用物理学講座教授を歴任。
指導・登壇実績医療工学分野におけるディープラーニング、Pythonによるデータ解析法、Rによる統計解析法のデータサイエンス教育にも従事。
そのデータは信頼できるのか、について答えを出せるようになりましょう。統計的な観点からデータを評価する力を扱います。
若田 忠之
東海学園大学 准教授
経歴・メッセージを見る
東海学園大学 准教授
主な経歴早稲田大学大学院博士課程修了、博士（人間科学）。早稲田大学データ科学総合研究教育センター、湘南工科大学情報学科講師を歴任。
指導・登壇実績データサイエンス全般について指導。大学では統計学、プログラミングについて担当。R、Pythonによるデータ解析法等の教育にも従事。
分析結果をビジネスの意思決定につなげる力を身につけましょう。A/Bテストや効果検証など、実務で迷いやすいポイントを整理します。
講師をもっと見る
土屋 衛治郎
株式会社データサイエンス研究所 講師
経歴・メッセージを見る
株式会社データサイエンス研究所 講師
主な経歴中京大学大学院情報科学研究科 情報認知科学専攻 博士後期課程修了。九州工業大学学習教育センター助教、立正大学地球環境科学部特任講師等を歴任。
指導・登壇実績統計学の基本的な講義からRによる統計解析、Pythonによるデータ解析を担当。
難しそう、自分にできるか不安、と感じていませんか。データを使って考える力を身につけたい方にとって、最初の一歩として最適です。
須藤 竜之介
人間環境大学 講師
経歴・メッセージを見る
人間環境大学 講師
主な経歴九州大学大学院システム生命科学府修了、博士（生命科学）。九州大学決断科学センター学術研究員、宇部フロンティア大学講師を歴任。
指導・登壇実績データサイエンス、AI全般。大学ではAI関連講義、プログラミング教育等に従事。R、Python、生成AIによるデータ解析法等の教育も実施。
データサイエンスとは、日常の「どうして？」をデータで考える力です。身近な事例を使いながら理解できるように進めます。
渡辺 謙
人間環境大学 講師
経歴・メッセージを見る
人間環境大学 講師
主な経歴東京工業大学修了、博士（理学）。NTT研究所、早稲田大学助教を歴任。
指導・登壇実績データサイエンス全般。大学では統計学、プログラミング教育を実施。R、Pythonによるデータ解析法等の教育も実施。
データ分析では、なぜその手法を選ぶのかを説明できることが大切です。ブラックボックスではなく、根拠を持って判断できる力を習得します。
FAQ
受講前のよくある疑問
受講対象者やカリキュラム、生成AIの活用方法など、企業・団体研修についてよくいただくご質問をご紹介します。
受講者は分析未経験、文系ですが受講できますか？
受講者の多くは文系出身、分析未経験の方です。本講座は、分析の基礎から段階的に進む演習中心の設計となっており、高度な数学の知識も不要です。
生成AIについてはどのように活用しますか？
生成AIのしくみ、活用による効率化、限界等を理解し、積極的に利用します。生成AIの操作ではなく、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。
受講者、研修目的に応じた講座のカスタマイズは可能ですか？
受講対象者のスキル、業務課題、研修目的に合わせたカリキュラムの調整、受講方法、受講期間の調整、個別メンタリングの実施、発表会の設定等柔軟に対応可能です。
研修内容、受講人数、実施期間、実施方法、助成金の適用条件など、詳細は無料相談にてご案内いたします。
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経営課題や育成したい人材像、受講者のスキル、希望する研修期間をお伺いし、貴社に合った研修内容をご提案します。
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