Kobo トレーニングは、数理工房が提供する法人向けの実践型トレーニングサービスです。
Python、統計、データ可視化、製造業データ分析、生産計画、在庫最適化、シミュレーションなど、企業の課題に合わせた研修を設計します。単なるプログラミング研修ではなく、データを読み解き、モデルを作り、業務上の判断に活かすことを重視します。
対象者
- Pythonやデータ分析を業務で使いたい技術者
- Excel中心の業務から一歩進みたい担当者
- 製造現場のデータを活用したい生産技術・品質管理担当者
- AIや機械学習の基礎を実務目線で学びたい方
- 数理最適化やシミュレーションを業務に取り入れたい方
- 社内DXを推進する立場の方
- データ活用人材を育成したい企業
提供できる研修テーマ
| 分野 | 研修テーマ |
|---|---|
| Python基礎 | Python入門、pandas、NumPy、Jupyter |
| データ分析 | データ前処理、可視化、探索的データ分析 |
| 統計・機械学習 | 確率統計、回帰分析、分類、需要予測、異常検知 |
| 製造業データ分析 | 品質管理、工程能力、設備データ、稼働率分析 |
| シミュレーション | 待ち行列、在庫、工程、人員配置、設備投資検討 |
| 数理最適化 | 線形計画、整数計画、生産計画、割当、スケジューリング |
| 生成AI活用 | ChatGPT活用、業務効率化、プロンプト設計、社内活用 |
| ダッシュボード | 可視化、BI、Streamlit、Reactデモ、意思決定画面 |
研修コース例
| コース名 | 内容 | 期間 |
|---|---|---|
| 製造業のためのPythonデータ分析入門 |
| 1日〜2日 |
| 製造業データ分析・可視化トレーニング |
| 1日〜3日 |
| シミュレーション入門トレーニング |
| 1日〜3日 |
| 数理最適化入門トレーニング |
| 2日〜3日 |
| 生成AI業務活用トレーニング |
| 半日〜1日 |
研修形式
- オンライン研修
- 対面研修
- ハンズオン研修
- 社内勉強会
- 半日研修
- 1日研修
- 2日〜3日の集中研修
- 複数回に分けた継続研修
- 経営層向けの概論研修
- 技術者向けの実装演習
Kobo トレーニングの特徴
- 数理、データ分析、実装をつなげて学べる
- PythonやAIの使い方だけでなく、業務課題への落とし込みを重視する
- 製造業の生産計画、在庫、品質、工程改善と相性が良い
- シミュレーションや数理最適化まで扱える
- 受講者のレベルに合わせて内容を調整できる
- 座学だけでなく、演習、デモ、ケーススタディを組み込める
- 研修後のKobo アドバイザリー、Kobo コンサルティング、Kobo Works導入にも接続できる
研修後に目指す状態
- データを集計・可視化できる
- 現場データから改善の論点を見つけられる
- AIや機械学習の使いどころを判断できる
- シミュレーションで施策を比較できる
- 業務制約を数理モデルとして考えられる
- 社内でデータ活用の会話ができる
- PoCやDX施策の検討を前に進められる
カスタマイズ対応
Kobo トレーニングでは、受講者のレベル、業種、部門、課題、保有データに応じて研修内容を調整できます。
- Python未経験者向け
- Excel利用者向け
- 技術者向け
- 管理職向け
- 製造業向け
- 自社データを使った演習
- 経営層向けの概論
- DX推進部門向けの企画支援型研修
必要に応じて、匿名化データやサンプルデータを用いた演習にも対応します。
導入までの流れ
1. お問い合わせ
研修の目的、対象者、想定人数、扱いたいテーマを簡単に共有いただきます。
2. 初回ヒアリング
受講者の前提知識、業務課題、利用データ、研修後に期待する状態を確認します。
3. 研修テーマ・日数・形式のご提案
半日、1日、複数日、継続研修など、目的に合う形式とカリキュラムを提案します。
4. カリキュラム調整
演習データ、講義範囲、ハンズオン量、社内事情に合わせた調整を行います。
5. 研修実施
講義、演習、質疑応答、ケーススタディを組み合わせて実施します。
6. フォローアップ
必要に応じて、振り返り、PoC候補の整理、Kobo アドバイザリー、Kobo コンサルティングへ接続します。
向いているご相談
Python、データ分析、AI、シミュレーション、数理最適化を社内で活用したい企業様に向けて、目的や受講者のレベルに応じたトレーニングをご提案します。
製造業のデータ活用、DX人材育成、社内勉強会、ハンズオン研修など、お気軽にご相談ください。