IT研修の目的と活用事例製造業・メーカーの活用事例

技術革新が進み、顧客動向も大きく変わりつつある昨今、メーカー全体においてもAI化やFA、IoT、DXなどビジネスの大きな改革が求められています。どの職種・部門であってもWeb・ITの知識が欠かせないからこそ、共通言語としての必要最低限の知識習得はもちろん、職種・階層ごとに求められる応用力・実践力をつけることも、人材育成戦略において非常に重要なポイントと言えます。

IT研修の目的

Case1社員のITへの理解を底上げしたい

社員のITへの理解を底上げしたい
デザインスキルを活かしながらWeb媒体で求められるスキルを習得

アナログからデジタルへの移行や、データの利活用を進めるためには、社員のPC基礎スキルの向上、デジタルツールを活用するためのリテラシー向上が欠かせません。DX初期フェーズでは、ITリテラシー向上などのカリキュラムが効果的です。

関連する研修カリキュラム

事例紹介:全社員のITリテラシーとセキュリティについての知識の底上げローム浜松 株式会社

受講前の課題
  • ITリテラシーとセキュリティについての知識の底上げが必須
  • これまでの社内教育では社員全員が満足のいく研修内容を提供できない
受講後の成果
  • 職種関係なく全社員に研修を実施できた
  • ITリテラシーやセキュリティについての根本的な内容まで理解できた

研修期間を選定する上で着目していたのは、社内で研修を行っていた際に感じていた「専門用語が伝わりにくい」ということや、「社員に興味を持ってもらいにくい」という課題を解決できるかというところです。われわれのような製造業界だと、事務職と現場職などの働く環境の違いから意識の差が生まれてしまうことが多々あります。特に、現場で働いている社員にとっては生産や時間がより重要な要素のため、セキュリティやリテラシーは後回しになってしまいがちです。だからこそ、現場で働く社員にも納得して研修を進めてもらうために、内容に入り込みやすく、簡単に取り組めるものを提供する必要がありました。

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Case2社員や部署単位での業務を自動化・効率化したい

社員や部署単位での業務を自動化・効率化したい
業務効率化ツールを活用できるようにする

社内の様々な業務を効率化・自動化したり、社内にある様々なデータの分析・活用をしたいというお悩みには、業務効率化ツールやデータ利活用、データ分析などの研修カリキュラムが有効です。

関連する研修カリキュラム

事例紹介:非エンジニアのPower Automate Desktopスキル向上アイシン高丘株式会社

受講前の課題
  • 社内のシステムを開発する際、システム部門と利用する部署やユーザーとで内容のすり合わせなどに時間がかかり、スピード感のある開発ができなかった
受講後の成果
  • Power Automate Desktopを活用し業務効率化に取り組み始めた部署もある
  • 非IT人材自らノーコードツールによる開発に取り組むようになった

初学者を対象に、講師の方は、全体の雰囲気を見ながらテキストに掲載されていない内容もアドリブでいれつつ、好奇心を学習につなげるような研修を実施してくださいました。

早速、それぞれの業務でPADを活用しているという話も聞いています。ある事務職の方は、様々な部署やグループ会社に散らばっていたエクセルデータをPADを使ってひとつに集約し、再計算して新たなアウトプットを作り業務効率化に役立てていました。私たちの部署でも請求書の入力でPADを活用しています。ひとつの単票画面を開いて入力して、また別の単票画面を開いて入力して、という作業を自動化しました。

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Case3AIの導入・活用を進めたい

AIの導入・活用を進めたい
新しい技術を学び、開発の質を向上させる

AIのビジネス活用が進み、日々の業務でのAI活用はもちろん、企業によってはAIを活用した新たな商品・サービスの開発に力をいれています。社員のAIリテラシー向上から、開発に関わる社員の技術力向上まで、ご要望にあわせたカリキュラムが提供できます。

関連する研修カリキュラム

事例紹介:AI基礎からAI開発におけるマネジメントまで習得コニカミノルタ株式会社

受講前の課題
  • 中堅以上の社員のAIリテラシーを底上げし、製品へのAI導入を推進したい
受講後の成果
  • AIへの理解や知識が深まり、受講者全体のAIリテラシーを底上げできた

受講者のAI技術に対するレベル差に応じて「基礎」と「アドバンスド」の2種類のコースを設定していただきました。研修の内容に関しても、我々の商材に近いAI技術である画像認識技術を事例として扱ってほしいと要望したところ、丁寧に掘り下げていただく研修内容にアレンジしていただけました。

受講者全員のAI技術に対する認識のすり合わせや共通言語化、データサイエンスに対する知識をスタンダードレベルまで底上げしたいと考えていたので、その点において目的は達成できたのではと考えています。

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