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【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

情報リテラシー（統計・データ分析）

データをビジネスで活かすうえでの大本となる、データの収集、保存、管理を学ぶ

No. 2200018 9905084

25/12/04 更新

研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
受講者の評価
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対象者

若手層
中堅層
リーダー層
管理職層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

どんなデータを集めたらいいのか分からない
データの品質をどのようにして担保すればいいか知りたい
適切にデータを保存し管理できるようになりたい

＞ワンランク上の仕事力「データリテラシー醸成シリーズ」ラインナップはこちら

研修内容・特徴outline・feature

一般的にデータリテラシーとは、データを読み、分析し、活用する力として定義されます。しかし実務としては、その手前のデータを集めるところからスタートすることが少なくありません。

本研修では、どこで欲しいデータを探せばよいのか、データの良し悪しをどうやって見極めればよいのか、集めたデータの保存はどうするべきかといった、データ収集に関する「いろは」を学びます。営業部門、マーケティング部門、アフターサービス部門、コーポレート部門など、幅広い職種の方を想定して、データ収集力向上のための基本知識とコツをお伝えします。

到達目標goal

①さまざまなデータ収集の手段が分かる
②データの品質を担保するためのポイントを理解する
③データの保存と管理の方法を身につける

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．データ収集に求められることとは【ワーク】データ収集は何のために行うのかを考える（１）大事なのは明確な課題意識～やみくもに集めるデータに価値はない（２）データ収集に必要な４つのスキル ①目的に合ったデータの選別ができていること ②どこにどんなデータがあるかを知っていること ③データの信頼性が見極められること ④使える状態にしてデータを保存・管理できること	講義
	２．データ収集の目的【ワーク】職場における、収集されてはいるものの、あまり活用されていないデータの事例を挙げる（１）活用しづらいデータとは ①量が多すぎる　②種類が多すぎる　③必要な項目が欠けている　④品質が低い（２）残念なデータ収集とは ①メリハリのない集め方になってしまう　②偏った集め方になってしまう ③データ収集自体が目的化してしまう　④データの形式を揃えずに収集してしまう（３）データ収集に不可欠となる「目的意識」（４）データ収集にも求められる「仮説思考」	講義ワーク
	３．データ収集の手段（１）その１：公開データ ①政府や自治体が開示するデータ　②大学や研究機関が開示するデータ ③外国政府や国際機関が開示するデータ　④企業が提供するデータ【ワーク】与えられたテーマに沿って、公開されたデータをネットで探す（２）その２：社内データ ①人事データ　①顧客データ　②営業活動データ（３）その３：ログデータ ①アクセスログ　②エラーログ　③トランザクションログ ④イベントログ　⑤セキュリティログ（４）その４：リサーチデータ ①アンケート調査によって得られるデータ　②電話調査によって得られるデータ　 ③オンライン調査によって得られるデータ　④対面調査によって得られるデータ【ワーク】与えられたテーマにおけるリサーチ方法を検討する	講義ワーク
	４．データの品質管理（１）品質を評価するための５つの項目 ①正確性～事実としての裏付けの確保　②完全性～欠損、重複、異常値の扱い ③一貫性～ルールに則った管理と更新　④信頼性～出所確認と第三者による評価 ⑤適時性～最終更新日と更新頻度の確認（２）品質を担保するための管理プロセス ①品質基準を設定する　②基準に則ってデータを収集する ③基準に沿ってデータを評価する　④データの品質を改善する【ワーク】定期的に収集しているデータの目的を確認し、評価を行う	講義ワーク
	５．データのセキュリティ管理（１）機密情報を含むデータのセキュリティ管理（２）個人情報を含むデータを扱う際の留意点（３）著作権をはじめとする遵法性の確保	講義
	６．データの保存とメンテナンス（１）データを保存する ①ファイル管理の基本　②ネーミングルールの重要性　③データベースの基本的な概念（２）データのメンテナンス ①データクリーニング　②データのアーカイブとバックアップ ③情報セキュリティ対策　④定期的な監査とモニタリング【ワーク】自社のデータ保存の方法について振り返る	講義ワーク
	７．まとめ	ワーク

企画者コメントcomment

適切なデータ分析・活用のためには、まず、質の良いデータを集めることが大事です。官公庁などから出されるデータ、自社のシステムを通じて得られるデータ、アンケートを通じて得られるデータなど、さまざまな種類のデータをどう入手するかを実践的に学んでいただく研修として企画しました。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

同業の方のご参加はご遠慮いただいております
会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

受講者の評価evaluation

実施、実施対象

2025年9月　　　　　5名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

80%

講師：大変良かった・良かった

80%

参加者の声

目的を言語化し、メンバーと共有認識を持つことで、チーム全体の業務精度向上につなげていきたいと思います。
データ収集する際も目的設定と言語化が重要だと知りました。今後の業務に活用していきたいと思いました。
何のために、どんなデータをどこから収集するかを常に意識し、効果的にデータを活用していきたいです。
まず目的を明確に定めた上で行動に移す姿勢を大切にして、成果につなげていきたいと感じました。

実施、実施対象

2025年7月　　　　　7名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

85.7%

講師：大変良かった・良かった

71.4%

参加者の声

データを収集する目的を考えて、より正確で一貫性のあるデータ収集を心掛けたいと感じた。自社に足りていない定期的なデータのメンテナンスを行いたいと思う。
データ収集における重要ないくつかの観点を抑えながら収集していきたい。データ収集前の目的と手法の明確化をし収集後の手戻り作業などをなくす。
社内でデータ利活用をテーマに議論しているので、メンバーリテラシーの意識合わせに活用したいと思います。

実施、実施対象

2025年5月　　　　　6名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

100%

参加者の声

たくさんのデータを所持しているものの、各データがどこにあるか一覧としてはまとまっていないため、せめて自分の部署内だけでも一覧をつくりたいと思いました。データを集める際は、目的意識をもって、データ収集自体が目的にならないように留意します。
現状、ネーミングルールが徹底されていないため、部署内ではそろえるように変えていきます。外部にある資料をどう活用できるかも考えたいと思いました。
データ収集を目的にしない、仮説思考で目的にあったデータを選別して、効果的に活用することを忘れないようにします。やみくもに情報収集するのではなく、目的をまず考えてそこからどんなデータ収集するのかポイントをしぼって手段を考えていきたいです。
私は、日々の業務で得られるデータを「ただの記録」ではなく、課題解決のヒントとして捉えるという気づきを得ました。明日からは、業務に対する目的を明確にし、仮説を立てたうえで、一次データ・二次データを活用して検証する姿勢を持ち、業務改善や意思決定に活かします。
特に、社内に蓄積されたデータの種類や構造を整理し、公的統計にも有用な情報が多く存在することを学んだことで、根拠ある判断と再現性のある改善を目指します。

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2026/3/2	10:00～13:00	（半日研修）業務効率化のためのCopilot研修～文書・Excel業務のコツをつかむ	オンライン	申込み
2026/3/2	14:00～17:00	（半日研修）業務効率化のためのCopilot研修～文書・Excel業務のコツをつかむ	オンライン	申込み
2026/3/3	10:00～16:45	社会人１年目・２年目ステップアップ研修～周辺配慮を意識した仕事の進め方	東京	申込み
2026/3/4	10:00～16:45	新任課長研修～管理職に求められるマネジメント・采配力（２日間）	東京	申込み
2026/3/4	10:00～16:45	ロジカルシンキング研修（実践編）～論理的思考による問題解決	大阪	申込み
2026/3/4	10:00～16:45	若手社員向けビジネスマインド強化研修～主体性、業務・役割の領域拡大、自分で考える	東京	申込み
2026/3/4	10:00～13:00	（半日研修）なぜなぜ分析研修～考えるクセをつける	オンライン	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	新人フォロー研修～実務を振り返り仕事の進め方をブラッシュアップする	東京	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	評価者研修～公正な評価のポイントを学び、納得感のある評価を行う	大阪	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	２７歳の壁を乗り越える研修～仕事の「慣れ」に打ち勝ち、成長を続ける	オンライン	申込み

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	内容	手法
	１．データ収集に求められることとは【ワーク】データ収集は何のために行うのかを考える（１）大事なのは明確な課題意識～やみくもに集めるデータに価値はない（２）データ収集に必要な４つのスキル ①目的に合ったデータの選別ができていること ②どこにどんなデータがあるかを知っていること ③データの信頼性が見極められること ④使える状態にしてデータを保存・管理できること	講義
	２．データ収集の目的【ワーク】職場における、収集されてはいるものの、あまり活用されていないデータの事例を挙げる（１）活用しづらいデータとは ①量が多すぎる　②種類が多すぎる　③必要な項目が欠けている　④品質が低い（２）残念なデータ収集とは ①メリハリのない集め方になってしまう　②偏った集め方になってしまう ③データ収集自体が目的化してしまう　④データの形式を揃えずに収集してしまう（３）データ収集に不可欠となる「目的意識」（４）データ収集にも求められる「仮説思考」	講義ワーク
	３．データ収集の手段（１）その１：公開データ ①政府や自治体が開示するデータ　②大学や研究機関が開示するデータ ③外国政府や国際機関が開示するデータ　④企業が提供するデータ【ワーク】与えられたテーマに沿って、公開されたデータをネットで探す（２）その２：社内データ ①人事データ　①顧客データ　②営業活動データ（３）その３：ログデータ ①アクセスログ　②エラーログ　③トランザクションログ ④イベントログ　⑤セキュリティログ（４）その４：リサーチデータ ①アンケート調査によって得られるデータ　②電話調査によって得られるデータ　 ③オンライン調査によって得られるデータ　④対面調査によって得られるデータ【ワーク】与えられたテーマにおけるリサーチ方法を検討する	講義ワーク
	４．データの品質管理（１）品質を評価するための５つの項目 ①正確性～事実としての裏付けの確保　②完全性～欠損、重複、異常値の扱い ③一貫性～ルールに則った管理と更新　④信頼性～出所確認と第三者による評価 ⑤適時性～最終更新日と更新頻度の確認（２）品質を担保するための管理プロセス ①品質基準を設定する　②基準に則ってデータを収集する ③基準に沿ってデータを評価する　④データの品質を改善する【ワーク】定期的に収集しているデータの目的を確認し、評価を行う	講義ワーク
	５．データのセキュリティ管理（１）機密情報を含むデータのセキュリティ管理（２）個人情報を含むデータを扱う際の留意点（３）著作権をはじめとする遵法性の確保	講義
	６．データの保存とメンテナンス（１）データを保存する ①ファイル管理の基本　②ネーミングルールの重要性　③データベースの基本的な概念（２）データのメンテナンス ①データクリーニング　②データのアーカイブとバックアップ ③情報セキュリティ対策　④定期的な監査とモニタリング【ワーク】自社のデータ保存の方法について振り返る	講義ワーク
	７．まとめ	ワーク

【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

対象者

よくあるお悩み・ニーズ

研修内容・特徴outline・feature

到達目標goal

研修プログラムprogram

企画者コメントcomment

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