リスキリング事例

JFEスチール株式会社

業種：
鉄鋼
従業員数：
20000人以上 /45,844人
取得スキル・育成職種
データサイエンス　※3
受講者・対象者
事務系から技術系、エンジニア、研究所の研究員までの社員　※3
公開日：2023.07.13 更新日：2023.07.13

プログラム概要

データサイエンティストの育成※3
・データサイエンティストを育成するため、階層別・系統的教育体制を構築している
・実課題解決型教育やe-learningなどの新たな施策を導入し、カリキュラムの抜本的な再整備をおこなう

背景

リスキリングの背景
データサイエンティストの人材確保に向けた競争が激化しており、社外から確保することは容易ではない　※3
データサイエンス技術導入をいち早く進めるため、社内での育成体制を整える必要がある　※3
経営計画、中期目標との対応など
2021～2024年度のJFEグループ第7次中期経営計画において『デジタル』による製造基盤強化と新たな成長戦略の実行を目指すとしている　※5

成果

リスキリングの成果
データサイエンティスト関連の案件数は、5次中期終了時点（2017年度末）を起点とすると2倍増となった　※3
自動車部品などに使われる「棒線」の製造工程を担当し、品質改善に取り組む社員がデータ分析の結果をもとに品質検査での合格率を向上させた　※4

設計フェーズ詳細

プログラムの詳細
データサイエンティスト（DS）を養成するため、階層別・系統的教育体制を構築　※3
求められるレベルに応じて「DS先駆者」「DS伝道者」「DS活用者」「DS利用者」の順にピラミッド型の階層的な教育体制を確立した　※3

・階層：DS先駆者
　対象者：製造部門エンジニアの一部、研究部門の研究員
　目標：課題解決のためのデータ収集からアルゴリズム開発、実用化まで独力でできる

・階層：DS伝道者
　対象者：製造部門エンジニアの一部
　目標：DSツールを活用して課題解決を行い、その実用化ができる

・階層：DS活用者
　対象者：技術系社員
　目標：DSツールを活用し、課題を抽出、解決の方向性を見いだせる

・階層：DS利用者
　対象者：事務系を含む社員
　目標：データ解析の重要性を認識し、簡単なDSツールを使って日常の業務課題に活かせる




講義形式
eラーニング、OJTなど
講師
各DSツールのベンダー社員
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01850/110800005/
テスト・成果物
データの利活用による業務での実践

利用ツール

プログラムで利用する外部ツール
AI画像認識ツール米IBMのMaximo Visual Inspection、DS解析・モデリングツールのSPSS、NECのdotDataなど　※4

運営体制

運営パートナー
各DSツールの販売者　※4

運用フェーズ詳細

動機形成（公募や選抜などをふやす工夫など）
社員が自ら情報を取得できるポータルサイト「JFE Steel Data Science Portal」を開設　※4
データサイエンスの事例や解決策、JFEスチールが年2回開催する「DS論文発表会」の論文も参照できる　※4

その他参考情報

その他
JFEスチールはデータ活用による操業の効率化を図るため、2022年3月に本社基幹システムをオープン環境に完全移行している　※6
システム運用費の低廉化や開発の効率化を通じて、年間十数億円を上回るメリットを見込んでいる　※6

参考情報

https://www.jfe-steel.co.jp/company/steel.html
https://www.tdb.co.jp/service/u/1000.jsp
https://www.jfe-steel.co.jp/release/2019/10/191017.html
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01850/110800005/
https://www.jfe-holdings.co.jp/investor/zaimu/g-data/jfe/2020/2020-chuuki210507-01.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS01344/0bfa53a3/e7f9/4242/a43e/359cd6f8aedb/20220426150057245s.pdf