１．データサイエンスと改善
（１）データサイエンスの製造業への適用と価値
（２）データサイエンスの役割と重要性
（３）改善プロセスの理解
　　イ．ＰＤＣＡ、標準化、歯止め

２．データ収集の方法と処理
（１）現場からデータを収集する方法と計画
　　イ．データの整理の仕方、層別、グラフと予測
（２）データ収集に関する注意事項

３．実践と計画/収集と集計
（１）改善計画の策定及び目標設定
　　イ．問題提起と課題解決対象の策定、発表会の実施
　　ロ．活動計画の作成
（２）収集した現状データを用いたデータサイエンスの実践
　　イ．現状データの解析、結果の整理
　　ロ．発表会の実施
　　ハ．フィードバックと策定

４.総合演習課題
（１）実際の現場や職場の課題を想定した、改善計画の実施と効果の確認の総合演習課題
　　イ．データ収集の課題
（２）改善後のデータ分析
　　イ．データ分析結果についての発表
　　ロ．フィードバックと歯止め標準化の策定
（３）今後の方針と課題の特定、まとめ
　　イ．総合演習課題の評価と講評

５．まとめ
（１）質疑応答
（２）訓練コース内容のまとめ
（３）講評・評価

≪担当予定講師≫
アイ・イー・テック(IE Tech - research institute) 代表 技術士(経営工学部門) 星山 孝子