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実務で使えるDXスキルが身につく！PBL（課題解決型研修）の概要と成功のポイント

データサイエンスや生成AIの活用など、新しいテクノロジーを学ぶ際、インプット中心の学習では実務で活用できるレベルに到達するのは難しいという課題があります。

その解決策として有効なのが、PBL（Project Based Learning：課題解決型研修）です。

本記事では、PBLとは何かという基礎から、DX関連スキルの研修におけるPBLの重要性、キカガクのPBLの特徴をご紹介します。

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PBL（課題解決型研修）とは？

PBL（ピービーエル）はProject Based Learningの略称で、日本語では「課題解決型研修」などと呼ばれます。

DXの文脈では、実際の業務課題にデータ分析や機械学習などのDX関連スキルを適用し、プロジェクト形式で課題解決に取り組む実践的な研修を指します。

DX領域において、PBLが必要とされる理由

座学中心のインプット型研修では、現場で活かせるスキルが身につきにくいという問題があります。特にDX領域のスキルは実践によって身に付いていく部分が大きく、知識として教わるだけでは定着しにくいです。

そこでワーク中心のアウトプット型研修を実施したとしても、扱う課題やデータがリアルな業務と乖離していると、自分ごと化しづらいという課題があります。

PBLは、これらの課題を解決する有効な手段です。実際の業務課題を題材にプロジェクト形式で取り組むことで、より実践的なスキルを身につけることができます。

▼DXスキルの実務活用に向けたハードルを乗り越えるPBL

DX研修におけるPBL（課題解決型研修）の具体的な内容とは？

PBLで扱う課題は多岐に渡ります。DX研修の一環としてPBLを行う場合、生成AIやRPAツールを使った業務の自動化の実装や、自社のニーズに合わせた機械学習モデルの構築（例：過去の販売データを元にした需要予測、生産ラインにおける異常検知）などを企画として立案して実行していくケースが多いです。

キカガクのPBLプログラムの概要

▼PBLプログラム概要

プロジェクトの期間は基本的に6ヶ月
前半で課題やゴールの設計とデータ収集を進め、後半に実装していく
週次メンタリングなど、プロジェクトを推進するためのサポートを実施
適切な課題定義・PoCをするための研修、ビジネス価値を検証するための研修も組み込み可能
希望に応じて、作成したAIモデルやデータ分析結果を発表する場の開催も可能

キカガクのPBLは、受講者に実際の現場の課題をそれぞれ持ち込んでもらい、それを解決するための技術を学ぶアウトプットから逆算した設計となっています。

通常、6ヶ月のプロジェクトを期間を設定。前半は課題やゴール、必要なデータの洗い出しなどのプロジェクト設計を弊社独自のフレームワークを使って実施し、後半は実装フェーズとなります。プロジェクトには経験豊富な講師陣が伴走し、定期的なメンタリングを通して適切な支援を行います。

▼PBL研修のスケジュール例

また、課題定義やPoC（Proof of Concept：概念実証）設計のための研修や、ビジネス価値を検証するPoV（Proof of Value：価値実証）研修をPBLのプログラムに含めることも可能となっており、PBLで扱ったテーマの実務への転用や、研修後の新規プロジェクトの立ち上げ、推進を自走する力を養える設計になっています。

さらに、成果報告会など最終的なアウトプットを役員など研修不参加者も含めて発表する場を設けることもあります。過去の報告会では、実際のAIプログラムを披露、解説したり、実データの分析結果を共有したりといったプロジェクト報告が行われました。

▼アウトプットイメージ（成果報告レポート）

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キカガクのPBLで扱ったテーマ例

実際にPBLでどのようなテーマを扱うのか、弊社の過去事例をご紹介します。

▼静岡ガス様

ガス契約の長期継続に影響する要因の分析その他

静岡ガス様のお取り組みの詳細は以下からもご確認いただけます。
【事例：データサイエンティスト研修】実データ・実課題を扱った研修で、初学者から約半年で育成〜受講生インタビュー編〜

▼大手重機械メーカー様

製造機の故障予兆検知
- 課題：機会が故障してから交換する仕組みを変えるため、データから故障の予兆を捉えることは可能か検証
- 結果：PBL期間では故障予兆検知に有効な成果は得られなかったが、データ理解が進んだことで正常・故障データが不正確であることが発覚し、改善につながった
機械学習による製品コストの算出・予測
- 課題：受注生産となっている部分のコストコントロールができておらず非効率が発生していた
- 結果：PBL期間で製品コストの平均予測誤差が10％と、運用可能レベルに到達

PBL受講者からの声

キカガクのPBLを受講した方からの声もご紹介します。実際にプロジェクトを進行するため一定以上の負荷がかかる研修ではありますが、結果として身につくものも多く、ポジティブな感想をいただくことが多いのが特徴です。

Python を使ってデータ分析をしたり、機械学習モデルを実装したり、様々な角度から仮説を立てたり、その仮説を検証するためのアプローチ方法を考えるなどの実践的な内容を通して、やりがいと成長を感じることができました。
静岡ガスエネルギー株式会社花谷様

今回学んだ機械学習やPythonを使っていく中でデータの扱い方の考えが変わった。現状作られたフォーマットをただ使っていくだけではなく、どうすれば管理しやすく扱いやすいデータ管理ができるようになるかという観点を持つことができ、PBLで実際に取り組むことができたのがとても有意義な施策だったと思いました。
大手自動車メーカー A様

このように、PBLで自身の普段の業務に関連する課題を設定して解決していくことで、新たに学んだテクノロジーを実業務で活用していく勘所を体得でき、やりがいや満足度につながるのです。

キカガクのPBLが選ばれるポイント

最後に、キカガクのPBLの特長としてお客様からご好評いただく点をまとめます。

自由度の高い研修設計・テーマ設定が可能
実践の前段階で必要な基礎研修から一気通貫で設計できる
自走を促すためのきめ細やかなサポート・メンタリング

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1. 自由度の高い研修設計・テーマ設定が可能

企業内に蓄積された実データや実際の業務課題をベースにしたテーマ設計が可能
自社データが使えない場合も、事業内容に合わせた実践的なテーマやテストデータを用意
多岐に渡る企業・業界への研修提供実績から、最適な課題・テーマの設計も可能

PBLで扱うテーマやデータは、汎用的なものを研修提供会社側で準備してしまう方が研修設計はしやすいと言えます。しかしながら弊社では、「実際の業務でスキルを使えるようになる」ことを重視しているため、できる限り各社様の実データを活用したり、受講者の方が普段の業務で困っていることをベースにしたテーマ設計をしたりしています。

▼受講者の声

私の所属していたチームでは、「ガス契約の長期継続に影響する要因の分析」がテーマとなりました。これは私自身が営業業務に従事していた際に研究したいと思っていたテーマでした。
実際チームで取り組むテーマがこれに決まり、自分の業務にダイレクトに関わるため、とてもワクワクしました。
静岡ガスエネルギー株式会社花谷様

2. 実践の前段階で必要な基礎研修から一気通貫で設計できる

事前知識のインプットからアウトプットメインのPBLまで、研修ラインナップが豊富
全講座で対面（オンライン）でインタラクティブな研修設計が可能
集合研修の時間が取りにくい企業向けにe-Learningと実践型研修を組み合わせての提供も可能

PBLを単体で実施することも可能ですが、特にDX領域においては、参加者の知識レベルを揃えるための事前研修が必要になることがほとんどです。

弊社では、基礎〜応用までをインプットする研修を柔軟に組み合わせるなど、最も効果的な研修設計を提案しています。

また、事前知識のインプットはe-Learningが中心になるケースが多い中、インタラクティブな集合研修も提供しており、各社のニーズに合わせて効果的な提供形態をお選びいただけます。

▼研修導入担当者の声

実際の課題に対して、実際のデータを使って、アウトプット中心でデータサイエンスを学べるところが良かったです。ただ、正直PBLに近い形での研修を提案して下さる研修会社もありました。しかし、そういった会社では、インプットは eラーニングとなる提案のみでした。そんな中、インプットからアウトプットまで、対面（オンライン）でインタラクティブにできる研修を提案してくださったのはキカガクさんだけでした。
静岡ガスエネルギー株式会社中村様

キカガクの研修ラインナップは以下の記事で詳しく解説しています。デジタルスキル標準にそった幅広い研修をご用意しております。

【まずはこちらから】キカガクの研修ロードマップを徹底解説 | あるべき教育で人の力を解放する - キカガク