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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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確認する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。
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

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。
▼PBLプログラム概要
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
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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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確認する実際に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
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
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。
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。
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。
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確認する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。
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。
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
PBLは実務と並行で進めるため、時間を取れずに進捗が遅れてしまうなどのケースも発生します。そこで定期的なメンタリングを設けることで、「いつまでに」「何をどこまで」といった目標を立てやすく、かつ進行における課題も適宜解決しやすい設計にしています。
メンタリングにおいては、実装にあたって壁にぶつかった際などに「どうすればいいのか」の答えをアドバイスするのではなく、「どのように考えれば自分で解決策にたどり着けるか」の考え方を伝えるなど、スキルの定着や自走を念頭に置いたサポートを行います。
▼受講者の声
簡単に答えやアドバイスをしてくれるのではなく、私達が何も出なくなるまで、出し切るまではまずしっかり聞いてくれて、更に「本当にもう何も手段はないですか?」ともう一押ししてから、やっと教えてくれるといった関わり方が、私達の自走を促してくれました。
学んだ内容を研修の流れで実務に生かしていける。対応が難しいところは講師の方にフォローしてもらえるので、PBLで上げたテーマの実装までの作業の難易度がだいぶ低くなったと感じました。
大手自動車メーカー A様
DX領域で実践的なスキルを身につける研修をお探しなら、ぜひキカガクのPBLをご検討ください。貴社の課題や育成したい人財像に合わせたオーダーメイドの研修設計と手厚いサポートで、DX人財育成を支援いたします。
以下にて、PBL研修を含む弊社が提供する研修のコーススケジュールや学習内容等の詳細をご確認いただける資料をダウンロードいただけます。ご参考にしていただけますと幸いです。
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確認する様々な業界業種 20 種類以上の導入事例をご紹介しております。どういった業界の企業が、どういった課題を解決するために、どういった組み合わせやカスタマイズを実施したのか、御社が検討している研修のご参考になれば幸いです。
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