課題解決型研修 (Project Based Learning)PBL (Project Based Learning) とは受講⽣⾃⾝が現場の課題を持ち寄り、データ分析や AI 活⽤によって実課題を解く”課題解決型研修”
DX 推進を⽬指す経営層・育成担当者の課題研修を⾏っても実務で活⽤
されない

最終アウト
プットの場を⽤意したい

成功例を作り全社へ波及させたい

ベンダーやコンサルに頼むのではなく、内製化していきたい

課題解決型研修 (PBL) で解決！
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受講⽣側の課題 ⾒えないハードルとは？

ü どんな課題に取り組めばいいかわからない

実務ü ⼀⼈での実施が不安、サポートがほしいü プロジェクト推進に他部署や上⻑の承認が必要
時間と⼼理的コストがかかる

⾒えない
ハードル

PBL

ü データの取得や環境構築がうまく⾏かず、最初の⼀歩⽬が踏み出せない学んだ内容も忘れ、モチベーションが低下

発展

研修を受けただけで終わってしまう

応⽤発展

⼊⾨・基礎研修

課題解決型研修 (PBL) を実施

受講⽣

育成プログラム内で実務に適⽤

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3

全体スケジュール①：事前学習②：講義③：課題解決型研修 (PBL)

0ヶ⽉⽬

1ヶ⽉⽬

上旬

下旬

上旬

#

2ヶ⽉⽬

下旬

上旬

アセスメント

3ヶ⽉⽬

下旬

上旬

運営

#

4ヶ⽉⽬

下旬

上旬

QA会

#

5ヶ⽉⽬

下旬

上旬

#

メンタリング

報告会

6ヶ⽉⽬

下旬

上旬

下旬

チャットサポート

#

①

事前学習

#

#

#

#

#

#

基礎・応⽤講義②#③

受講者のレベルに合わせて講座を選択して実施
ライブオン講義 / e ラーニングも選択可能

#

企画・構想
PoC 設計

#

#

#

#

#

#

#

#

#

PBL（データ収集・処理・分析・モデル構築・検証）

週に⼀回、1 時間程度のメンタリングを実施
取り組みテーマに対しコーチングと技術サポートを⾏う※ 主に前半 3ヶ⽉をインプット、後半 3ヶ⽉をアウトプットとして設計しています。
※ すでに知識・スキルレベルがある⽅は基礎研修なしで PBL から⾏うことも可能です。
※ 詳細スケジュールは調整可能です。

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PBL 実施ステップ
Step.1

üüü

受講⽣が現場の課題を持ち寄り、それに対し弊社コンサルタントがフィードバック実現可能性、有⽤性、経済性等の観点から課題に優先度をつける
取り組むテーマや受講⽣の知識・技術レベルに応じて、必要であれば追加のインプットを提案

Step.2üü
ü

実⾏計画書の策定

テーマが決まり次第、実⾏計画書の策定を⾏う
全体スケジュールに対し、いつまでに何を⾏うかどんな状態が望ましいのかを定義
PoC 設計に関しては弊社コンサルタントのフィードバックを得ながら進め⽅や技術的な⽅針を決定

Step.3üüüü

課題ヒアリング・テーマ選定

実施・成果報告

実⾏計画に沿って、環境構築・データ取得・加⼯・前処理・分析・モデル構築・検証等を⾏う
疑問・質問はチャットサポートやメンタリング時間を利⽤して解決（QA は取りまとめて全体へ共有）
弊社コンサルタントはあくまでサポートに徹するため、受講⽣の問題解決⼒・⾃⾛⼒が求められる
試⾏錯誤した結果はレポートにまとめ最終的な成果物として発表

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5

PBL 運営フロー・スケジュール#
PBL 1ヶ⽉⽬

メンタリング#PBL 2ヶ⽉⽬

中間報告

#

最終報告

PBL 3ヶ⽉⽬

：成果物
1w

①

企画・構想

ü テーマアップü PoC 設計
ü スケジューリング

②

環境構築

2w

3w

4w

1w

2w

3w

4w

1w

2w

3w

4w

#
・・

#

ü 仕様ツール選定
ü 仮想マシン⽴ち上げ等

#

③

データ収集

ü データ量・質の確保#④

データ前処理ü データ加⼯ü 特徴量抽出#⑤

分析・モデル構築

ü 分析・調査###・学習データ・モデルの評価結果
・学習済みモデル・ソーススクリプト・テスト結果

ü アルゴリズム検討

#

⑥

検証

ü モデル精度改善
ü プロトタイプ構築

成果報告

ü レポート作成
ü 発表

###⑦

・成果報告レポート

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6

PBL サポート体制
キカガク

貴社
テーマ 1

コンサルタント
伴⾛⽀援

受講⽣

プロジェクト

受講⽣ A

データサイエンティスト

テーマ 2

受講⽣ B

受講⽣
受講⽣ C
テーマ 3

受講⽣

・・・

※ テーマに対し 1 ⼈で取り組む場合とチームで取り組む場合、どちらも選択できます。
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7成果報告レポートサマリー

結論

分析の枠組み結論を記載：
データから得られた⽰唆を元に、打つことができる施策の結論を述べてください。
開発・導⼊コスト、投資対効果も含めて記載してください。

分析軸を記載：どのような⽬的を持って分析を進めたか記載してください。
分析全体の前提条件や⼤枠の流れ、仮説があればそちらも記載してください。

仮説パート：
こちらにはまずこの分析における仮説を記載します。
データ・分析⼿法・分析結果を１セットとして、優先順位の⾼い分析から記載してください。

分析詳細

データパート：⽤いたデータに関して結論につながる重要なものに絞って記載する。
Ex) 〇〇社の活躍社員のデータ・教師データ・⼊⼒データ・データの収集⽅法
・PoC 評価（精度/ビジネスKPI）

⼿法パート：
分析に⽤いた⼿法について記載する。
相⼿に事前知識がない場合は⼿法に関する説明を記載する。

分析結果パート：
図や数値とともに、分析結果を完結に記載する。追加データがあればどんな分析ができそうかも記載する。

Ex) 〇〇社の活躍社員のデータ

・結論
・次につながる結果/得られた⽰唆
・根拠となる数値や図・図や数値の説明
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8成果報告レポートの概要
成果報告レポートの構成
1

背景・⽬的

・・・

取り組む課題の背景・⽬的を記載します。
何に取り組みその意義は何かについて⾔及します。

2

結論・・・

PBL の結論を記載します。
取り組んだ結果最終的に得られたことは何かについて⾔及します。

3

アジェンダ・・・以降のページの記載内容を列挙します。

4

前提とデータの概要

・・・本編で分析や⾏った⼯夫に⾔及する前に前提について記載します。
ここではデータの概要とどのような⽬的で利⽤したかを記載します。

5

仮説、及び⽅針

・・・

取り組む前に⽴てた仮説とそれに対する取り組みの⽅針を記載します。

6

取り組みの詳細・・・

取り組みの詳細を記載します。例えば、データに⾏った前処理、試した実装、その結果までをひとかたまりとして扱い、⼀つのスライドでまとめて記載します

7

結果に対する総括

・・・

6 で記載した詳細に対する総括を記載します。
2 と同じかまたはより詳しい結論を記載します。

8

今後の展望

・・・

取り組んだ結果を受けて今後の展望について記載します。

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事例 ①：製造業・⼩売製造業界
üüü

機械学習による作業解析モデルの作成
ü

背景：作業記録や検査記録のみでは作業の把握を⾏うのは難しく、作業漏れや検査漏れなどが発⽣していた。

ü

結果：3ヶ⽉間の PBL 期間で動画分類精度が 90 % まで向上。今後もデータを増やし運⽤⽅法を検討。

機械学習による製品コストの算出・予測
ü

背景：現状の運⽤では、受注⽣産となっている部分のコストコントロールが徹底できておらず⾮効率であった。

ü

結果：3ヶ⽉間の PBL 期間で平均予測誤差が 10% に到達し、運⽤可能レベルに。

製造機の故障予兆検知
ü背景：機械が故障してから交換する仕組みになっているため、データから故障の予兆を捉えることは可能か検証したい。

ü

結果：3ヶ⽉間の PBL 期間では、思うような成果が得られなかった。
しかし、データ理解により正常・故障のデータが不正確であることが発覚し、今後の改善に繋がった。

⼩売業界
ü

データ分析による商品の棚卸し棚割りの最適化
ü

背景：経験値に頼った運営になってしまい、オペレーションも属⼈化してしまっている。

ü

結果：来店者数と購買率から分析集客施策の評価、最適な⼈員配置、 オペレーション改善を⾏い売上がUP。

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事例 ②：医療・運輸・物流
医療業界
üü

遺伝⼦情報の配列解析
ü

背景：遺伝⼦変異だけではすべての表現型の変化を説明できず周辺領域がどのように影響を与えているのか調べる必要があった。

ü結果：DNA 配列からエピジェネティックな影響や転写制御を予測することに成功。

MRI 画像のセグメンテーション及び異常の検知
ü

背景：複雑な解析・検出技術が必要となる領域のため、個⼈差、撮像条件に依存せず安定的に正確な領域抽出を実現する必要があった。

ü結果：セグメンテーション技術を使い、MRI 画像から診断をサポートするシステムの基盤となるモデル開発に成功。

物流業界
ü

機械学習による配送ルートの最適化
ü

背景：近い順に配送したり、ドライバーが各⾃でルートを決めることも多く、効率がよい配送ルートが組めていなかった。

ü結果：ベテラン依存を無くし、効率の良い配送計画によってガソリン代や⼈件費・残業代などのコスト削減に。

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事例 ③：⾦融・公共・HRテック
⾦融業界
ü

各企業の⼈流データを利⽤した全企業・企業毎・業界毎などの業績分析および、予測モデルの構築
ü

背景：外部パートナーから資産運⽤に価値のあるデータ作成を依頼された。

ü結果：⼈流データから⼯業⽣産指数を予測できるモデルの作成に成功。

公共ü

ホテルレビューのデータを基に、顧客満⾜度向上のための施策を策定
ü

背景：満⾜度向上のために必要な項⽬の洗い出しができておらず、優先順位を⽴てて取り組めていなかった。

ü結果：クラスタリングにより、ホテルの全体満⾜度に影響している項⽬の洗い出し
及び、今後の施策検討のベース構築に成功。

HR テックüü従業員アンケートと⼈事データを分析し、エンゲージメントを⾼めるための⽅策の考案
ü背景：⼈事データを活⽤できておらず、社員のエンゲージメントを⾼めるために経験と勘に頼ってしまっていた。

ü結果：勤怠情報や MTG 時間など、エンゲージメントに直接関係する項⽬を特定し今後の施策検討のベース構築に成功。

活躍する⼈材を評価する機械学習モデルの作成
ü背景：履歴書や職務経歴書の評価の定義は採⽤⽅針により異なり、再現性の⾼い採⽤活動ができていなかった。

ü結果：現従業員のデータを分析し、活躍する⼈材を特定。活躍する⼈材を採⽤するための⽅策の考案に成功。
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プロフィール：リード講師・コンサルタント
⽊下涼 ‒ データサイエンティスト
2022年 電気通信⼤学博⼠後期課程単位取得
退学修⼠（⼯学）
機械学習に関する学会発表 20件以上論⽂ 6本
最優秀修⼠論⽂賞（⽬⿊会賞）受賞

Key Projects Highlights
üü
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ü
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中別府⼤地 ‒ 機械学習エンジニア
トヨタグループ向け 製造業特化コース責任者
製造業に特化した AI モデルの作成及びデータ分析、コンサルティングを⾏う

Key Projects Highlightsüüüüü

堀川佑太 ‒ 研修事業部 MGR
研修事業部 統括マネージャー
DX ⼈材育成のためのコンサルティング⽀援
カスタマイズ研修の設計・運⽤の責任者

2018年 電気通信⼤学博⼠課程前期課程修了（⼯学）
機械学習コンサルタントとして機械学習プロジェクト案件担当
PBL 研修・実データ研修の設計及び登壇や受託開発等数多くの案件を担当
G検定、E資格、データサイエンティスト検定リテラシーレベル
AI実装検定S級、データサイエンス数学ストラテジスト中級保有

製造業を中⼼に受託開発・コンサルティング案件に従事（画像・センサー
異常検知、最適化問題など複数案件をリード）
東北⼤学⾮常勤講師、⾼知⼤学 ⼈⽂社会科学部特任講師
NTTデータグループ研修担当、2021/04 ~ 東北⼤学⾮常勤講師を兼任
農林⽔産省データサイエンティスト育成研修講師
住友重機械⼯業 PBL 案件責任者
Key Projects Highlightsüüüü

法⼈研修の全プロジェクトをリード・マネジメント
製造業特化 6 ヶ⽉⻑期コース・機械学習プロジェクト案件責任者
2021/04 ~ 東北⼤学⾮常勤講師を兼任
トヨタグループ向け AI 開発研修講師担当

2022 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved13プロフィール：講師・コンサルタント
⼩池歩 ‒ 機械学習・クラウドトレーナー

佐藤 正幸 ‒ ビジネス企画推進・機械学習講師

Microsoft Certified Trainer（⽇本マイクロソフト認定講師）
Microsoft社 AI-100, DP-100, AI-900, DP-900 資格取得
データエンジニアリング実践講座の設計・開発

経営学修⼠（MBA）商社・流通業界を中⼼に法⼈研修を担当
ディープラーニングや機械学習など オープンコースの登壇
DX 推進データサイエンスなど 法⼈研修の登壇

和泉 正倫 ‒ 研修事業部マネージャー・機械学習講師

⽊下 勇太 ‒ 機械学習講師

重⼯機械・製造業・電気 / 精密業界の法⼈研修を担当
G 検定対策講座・IT ⼊⾨講座作成
⾃然⾔語特化コース担当、AI ⼈材⻑期育成コース責任者

製造業・コンサルティング業界を中⼼に法⼈研修を担当
AIビジネス活⽤コースなど企業の DX ビジネス⼈材育成に従事
社内コンテンツ制作に従事

⾕⼝ 翔⼀ ‒ データサイエンス・機械学習講師

⽵内 瞬 ‒ データサイエンス講師 Microsoft

情報通信 / Sler / インターネット業界を中⼼に法⼈研修を担当
⽴命館⼤学理⼯学研究科博⼠前期課程修了(物理学)
AR,VR等の光学デバイス設計開発経験、機械学習コンサルタント

Certificated Trainer
業界問わず、企業の課題解決型 (PBL) 研修を中⼼に担当
Microsoft Certified Trainer として DP-100 資格試験対策講座の登壇
時系列統計モデルを⽤いた実データ研修の設計・開発を担当

⽵内 勝哉 ‒ 機械学習・クラウドトレーナー

礒 ⼤晟 ‒ 機械学習講師

製造業の他⾦融・保険業界を中⼼に法⼈研修を担当
⽇本マイクロソフト社 認定講師Tableau テクニカル研修、AI ⼈材⻑期育成コース講師

⼩売業界を中⼼に法⼈研修を担当
データサイエンス / 機械学習 / ディープラーニング研修の登壇
⽇本マイクロソフト認定講師（MS 共同講義の登壇）

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講義設計アドバイザー・技術顧問
吉崎亮介 - 株式会社キカガク会⻑

Key Projects Highlights

株式会社キカガク創業者

ü

京都⼤学⼤学院在学中に国際学会ADCHEMにて最年少若⼿研究賞を受賞

2017年に株式会社キカガクを設⽴

ü

株式会社SHIFT にて、新卒１年⽬から⽇本最⼤規模のゲーム開発者カンファレンスCEDEC2016 にて講演ü

2018/04 ~ 東京⼤学⾮常勤講師に就任

Key Projects Highlights

得上竜一郎 - 技術顧問
株式会社キカガク技術顧問
元⽇本マイクロソフト株式会社

ü2019 年に⽇本マイクロソフト株式会社にて Azure Technical Trainer 、2021 年より rinna 株式会社へü

クラウド上のクローリング、テキストマイニングや機械学習、分散処理、⾃⼰修復アーキテクチャの設計を得意とする。

üウェブページ解析装置およびウェブページ解析⽤プログラムの特許技術を開発

現 rinna 株式会社

今村修⼀郎 - 技術顧問
株式会社キカガク技術顧問
元 P&G トップデータサイエンティスト
今村商事株式会社代表取締役

Key Projects Highlights
ü

DIAMOND ハーバードビジネスレビュー 2021 年 9 ⽉号に「 AI を⼩売・流通の現場に実装する⽅法」として論⽂掲載üDeep Learning Digital Conference での基調講演をはじめ、年間 20 本以上の講演を⾏う。

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