PBL Case Studies

PBL(業務題材演習)の実例

貴社業務をケース化した題材で、研修終了時には現場で使える成果物が完成。
以下は講座別の想定ユースケースと、PBL から生まれる成果物例です。

Singer の PBL 4つの強み

単に学ぶだけで終わらせない。研修最終日には、貴社の業務にすぐ持ち帰れる高品質な成果物を生成します。

柔軟性
即時性
現場直結
高品質

助成金との関係について

PBL のケース題材は受講者ごとに異なる内容でも、カリキュラム・標準学習時間・修了要件・受講料が全員同一であれば、人材開発支援助成金(事業展開等リスキリング支援コース)の OFF-JT として申請可能です。
例:「営業向け 生成AI活用」で Aさんは BtoB 提案ケース、Bさんは CS チャーン対策ケースという形でも、学ぶ専門技能と時間は同じため OFF-JT として整理できます。
ただし「実本番システムをそのまま開発する」「本番業務を処理する」場合は OJT 扱いで助成対象外となるため、計画届で明確に区分します。

SALES × AI JOB-SPECIFIC

営業向け 生成AI活用 — BtoB 提案チームの場合

中堅 SaaS 企業 営業部 / 6名チーム / 業種:法人向け人事サービス(想定)

BEFORE

  • 提案書作成に1案件4時間
  • 顧客リサーチは Web 検索のみ
  • 議事録は会議後1時間かけて手書き
  • メール初動が遅い(半日以上)

AFTER(PBL成果物)

  • 業種別提案書テンプレート(10種)
  • 競合分析プロンプト集
  • 議事録自動要約 Bot
  • 初動メールドラフト自動生成スクリプト
SHIGYO × AI JOB-SPECIFIC

士業補助向け AI業務改善 — 行政書士事務所の場合

行政書士事務所 / 補助者3名 / 業種:建設業許可・産廃業許可申請(想定)

BEFORE

  • 申請書類起案に1件3時間
  • 法令改正の確認に毎週半日
  • 顧客 FAQ への返信が逐次対応
  • 事務作業に追われ提案業務に着手できず

AFTER(PBL成果物)

  • 建設業/産廃業 申請書ドラフト自動生成プロンプト
  • 法令改正ダイジェスト自動生成スクリプト
  • FAQ 自動応答シート(守秘範囲明示)
  • 士業向け AI 利用ガイドライン雛形
BACK-OFFICE × AI JOB-SPECIFIC

バックオフィス AI効率化 — 中小製造業 経理・人事の場合

中小製造業 経理2名・人事1名 / 業種:金属加工(想定)

BEFORE

  • 仕訳作業に月60時間
  • 請求書突合は紙で手作業
  • 採用書類のスクリーニングに時間
  • 規程文書作成の負担大

AFTER(PBL成果物)

  • 仕訳支援 AI(freee/MF連携想定の業務フロー)
  • 請求書 OCR+突合チェックスクリプト
  • 応募書類自動要約・評価補助シート
  • 規程文書ドラフト自動生成テンプレート
IN-HOUSE AI PRODUCT FOUNDATION

社内プロダクトAI開発 — 中堅商社 営業企画部の場合

中堅商社 営業企画部 / 5名 / 業種:食品卸(想定)

BEFORE

  • 営業からの商品検索問い合わせに人が対応
  • 過去案件情報が散在
  • 商品提案の根拠データ準備に時間
  • 社内マニュアルの更新管理が追いつかない

AFTER(PBL成果物)

  • 社内向け商品検索 AI チャットボット(RAG)
  • 過去案件横断検索インデックス
  • 提案根拠データ自動抽出スクリプト
  • マニュアル自動同期 RAG パイプライン
WEB × ADVANCED ENGINEERING

Webエンジニア育成(応用)— 自社プロダクト開発の場合

SaaS 企業 開発部 / 4名 / 業種:BtoB 業務管理 SaaS(想定)

BEFORE

  • モノリス構成でデプロイが慎重
  • パフォーマンス指標が不明確
  • 障害時の原因特定に時間
  • CI/CD は手動承認が多い

AFTER(PBL成果物)

  • マイクロサービス移行設計書
  • Core Web Vitals 改善計画+実装
  • OpenTelemetry 計装ガイド
  • CI/CDパイプライン(カナリアデプロイ対応)

※本ページは想定ユースケースをまとめたもので、実在の特定企業様の事例ではありません。実際の PBL では、貴社の業務をヒアリングのうえでケース化し、講師伴走で成果物を完成させます。実例として許諾をいただいた事例については、別途公開・ご紹介いたします。

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