# 台本　流れ

cram-AI
1.課題
大学での講義などを通して機械学習(特に理論)について知識を蓄えている学生は、この知識を使ってアプリケーションを作りたいと考えている学生は多い。
しかし、自力のみでそういったアプリケーションを作る事は極めてハードルが高い。
またアプリケーション作成に携わることができるハッカソン等の機会はあれど、そもそも実践経験が必要とされるため参加の難易度が
高い。

企業：
ハッカソンやインターンなど、就業やチーム開発の中での学生の働き方をみて自社への適性があるかを判断したいと考えている企業が多い。
しかし、ハッカソンだと育成期間がない為、実践経験のある人しか参加できない。その為、ハッカソンでは理論を理解しているが実践経験のないような潜在的に優秀な人材を発掘することができない。またインターンに参加できる人数は限られている。

1.プランの概要
ターゲット層として大学で機械学習を勉強した学生(B2,B3,M1等の就活生or見込み就活生)を対象に安価なセミナーを開いて(機械学習を用いた)アプリリリースを経験させる。
// アプリリリースはグループ単位で行う。
企業へは依頼に合った人材の斡旋・紹介を、講義中の様子を元に判断して行う。

(説明スライドを用意した方がいいかな？
こんだけのグループでこうやってこうこう的な)

2.価値(5分)

・学生
解決策(この課題に対して我々が提供する価値)：アプリリリースを経験することで機械学習を用いたアイディアを自分の力で実現できるようになる。つまり、機械学習の知識を実際のスキルとして昇華できる。そしてこの経験をハッカソン参加への足掛かりとすることができる。また、学生は市場価値を高めることができ、社会 でもやっていけるという自信がつく。
また企業への斡旋によって実現した廉価性により、学生にとって現実的な値段で学習機会が手に入る。

・企業
解決策：企業から依頼された機械学習人材の要項をもとに、セミナーで行われるグループでのアプリ開発の様子から、依頼に合った人材を紹介する。これによって企業は理論を理解していて、アプリ開発スキルも身に付いた学生をインターン生として囲い込むことができる。つまり優秀な人材を手に入れやすくなるため企業の成長につながる。

3.新規性・顧客セグメント(5分)

ターゲット層を「大学での講義などを通して知識を蓄えているが、アプリケーションを作ったことがない学生」にしている点。
また、そういった(本来チーム開発できなかったであろう)学生のチーム開発の様子を鑑みて採用できる点

4.逆質問

新規性が弱くないかっていう話?言語化むっずい

企業依存性を作り上げる

＃＃＃＃＃＃＃＃ログ###

学生：大学での講義などを通して知識を蓄えているにもかかわらず、実際にその知識を使ってアプリケーションを作ることができるという大学生は少数である。

しかし、機械学習を使ってアプリをつくるインターンシップに参加する場合、実践経験がないということは不利に働く。そして実践経験を積むためにハッカソンに参加しようにも、実践経験が必要とされるため参加の難易度は高い。

企業は優秀な機械学習人材を発掘するためにハッカソンやインターンでの開発中の様子をもとに判断する。