実務実習・共創プロジェクト
AI・しごと学校のカリキュラムの一つとして、学生が学んだAI・システム開発・データ分析・生成AIの知識を、企業や自治体の実際の課題で活かす実務実習です。完成品だけでなく、課題を見つけ、考え、試し、検証した経験を、学生の実績にします。
企業や地域のリアルな課題を、学生の学びに変える。完成品だけではなく、課題を見つけ、考え、試し、検証した経験を、学生の実績にします。
実務実習とは
実務実習には、大きく分けて「学生企画型」と「企業・自治体共創型」の2つの形式があります。
本ページでは、特に企業・自治体共創型について説明します。企業や自治体から提供された課題・現場・データ・機器・設備などを活用し、学生が講師の指導を受けながら、実証実験や課題解決型プロジェクトに取り組みます。
学生企画型
学生自身が作りたいもの・解決したい課題をテーマに、企画から検証・発表までを行います。
企業・自治体共創型
企業や自治体の課題・現場・データ・機器を活用し、講師の指導のもとで実証実験や課題解決に取り組みます。
この取り組みの目的
学生に、単なる学習課題では得られない、価値の高い実務経験を提供します。実際の利用者や現場の課題を理解し、ヒアリング・要件整理・企画・PoC開発・検証・説明までを経験します。完成した成果物だけでなく、課題を発見し、考え、試行錯誤し、調整した過程そのものを実績として残します。
- 実務内容の伝わる質の高いポートフォリオ
- 採用担当者に取り組みの背景や役割まで説明できる実績
- 課題解決のプロセスを含む実務経験
- 企業や自治体との共創実績
- 企画から検証までを経験したプロジェクト実績
企業・自治体・学生・学校でつくる共創
一方向に支援する関係ではなく、各者が課題・リソース・学びを持ち寄り、中央の「実証実験・共創」を一緒につくります。
企業
- 現場の課題を提供する
- 機器・製品・データを提供する
- フィードバックする
自治体
- 地域課題を提供する
- 実証実験の場を提供する
- 地域との調整を行う
学生
- 課題発見〜企画〜検証に取り組む
- 実務経験を得る
- 実績をつくる
AI・しごと学校
- 課題を学習へ変換する
- 技術指導・進行管理
- 品質確認・成果発表支援
実証実験・課題の例
必ずしも完成した開発案件である必要はありません。「現場に課題はあるが何を作ればよいか分からない」といった初期段階からご相談いただけます。
企業との実証実験例
- プリンターと生成AIを組み合わせた業務支援の検証
- カメラ・センサーを使った異常検知
- 製造現場での画像認識の活用
- 社内文書を検索するAIシステムの試作
- 問い合わせ対応を支援するAIエージェント
- 売上・利用状況のデータ分析
- 業務を自動化するWebアプリケーション
- 既存製品とAIを組み合わせた新機能の企画
自治体との実証実験例
- 観光情報を案内するAIチャットボット
- 地域のイベント・施設情報を検索するシステム
- 行政文書の検索・整理を支援するAI
- 防災情報を分かりやすく伝える仕組み
- 高齢者・外国人向けの情報提供支援
- 地域交通のデータ分析
- 空き家・地域資源の情報整理
- 農業・福祉・教育分野におけるAI活用
ご提供いただきたいもの
すべてを提供いただく必要はありません。プロジェクトごとに、必要な協力内容を相談して決めます。
課題・テーマ
- 現場で困っていること
- 解決したい業務課題
- 検証してみたいアイデア
機器・製品・設備
- プリンター・カメラ・センサー
- ロボット・IoT機器
- 自社製品・検証に必要な設備
データ・資料
- 匿名化された業務データ
- 製品情報・マニュアル・FAQ
- 実証に必要なサンプルデータ
人的な協力
- 担当者による課題説明
- 現場ヒアリング・定期打合せ
- 成果へのフィードバック
実証実験の環境
- 店舗・オフィス・工場
- 公共施設・観光施設
- 地域イベントなどの検証場所
費用と提供リソースについて
- 原則として、課題やリソースのご提供を中心にご協力いただきます。
- 初期の実証実験については、費用負担を必須としない形からご相談いただけます。
- 機器の配送費、クラウド利用料、API利用料、交通費、材料費などの実費が発生する場合があります。
- 本格的な製品開発や業務システム開発に発展する場合は、別途契約が必要になります。実証実験後の継続開発は、通常の開発案件としてご相談いただけます。
- プロジェクトの規模や内容によっては、費用について個別にご相談する場合があります。
それぞれのメリット
- AI活用の可能性を小さく試せる
- 社内だけでは進まなかった課題に着手できる
- 学生や若者の新しい視点を取り入れられる
- 自社製品・設備の新しい活用方法を検証できる
- 本格開発前に技術の可能性を確認できる
- 将来の採用候補者と自然に交流できる
プロジェクトの完成・実用化・事業化・採用を保証するものではありません。
- 企業・自治体の実際の課題に取り組める
- 実際の製品・機器・データ・現場に触れられる
- 課題発見から企画・開発・検証まで経験できる
- 企業担当者・自治体職員からフィードバックを受けられる
- 実務内容の伝わるポートフォリオを作れる
- 就職・インターン・業務委託につながる可能性がある
就職や採用は必須条件ではありません。双方が希望し相性が合う場合に、就職・インターン・業務委託などへつながる可能性があります。
プロジェクトの流れ
- 01企業・自治体から相談
- 02課題やアイデアのヒアリング
- 03提供可能な機器・データ・場所の確認
- 04実証実験テーマの設計
- 05学生チームの募集・編成
- 06必要な基礎学習・企画・要件整理
- 07試作品・PoCの開発
- 08企業・自治体によるフィードバック・実証・検証
- 09成果発表
- 10継続開発・次の実証・採用などの検討
すべてのプロジェクトが開発まで進むわけではなく、調査・課題整理・アイデア提案・技術検証のみで終了する場合もあります。
想定期間
短期調査・アイデア型
課題の整理、現場ヒアリング、AI活用案の提案など。
PoC・試作型
簡易的なシステム・AIモデル・プロトタイプを作成して検証します。
実証実験型
実際の製品・設備・現場を活用し、一定期間の実証実験を行います。
期間は固定せず、授業日程・学生の能力・プロジェクト内容に応じて個別に設計します。
想定される成果物
内容はプロジェクトごとに異なり、必ず完成品を納品する制度ではありません。
- 課題整理資料
- ヒアリング結果
- AI活用の企画書
- 要件定義書
- 画面設計
- プロトタイプ・PoC
- AIモデル
- データ分析レポート
- 実証実験結果
- 改善提案書
- 成果発表資料・デモ動画
- ソースコード
情報管理と、実務・教育の区別
- プロジェクト開始前に、取り扱う情報の範囲を確認し、必要に応じて秘密保持契約を締結します。学生にも守秘義務を説明します。
- 実証実験には可能な限り匿名化・加工したデータを使用します。個人情報・機密情報は必要最小限のみ利用します。
- 成果物・ソースコードの権利、および学生がポートフォリオへ掲載できる範囲は、プロジェクトごとに事前協議します。
- 学生を無償の労働力として扱いません。企業の通常業務をそのまま学生に代替させず、講師による指導とレビューを行います。
- 実態が労働に該当する場合は、適切な雇用契約や報酬を検討します。本番環境への導入は、十分な検証と責任体制を整えて行います。
AI・しごと学校の役割
- 企業・自治体へのヒアリングと課題の整理
- 学習テーマへの変換とプロジェクト範囲の設定
- 学生チームの編成と必要な事前教育
- 技術指導・プロジェクト管理・定期レビュー
- 企業・自治体との調整と成果物の品質確認
- 学生の活動記録・能力評価・ポートフォリオ作成支援
よくあるご質問
一緒に、新しい「働く」をつくりませんか。
AI・システム開発、DX、AI教育、人材育成、地方創生、就労支援、CSR、海外教育など、幅広いご相談を受け付けています。まだ具体的な企画が決まっていない段階でも、お気軽にご相談ください。