ハッカソンの概要と背景
今回はですね、高先生たちが、生成AI、これをどう使って、どんな未来を描こうとしているのか、その最前線を探っていきたいと思います。
元ネタはですね、先月8月30日に行われた第1回さくらのAIハッカソンwithクラウド、これのレポート記事です。
この記事から、若い才能が日常の課題にAIをどう応用しているのか、その革新みたいなところに迫っていこうかなと。
さあ、早速ですが中身を見ていきましょうか。
お願いします。このハッカソンなんですけど、背景として、過去のイベントだとAI使うのに課金が必要だったりとか、そういうハードルがあったみたいなんですね。
ああ、なるほど。使うためのお金が壁になってたと。
そうなんです。で、今回はさくらの生成AIプラットフォームっていうのが無償で提供されたんですよ。
だから参加者としては、もうインフラの心配とか一切なしで、純粋にその発想と、あと実装力だけで勝負できたっていう、そういう環境が整ったわけです。
へー、それは大きいですね。純粋なアイデア勝負ができると。
審査基準も独創性とか実装の完成度、AIをどれだけうまく使ってるか、そして実用性、この4点だったそうです。
だから基盤が統一されている分、本当にアイデア自体が際立ったんじゃないかなと。
なるほど。土台がしっかりしてたからこそアイデアが光ると。面白いですね。
受賞作品の詳細
では早速最優秀賞から見ていきましょうか。
チームアイウエオの起こしたい。これコンセプトが幼馴染が部屋に来て起こしてくれる体験っていう、単なるアラームオンじゃなくて、LLM大規模言語モデルと音声生成でこれを実現したっていうのがすごくユニークですよね。
いや本当面白い着眼点ですよね。ただ起こすんじゃなくて、LLMによる自然な対話を取り入れてるんですよね。
でもだとユーザーがまだ起きたくないって言ったら、「起きて!」って力強く返したりとか。
ああ、感情がありますね。
そうなんです。まさに技術を誰もが経験する朝起きられないっていう普遍的な悩みに感情的なつながりとか人間味を加えて解決しようとした。そこが高く評価されたポイントだと思いますね。
確かに。ただ機能的なだけじゃなく、その対話っていう体験そのものが価値になってるわけですね。音声生成の声も自然だとより没入感も増しそうですし、チームリーダーの方もすごく刺激的な機会だったってコメントされてるみたいですね。
ええ。
では次に優秀賞。チームAM9.21のサプラスQタスク。これはどんなプロダクトなんでしょう?
これはですね、開発者向け、エンジニア向けのツールですね。
あの、Viveコーディング中、コーディングにすごく集中している間のビルドの待ち時間とか、そういうちょっとした1分とか2分とかの短い隙間時間。
ああ、ありますね。そういう時間。
ええ、その時間を有効活用しようっていうデスクトップアプリです。
へえ、隙間時間の活用ですか。具体的にはどんな機能が?
はい。チャットとか音声入力はもちろんできるんですけど、特徴的なのはRAGです。検索拡張生成。
あ、RAG。最近よく聞きますね。
ええ。外部の知識を参照して回答の精度を上げる技術ですけど、これを実装して、さらに過去の会話履歴を記憶させることで、ちゃんと文脈を踏まえた応答ができるように工夫されてるんです。
おお、RAGで文脈維持ですか。それは便利そう。複数のプロジェクトとか抱えてると、ちょっとした中断で、「あれ、何考えてたっけ?」ってなりますもんね。
まさにマルチタスク量をワンランク上っていうコンセプト通りですね。チームリーダーの方も、RAGのクエリーの工夫とかいろいろ挑戦できたっておっしゃってますね。
そうなんです。開発中の思考の断絶を防いで、短い時間でも知識検索とかアイディア出しにつなげるっていう、この実用性がやっぱり評価された大きなポイントでしょうね。現場のリアルな課題解決に直結してる感じがします。
なるほどな。そしてもう一つ、AI活用省。チーム猫の手。これは技術情報共有サービスのXEN、あそこの執筆を助けるブラウザーの拡張機能ということですね。
猫の手も借りたいよ、AIで、と。
まさにその通りです。これ特に注目されたのが、その変換の精度らしいんですよ。
精度ですか?
記事によると、固有名詞とかも含むローマ字入力だけの日本語の文章をですね、かなり正確な自然な日本語の文章に文単位で変換できたそうなんです。
ローマ字入力からそこまで高精度に、それはすごいですね。
ですよね。これは相当、プロンプトエンジニアリング、AIへの指示の出し方を工夫した結果だと思います。かなり苦心されたみたいですね。動作解析とかも含めて。
いやー、緻密なチューニングが実を結んだ感じですね。リーダーの方も普段は個人開発が多い中で、こういうリアルな場での交流が刺激になったともコメントされてました。
猫の手はそういう緻密な開発努力、特にプロンプトと動作解析が高精度な実用機能に結びついたすごく良い例だと思います。
ちょっと面倒な作業をAIで効率化するっていう直接的な価値提供が評価された形ですね。
成功の秘訣と今後の展望
こうやって受賞作を見てくると、なんか共通する成功の秘訣みたいなものがありそうな気がしますね。記事でも3つの共通要因があるって書かれてました。
明確な課題設定、高速プロトタイピング、そしてユーザー体験の重視。
その3点はまさに確信をついていると思いますね。
特に私がこう注目したいのは、どれもすごく身近な課題からスタートしているってことなんですよ。
ああ、確かに。
技術が先にあるんじゃなくて、まず解決したい痛み、ペインポイントがあって、そこにAIっていう手段をうまく当てはめている。
最初から完璧を目指すんじゃなくて、まず動くものを素早く作ってみる。
そして使う人の視点を絶対に忘れない。
これって、生成AI開発に限らず、良いプロダクトを作る上での普遍的な原則とも言えますよね。
確かにそうですね。
起こしての朝起きられないとか、サープラスQの開発中の隙間時間、猫の手の執筆補助ってどれもすごく具体的な課題が起点になってますもんね。
そうなんです。
記事では、Mevoみたいな既存の会話AIプラットフォームとかを使っても、これらのアイディア、例えば起こしての対話部分とか、サープラスQのRAGの仕組み、猫の手の変換技術なんかは応用できるんじゃないかっていうふうにも触れられてるんですね。
なるほど。
つまり、何かものすごく高度な独自技術だけが重要なんじゃなくて、何に着目してどうやってAIを生かすかって、その着眼点自体がすごく価値があるんだっていうことだと思います。
いやー、なるほどですね。今回のこの情報から見えてきたのは、甲先生っていう若い世代が、生成AIを何か特別な魔法みたいに捉えるんじゃなくて、本当に身近な課題を解決するための、何というか賢い文房具みたいな感じで捉えて使いこなしてる姿ですよね。
アイディアと生成AIの掛け算で、これからますます新しいものが生まれてきそうなそんな予感がすごくします。
本当に刺激的な事例ばかりでした。最後にですね、これを聞いているあなた自身にもちょっと問いかけてみてほしいことがあるんです。
あなたの日常にあるちょっとした不便さとか手間とか、あるいはこうなったらもっといいのになって思うこと。
今日の話にあったような、生成AIの力を借りたら、そこにどんな新しい解決策とか、あるいは面白い視点が見出せるでしょうか。少し考えてみるヒントになれば嬉しいなと思います。
ご視聴ありがとうございました。
