受賞ギャラリー

組織の暗黙知の喪失を防ぐ8エージェント構成のナレッジエンジン。ルーター+知識グラフ+ダッシュボード。ハッカソン作品ながら43のテストを備え、審査員が「これはプロダクトだ」と評した。

コードレビュー内でセキュリティ脆弱性を検出→修正→MR作成まで自動化。開発者の介在なしで完結する。

全ての判断にAIによる説明を付与。GCPにデプロイ済みで本番利用可能な状態で提出された。

コードの依存関係をマップ化し、システムの経時変化と変更影響を可視化。変更前に影響範囲の全体が見える。

Detector/Writer/Reviewerの3エージェントでドキュメントを自動修正。確信があればMR作成、なければ人間に委ねる設計。

本番環境の安全なコピーに対しDBマイグレーションを実行・検証する5エージェント。実PostgreSQL・実データで動作。

AI生成セキュリティレポートを検証し、AIの発見と開発者の行動の信頼ギャップを埋める。

CI/CDパイプラインの環境負荷をスキャンし炭素フットプリントを報告。

国際貿易の運賃・関税・規制・物流リスクを自然言語で一括収集。「何を輸送したいか」を書くだけで必要情報が揃う。

AI生成情報を暗号学的に検証可能に。全ソースをSHA-256で指紋化しSolanaに固定、改ざんの有無を誰でも監査できる。

24並列エージェントで位置・端末・Cookieベースの価格差別をリアルタイムに検出・分類。

AI生成回答内のブランド可視性をスコア化。引用ギャップ分析と改善提案を返すマーケ向け分析ツール。

67法域・125規制当局のWebサイト・PDF・公聴会を監視し、全変更をSOC2/ISO/NISTの統制にマッピング。

商業不動産賃料の需要側早期警戒エンジン。市場転換を5〜7ヶ月先行検知、17都市圏で79.3%の的中率。

EUのK9-K12向け試験対策AI。エストニアの国家カリキュラム準拠の診断と適応型学習プランを提供。

女性役員向け。ホルモン生理学と経営判断を接続するマルチエージェントのバイオインテリジェンス。

シグナルランク付け・バックテスト・リスク管理・監査証跡を備えた自律トレーディングエージェント。

メンタルヘルスの下降スパイラルを早期に検知する試み。記憶を意味・感情・音声の抑揚など6種の名前付きベクトルとしてQdrantに保存し、14日間の感情系列を自作Transformerで解析。悪化の兆候を捉えると、本人が過去に回復できた記録を検索して「前も抜け出せた」という証拠として提示する。

DJセットに数百人の観客がどう反応するかをリアルタイムでシミュレーション。リスナー1人ひとりを音響特徴を含む532次元のハイブリッドベクトルとしてQdrantに置き、15秒ごとに好みの変化を採点しながら、観客が一体化するか分裂するかを2Dで可視化する。

プレイヤーの全決断がベクトル化された「魂の履歴」になるダークファンタジーRPG。NPCが過去の行いを正確に引用して語りかけ、蓄積されたエピソード記憶によって新たな展開が解放される。記憶駆動のゲーム体験をQdrant Cloudで実装した。

ベンダー契約のコンプライアンス審査を自律化するマルチエージェント。Copilot Studioのオーケストレーターと4体の専門エージェントが、受信した契約PDFをDataverse上の15ルールと照合して信号機式(赤・黄・緑)に判定し、メール受信からレポートまで2分以内で完了。ハッカソン全体の最高得点を獲得した。

人事評価のフィードバックを「その後の成長計画」に変換するCopilot Studioエージェント。SharePointからスキル情報を取得し、Microsoft Learnの学習資料を提示し、社内メンターまでマッチング。上司の承認フローはPower Automateで自動化されている。

会議の文字起こしを添えてメールを転送するだけで、スプリントのゴール・エピック・ストーリーを抽出し、Jira Cloudに課題を自動起票するAIスクラムアシスタント。Microsoft LearnとJiraの2つのMCPサーバーを連携させ、スプリント準備時間を約7割削減したという。

中小企業向けの自律型ITサービスデスク。SharePointの申請ポータルからPower Automate経由でCopilot Studioのトリアージエージェントに繋がり、管理者はTeamsでワンタップ承認、実行はMicrosoft Graphの最小権限で行う。スタック全体をAIエージェント群が構築・保守し、人間は1人で監督するだけという構成が特徴。

幼児の歩行動画を端末内だけで解析するプライバシー重視のAndroidアプリ。撮影品質をチェックした上で33点の姿勢推定をローカル実行し、決定論的な歩行分析を適用。結果は端末内のAIアシスタントが保護者に分かりやすく解説する(診断用ではなく研究プロトタイプ)。

スマホカメラの映像を腰ベルトの方向別振動に変換し、視覚障害者を障害物から誘導する低価格ウェアラブル。処理はすべて端末内で完結し、インターネット接続を必要としない。

GPSも通信網も使えない状況を想定したオフラインのサバイバル支援AI。端末内で応急処置のトリアージを行い、太陽や星から真北を割り出すコンパス機能や、救護者と負傷者の間の翻訳まで担う。

Kubernetes上の無駄なリソース消費をエージェントが自力で見つけ、原因を分析し、修正まで走らせるFinOps基盤。kagent・kgateway・kmcpを組み合わせ、コスト最適化を継続的な自動運用に置き換えた点が評価された。

複数のMCPサーバーを1つの入口に束ね、IDEやAIクライアントからMIMIC-IVの臨床データを安全に問い合わせられるようにしたKubernetesネイティブ基盤。エージェント・ツール・サービス検出をまとめて扱える。

複数クラスタにまたがるAI基盤の資産を一元管理するKubernetesネイティブのインベントリコントローラ。agentregistryの発想を発展させ、エンタープライズ規模でエージェント基盤を把握できるようにした。

kagentに視覚を与え、Webカメラで撮った写真をNano BananaとVeo3で加工するエージェント。アメリカ手話モードを備え、アクセシビリティへの配慮も盛り込まれている。

A2Aを使ってkagentとMicrosoft Agent Frameworkを接続するブリッジ。.NET側で作ったエージェントをそのままkagentのエコシステムに持ち込めるようにした。

agentgatewayを単なるモデルプロキシから、エージェント向けのアイデンティティ対応コントロールプレーンへ引き上げた9本のPR群。エッジでの認証、OpenTelemetryによる実行の可視化、複数モデルプロバイダ対応までを一気に進めた。

MCP基盤のセキュリティ姿勢をKubernetesネイティブに監視・採点する仕組み。agentgatewayとkagentのリソースを見張り、MCPサーバー単位でスコアを付け、GeminiまたはOllamaでリスクを解説する。

MCPの認証・認可をどう組むかを実演するフルスタックECサイト。agentgateway、KeycloakのJWT、CELルールをプロトコル層で強制し、エージェントがセキュリティ境界を回り込めない構成にしている。

外来の待ち行列を臨床的な緊急度で並べ替えるOpenMRS向け機能。生成AIに判断を委ねず、確定的なNEWS2スコアを使うため挙動が読める。審査員と community 投票の両方で最上位となり、実装可能性の高さが評価された。

診察中の会話をその場で文字起こしし翻訳する、オフラインでも動くスタック。音声を外部に出さない設計と、臨床者が結果を確認してから使う流れを前提にしている点が特徴。

災害医療の現場で交わされる会話や外傷の画像を手がかりに、記録の作成と状況把握を支える。LFMの苦手な部分を見極めてデータを整え追加学習で補った実装力が、短期間の成果として評価された。

特殊詐欺の兆候をリアルタイムで検知し、その場で警告するAIサービス。日本特有の社会課題に的を絞り、LFMを載せる場所の選び方とUXの設計まで詰めた点が事業性の面から評価された。

長尺の番組映像を投げ込むだけで、構成案・シーン選定・テロップ作成まで自動で組み上げてSNS向けの短尺動画にする。生成後も「テロップを黄色に」といったチャット指示で直せる。各局から28チームが参加した中で頂点に立った。

言葉で操作する3Dの人体解剖アトラス。脳梗塞について知りたい、と伝えれば、AIが関わる臓器や血管を選び、立体で描き出しながら説明を添えてくれる。言葉の解釈と構造の特定、そして描画を別々の工程に分けることで見当違いの表示を減らし、指示が曖昧なときは候補を示して確かめてから進む。

曖昧な言葉からマインクラフトの街を建てるAIエージェント。まずAIがコンセプト画を描き、区画割りや建物の設計図を決め、その画像をいったん構造として言語化してから座標へ変換するという二段階の方式で、整合性のある建築を生成する。骨組みは一括で施工し、装飾はボットが現場を歩いて仕上げる。

身の回りの現象の裏にある法則を、ARで風景に重ねて見せるアプリ。難易度と分野を選んでスマートフォンを噴水や橋に向けると、画像を解析したAIが軌道や力の向きを図として描き、目の前の景色の上に重ねて表示する。もっと知りたくなったときのために、詳しい解説ページへ進む導線も用意されている。

手元にあるブロックだけで何が作れるかを提案するアプリ。写真から所持しているパーツを認識して貯めていき、テーマと難易度を指定するとAIが3Dの組み立て手順を生成する。出来上がった手順は物理エンジンが重なりや宙浮きを検査し、問題点を具体的に伝えて最大3回までAIに作り直させる仕組みを備える。

交差点の交通整理を、信号ではなく市場に任せてみたらどうなるか。その問いを形にした実験的システム。車両それぞれに乗ったAIエージェントが、どれだけ急いでいるか、いくら払えるかを踏まえて通行権を奪い合い、マイクロペイメントで折り合いをつける。鍵を預けずに少額決済を即座に済ませる仕組みも組み込み、自動運転が当たり前になった先の交通像を描く。

植物に転生したキャラクターと会話できる装置。土の湿り具合や温度・湿度、明るさをセンサーで測り続け、その値を「喉が渇いた」「寒い」といった感覚としてAIに渡すことで、表情と声で状態を訴えさせる。人感センサーが人を検知すると音声対話が始まり、子どもは数値を読まなくても世話のきっかけを受け取れる。

美術館と来場者をつなぐプラットフォーム。絵画の画像からAIが3段階の難易度と多言語で解説を作り、音声ガイドとして届ける。鑑賞者が作品ごとに残した好みのデータを埋め込みと突き合わせ、次に見るべき作品とその所蔵館を薦める。館の側には作品単位の評価が可視化され、展示の改善に使える。

教える人にも予算にも恵まれない野球チームのための分析基盤。撮った動画から選手の姿勢を推定して動きを数字に変え、これまで感覚で伝えるしかなかった指導を、数値と言葉の両方で説明できるものにする。ポジションごとの悩みに答え、練習メニューも提案する。サーバーレスで組み、費用を抑えたまま動かし続けられるようにした。

部屋の中で物を探すときに頼れるAIパートナー。ときどき室内を眺めては映像を記録に残しておき、鍵はどこかと聞けば、置かれた場所に加えて雑誌の下敷きになっているといった様子まで言葉で返す。映像に見当たらなければカレンダーの予定をたどって心当たりを挙げ、必要ならサーボでカメラの向きを自分で変える。

米国では出所後の生活を支える仕組み自体は存在するのに、住まい、身分証、法律相談、就労支援がそれぞれ別の団体に分かれていて、当事者が辿り着きにくい。Alyoshaは当事者と支援機関、ケースワーカーを一つの場でつなぎ、ばらばらの資源を社会へ戻るまでの一本の道筋として案内する。

ブラウザだけで動く多言語の給付制度ナビゲーター。英語・スペイン語・フランス語に対応し、利用者は自分の状況を書き込むか、声で伝えるだけでよい。自然言語処理が求めている支援を確信度つきで抽出し、受給資格の見方を説明したうえで、支援にたどり着くまで追いかけてくれる。

オピオイド危機の最前線に立つ郡の保健当局者や議員、支援団体のための政策支援プラットフォーム。問題がどれほどの規模なのかを可視化したうえで、打つべき対策を設計させ、その対策にいくらかかり、いくら節約できるのかまで試算して示す。

ペルーの自治体が災害の予兆を早い段階でつかめるようにするシステム。7体のAIエージェントが連携し、地震・洪水・火災・気象の異常や報道をリアルタイムで見張り、事態が大きくなる前に地元の担当者へ自動で警報を届ける。

プルリクエストが現実に何を壊しうるのかを問う、複数エージェント構成のリリースゲート。合否の判定を並べる代わりに、本番に近い文脈で変更を評価し、デプロイの確信度を0〜100の点数で返す。あわせて、どこにリスクがあるのかを平易な言葉で説明した要約も出してくれる。

手作業では追いきれないほど多くの商品を扱うECの出品者に向けたマルチエージェントシステム。競合するマーケットプレイスの動きを見張り、価格の見直し案を示すほか、自動で反映することもできる。価格やリスクの判断が市場の動きから遅れているあいだに積み上がっていく利幅の損失を、標的に据えている。

リアルタイムの交通情報を車両管理と物流の業務手順に組み込むサービス。Microsoft AI Platformの上に作られ、道路状況の把握と車両の可視化、経路の改善案を組み合わせることで、サプライチェーンで生じる遅れを削ることを狙う。配車や配送の判断を、勘ではなく現在の道路の状態に基づいて下せるようにする。

Azure環境で実際に何が動いていて、どこから直すべきかをチームに示すツール。リソースを継続的に洗い出し、アーキテクチャと運用の定石に照らして採点したうえで、信頼性とコストの観点から次に取るべき手を提案する。

Azure DevOpsのプルリクエスト画面の中で動くAIコードレビュー拡張。変更内容を自動で読んでレビューし、セキュリティ上の危うさや、規程・コンプライアンス上の抜けを早い段階で指摘する。マージした後で問題が見つかるのではなく、取り込む前に開発者が対処できる位置にレビューを置いているのが特徴だ。

リード獲得→リサーチ→提案生成→アウトリーチまで自動化するAI-SDRシステム。10,400人・62カ国が参加した大会の頂点。

エネルギー企業の顧客管理を変革するマルチエージェント。ADKオーケストレーションで構築。

ブラジル教育の民主化。自律エージェントが作文評価・個別学習計画・学際模試を一つのシステムで提供。

クラウドインフラのサステナビリティを継続監査・予測・最適化するAIチーム。

ビジュアル・クイズ・AIサポート付きインタラクティブレッスンによる次世代パーソナライズ教育。

自然言語を実際の物理法則に基づく検証済みファインマン図に変換。理論・自動化・記号推論の橋渡し。

トレーディング仮説を評価するマルチエージェント金融分析基盤。ADK+Vertex AIで構築。

平易な英語でエージェントを記述し、視覚的に設計、即テストできるビジュアルビルダー。

テーマ「光」を様々なシーンに反映したクイズゲーム(チーム: かもみ)。実機デモ審査で「総合的な完成度」を評価され優勝。

神珠恵さんが「弁解」のコンセプトから45分の短期決戦で制作。確実に動作する完成度が評価され、チーム戦・ソロ戦の総合成績で優勝。

社内の「詳しい人」をAIで探し当てる専門家マッチング。Jira・GitHub・社内文書・履歴書から知識グラフを構築し、本人に連絡する前にデジタルツインへ質問できる。

不正取引をAIで検知しメール通知、AI音声アシスタントへの申告まで完結する取引分析システム。Llama APIのマルチモーダル性で関連ニュースの照合も行う。

ファインチューニング不要の監視カメラAIオペレーター。自然言語で監視イベントを定義すると、Llama 4のマルチモーダル理解で検知・報告する。

400ページの地質調査報告書をLlama 4 Maverickの長文コンテキストで構造化し、地下地質の3Dモデルを自動生成。現役地質学者が制作。

ECの商品探索を3D世界の探検に変える。カテゴリが山、ヒット数が地形の高さになり、LLMガイド「Q-Bert」がツアーを案内する。

ロボットの行動記憶バンク。センサー・行動系列をベクトル化して安全ラベルを付け、最も安全な近傍例から次の動きを提案する反射システム。

場所と出来事を「記憶」するゲームNPC。CLIP埋め込みの画像記憶とテキスト記憶で行動が自然に変化。ローカルVRAM 3GB・遅延1〜2秒で動作。

移動ルートと時間帯を入力すると、道中のイベントをハイブリッド意味検索+地理・時間フィルタで発見するルート連動型イベント探索。

音楽の特徴量とラベル付きダンス映像をマッチングし、パーソナライズされたバチャータの振付を生成するAI振付師。

化粧品リテールの接客をAIで変革。店舗・EC・カウンセリングを横断して顧客データを瞬時に解析し、販売員の経験差を埋めるパーソナライズ提案を生成。37チーム約150人の頂点。

Slack上で戦略立案・コピー生成・分析を分業するマルチエージェント群がマーケティングのPDCAを回す。「並列で働くAIチーム」という発想が特徴。

自治体・企業・移住希望者の情報分断を解消する地方創生エージェント。条件整理から地域・仕事・制度のマッチング、移住後の定着支援まで伴走する。

ロボット「ロボホン」がAgentforceで高齢者と会話して日報を自動作成、家族にSlackで共有。服薬確認や体調の異変察知で孤独死の不安を減らす。

買い物カゴの中身を解析して夕食のレシピを提案するAIアシスタント。Gemini+GKE Autopilot+ADK+A2Aで構築。4,773人・133カ国参加の頂点で、受賞者はKubeCon登壇へ。

クレジットカード事前審査をマルチエージェントAIで刷新。支出パターンを解析し、銀行の収益性と顧客価値のバランスを取った条件を提案。

ECサイトに差し込めるプラグアンドプレイAIマイクロサービス。商品を着た自分の姿を画像合成で確認でき、アクセシビリティ向けのスマート商品説明も生成。

パーソナライズチャット・バーチャル試着・即席広告生成を備えたインテリジェント小売自動化。GeminiとGKEオーケストレーションで構築。

6つの専門AIエージェントによる対話型ショッピング体験。スタイルを理解し、好みを学習してパーソナライズする。

YouTube上の技術デモ動画を丸ごと取り込み、内容を構造化ナレッジベースに変換して検索・分析できるようにする自動ワークフロー。散在する動画資産を「調べられるデータ」に変える点が評価され、16カ国から集まった初代Free Editionハッカソンの頂点に立った。

太陽フレアが送電網に与える影響を予測し、電力系統オペレーターを支援する宇宙天気分析システム。7日間予報・リスク閾値・推奨アクションまで提示し、データエンジニアリングとMLで重要インフラの強靭化に挑んだ。

生のレシピデータをNLPで整形・学習し、テーマや味の傾向でレシピをグルーピング。自然言語で問いかけるとパーソナライズされた提案が返ってくるレコメンドエンジン。テキスト処理ワークフローの実践例として3位に入った。

救急車のルートをリアルタイム最適化するエンジン。Mirrored Azure SQLに入る出動イベントがActivator経由でノートブックを起動し、Google Routes APIと「サイレン走行でどれだけ速くなるか」を予測するMLモデルを組み合わせ、管制室向けにPower BIの地図で提示する。イタリアの開発者による作品。

都市のごみ収集を賢くするAIシステム。ごみ箱の充填状況を監視して満杯時期を予測し、収集ルートを動的に組み替える。Fabric Data AgentsとCopilot Studio、Azure OpenAIを組み合わせたケニアのチームの作品。

学校の音楽授業を想定した作曲支援ツール。生徒が自分の言葉で書いた「こんな曲を作りたい」というイメージをAIが読み取り、合いそうなコード進行やメロディの技法を候補として並べる。AIが曲を丸ごと仕上げてしまうのではなく、生徒が候補を試して選ぶ過程を残すことで、画一的になりがちな音楽指導に個々の創造体験を持ち込む。

学級通信や学校だよりの作成に毎週何時間も費やしている小中学校の教員のためのツール。話しかけるとAIが足りない情報を聞き返しながら原稿を組み立て、A4で印刷しても崩れないレイアウトのHTMLやPDFまで仕上げてくれる。紙で配るという既存の文化を変えずに使えるため、ITに不慣れな教員でも導入しやすい。

行き先ではなく気分から始める宣言型のAI旅行プランナー。静かな湖でカヤックがしたい、という程度の言葉を投げれば、人気の場所や口コミ、時間帯ごとの混み具合を突き合わせ、混雑を避ける順番で一日を組み立てる。途中で気が変わってもチャットで言い直せばその場で組み直すので、幹事を任された人や土地勘のない旅行者の支えになる。

買おうとしている家具が自分の部屋に収まるか確信を持てない、という迷いに応えるEC連携アプリ。部屋の写真からAIが寸法と既にある家具を読み取り、3Dのデジタルツインを自動で組み立てる。その空間に商品を置いて確かめられるほか、AIが表示中の画面と座標を把握しているため、状況を説明しなくても相談でき、部屋に合う商品探しも任せられる。

木工など製造現場でベテランが担ってきた見積もり作成を、AIエージェントに引き継がせるサービス。PDF図面の読み取り、製作物と数量の特定、部材の数量と価格の算出、見積書の出力という工程に分け、各段階でAIの草案を人が確認し、修正・承認してから次へ進む。金額の正確さが問われる業務でも使える形に整えている。

会議中の発言をブラウザ上で逐次文字起こしし、司令塔役のAIが複数の専門エージェントへ指示を出して、タスク・担当者・決定事項・議題・概要図を自動で組み上げるダッシュボード型アプリ。メモ取りに追われがちな進行役を議事録作業から解き放ち、会議が終わると同時に整理済みの議事ボードが参加者全員の画面に並ぶ。

地震や台風に見舞われたとき、日本語の警報が読めず、どこへ逃げればよいのかも分からない。訪日外国人のそんな不安に向き合うAIエージェントだ。気象庁や国土地理院が公開する情報と防災の手引きをもとに、緊急速報も避難所の場所も、家族への安否連絡の文面までも母国語で用意する。何も起きていない時期には備えを促す役目も担う。

完成イメージの写真を1枚渡すだけで、家具作りの段取りが一式そろうWebアプリ。必要な部品を割り出し、3Dモデルを起こし、加工と組立の順序を並べ、設計書のPDFまで書き出す。図面が引けない、材料も選べないという理由で手が止まりがちなDIY初心者に、頼れる手順書を先に渡してしまおうという発想だ。

調理中は手が汚れてスマホを触れない、専門用語をいちいち調べ直すのが面倒、手持ちの紙のレシピが活かせない。そんな不満に応えるスマホ・タブレット向けレシピアプリ。ウェイクワードによる音声操作はローカルのモデルで即座に応じ、用語や代替食材の質問にはRAGで答える。雑誌のレシピは撮影するだけでデータ化できる。

社会福祉士の業務負担に目を向けたAIエージェント。面談の会話ログから利用者のアセスメント項目を自動で埋め、山形県の支援制度を集めた独自のRAGを検索して、その人に合う制度をタスクの形で示す。紙とデジタルが混在する現場でも扱えるよう簡素なUIを重視し、支援者が利用者と向き合う時間を取り戻すことを狙う。

ペットが迷子になったとき、飼い主と見つけた人を引き合わせるWebサービス。写真を読み解くエージェントと、その動物がどう動くかを推測するエージェントが手分けし、天気や時間帯、地形からどのあたりにいそうかを確率にして地図へ重ねる。寄せられた目撃写真はAIが似ているかどうかを見て自動で突き合わせ、あとは当事者同士がチャットで直接やり取りできる。

教員が手書き答案に朱を入れる作業を支えるWebアプリ。あらかじめ問題文と採点基準を登録しておけば、答案のPDFを渡すだけで、仕分け役・書き起こし役・添削役に分かれたAIがコメントの下書きを用意する。教員はそれを画面上で直しながら置いていき、PDFとして書き出せる。点数をつけて返すだけになりがちな場面を、添削のある返却に近づける。

通る前に道路の危険を洗い出すシステム。指定したルート上の画像をストリートビューから50m間隔で集め、交差点の死角や路面の状態、視認性といった複数の観点からAIが解析して、危険度を10段階で採点する。結果は色分けした地図として示され、気になる地点についてはチャットでその場所の対策を確かめられる。

日常のささいな言い争いをディベート大会に仕立てる物理装置。参加者が交互に主張を述べると、書き起こされた内容をLLMが司会として受け止め、論理性や根拠の有無から採点する。スコアはMCP経由のBLE制御でモーターに伝わり、実物の天秤の傾きとして目に見える形で現れる。プロンプトを差し替えればルールも変えられる。

マラソン大会の当日を前もって体感するための支援アプリ。コースのGPXデータと気象条件、走者の目標や練習履歴を突き合わせ、AIが注意すべき地点とペース配分、給水の助言を導く。それをテロップ付きの生成動画として見せることで、走る前のイメージづくりとレース中の判断を助ける。

テキサスの食品スーパーHEBが開発。イベント・生活様式・予算・ブランド好みと店舗在庫を考慮し、顧客別の買い物リストをAIが自動生成。

自然言語で株式スクリーニング。質問をスクリーナーAPIクエリに変換し、対話を重ねて条件を絞り込める。

英放送局ITVのストリーミングITVX向け。視聴者一人ひとりの好みに合わせて番組を推薦するAIチャットボット。

あらゆるテキストやファイルを対話型の個別指導体験に変換。Azure AI+GPT-4で学習ガイド・テスト・文脈型セッションを自動生成。

歴史教育ゲーム。没入型ストーリーテリングとAI駆動の対話で、歴史上の人物と会話しながら学ぶ。

講義ノートをアップロードすると、個別化されたクイズとフラッシュカードに自動変換する学習プラットフォーム。

学生のノートをGPT-4がフラッシュカードとクイズに変換する教室連携ツール。リアルタイムで学習を強化する。

サプライチェーンでは計画と現実がずれた瞬間から、欠品までの時間があまり残されていない。eCoinoはBI上で複数の対応シナリオを並べて比較しながら、ファシリテーター役のAIエージェントとの対話で対策案を素早く組み立てる。情報を集めて選択肢を整理する作業は機械が引き受け、最終的な判断は人が下す分担になっている。

タブレットが行き渡った中学校を舞台に、着任したばかりの英語教員を支えることを狙った授業支援の仕組み。準備から授業本番、小テストの自動生成と採点、生徒ごとのフィードバックまでを一続きでカバーする。授業中の音声を文字起こしし、その内容に沿った問題を作成。誤答の傾向はクラス単位で分析され、採点や準備にかかる時間を減らす。

組織が大きくなるほど他部署の動きは見えなくなり、社内報をまとめる側の手間も膨らむ。この作品はAIエージェントが社内チャットや議事録を定期的に読み込み、その週の出来事を新聞紙面の形に自動編集して配信する。社説や社員紹介といった読み物も生成され、社内の情報を楽しみながら追えるようにした。

海外の飲食店でメニューが読めない場面を助けるスマホアプリ。メニューを撮影するとOCRが料理名と価格を抜き出し、翻訳に加えて説明文と料理の画像を添えるので、味や見た目を思い浮かべながら選べる。決めた品は現地語の注文文として画面に表示され、店員に見せるだけで済む。履歴の保存にも対応する。

週末の行き先探しに毎回悩む子育て世帯のためのお出かけ提案エージェント。住んでいる地域を登録しておくとAIがWeb上の地域イベントを定期的に集めてデータベース化し、家族の好みに近いものをベクトル検索で拾い上げる。気になったイベントについては、移動や食事、おむつ替えの場所まで織り込んだ一日分の予定を組み立ててくれる。

妊娠中は体調が日ごとに変わり、健診の場で医師へ正確に伝えるのは記憶頼みでは難しい。BLOOMSはその記録役を引き受けるiOS／Webアプリだ。文章や写真で残した記録に生成AIが反応を返し、調べ物の手がかりになる検索キーワードも示す。一定期間分をまとめて要約する機能があり、振り返りや受診時の相談材料として使える。

共働きや絵本代の負担で読み聞かせの時間が取りにくい家庭に向けたWebアプリ。年齢や使う文字、読む長さ、好きなジャンルを選ぶと、AIが物語と挿絵を作り、そのまま音声で読み上げる。1話あたり十数円という費用で、子どもの発達段階や興味に合わせた絵本を毎回新しく用意できることを狙う。

モバイルアプリのMVPを作るには費用も時間もかかる、という壁に向き合ったAI開発エージェント。作りたいアプリの要件を自然言語で伝えるとFlutterのコードが生成され、その場でプレビューできる。エラーが出てもAIが自ら直し、できあがったものはワンクリックでFirebaseへ公開できる。個人開発者が試作を短い周期で回せる状態を狙う。

賃貸・ホステル向けAIチャットボット。好みと行動履歴から物件を個別推薦し、営業部門コストを平均36%削減すると謳う。優勝によりアクセラレータ(Slingshot)枠を獲得。

企業文化との適合度をAIで評価し、カルチャー・働き方・価値観の合う候補者の発見を支援する採用ツール。

OpenAI WhisperとGPT-3で株式投資動画を自動書き起こし・解析し、動画で語られる投資戦略の実行を支援。1,700人が参加した生成AIハッカソン黎明期の優勝作。

マイク音声を機械学習でリアルタイム解析し、暴言・脅迫・侮辱などの有害発話を検出する。

吃音のある人を支援するチャットボット。ライブ音声を正確にテキスト化し、吃音に関する相談にも答える。