Google Cloud を使った受賞作品

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。