OLIENT TECH 2026 Spring — Week 1 Appendix
興味分野別の技術的アドバイスと参考事例
OLIENT TECH 2026 Spring
興味分野別の技術的アドバイスと参考事例
この資料について
以降のページでは、私が知っている範囲で可能な限り良い回答を出来るよう努めていますが、正確な回答を提供することが難しい場合もありました。あくまで正解ではなく私個人の一意見に過ぎず、自分の意見を最優先していただけるようお願いします。
技術的な内容が中心ですが、最優先していただきたいのはアプリがユーザーにもたらす価値の部分で、審査の際もそこを最も重視して評価します。技術は目標を達成するための手段です。
Part I
街づくり、AI活用、AIエージェント、ハードウェア — 開発に使える技術とツールの紹介
地図API、位置情報、3D都市モデルを活用したサービス開発
「地域の課題をテクノロジーで解決したい」「地図やデータを使ったサービスを作りたい」という方へ
| ツール | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| Leaflet | OpenStreetMapをブラウザで組み込むために使いやすくしたライブラリ | 完全無料、軽量、カスタマイズ性が高い |
| OpenStreetMap | オープンソースGoogle Map。全データが無料でダウンロード可能 | アプリの組み込みやデータ分析に活用可能 |
| ツール | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| Google Maps API | 無料枠を超えると割高だが、間違いなく最強のマップAPI | 豊富な機能、高精度データ、圧倒的な情報量 |
| Mapbox API | Google Mapsより遥かにオシャレで、見た目やカスタマイズ性ではGoogle Mapsを凌ぐ | デザイン重視のプロジェクトに最適 |
| データソース | 内容 |
|---|---|
| PLATEAU | 全国地理情報 -- 国土交通省が提供する3D都市モデル |
| RESAS | 地域経済 -- 地域経済分析システム |
| 東京デジタルツイン | 最も詳細 -- 東京都の高精度3Dモデル |
おすすめの組み合わせ
コストを抑えたい場合は Leaflet + OpenStreetMap + PLATEAU の組み合わせが強力です。デザインにこだわるなら Mapbox を検討してください。
機械学習・生成AI・リアルタイム推論を活用したサービス開発
「AIの力を使って新しい体験やサービスを作りたい」という方へ
こんな人向け: ライブ変換、イラスト生成、姿勢解析
ユーザーのブラウザで実行されるため完全0円。リアルタイム動作が可能。
Hugging Face を活用すれば、画像認識、奥行推定、条件付き画像生成、動画生成など、最先端モデルを自分の環境で動かすことができます。
こんな人向け: フルスクラッチ、深層強化学習
Papers with Code を活用して最新の研究動向と実装をキャッチアップしましょう。
実装重視の場合、学習に時間がかかるため、活用重視のアプローチも並行して進めることをおすすめします。
AIは本質的に入力→変換→出力の変換システム。あらゆるデータ（文章・画像・音声・信号）を同じ次元のベクトル（例: 512次元）に変換すれば、あらゆるメディアをAIで扱えるようになります。
→ これだけでオリジナルのAIが作れる。非常によく使われているテクニックであり、四則演算すらいらないレベルで実践可能。
| ライブラリ | 概要 | 用途 |
|---|---|---|
| OpenCV.js | 画像処理の定番OpenCVのJS版 | 顔検出、物体認識、画像変換 |
| Tesseract.js | OCR（文字認識）のJS版 | 画像からテキスト抽出 |
ブラウザ上でAIを動かすとすごくインパクトがある。リアルタイムAIはそもそもエッジデバイスで動く前提で設計されているケースが多く、ニーズも非常に多い。
| 用途 | アプローチ | 詳細 |
|---|---|---|
| 文章変換 | ChatGPT API / Gemini API | Chat APIで最低限の処理が可能。特徴量ベクトルで精度向上 |
| 信号変換（簡易） | SciPy | FFT、フィルタリングなど基本的な信号処理 |
| 信号変換（本格） | PyTorch | 深層学習ベースの信号処理で高度な変換 |
こんな人向け: 未来予測、回帰分析、データ可視化
単純な回帰問題であればライブラリだけで十分対応可能。コンペ経験や実務インターンの知見も活用できます。
| ライブラリ | 概要 | 用途 |
|---|---|---|
| Matplotlib | Pythonの定番グラフ描画ライブラリ | データの可視化全般 |
| scikit-learn | 機械学習の定番ライブラリ | 分類、回帰、クラスタリング |
| GeoPandas | 地理空間データ分析ライブラリ | 地図データの分析・可視化 |
高性能AIとの組み合わせ
高性能なAIで特徴量ベクトルを作成し、推論は軽量なモデルで行う（蒸留・圧縮）アプローチも有効。ブラウザやエッジデバイスで動かす場合は量子化したローカルモデルも選択肢に。
ソフトウェア開発においては「プロンプトエンジニアリング」よりも「コンテキストエンジニアリング」と捉えた方が実践的です。
実践のコツ
実質的に「チームAI開発」のような進め方になる。コンテキストが全て — どんなものを作りたいかの議事録や要件メモがあると、AIのアウトプット品質が格段に上がります。
画像生成を単体で考えるのではなく、アプリやウェブサイトを作る中で「この場所に合う画像が欲しい」というシチュエーションに合わせて使うのが効果的。
| 活用シーン | 詳細 |
|---|---|
| 背景画像の生成 | 抽象的な背景画像をアプリのデザインに使うとクオリティが断然上がる。直線的でない自然なデザインが作れる |
| スライド・資料作成 | 情報量が多いドキュメントを視覚的に表現。画像生成の入力にドキュメントを使うのも有効 |
| サムネイル生成 | コンテンツに合わせたサムネイルを自動生成 |
| 写真への注釈 | 現実世界の写真に説明やアテンションを書き加える — 他の手段では難しい活用法 |
ControlNetを使えば、ポーズ・深度マップ・エッジ検出など多様な入力を条件として画像を生成できます。イラスト制作でキャラクターのポーズを指定したり、写真のスタイルを変換する用途に強力。
動画生成AIも技術的には可能だが、現時点ではコストが非常に高い。ローカル実行も不可能ではないがGPUリソースが必要。短いクリップや特定用途（サムネイル動画等）から始めるのが現実的。
コンテキストが大事
自分が説明できるもの・理解できるものは、生成AIでも表現できる。どんなイラストを作りたいかの議事録や文章があるとクオリティが上がる。Gemini MCPなどコード生成AIと画像生成の連携がおすすめ。
AIエージェント、ローカルLLM、MCP、生成AIとの共存
「AIが自律的にタスクをこなす仕組みに興味がある」「最先端のAI活用を探求したい」という方へ
こんな人向け: MCP, LangChain, LLM, RAG, Local LLM
Claude Code + Playwright MCP を使えば、AIがブラウザを操作してタスクを実行できます。
GUIでローカルLLMを簡単に管理・実行
ChatGPT的なUIでローカルLLMを利用
重要な視点
AIのモデルが進化したときに、入力データこそが差別化ポイントになります。今のうちからデータを文章形式で蓄積しておくことが将来の競争力に直結します。
| 要件 | アプローチ | 詳細 |
|---|---|---|
| コストや量が問題でない | Chat API | 手軽に始められる |
| スピード重視 | 特徴量ベクトル変換 | 類似度検索、クラス分類が可能 |
マイコンボード、IoTデバイス、スマートホームなど物理デバイスとソフトウェアの統合
「ソフトウェアだけでなく、物理的なデバイスも組み合わせたい」という方へ
| カテゴリ | 推奨ツール | 備考 |
|---|---|---|
| 開発用ボード | ESP32 / M5Stack | Wi-Fi搭載でIoTに最適。M5Stackはディスプレイ付き |
| 開発環境 | PlatformIO | VSCodeと統合可能な組み込み開発環境 |
本資料の 「機械学習がやりたい（活用重視）」 および 「リアルタイム生成がやりたい」 を参照してください。
参考事例 — Anirole
リアルタイム画像生成を活用したサービス。ユーザーの入力に応じてリアルタイムにイラストを生成・変換。
こんな人向け: IoTデバイス、ハードウェア連携、自動化
IoTデバイス（ESP32等）を使えば比較的簡単に作れるようになっています。AIコード生成の恩恵を受けやすい分野。
| ツール | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| ESP32 | Wi-Fi/Bluetooth搭載マイコン | センサーやモーター制御に最適。安価 |
| PlatformIO | ハードウェアをソフト的に扱えるプラットフォーム | VSCodeと統合可能 |
| MicroPython | Pythonでマイコン開発 | とっつきやすい。AI生成コードとの相性も良い |
ポイント
ハードウェア制御のコードもAIが生成できるため、ソフトウェア的なアプローチで開発可能。PlatformIOを使うとハードウェアをソフト的に扱え、開発体験が大幅に向上します。
Part II
医療、交通、教育、環境、福祉 — 17のテーマに対する技術的アドバイスと参考事例
医療、交通、教育、環境、福祉 — あらゆる社会課題にテクノロジーで挑む
「社会課題の解決にテクノロジーを活かしたい」という方へ — 17のテーマに対する技術的アドバイスと参考事例
自分に関係するテーマを見つけるには
17のテーマは4つのカテゴリに分類されています（目次を参照）。全てを読む必要はありません — 自分の関心分野のテーマだけを深掘りしてください。各トピックの冒頭にある「こんな人向け」タグも参考にしてください。
医療・福祉・生活: 医療, バリアフリー, 吃音症, 服薬管理 産業・インフラ: 人材不足, 建設DX, 第一次産業, 交通, 廃炉 教育・地域: 教育格差, 少子化, コミュニティ, フードロス, 貧困, 選挙 環境・未来: 気候変動, 近未来
医療・福祉・生活Healthcare, Welfare & Daily Life
こんな人向け: 医療AI、介護の人手不足解消、見守りシステム、メンタルヘルス
介護の力仕事以外の情報面で見守る部分にAIは非常に有効で、介護施設の死亡事故はAIで確実に減らせます。
事例 — MediaPipe による転倒検知
MediaPipe BlazePose（Google）はブラウザ上でリアルタイムに33キーポイントの骨格推定が可能。完全0円で転倒検知プロトタイプを作れます。
事例 — 富士通 ミリ波レーダ見守りシステム
カメラを一切使わず、ミリ波レーダーで人の動き・呼吸・筋肉振動を検知。プライバシー × AIは社会実装で極めて重要なテーマ。
事例 — 介護ロボット
PALRO（富士ソフト）は厚労省指定の6つの介護予防項目をカバー。LOVOT（GROOVE X）はBPSD（認知症の行動・心理症状）の予兆をAIが検知し介護職員に通知。
| サービス | 概要 |
|---|---|
| Woebot | スタンフォード大開発。認知行動療法（CBT）ベースのAIチャットボット。FDA認定 |
| Flourish | ハーバード大の多施設RCTで効果実証済みのAIメンタルヘルスアプリ |
| プロジェクト | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| AlphaFold 3 | タンパク質・DNA・RNA・リガンドの立体構造を予測 | 物理ベース手法より50%高精度、学術研究は無料 |
| Insilico Medicine | AIで設計された医薬品候補（特発性肺線維症） | Phase IIa試験で陽性。AIによる創薬成功の画期的事例 |
学生プロジェクト案
MediaPipe BlazePose → 骨格座標を取得 → 「立っている/倒れている」をルールベースで判定 → 転倒検知アラート。JavaScript + TensorFlow.jsで実現。高専2〜3年生で十分取り組めます。
こんな人向け: 交通の衰退、過疎地域の移動手段、位置情報サービス
公共交通機関は有効活用されていないことが最大の問題。利用体験を改善し利用率を上げることが交通網の維持に直結。ローカル線はGoogle Mapsですら最新の時刻・位置情報が不正確です。
GTFS は公共交通の時刻表・路線・停留所を記述する世界標準仕様。日本では714事業者・自治体がオープンデータを公開。GTFS-JPやODPT開発者サイトから無料取得可能。
| 事例 | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| のるーと | 西鉄+三菱商事のAIオンデマンド交通 | LINE予約対応、全国展開中 |
| GunMaaS | 群馬県MaaS。ルート検索+予約+決済を一括 | マイナンバーカード連携、3万人以上 |
| ノッカルあさひまち | 住民の自家用車による共助型公共交通 | 日本初のモデル |
事例 — Mini Tokyo 3D
Mini Tokyo 3Dは東京の電車をリアルタイム3Dマップ上でアニメーションするOSS。MITライセンスでフォーク可能。GTFSデータ差し替えで自分の地域版を作れます。
学生プロジェクト案
OpenTripPlanner（OSS経路検索）+ GTFSデータ + OpenStreetMapでローカル路線乗り換え検索を構築可能。公共交通オープンデータチャレンジ2025は賞金総額300万円。
こんな人向け: 食品廃棄削減、フードバンク、需要予測
フードロス削減の実践者がフードロス以外の部分で使う労力を削減し、効率よく活動に取り組めるようにすることも重要です。
| サービス | 概要 | 規模 |
|---|---|---|
| TABETE | 廃棄されそうな食品をレスキュー | 2,900店以上、セブンイレブン試験導入 |
| スシロー AI需要予測 | ICチップで年間約10億件のデータ収集、AIが需要を予測 | フードロス最大75%削減 |
| Too Good To Go | 余剰食品マーケットプレイス | 世界9,000万人以上、2024年に2億食救済 |
事例 — フードバンク支援
フードバンク山口のGAME（高専生開発）をはじめ、LINE Botで食品の登録・マッチングを行う仕組みはITに不慣れな人でも使える好例。
AI需要予測の実績
IKEA: AI活用で食品廃棄半減、食品コスト3,700万ドル節約。Winnow Vision: 厨房AI画像認識で食品コスト2〜8%削減。需要予測で過剰生産を防ぐアプローチは環境負荷軽減と収益改善を両立。
環境・未来Environment & Future
こんな人向け: 環境負荷軽減、経路最適化、資源効率化
AIを使って資源を効率的に運用する活用例:
共通するポイント
いずれも「AIで無駄を見つけて削減する」という共通アプローチです。
産業・労働・インフラIndustry, Labor & Infrastructure
こんな人向け: 業務自動化、RPA、ドキュメント管理
既存プロセスから入力情報を明確なデータとして記録し、同じ入力から同じ出力を目指すのが一般的なアプローチです。
事例 — NotebookLMで自己解決を促進
Office / Google Workspace系の書類を NotebookLM に読み込ませ、メンターに頼らない自己解決を促進。80言語以上対応の音声要約機能も搭載。
事例 — 自治体RPA導入
佐賀市では15業務で年間1,910時間を削減（92%削減）。都道府県の94%、指定都市の100%がRPA導入済み。UiPath Community Edition（無料）で学習可能。
こんな人向け: 現場改善、安全管理AI、日報自動化
上層部が現場を理解していない + 効率化が追求されてこなかったことが根本課題。AIで現場の作業風景をエグゼクティブサマリー化し、改善レポートを自動作成することで課題を吸い上げられます。
| 活用分野 | 事例 | 効果 |
|---|---|---|
| 安全監視 | AIMOS — ヘルメット未着用・危険行動を即時検知 | 事故発生率20〜50%削減 |
| 進捗管理 | OpenSpace — 360度カメラで現場記録を自動生成 | 25,000sqftの撮影が10分 |
| 日報自動化 | 音声AI日報 — 話すだけで構造化日報を生成 | 管理者確認時間を1/10に |
| デジタルツイン | 清水建設+リコー — AIひび割れ検出→3Dツイン反映 | 重要インフラ点検の自動化 |
学生プロジェクト案
YOLOv8 + Webカメラでヘルメット検知AI（Google Colabで無料）。Whisper API + GPT APIで音声→構造化日報も月数百円。
こんな人向け: スマート農業、技術継承、高齢化対策
AI導入と一番縁がなさそうなところにこそ一番インパクトがある。これまで効率性追求や新技術導入の動きがなかった場所だからこそ、導入されたらインパクトが大きい。
| 事例 | 概要 |
|---|---|
| Plantect | AIで病害予測（精度92%）。全国4,000台以上導入 |
| AGRIST | AI自動収穫ロボット。2025年からレンタル開始。農家の声から生まれた |
| WAGRI | 農研機構の農業データ連携基盤。223のAPIで気象・農地・収量予測データ提供 |
ベテランの動きと素人の動きを動画認識AIで比較し、職人と同じ動きができるようアドバイスするAIは全然作れます。
事例 — ORGENIUS (LIGHTz)
10時間のインタビューから匠の思考プロセスを「脳モデル」としてデジタル化。南部鉄器（10年の修行期間を短縮）やスポーツ分野で実用化。
事例 — 3D Gaussian Splatting（文化財アーカイブ）
2025年注目の3D再構成技術。従来のフォトグラメトリより大幅に高速。スマホ撮影→AIで3Dモデル化→Web公開。Nerfstudio等のOSS実装で学生も利用可能。
UXの重要性
技術を使い慣れていない人がどう不便なく使えるかが非常に大事。チャットUI（LINE Bot等）や音声UIなど、ユーザーが使い慣れたサービスで提供することがポイント。
教育・地域社会Education & Community
こんな人向け: 教育の情報格差、理数教育、地方と都市部の格差
AIは教えることにかなり向いている。個人に合わせた教え方ができるようになったのであれば、地域や所得による教育格差は減らせるのではないか。
| サービス | 概要 | 規模 |
|---|---|---|
| Khanmigo | Khan AcademyのAIチューター。GPT-4o搭載 | 140万人以上、380学区と提携 |
| LearnLM | Google Gemini搭載の教育特化AI | GPT-4oを31%上回る教育効果 |
| NotebookLM | 学習セット、80言語以上の音声要約、講義モード | 30分のAI講義を自動生成（テスト中） |
学校の学びは視覚的じゃなくてつまらないが、理工系が得意な人は頭の中で視覚的イメージを思い浮かべている。視覚化で曖昧だった概念が具体的なイメージになる。
| ツール | 概要 | 特徴 |
|---|---|---|
| AnimG | 自然言語でManimアニメーションを生成 | ブラウザ動作、インストール不要 |
| Math-To-Manim | Gemini + 6エージェントで数学アニメ全自動生成 | 計画→生成→レビュー→修正→レンダリング |
| Manim.js | p5.jsベースのManimのJS版 | ブラウザでリアルタイム動作 |
事例 — Duolingo Max
DAU 4,770万人（前年比40%増）、収益10億ドル突破。AIキャラクターとのリアルタイム音声会話を搭載。AIで148コースを1年未満で開発（従来は数年規模）。
AIによって情報発信のハードルがさらに下がった。対面でしか扱われてこなかった情報を文字データに変換し、AIがそれを見つけられる状態にすれば、一部のキャンパスだけの情報が全国に広がる。
こんな人向け: 生産性向上、自動化、マッチング
生産性を上げることが非常に大事。理論的に自動化が可能だがされてこなかった分野にこそ、AIの一番の得意分野がある。
事例 — 自治体AIマッチング
TOKYO 縁結びをはじめ、全国の都道府県の66%がAI婚活マッチングを導入。
事例 — 保育ICT
CoDMONのAI午睡見守りシステムが保育現場の負担を軽減。政府補助金制度あり。
こんな人向け: SNS・つながり、地域活性化、ボランティア支援
| アプローチ | 重視ポイント | 活用技術 |
|---|---|---|
| 体験/デザイン重視 | to C向けの使いやすさ | Figma |
| データベース重視 | 共有/投稿/つながり | Firestore Supabase |
| リアル体験重視 | リアル世界との接点 | QR AR 地図API |
事例 — フードバンク支援サービス
高専生が開発・運用中。LINE Bot で記事投稿できる仕組みで、ITに不慣れな人を巻き込むことに成功した好例。
こんな人向け: サービスの民主化、低コスト支援、教育支援
AIによるサービスの民主化
AIを使うと、従来高い人件費のために一部の人しか利用できなかったサービスを、低コスト・均一クオリティで多くの人に届けられます。
事例 — AI教育支援
Gemini の学習サポート機能を無料提供。途上国ではRoboTutor（オフラインAI家庭教師）等も展開。
医療・福祉・生活 (続き)Healthcare, Welfare & Daily Life — continued
こんな人向け: 視覚・聴覚支援、アクセシビリティ、音声合成
AIによる能力の補完
AIは既に目、耳、口に匹敵する能力を持っています。画像認識（目）、音声認識（耳）、音声合成（口）の各技術は実用レベル。
バリアフリー化の情報は収集/公開されていないものも多く、AIやアプリの活用の余地が大きい領域です。
こんな人向け: 音声認識、会話練習AI、デジタル治療
講師の個人的な経験
私自身が吃音持ちです。全力で応援したいテーマ。会話の練習に至っては人間と話さなくていいので罪悪感やプレッシャーなしで練習できます。私はChatGPTの会話機能で英会話を0から練習し、英検に合格しました。
| サービス | 概要 | 規模 |
|---|---|---|
| Eloquent | AI × 吃音治療。ゲーミフィケーション型練習 + リアルタイムフィードバック | 200+国、30,000人。SSI-4スコア52.7%改善 |
| Stamurai | 世界最大の吃音デジタル治療アプリ。DAFリズム発話練習 | 10万人以上利用 |
| Fluency Friends | ゲーム形式の吃音治療アプリ（ベルギー発） | 子ども向け、AI音声認識搭載 |
事例 — TalkBoost（未踏ジュニア スーパークリエータ認定）
ペンダント型デバイスでAIが吃音を自動検出。高専・中高生世代がスーパークリエータに認定された実例。未踏ジュニアは17歳以下対象、最大50万円支援。
学生プロジェクト案
Web Speech APIでJavaScript数十行の音声認識アプリが作れます。ElevenLabsのScribe v1は吃音音声認識精度98.7%。完全無料で実現できます。
こんな人向け: IoT見守り、スマートリマインダー、高齢者支援
単純な固定時間リマインドではなく、「今、薬飲んでいいですよ」というタイミングでのスマートリマインドはまだカバーされていない領域。
| サービス | 概要 |
|---|---|
| MyTherapy | 全機能無料のピルリマインダー。服薬記録、残量管理、ヘルスレポート |
| EveryDose | AIが生活パターンを学習し最適タイミングでリマインド |
| ソニー MANOMA | AIゲートウェイ + センサー + カメラの高齢者見守りセット |
| Sharp IoT見守り | 日本初の異メーカー間連携IoT高齢者見守り。ECHONET Liteオープン規格 |
学生プロジェクト案
ESP32 + 人感センサー + 温湿度センサーで状況把握型スマートリマインダーを構築。文脈を把握して「今、薬飲んでいいですよ」とスマートリマインド。ECHONET Liteはオープン規格でIoT学習にも最適。費用は数千円。
社会参加・安全・未来Civic Engagement, Safety & Future Tech
こんな人向け: 政策マッチング、NLP、市民参加プラットフォーム
今って各政党が何やってるか全然わからない。膨大な情報をAIで理解しやすい形にすることが鍵。自分の特性と政党の特徴量ベクトルを比較してマッチ度を出すサービスがあったら面白い。
| サービス | 概要 | 利用者 |
|---|---|---|
| JAPAN CHOICE | AIがマニフェストを学習し政策マッチング | 累計約400万人 |
| 広聴AI | 市民意見を分析・可視化するOSS。v4.0安定版 | 日本維新の会等が政策に活用 |
| Polis | 台湾発の市民対話ツール。共通点を探す設計 | OSS |
学生プロジェクト案
公約テキストをベクトル化（Embedding API）しコサイン類似度でマッチングツールを構築可能。Code for Japanのブリゲード（全国70以上）に参加して実践経験を。
こんな人向け: ロボティクス、遠隔操作AI、危険環境センシング
廃炉等の未知の問題にはルールベースでの対応が困難。「考えて行動するロボット」が最近のホットトピック。
| 事例 | 概要 |
|---|---|
| Telescoロボット | 2024年9月、福島第一原発2号機で初の燃料デブリ取り出し成功。22m伸縮アーム、18自由度 |
| Boston Dynamics Spot | 2022年から福島で運用。LiDAR、映像、放射線量測定。「ゲームチェンジャー」 |
| ELLMER | Nature Machine Intelligence 2025。LLMでロボットが予測不能な環境で長期タスク完遂 |
高専生向け — 廃炉創造ロボコン
第10回（2025年12月）は国内高専10校+マレーシア+タイの18チーム。高専生が直接参加できる唯一無二の機会。公式サイト
事例 — Google RT-2（Vision-Language-Action Model）
画像と言語命令を理解して行動するロボットAI。未知の指示に対し従来の3倍の成功率。「考えて行動するロボット」の最前線。
事例 — 福島ロボットテストフィールド
5年間で1,100件以上のロボット試験実施。81社が福島のロボット産業に参入。世界一を目指す産業拠点。
こんな人向け: 自動運転、VR/3D生成、AIによるAI研究
Anthropic は、AIを作るために必要なコード生成に特化したAIを優先して作りました。AIがAIを改善するサイクルが現実に。
アニメ/映像制作業界でテクスチャ・3Dモデル・アニメーションをAIで自動生成する取り組みが急速に進行中。動画生成AIで新しい表現を実現する事例も増加。
自動運転ではYOLO等の画像認識AIが活用されている。夜間の物体検出、エリアセグメンテーション等が課題。センシングが鍵となるリアルワールドAIの代表分野。
3D Gaussian SplattingのAI生成や360度パノラマ画像をAIで生成する取り組みも進んでいる。AIで3Dシーンを自動構築し、VR空間として体験できるようにする研究は今後も発展が期待される。
Part III
プログラミング、チーム開発、キャリアに関する講師からのアドバイス
プログラミング、チーム開発、キャリアに関する講師からのアドバイス
「プロジェクトをどう進めたらいいかわからない」「プログラミングに不安がある」という方へ
私は授業で習うプログラミングに対して否定的です。概念的な知識は役に立つが、学んでいる言語は古いし、今はライブラリやAIの力で楽になっているのに授業ではバカ真面目にやってしまっている。授業のプログラミングが嫌いでも全然構わない。
授業でプログラミングができないからといってプライベートでも苦手とは限らない。むしろ無茶苦茶楽しいかもしれない。今回教えることは授業とは結構違う。企画参加が初めてなのは全然問題ない。遠慮せずにやってほしい。
（講師自身も授業が始まる前にプログラミングを始めたが、授業が始まってからプログラミングがちょっと嫌いになりかけた経験がある。だから授業のことは全然関係ない。）
AIの知識はAIを使うのに必要ない。AIを使ってAIを使えるし、AIを使って作れる。
プログラミングを使って何かを作るという体験があるといい。プログラミング自体を目的とする活動はあまり好ましくない。モノやソフトウェアを作ってアイデアを形にしたり、動いているところを見たり、人に使ってもらえるのがすごく楽しい。
| ツール | 概要 | おすすめポイント |
|---|---|---|
| Sonic Pi | プログラミングで音楽を作れる | 聴覚で楽しめる、最小限のコード |
| OpenSCAD | プログラミングで3Dモデルを作れる | 立体物として出力可能 |
| p5.js | アート・ビジュアル表現向け | 最小限の労力で視覚的に面白いアウトプット |
| Python | 汎用プログラミング言語 | 簡単だからおすすめ。自分で書きたいこだわりがある人に |
| HTML | ウェブページの基礎 | ウェブ上で動くものを作る第一歩 |
段階的な成功体験
Week 1でv0を使って確実に全員が作れる体験をし、だんだん使う知識が増えていく設計にしています。プログラミングは課題解決だけでなく、面白い表現をしたり価値を生み出すためにもある。
一人参加でも全く問題ない。作業量としては1人で十分こなせます。
注意点
個人参加だとアイデアが多角的に捉えられないことが課題になりうる。目の前のタスクに視野を取られないように注意。メンターと積極的にコミュニケーションを取ってください。
| パターン | 概要 |
|---|---|
| ペア開発 | 2人でペアを組み、開発段階・レビュー段階で協力 |
| CEO + エンジニア | 対外的な方向性・スライドを担当する人 + 開発に集中する人 |
| アジャイル式 | プロダクトオーナー（方向性）+ プロジェクトマネージャー（スケジュール・障壁除去）+ 開発者 |
| ウォーターフォール式 | 最初にみんなで要件を話し合って決め、それを作る |
| 用途 | ツール | 補足 |
|---|---|---|
| プロジェクト管理 | Notion | ドキュメント・タスク管理・Wiki。カンバンボードも使える |
| デザイン | Figma | UIデザイン・プロトタイプ。リアルタイム共同編集 |
| ソースコード管理 | GitHub | Git操作もAIに任せられる。今の時代でも普通に使う |
| 資料共有 | Google Drive | スライド作成、資料管理に最適 |
| 個人メモ | Google Keep | ちょっと使うならおすすめ |
最も重要なこと
カンバン方式は絶対に導入すべき。全員がどのタスクに取り組んでいるか・進捗が一目でわかる。チーム開発で最も重視しているのは透明性 — あらゆる情報に知ろうと思えば瞬時にアクセスできる状態が非常に重要。
よくある落とし穴
チーム開発で開発速度が速くなるわけではなく、人数が増えるほど線形的にできることが増えるわけでもない。スケジュールには余裕を持つこと。最終決定を持つ人と進捗管理の担当を明確にしておくことが大事。なるべくメンバーが平日でも作業できるようにすること。
ユーザー目線でどうやったら良くなるかという目的意識を持って、自分の中で改善を繰り返せる人がすごく欲しい。今の状態で本当に運用ができるのか、実際に使われたらどのようなインパクトを出せるのかを予測しながらどんどん良くしていける人。
AIを使った起業は今非常に増えている。日本のAI受け入れ意欲は世界最低レベルとも言われているが、だからこそ死ぬほど儲かる。社会を変えるほどのインパクトがあるのにやろうとしない人がいるため、大企業の客が一気に流れるチャンス。今全員が同じスタートラインに立っている。