コトラ（広報チーム） 
Zenn主催生成AIハッカソンの概要
イベント開催の背景と目的
Zennが主催する生成AIをテーマにしたハッカソンは、AI技術の進展を広く体感し、より実用的で革新的なaiエージェントの開発を促進することが目的です。今回のイベント「第4回 Agentic AI Hackathon」では、自律的に考え行動するAIの可能性を追求し、新たなアイデアを形にする場として開催されました。生成AIやAIエージェントが様々な分野で注目を集めている中、技術者のスキル向上やコミュニティの連携強化を目的に、このような場が設けられています。
参加者や対象となるエンジニア層
本ハッカソンの特徴の一つは、初心者から経験豊富なエンジニアまで、多様な参加者を歓迎している点です。日本国内に住む18歳以上であれば誰でも参加可能であり、AIや生成AIに十分な知識がなくても問題ありません。特に初心者をサポートする取り組みが用意されており、これまでハッカソン未経験の人でも気軽に挑戦できる環境が整っています。また、個人参加や少人数チームが活動しやすい設計も、参加者の多様性を後押ししています。
開催形式とタイムライン
「第4回 Agentic AI Hackathon」は、2025年12月10日から2026年2月15日までの約2ヶ月にわたってオンライン形式で開催されました。期間中には、平日の夜にアイディエーションやチームビルディングのためのイベントが実施され、さらに1月下旬にはGoogle Cloudによるオンラインハンズオンも行われました。このように、スキルアップのためのプログラムも充実しており、プロジェクトの進捗をサポートするための体制が整えられていました。
特に注目された技術スタック
参加者は新世代のAIモデル「Gemini 3」を使用可能であり、これが重要な技術基盤となりました。また、AIコーディングプラットフォーム「AntiGravity」なども採用され、効率的な開発が可能でした。この他、Google CloudのツールやAPIも公式にサポートされており、生成AIや自律型AIエージェントの実装において強力な支援を受けることができました。このような充実した技術スタックにより、短期間ながらも高度なプロジェクトが数多く生まれる土壌が育まれました。
主催者やパートナー企業の役割
このハッカソンの主催を務めたZenn（クラスメソッド株式会社）は、技術者が成長しやすい場を提供することに注力しています。加えて、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社が協賛として参加し、技術的支援やリソース提供を行いました。特にGoogle Cloudによるオンラインハンズオンやリソース提供は、参加者がAIエージェントの設計と開発スキルを深める上で大きな助けとなりました。また、新設された「奨励賞」などもその一環として、より多くのチームに成功体験を提供し、モチベーションを高める工夫が見られました。
AIエージェントの革新的な使われ方
アプリケーション例：物流、教育、医療
AIエージェントの活用は、物流、教育、医療といった多様な分野で進化を遂げています。物流分野では、AIエージェントが自律的に最適な配送ルートを計算し、効率的な商品配送が可能になっています。教育領域では、個々の学習者に応じたカスタマイズされた学習プランを自動で作成し、効率的な学習体験を提供しています。医療分野においても、AIエージェントは患者データの解析や診断の補助、治療計画作成の自動化に役立てられています。このように生成AIを活用した自律的なAIエージェントは、各分野の生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
生成AIと従来のチャットボットの違い
生成AIを活用したAIエージェントは、従来のチャットボットとは一線を画します。従来のチャットボットは主に事前定義されたルールやシナリオに基づいて応答するのに対し、生成AIを搭載したエージェントは自然言語処理（NLP）技術を駆使して、より豊かな文脈理解や推論を行うことが可能です。さらに、生成AIは自ら知識を拡張し、新しい課題に柔軟に対応する機能も備えており、従来の固定的な対応を超えたインテリジェンスを実現します。
自律型エージェント構築のポイント
自律型エージェントを構築する際のポイントは、リアルタイムで環境から学習し適応できる仕組みを整えることです。特に推論と計画の能力を強化することで、タスクの優先順位付けや複数ステップにわたる問題解決を可能にします。このプロセスには、AIモデルの選定、インタラクティブなUI設計、外部APIの適切な連携が重要な役割を果たします。生成AIハッカソンでは、これらの技術を習得するためのハンズオンイベントが実施され、参加者自身が構築のプロセスを体感できる機会が提供されています。
開発プロセスにおける推論・計画の活用
AIエージェントの開発において、推論と計画の活用は極めて重要です。推論機能を用いることで、エージェントは複雑な情報を整理し、適切な意思決定を行うことができ、計画機能によって目標達成に向けた具体的なアクションを提案します。たとえば物流における配送スケジュールの調整、教育分野での個別化カリキュラムの作成、医療分野での治療プロセスの動的最適化などは、推論・計画の活用事例の一部です。このようなプロセスを短期間で実現できるのも、生成AIハッカソンならではの魅力と言えるでしょう。
課題解決事例と今後の可能性
生成AIハッカソンにおいて、多くの参加者が自律的なAIエージェントを用いて様々な課題解決に挑戦しました。たとえば、物流ではAIエージェントを通じて在庫管理の効率化を実現したプロジェクトや、教育分野ではオンライン学習の個別化を推進した例が挙げられます。また医療分野では、患者データの分析を高速化し、診療支援の精度向上に取り組んだ事例も報告されています。今後は、これらの実績をもとに他分野への応用やさらなる技術革新が期待され、AIエージェントが社会課題解決の先端を担う存在として発展していくことが見込まれます。
注目プロジェクトレポートと使用技術
最優秀賞を受賞したプロジェクトの紹介
第4回 Agentic AI Hackathonで最優秀賞を受賞したプロジェクトは、物流分野における課題解決をAIエージェントで実現するという斬新なアプローチが話題となりました。このプロジェクトでは、AIエージェントが倉庫での在庫管理や配送計画の最適化を自律的に行うシステムを開発し、コスト削減と作業効率の向上を同時に達成しました。特に、最新鋭の生成AIモデル「Gemini 3」を活用し、複雑な業務フローを柔軟に処理する点が評価されました。
短期間で実装された斬新なアイデアたち
ハッカソン参加者の中には、わずかな期間で改良を重ね、革新的な解決策を生み出したチームが多く見られました。例えば、教育分野で使用できるAIエージェントを開発したプロジェクトでは、学生ごとの学習進度や理解度に基づきカリキュラムを自動で調整するシステムが提案され、教育の個別最適化が可能になる新たな視点が提示されました。また、医療分野においては、患者の症状データを分析し、緊急度別に医療機関を分類する自律型ナビゲーションアプリも紹介され、その実用性が注目されました。
プロジェクトで使われたツールとAPI
多くのプロジェクトでは、Google Cloudの提供するAPIやサーバレス機能が活躍しました。特に、Google CloudのBigQueryやDialogflowを利用することで、大規模データの処理や自然言語の精密な解析を実現しています。また、AntiGravityのようなAI支援型コーディングツールが利用され、新しいアイデアを効率的にプロトタイプへと昇華させる姿が印象的でした。これらのリソースを活用することで、短期間のハッカソン期間中でも高度なAIソリューションが開発可能であることが示されました。
エンジニアが語る開発の難所と解決策
プロジェクトに携わったエンジニアたちは、多くのアイディアを形にする過程で、技術的な課題に直面しました。特に、自律型エージェントの行動における推論部分の精度向上や、動的な環境変化に対応する柔軟性の実現が課題として挙げられました。これに対し、チームでは生成AIの強みである学習データの補強を行い、未知のケースでも推論可能な設計を実現しました。また、リアルタイムのフィードバックを可能にするGoogle Cloudの監視ツールを駆使し、開発プロセスの透明性を保つ努力が見られました。
他分野でも活用できる応用の余地
今回のハッカソンで発表されたプロジェクトは、物流、教育、医療といった特定の分野にとどまらず、他分野にも応用可能な可能性を秘めています。例えば、AIエージェントを利用した仮想顧問システムは、法務や金融分野への展開も考えられます。また、動的なシナリオ生成技術を備えた教育AIの仕組みは、エンターテイメント業界や人材育成プログラムにおいても応用が期待できます。こうしたプロジェクトの広範な適用可能性は、AIエージェントの持つ革新性を改めて証明するものとなりました。
生成AIハッカソンの意義と未来展望
技術者コミュニティへのインパクト
「第4回 Agentic AI Hackathon」の開催により、技術者コミュニティには大きな刺激がもたらされました。本イベントでは最新鋭モデル「Gemini 3」や、AntiGravityといったツールが活用されたことで、先端技術に触れる貴重な機会を提供しました。特に生成AIやAIエージェント関連の開発トピックが取り上げられたことで、技術者たちの学びの場としても大きな意味を持ちました。また、Google Cloudのオンラインハンズオンや平日夜のアイディエーションイベントなど、参加者同士の交流や共同学習を促進する場が数多く用意されたことも、多くの支持を集めました。
AIエージェント開発の今後の方向性
AIエージェント開発は、今後ますます多様な分野での応用が期待されています。このハッカソンでは、物流や教育、医療など、幅広い分野でのAIエージェントの活用可能性が探求されました。特に、単なるチャットボットの延長ではない「自律型エージェント」としての生成AIの可能性が、参加者たちに強く印象づけられました。これにより、より高度な推論や計画を含むAIシステムの設計への新たな道筋が示されたと言えるでしょう。
初心者からの挑戦を後押しする取り組み
初心者でも参加しやすい環境作りは、このハッカソンの大きな特徴と言えます。具体的には、Discordを利用したチームビルディングやGoogle Cloudによるハンズオンセッション、少人数チームへの歓迎姿勢などが挙げられます。また、「奨励賞（5枠）」の新設は、初めての参加者や小規模プロジェクトへのモチベーションを高め、彼らにとっても受賞のチャンスを広げました。これらの取り組みによって、初心者や学生、さらには非エンジニア層にもAIエージェント開発に挑戦するきっかけが創出されました。
ハッカソンを通じた人と技術の成長
このハッカソンを通じて、参加者たちは新しい技術だけでなく、チームでのアイディエーションやプロジェクト遂行能力といった「人としての成長」も実感しました。短期間の中で成果物を完成させるというハッカソン特有の形式は、「限られたリソースでどう工夫するか」という課題解決力を向上させる機会にもなりました。また、他の参加者との意見交換や技術共有を通じて、コミュニティ全体のスキルと知識の向上にも繋がる結果となりました。
生成AIが切り開く未来と可能性
生成AIやAIエージェントが私たちの未来をどう変革していくのか、その可能性を示したのがこのハッカソンの意義の一つです。例えば、医療分野では診断支援や薬剤開発、教育分野ではパーソナライズされた学習コンテンツの生成といった新たな活用方法が提案されました。ハッカソンで生まれたアイデアが今後どのように社会実装へと繋がるのか、その可能性は無限大です。そして、こうしたイベントが技術者や企業に刺激を与え、新しい社会価値の創出へと繋がる未来が楽しみです。
