ハッカソン概要

テーマ: 生成系 AI API / 生成アルゴリズムを活用したビジネスモデル開発
チームの選択: 生成系 AI API を活用したビジネスモデル

大学の掲示で「大学連合ハッカソン + ホテルで 2 泊 3 日、食事とおやつ付き」と知り、試験も終わったタイミングだったので休息と開発を同時に楽しめるチャンスだと感じた。チームは事前 Google フォームで回答した内容をもとに主催側が公平に編成し、5 大学 × 5 名チームで構成された。

初日はアイデア出しからスタート。以下のような案が並んだ。

1. 利用規約を要約する Chrome 拡張
2. ゲーミフィケーション + 童話/心理診断
3. 本の要約サービス
4. 感情ダイアリー
5. プロンプト変換器 (Markdown などへ)
6. GPT Killer を迂回する生成 AI
7. 専門学生向け学習カリキュラム
8. スマホ通知の重要度要約 + 顔認識での自動制御
9. 現実課題の解決策を提案する AI
10. アルバイト/職種の分析 & 契約レビュー AI
11. プログラミング学習
12. No More vibe Coding & Quiz AI
13. Code → Tagging AI
14. AI との会話要約 + 次会話へのプロンプト継承
15. 赤ちゃん語のケンカロボット
16. 部屋片付けレコメンド AI
17. AI 判定サービス
18. 情報信頼性検証 AI
19. ドローン周波数位置検証 AI
20. 睡眠最適時間を提案するウェアラブル + AI
21. 食事写真解析 + ヘルスケア AI

チーム編成と役割

自分はプロジェクトリード。構成はフロント 1、バックエンド 1、デザイン 1、ハードウェア 1。

• プロジェクトリード: 企画/アーキテクチャ設計、スケジュール調整、資料作成、リサーチ
• フロント: React ベースの UI / 会話ページ
• バックエンド: FastAPI, STT/TTS/LLM 連携
• デザイン: キャラクター & ロゴ、PPT
• ハードウェア: Raspberry Pi 5, センサー/マイク/スピーカー構成案

アイデア: 赤ちゃん語ケンカロボット

https://youtu.be/Tgk9L-6XsvA のような動画 + 動くサボテンをヒントに選定。しかし調査で「おうおう語は意味を持たない」ことが分かり、生成 AI API を使うには不向きと判明。そこで 18 ヶ月〜3 歳の言語爆発期に焦点を当てた案へピボットした。

データ: https://talkbank.org/ | https://langcog.github.io/childes-db-website/index.html
参考製品: https://catius.cafe24.com/

改良アイデア: 子どもと成長する会話型ロボット玩具

1. 年齢段階ごとの発達情報をアプリで提供
2. 玩具との会話ログから言語・認知能力を分析しレポート化
3. 1836 ヶ月、34 歳 … のように発達理論ベースで会話内容を変化
4. 言語/脳発達をサポート
5. 投げたり叩いたりしても耐えるハードウェアと可愛い外装

懸念点

1. 幼児でも操作しやすい UI/ハード設計 (カメラ認識、目立つスイッチ etc.)
2. GDPR-K / 児童オンラインサービス法 への対応
3. アルゴリズムの偏りや誤検出 → Fallback と多様な学習データが必要
4. 技術・規制要件を満たすか

プロジェクト構成 / 技術スタック

• Frontend: React, Vite, Tailwind
• Backend: FastAPI, WebSocket, Python
• Gen AI: GPT-4-turbo, Clova STT
• Database: SQLAlchemy + Alembic (ユーザー/ログ)
• Deployment: 開発期間中は localhost

課題と解決

ポート衝突、DB マイグレーション、AI 通信遅延などをトリアージしつつ、音声 → テキスト → 応答生成 → TTS までをエンドツーエンドで確認。

結果 & デモ

• フロント/バックエンド間の通信と MVP が完成し、会話ログを保存できるところまで構築。

振り返り

• ハード + ソフト + AI を短期間でまとめる難しさとやりがいを体感。
• ユースケース選定や児童向けプロダクトの責任について多く学んだ。
• 次は実機プロトタイプとユーザーテストまで進めたい。

リンク

• (GitHub やデモは後日公開予定)