開志専門職大学特別講義 2025 デモパート

開志専門職大学特別講義 2025「デモパート」の登壇資料です。

◆スライド内の素材は以下を使用させていただいております。ありがとうございます！

・シルエットデザイン http://kage-design.com/
・human pictogram 2.0 http://pictogram2.com
・ICOOON MONO http://icooon-mono.com/
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Transcript

1. 1 開志専門職大学特別講義 2025 デモパート ワンフットシーバス 田中正吾
2. テーマは「AI と自分の付き合い方」 技術をつなぐのが大好きなエンジニアが AI とアレコ レ開発しつつ考えているよもやま話 VR × IoT × AI を連携ライブデモしてみます デモの技術背景やそこから考えたよもやま話 2
3. ざっくりこんな仕組み XR ごしに声で IoT をコントロールするデモ。IoT の小さい AI エージェントな仕組み。 3
4. それではデモしてみます！ 動いているものを見てみましょう！ 4
5. あらためてこんな仕組み 音声認識 → 生成AI（判断）→ MCP → API → IoT デバイス 自分で立ち上げた Microsoft Foundry 版の Whisper を使って音声認識させて情報の取り扱いの安心感をあげたあたりもポイント 5
6. 1 年前は大変だった IoT をコントロールするような従来の仕組み API につなぐためにかなり苦労をしていました 6
7. すごく長いプロンプトでAPI 仕様と JSON を出してもらうように頑張る 7
8. こんなかんじ 長いプロンプトを書いて JSON を生成させるパワープレイ。これはあくまで一部。以下にさらに 3 倍くらいあります。 8
9. こんなに AI につなぐのハイカロリーなの？ API という技術をつなぐ窓口が後ろに隠れてしまう～。「技術をつなぐのが好きなエンジニア」としての役割が終ってしまうのでは？ 9
10. AI から従来の仕組みにうまく JSON データで受け渡す 発想が生まれていろいろな技術が出てきた はじめは Function calling や structured outputs といったアプローチで各社がツール呼び出し・構造化出力を実装 10
11. プロンプトは書きつつ API に合わせた JSON 定義（スキーマ）込みでお願いする 11
12. Function calling について https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling 12
13. とはいえ各社バラバラだった このアプローチが標準規格で揃ってきた さきほどご紹介した MCP や AI エージェントの登場によってつなぎやすくなってきた 13
14. MCP について https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro 14
15. MCP SDK の例 (TypeScript) https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk 15
16. AI と他の技術をつなぐステップがスムーズに！ AI にプロンプトで頑張って指示を出すような唐突なものでなく JSON データやスキーマがうまく橋渡ししてくれる 16
17. 規格が整ってきたので各社の仕組みや LLM モデルが 変わっても同じように動く確率が高まった！ ローカル LLM (IBM Granite3:2b) だと LED オンオフだけのシンプルなツール選択だけならいけるが やはりクラウド API 版の Open AI (gpt-4o) だと、より賢く複雑にツールが選べるし、きびきび動きます。時間があればライブデモ！ 17
18. 技術をつなぐのが大好きなエンジニアとして AI とうまく付き合えるようになってきた 18
19. まとめ 現時点でのまとめですが！ API や既存システムはなくならない AI はそれらをつなぐ「良いつなぎ役」になった 世界中の開発者が問題に立ち向かって解決していく感 じが素敵 これからも技術を楽しんでつないでいきます！ 19