第5回_ぬか炊きLT-AI時代の夏の自由研究

第5回 ぬか炊きLT＠BIZIA KOKURAさん（ https://nukadaki-lt.connpass.com/event/361011/ ）で行わせていただいたLTのスライドです。

Transcript

1. AI時代の 夏の自由研究🔍 〜夏らしさをAIに採点させてみた〜 ayane by ayatabi.net 2025/08/22（⾦） 第5回 ぬか炊きLT
2. 自己紹介 ❁ 旅とテクノロジーが⼤好きな いわゆる「⾮エンジニア」です。 ❁ 『綾祢は今⽇も旅をする。』 という雑記ブログを書いてます ❁ 最近のマイブームは、 AIでいろんなことをやってみること ❁ ChatGPTとDifyがメイン Gemini、Cursor、Claude、NotebookLM、Google AI Studio、etc.. できるだけ触れるようにしてます X: @blueb Website: https://ayatabi.net/
3. なぜ「AIに採点」？ 夏休みの⾃由研究といえば • 熱中していることへの取り組み → ⽣成AI！ • 試⾏錯誤の楽しさ → 開発の楽しさ！ • 期限ギリギリで焦った記憶 → すでにヤバい！ 今回はこれらを満たす要素として、⽣成AIに「夏らしさ」 を判定させることにしました。 ⾼尚そうなことをいうと、写真という⾝近な題材を通じ て、AIが⼈間の感覚や季節感をどこまで理解できるのかを 探ります。
4. 🍉完成したもの AIサマースコアリング🌞 「夏らしさ」を判定するAIアプリ あなたの写真がどれだけ「夏」を表現できているかをAIが採点します。 QRコードからアクセスできるのでぜひ遊んでみてください！ https://ai.ayatabi.net/Summer_Snap_Judge/ 使い⽅はシンプルです 1. 夏らしい写真を選択してアップロード🏖 2. ⾃分で夏らしさを事前評価してください🖊 3. AIによる採点結果が表⽰されます🎐 簡単なWebアプリですが、AI（GPT-4o-mini）が「夏らしさ」という抽象的な概念 をどう理解するか実験できます。
5. 結果集 LT当⽇、遊べるよう にしていました🙏 ←
6. 結果集 LT当⽇、遊べるよう にしていました🙏 ←
7. 鳥取砂丘 LT当⽇、遊べるよう にしていました🙏 ←
8. 1st 有料API利⽤ これまで無料のAIサービスしか 使ったことがなかった私にとっ て初めてのチャレンジであり、 今回のサブテーマでした。 　 円 リクエスト単価 GPTのVision APIは、 1リクエスト何円になるの？ 無駄なリクエストは避けたい。 ？h 完成までの時間 VibeCodingとAPI連携に悪戦苦 闘しそうなことは想定済み。 1週間で完成したいという気持ち でスタートしました。 「⾃由研究だからこそ、普段やらないことに思い切ってチャレンジしてみる」という挑戦ができました！ がんばったこと：初めてのAPI連携への挑戦🚀 x
9. 「VibeCoding」は、⾃分の作りたいものの雰囲気（Vibe） をAIに伝えながらコーディングする⼿法です。 今回はVisual Studio Code（VSCode）のチャット機能で GPT-5 miniが使えるようになったことから、VSCodeを利⽤ してみました。 AIがコンテキストをどれくらい覚えててくれるか、どんな 指⽰をしたら意図通りに動作するか、といった経験則や試 ⾏錯誤はありますが、普段プログラミングにあまり触れて いない私でもAIと対話しながら形にすることができるス ピード感が魅⼒です。 開発はVibeCodingで 今回は、約1時間で動作、約3時間で公開できるバージョンが完成しました！
10. GPT-５ miniの実力は？🤔 良かった点 • 要件定義書のような⽂章の理解⼒が結構優秀 • 過去の内容を記憶している量が多いと思う • 複雑な指⽰でも要点を把握してくれているような気がする • GPTの特性を概ね引き継いでるので、学習コストが低い 改善点 • 思考を⾏うため、レスポンスが遅い • 古い情報などの誤りを修正、記憶してもらうのが難しい • リッチなLLMと⽐べると精度は低めと感じる • 結果、デバッグ能⼒が低めなのでChatGPTとの組み合わせが有効 今回作成したレベルのプロジェクトには⼗分な実⼒でした。 むしろ⼩さな失敗も含めて試⾏錯誤できる点が研究として良いと感じました。
11. レンタルサーバーの利⽤ PHPのみ利⽤可能な環境での開発 API利⽤料の節約 画像の分析⼒とコストとのバラン スの⾒極め。GPT-4o miniを採⽤。 画像サイズの最適化 ChatGPTと事前に議論。 600px（100KB以内）に決定 APIキーの保護 公開サーバーでの安全な管理⽅法 制約があるからこそ⽣まれる「⼯夫」と「発⾒」が⾃由研究の醍醐味！ AIとの対話を通じて最適解を⾒つけていく過程は楽しかったです。 技術的な制約と工夫 🔧
12. Google AI Studioとの比較実験 🧪 要件をスルーする傾向 要件に書いてあるPHPなどの指⽰を 無視して、進めていました。 Google AI Studioで完結するように 動作しているからかもしれません。 代わりに⾼品質な成果物 指⽰通りではなくても、結果とし て出来上がるコードの品質は⾼い 印象。特にデザイン⾯での提案が 秀逸でした。 Google AI Studioの⽣成物を指標にする 当初のアイデアより優れたデザイン‧コードを作成してくれることによっ て、「こうしたほうが良い」という判断基準にできました。 異なるAIモデルを⽐較することで、まるで違 う先⽣に教わるような各AIの「個性」を感じ ています。
13. この「自由研究」から学んだこと 📝 3時間で完成できる規模感 APIを使ったWebアプリも、適切な範囲に 絞れば「⾃由研究」サイズで完成できま す。⼩さく始めて確実に完成させる喜びを 味わえました。 APIの壁を越える価値 有料APIを使うことで、単なる「お遊び」 から「プロダクト」へと⼀歩踏み出せまし た。事前設計をしっかり⾏ったことで画像 を扱うにもかかわらず、1回あたり0.3円の 費⽤で実現することができました。少額の 投資で得られる学びは⼤きいです。 制約からの発⾒ サーバー環境や画像サイズなどの制約が、 かえって⼯夫を⽣み、⾃由研究らしい試⾏ 錯誤につながりました。 「⾃由研究」というテーマが、挑戦する環境を作ってくれました。 この機会を与えてくれた、ぬか炊きLTに感謝です！
14. かつての夏休みの宿題が、今ではAIとの共同作業ができる ようになりました。 でも変わらないこともあります。 • 好奇⼼から始まる探求の旅 • 試⾏錯誤の中で⽣まれる発⾒ • 完成させる達成感と喜び 私の⾃由研究はまさにこれでした！ ご清聴ありがとうございました！ 質問やアイデア交換、⼤歓迎です！ AI時代の夏の自由研究、いかがでしたか？🌊 LT当⽇、遊べるよう にしていました🙏 ←