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ミニハッカソン投影資料 第5回 Agentic AI Hackathon with Google

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September 06, 2026
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ミニハッカソン投影資料 第5回 Agentic AI Hackathon with Google

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September 06, 2026

Transcript

  1. そもそもAgentic AI とは? 単にLLMが回答するだけでなく、「目的」を持ち、それを達成するために 自ら「ツール」を選択・実行( Action)できるシステムを指します。 • 既存のワークフロー(自動化)との違いは? ◦ 既存ワークフロー:

    入力に対する処理パターンが決まっている(決定的)。 ◦ エージェント : ユーザーの曖昧な依頼(自然言語+ α)に対し、 AIが都度最適な手順 を考えて実行する。決定的なフローで対応しきれない部分をカバーできます。 ex . 特定のWeb解析ツールなどはエージェントと言えますか? ◦ 決まったレポートを出すだけならツールですが、「〇〇期間のデータを比較して」といっ た自然言語の多様なリクエストに対応して分析・回答するならエージェントと言えます。
  2. 第4回最優秀賞:Anatom-AI • 人体の臓器を3Dモデルで可視化しながら、対話で学べる学習支援サービス(チーム:JCS 300)。数人の医者が結成したチームで開発。 • AIエージェント的体験 「脳梗塞を勉強したい」と話すだけで、 AIが自律的に脳・ MCA・障害領域を判断し 3D表示を構成。

    従来の課題 解剖atlasは操作が複雑で認知負荷が高く、複数臓器にまたがる理解には煩雑な連続操作が必要 だった。 解決方法 言葉の解釈と解剖構造の特定を別処理に分け、今の表示状態も AIに伝えることで、必要な部分だけ を正確に切り替えられるようにした。 受賞に値する点 曖昧入力への候補提示やエラー時のフォールバックまで備えた、実運用に耐える頑健なエージェン ト設計。 • • •
  3. 受賞作品に共通する点 • • • • • 現場起点の、新規性を備えた切実な課題を選定(福祉・医療・教育・防災など専門領 域の"あるある") AIが単発の応答でなく複数ステップを自律実行(ログ解析→提案、画像解析→可視 化など)

    対話型UIや、専用のレイアウトなど認知負荷を下げる体験設計へのこだわり ◦ 作曲支援:音階をカバーするボタン ◦ 科学学習:AR主体の体験 など Gemini/Google Cloudのマルチモーダル性を課題解決に的確活用 具体的な利用シーンが一目で伝わる(コア体験の魅力)デモ・プレゼン