ミニ ハッカソン 第 5 回 Agentic AI Hackathon with Google Cloud 2026 年 9 月 5 日 

01 オープニング Google Cloud Proprietary & Confidential 2 

注意事項 Wifiは”Google-Guest” 離席はいつでもOKです（セッション中は在席を推奨） 受付でパスに氏名を記載し、名札として首から下げましょう。 Okiの会場広報にスポンサーブースがあります。 Oki(メイン会場 ) Nami(サブ会場 ) A B C 3 

最寄りのスタッフ：赤、青のストラップ ● アイディエーション・チームビルディング・開発を進める上で不明点があれば、質問をしてください。 ● その場で回答が難しい質問は最寄りのスタッフ経由で運営が確認し、司会から Q&Aを共有します。 Googler Zenn 関係者 Supporter 

02 過去受賞作品紹介 Google Cloud Proprietary & Confidential 5 

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。 

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。 ● ● ● 

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 

02 スポンサーサービス ご紹介 Google Cloud Proprietary & Confidential 9 

本戦にぜひお申込みください。（まだの方） すでにお申込みの方には、メールでクレジットを配布済み 今日初めて本戦にお申込み頂いた方には、正午頃、300ドル分の Google Cloudクレジットを送付します。 配布したワークシートで４つ QRコードが乗っているシートの右下をスキャン すると、 Zennのハッカソン申込フォームが開きます。 10 

駅すぱあと 生成AIやAIエージェントから「駅すぱあと」の経路検索などの交 通データ機能を自然言語で呼び出せるMCPサーバーを提供。 ハッカソン期間中に使えるアクセスキーを配布します。フォーム 送信後の画面（完了画面）でアクセスキーを表示しますので ご注意！ 

YouCamAPI 美容・ファッション・ジュエリーなど向けに、AI肌解析やバーチャ ル試着といった50種類以上の最先端AI機能をAPI/MCPで提 供。ハッカソン参加者には1000クレジット分をご提供します。 

GMI Cloud・トレンドマイクロ株式会社 200以上のAIモデルを利用できるNVIDIA基盤のAI推論プラット フォームを提供。ハッカソン参加者には30ドル分のクレジットを 配布します。 

Thank you