開発は実装 2 割・アイデア 8 割へ？Gemini で現場の困りごとを AI エージェント化する方法
こんにちは、Google の AI『Gemini（ジェミニ）』の公式 note 編集部です。
「この作業、AI が自動でやってくれたらいいのに」
そう感じたことはありませんか？
実はいま、そんな「現場の困りごと」を出発点に、AI が自ら考えて一連の作業を完結させる「AI エージェント」を形にする人が増えています。
先日開催されたハッカソンで、まさにその最前線を目撃してきました。
エンジニアでなくても、切実な課題さえ持っていれば、高度な自律型エージェントを形にできる。そんな時代の到来を象徴した、Zenn 主催・Google Cloud 協賛による第 4 回 Agentic AI Hackathon の様子をご紹介します。
AI を自律させるとはどういうことか
今回のテーマは、Gemini モデルを活用した AI エージェントの開発です。
これまでの AI 活用は、メール作成のような単発の作業にとどまっていました。しかし今求められているのは、複数の工程を自ら計画し、ツールを使い分けながら作業を完結させる一連の流れです。
Gemini をはじめとする AI モデルの進化によって、開発の主役はコードが書ける人から、現場の課題を深く理解している人へと移り変わっています。
現場の解像度が勝敗を分けた入賞作品
数百件の応募から選ばれた作品に共通していたのは、技術の誇示ではなく、どうしてもこれを解決したいという切実な動機でした。
AI に何ができるかではなく、あの人のこの困りごとをどうにかしたい、自分が感じるこの課題をどう解決できるかから逆算する。審査員の心を動かしたプロジェクトは、どれもそうした強い思いから Gemini の力を引き出していました。ここで 3 つの作品を見ていきましょう。
🏆 最優秀賞：『Anatom-AI』
最優秀賞に輝いたのは、青山 龍平さん、有里 勇輝さん、伊藤 直毅さん、坂井 雄祐さんによる Anatom-AI です。複雑な 3D 人体解剖図を言葉で直感的に操作できる AI マネージャーで、ユーザーが「脳梗塞の状態を見せて」と話しかけるだけで、関連する血管や臓器を特定し、3D モデルの検索から断面表示までの一連の操作を AI が自ら実行します。審査員からは、実際の医療現場で課題を抱えている人が変革の第一歩を踏み出す力になる、と高く評価されました。
🥈 優秀賞：『Bananacraft』
優秀賞のなかにしさんによる『Bananacraft』は、Gemini 3 Pro を建築エージェントとして活用したシステムです。マインクラフト上で理想の街を言葉で伝えると、コンセプト作りから都市計画、施工、装飾までの工程を AI が自ら判断して形にしていきます。
※記載されている会社名、製品名、サービス名は、各社の商標または登録商標です。
🥈 優秀賞：『BrickQuest』
同じく優秀賞を受賞したパク・ヨンスさんの BrickQuest は、手持ちの LEGO ブロックや写真を AI が解析し、3D の組み立て説明書を自動で作ってくれるシステムです。AI が苦手な空間的な整合性も、物理エンジンによるチェックと AI へのフィードバックを繰り返すことで、自律的に修正していきます。
今回の選出の決め手となったのは、技術の巧みさに加えて、作り手の「どうしてもこれを解決したい」という強い思いと、現場の解像度の高さでした。
医療現場の負担を直感的な対話で解きほぐす「Anatom-AI」や、息子と楽しくゲームをしたいという日常の情熱から作り出された「BrickQuest」など、どれも個人の情熱から生まれた問いを、AI という頼もしいパートナーと共に乗り越えようとする姿勢が印象的です。最新技術を単なる道具で終わらせず、日常の困りごとに寄り添う形へ落とし込んだ点が多くの共感を呼びました。
※その他の受賞プロジェクト詳細は Zenn 公式記事をご確認ください。
AI との向き合い方が変わった 3 つの転換点
結果発表後の座談会では、審査員たちから驚きの声が上がりました。そこで見えてきたのは、エンジニア・非エンジニアを問わず、AI との付き合い方が根本から変わったという事実です。全プロジェクトを審査した Zenn の担当者様は、今回の傾向を次のように分析しています。
1. 一問一答から「よしなに動く」へ
以前のハッカソンはチャット UI で AI と一対一のやり取りをする形式が主流でしたが、今回は複数の AI が自ら判断し一連の作業を完結させる自律的な仕組みが当たり前になりました。
今回の受賞作を見ると、複雑な入力にはチャットを使い、選択肢が限られている場合は別の操作方法を組み合わせる工夫が印象的でした。最優秀賞の Anatom-AI も、画面の表示切り替えにはチェック ボックスを使い、病気に関する質問はチャットで行うなど、場面に合わせて自然に使い分けています。中にはカメラからの入力に絞り込み、現実の風景に重ねて AR 的に情報を映し出す意欲的な作品もありました。
2. 現場の解像度の高さ
2 つ目の大きな変化は、評価の軸が高度な技術だけでなく課題の切実さにも広がったことです。特に、当事者意識を持ったメンバーがチームにいるプロジェクトが高い評価を得る傾向にありました。
学校の先生や社会福祉士といった現場を知る人がメンバーにいるチームは、課題の解像度が圧倒的に違いました。最優秀賞の Anatom-AI も、現役の医師が現場で日々感じている切実な困りごとが出発点でした。誰が、何に困っているかを誰よりも深く理解していることが、今や大きな武器になっています。
3. アイデアに 8 割、実装に 2 割
コーディング エージェントの進化により、どう作るかという技術的ハードルは急速に下がりつつあります。その結果、開発プロセスの時間配分にも大きな変化が起きました。
以前はアプリの機能の一部を応募する形が多かったですが、今はやりたいこと全体をパッケージで実現する作品が増えました。開発時間の 8 割を課題の深掘りに使い、実装はわずか 2 割で済ませているチームもあったと聞いています。技術に縛られない分、非エンジニアでもプロトタイプの完成度が高くなっています。
とはいえ、プロトタイプを実社会で使えるシステムへと磨き上げる場面では、やはりエンジニアの強みが活きています。実際に BrickQuest が物理エンジンによる整合性のチェックを行ったり、複数の AI を協調させて制御したりと、高度な設計力が作品の完成度を大きく左右していました。
あなたの違和感が形になる
今回のハッカソンで見えた変化は、みなさんの仕事にどう直結するでしょうか？
福祉の現場で本当に困っているお母さんの悩みを解決した事例や、学校の先生がチームに加わったプロジェクトなど、この作業、AI がやってくれたらいいのにという現場の小さな違和感こそが、頼もしいエージェントを生む種になります。
AI はもうエンジニアだけのツールではありません。事務や管理の仕事であれば、未解決の課題を整理し、月曜の朝に今週優先すべきタスクをデスクに揃えてくれる。営業や企画の現場であれば、トレンドから新商品のプロトタイプを自動生成し、顧客への提案資料まで仕上げてくれるパートナーになります。
また、そのアイデアを組織全体で毎日安全に快適に使えるシステムへと育て上げるには、エンジニアの力も欠かせません。誰もがいつでも期待通りに使える信頼性や、利用規模が拡大しても対応できるスケーラビリティを担保する。現場の「問い」と、それを支える「設計力」。この両輪が揃って初めて、AI は私たちの日常を支えるインフラになります。
「この作業、誰かやってくれないかな」と感じている業務はありませんか？
まずは Gemini に「○○を自動化したい」と相談するところから始めてみてください。
