はじめに
東京AI祭2025に参加してきました。ステージは観客も多く終始盛況でした。
本レポートでは、参加者目線で感じた全体の雰囲気、作品の傾向、現場で得られた学びを簡潔にまとめます。
AIクリエイティブコンテストも行われていましたので、参加作品ではありませんが生成AIで私が作成した画像をトップに配置してみました。
1. イベントの雰囲気と運営の印象
- 会場は常に人が多く、最終のハッカソン決勝戦は立ち見が出るほどでした。
- タイムテーブルや誘導はわかりやすくイベントスタッフもエレベーターや入り口などに配置され、移動ストレスは小さかったです。
- 参加者は、大手企業の方から創業から数年のスタートアップ、学生まで幅広く、技術の話がすぐ始まる空気が心地よかったです。
- 会話は技術的な開発云々というよりは、社会にどう使えるかどうかに焦点が当たっていると感じました。
良かった点
- 会場スタッフの案内が丁寧で、初参加でも迷いにくかったです。
- 企業ブースも整理されていてわかりやすく、企業の方も優しく案内してくれました。
改善してほしい点
- 一部セッションで混雑が激しく、着席が難しい時間帯がありました。
- 展示やピッチの音声が重なるエリアがあり、聞き取り辛い場面がありました。
2. ハッカソンの見どころと作品傾向
- 物理的なアプローチも多く、ロボットやデバイスなどとの接点も増えてきた感じがします。
- 生成系では著作権やデータ取り扱いへの配慮が事前に設計されている作品が多く、監査ログの確保を最低限の実装に含めるチームが増えたと感じました。
- UI は派手さよりも入力の正規化と例外時の扱いが重視された感覚を受けました。
3. 参加して得た学びと、次回に向けた準備
学び
- 精度が高いモデルより、現実に使えるレベルにどう落とし込むかが重要視されてきました。
- データ前処理（正規化・匿名化・フィルタ）やログの使い方（おそらくベクトル変換で圧縮・効率化）がポイントになりそうでした。
- 失敗時の責任境界（自動/手動の切り分け）を明確にすると、ビジネスで有効と感じました。
次回に向けた準備メモ（自分用）
- 評価指標テンプレを用意（精度・再現・レイテンシ・コスト上限）。
- 疑似データ/合成データと監査ログ設計を最初から入れる。
- 閾値未満時のフォールバック（FAQ、ヒント表示、担当者アサイン）を実装済みで持ち込む。
- 音が混じる環境でも見せ切れる短尺デモ（３０〜６０秒）を準備する。
おわりに
本イベントは、見せるために作るではなく、使うために作る作品が多かったことが印象的でした。観客は覆いながらも多過ぎはしないレベルで、開発者と会話ができる会場感だったりしたので、こうしたイベントをアイディアや事業の広がりに活用していきたいところです。