生成AIハッカソンで1か月想定の検証を2日に短縮、デンソーテンの内製化

出発点にMicrosoft公開のひな形である「azure-search-openai-demo」を据えた設計が、まず効いています。白紙から組み立てるのではなく、すでに動く土台に触れながら自社の業務に合わせて手を入れる形にすれば、参加者が最初に向き合う問いは「どう作るか」ではなく「何を作りたいか」に変わります。技術的な足場を先回りして用意しておく進め方が、限られた時間を要件の具体化のほうへ振り向けさせたと読めます。

到達点を、一つの業務に対応するAI（シングルエージェント）の構築に絞り込んだ段階設計も見逃せません。最終的に見据えているのは複数のAIが連携する構成ですが、そこへいきなり挑めば、役割分担の設計や連携時の不具合といった論点が一度に押し寄せてしまう。まず一つを作り切る範囲に限定したことで、チーム単位で完成まで到達でき、次の段階を経験の上に構想できる状態が生まれました。難易度を下げたというより、学びの順序を組み替えた設計と言えます。

伴走の中身が資料や見本の配布にとどまらなかったことも、要因の一つに挙げられます。手元での動作確認、実際のシステムへの公開、FAQデータとの連携、チャット履歴の活用と、詰まりやすい工程を一通り踏ませたうえで、参加者のアイデアを汲んだ設計支援と専門的な知見をその場で返す形をとりました。つまずいた瞬間に答えが返る環境は、独学なら数日単位で止まりかねない箇所を短時間で通過させます。