先週、1週間ほどBuilt with Claude: Japan 2026に参加した。他の参加者の取り組みを見ていて、AIを活用するには、まず自分の中に問いや問題意識があることが大事なのかなと思った。
入賞した人たちの課題設定がうまいと感じた
今回のお題は、僕の受け取り方では「身近にある解決したいことを見つけて、それを解決するアイデアを形にしてください」というようなものだった。決められた期限や条件の中で、実際にアイデアを形にしてみる。
参加枠は250人。発表では、上位に選ばれた参加者の取り組みを見ることができた。僕はそこには入れなかったけれど、他の人の取り組みやAIの使い方、発想を垣間見られたのは面白かった。
入賞した人たちは、まず課題設定がうまいのかなと思った。それぞれが仕事の中で抱えている問題に、自分なりにアプローチしているように感じた。
帰りの荷台に着目した「Backfull」と、許認可の違いを見えるようにする「よみどころ」
具体例として、入賞作品から2つ紹介したい。以下は、制作者が公開している説明をもとにまとめたものだ。
第1位の「Backfull」（Tatsushi Suzukiさん）は、帰りの荷台を荷主の荷物で埋めることを目指した作品。空いている帰りの荷台に着目した課題設定が、作品名とデモの紹介からも伝わってくる。制作者の受賞報告とデモ動画はこちら。
第2位の「よみどころ」（Miyuki Fukuharaさん）は、許認可で地域ごとに異なるルールを調べ、申請書の下書きにつなげる道具。作者の説明では、地域ごとに違いがあることよりも、申請する前にその違いが見えないことがつらいという。何を不便と捉えているのかが具体的だ。制作者による「よみどころ」の紹介はこちら。
「もっとこうなったらいいのに」がAIを使うきっかけになる
今の仕事がこれまで通りでよくて、十分に効率化もできていて、面倒なこともない。そう思っているなら、別にAIを使わなくてもいい。
「このままだとだめだよね」「ここはもっとよくできるはずじゃないか」。そういう問いがあるから、AIを使ってみようということになるのだと思う。
僕の場合、農作業で誰が、どこで、いつ、何をしているかを頭の中で整理しながら進めるのが大変だと感じていた。
そこで、その記憶を外に出して、必要な情報をいつでも引っ張り出せるようにできないかと考えた。必要なデータをまとめたり、そこから情報を取り出したりすることを、実験的に試している。
これも、自分の中に「もっとこうなったらいいのに」があったから、AI活用の第一歩が始まった。
日々の問いを言葉にしておきたい
課題には、すごく具体的なものもあれば、抽象度の高いものもある。そのどちらも、日々どう言語化しておくかが大事なのかなと思う。
問いを言葉にしておけば、それをAIに投げて、アイデアを形にしていく流れを作れるのではないか。
人間にとって大事なのは、どんな課題を設定し、どんな問いを持つか。今回のハッカソンで他の参加者の取り組みを見て、そんなことを考えた。
今回作った「ぴったりMCP」の紹介
僕が今回作った道具については、「印刷する前に、そこに合うか見てみたい」にまとめた。デモ動画はこちら。