はじめに

こんにちは！
ビジネスアクセラレーション事業部の大瀧優杏です🎀


なんと、、

KDDIが主催するAIDD Builders Championship 2026に参加してきました！

会場は高輪ゲートウェイにあるKDDI本社です。

実は今回、KDDI本社に足を運ぶのは初めてでした ><

今回はその参加レポートを記事にしました！🥰
ぜひ最後までご覧ください！

イベント詳細

どんな大会？
KDDIグループが主催する、AIを活用したアプリ開発の実践型コンテストです。

与えられた課題に対して、Kiroを駆使しながら限られた時間の中でどれだけ本質的なアウトプットを作れるかを競う大会です。

イベント参加対象者
KDDIグループ限定のイベントで、KDDI本体またはグループ企業に在籍している人が対象になります。
加えて、参加レベルとして下記が定められていました。

AI駆動開発に取り組むにあたり、Kiroの活用に加え、アプリケーション実装ではAWSのインフラを利用するため、AWSに関する基礎的な知識を有していること。
Kiroとの対話を通じてサービスアーキテクチャやシステムアーキテクチャの構成を検討し、それを説明できるレベルであることを想定しています。

https://aidea.connpass.com/event/397614/

正直私は、AWSの基礎知識といっても1年弱の実務経験しかなく、Kiroも使用したことがほとんどなかったので不安だらけでした。🥲

しかし、何事も挑戦だ！ということで参加してきました^^

当日発表されたテーマ

テーマは当日発表なので、事前に何を作るか決めておくことは一切できません ><

参加者たちはKDDIが地方創生を目的として設立した「AIDD株式会社」に出向したDX推進担当という設定で、
提示された地域課題の中から 2〜3つを選び、それらを組み合わせながら、地域資源を活かした新しいサービスを企画・開発することが求められました。

制限時間はなんと3時間です><
開発だけではなく、グループでどんなサービスを作るかというところから含めてたったの3時間しかありません。。😣

「UMINCHU AI」

というわけで、3時間の開発を経てできあがった成果物を紹介します！

私たちのチームは、UMINCHU AIを作成しました✨

UMINCHU AIが解決した課題

  • 産業・雇用：事業承継・後継者不足
  • 農林水産業：従事者の高齢化・担い手不足
  • 産業・雇用：地域経済の縮小

一見バラバラに見えるこれらの課題は、仲介業者による利益の地域外流出という単一の構造的な問題に起因しています。

サプライチェーンの外部的な仲介によって地域に利益が残らず経済が縮小するため、結果として稼げない産業となり、後継者がいなくなるという負のスパイラルを形成しています。

このUMINCHU AIは上記の構造的な問題を解決するための柱が大きく２本あります。

柱①：生産者・購入者マッチングAI

スマホで写真を撮るところから成約の記録まで、営業も事務などの仲介業者を挟まずに完結する機能です。

機能 内容
FR-01 農水産物登録 写真をアップロードするだけ（魚類・野菜どちらも対応）
FR-02 AI品質判定 Bedrock（Claude）が画像からS/A/Bのグレード、魚種・品名・推定重量・鮮度コメントを生成
FR-03 推奨価格提案 グレードと季節性から市場価格比の推奨単価を提示
FR-04 マッチング提案 料理店・道の駅・ECの買い手情報と自動照合し「探している買い手X件」を即時表示
FR-05 成約記録 ワンタップで成約を記録し、DynamoDBに保存

柱②：熟練知デジタルツイン

機能 内容
FR-06 知恵の記録（ベテランモード） チャット形式で経験則を入力。「今日どこで何を獲りましたか？」とAIが引き出し質問をし、内容を構造化してDynamoDBに蓄積
FR-07 知恵の継承（若手モード） 「金目鯛はどこで獲れますか？」といった質問に、蓄積知識をコンテキストにBedrockが答える簡易RAG
FR-08 ダッシュボード 本日の出荷件数・成約件数・蓄積知識数を表示

蓄積される知恵は、漁業／農業のカテゴリに分けて、季節・場所・話者・本文・タグに構造化して保存する設計にしました。

例えば
「今日は石廊崎沖で金目鯛を23kg獲った。水温18度の場所が良かった」
というベテランの発言は、タグ ["金目鯛","漁場","水温"] として保存され、若手が同じ問いを立てたときに、この一行が答えの根拠になります。

成果物

実際にできあがった実装はこんな構成です。

backend/matching/handler.py    - 農水産物品質判定・マッチングLambda
backend/knowledge/handler.py   - 熟練知記録・質問Lambda（簡易RAG）
backend/dashboard/handler.py   - ダッシュボード集計Lambda
frontend/src/pages/
  RegisterPage.tsx   - 出荷登録画面
  KnowledgePage.tsx  - 熟練知チャット画面
  DashboardPage.tsx  - ダッシュボード
infra/template.yaml  - SAMテンプレート（API GW + Lambda + DynamoDB + S3）

余談ですが、当初は水産物限定でアプリケーションを作成しようとしていたのでUMINCHU AIと名付けましたが、
途中から、水産物に限らず野菜など農産物も登録できた方が便利では？と機能を拡張しました！

結果として、農産物も扱うUMINCHU AIになってしまいました🤣🤣

アプリケーション


このように金目鯛を釣った生産者が画像をアップロードします。
判定するを押すと、、、

上記のようにAIが自動で金目鯛にランク・推定重量・価格などを判定してくれます。
この水/農産物を購入したいと考えるユーザーが成約するボタンを押すことで、
仲介業者なしでサプライチェーンを実現することができます。


上記の画面では、
「知恵を記録する」機能でベテランが培った熟練のノウハウを蓄積し、
「知恵を聞く」機能ではそのナレッジをコンテキストとしてAmazon Bedrock（簡易RAG）が回答します。
これにより、ベテラン不在や人手不足の環境下でも、若手がいつでもAIを介して知恵を引き出し、スムーズに技術・知識を継承できる仕組みを実現しました。✨🥳

ハッカソンの結果とその原因

悔しいことに、私たちのチームは入賞を逃してしまいました、、、、😢

私が感じた敗因は2つあります。

タイムマネジメントの甘さ

私たちのグループは、初めの「どんなサービスを作るか」の段階で話し合いが紆余曲折してしまい、なんと1時間以上が経過してしまいました。
その時点で、開発時間は残り2時間です。💧

「時間配分には気をつけようね。役割分担等を含めて、最初の30分で要件定義まで固めよう」って約束していたのに🤣🤣

もちろん、予定通りにいかないことは覚悟していましたが、まさかここまで大きく予定から逸れるとは思っていませんでした。

チームらしさの欠如

「どんなサービスを作るか」の段階での話し合いで、時間・余裕のなさから、最初からAIに答えを求めてしまいました。

AIを使うこと自体は悪いことではないと思います。

ただ、最初の段階で自分たちの考えや「こういうものを作りたい」という方向性がないままAIにアイデアを求めてしまったため、結果的に他のグループと作成物のアイデアが酷似してしまいました。
(酷似とまではいかないかもです🤣)

でも、少しでも「自分たちのチームらしさ」の核というか、まずは自分たちの考えで方向性を決めておくべきだったと感じます。

入賞したチームは、サービスの内容だけではなく、何かひとつちゃんとグループらしさが出ていたと思います。

今回の経験を通して、AIに全てを任せるのではなく、AIを使う前に自分たちで考えることの重要性も学ぶことができました。

感想

まず、このような大掛かりなアプリケーションを、「何を作るか」というところから始めて、実装まで3時間でなんとか形にすることができ、大きな達成感を得ることができました！

特に今回は、地方創生×AIという壮大なテーマからアイデアを出し、
さらにそれをKDDIの中期経営計画に結びつける必要がありました。

インプットが多く、考えなければならないことが多い一方で、与えられた時間はわずか3時間でした。
そのギャップに、本当に脳が15分くらいフリーズしてしまいました><💦

常に上流に携わって、顧客に提案を行っている立場の人は、普段こういうことをしているんだろうなと、改めて尊敬します。
それと同時に、自分もいつかこういう立場で、限られた情報や時間の中から方向性を考え、形にできるようになりたいなと感じました。

最後に

3時間という超短時間の中、「何を作るか」というアイデア出しから実装まで、本当に一気通貫で走り抜けました！！

正直、途中は「これ本当に終わるの……？」と思う瞬間も多々ありましたが🤣

今回の経験を今後の業務にも活かしつつ、これからもいろいろなことに挑戦していきたいです🔥

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！