AliceとUjwalがTokyo AI × OpenAIハッカソンで3位入賞
Shiba AIのUjwal KとAlice Saitoが、AIを活用した緊急通報対応支援システムTsunaguでB2B部門に入賞しました。
Shiba AIのUjwal KとAlice Saitoが、Build with OpenAI × Tokyo AI（TAI）ハッカソンのB2B Solutions部門で3位に入賞しました。
東京の技術系クリエイター、開発者、エンジニア50名が集まり、OpenAIの最新API、基盤モデル、Codex環境を使って短時間でプロトタイプを制作しました。
技術課題：災害時に急増する緊急通報への対応
B2B Solutions部門では、組織の重要業務や既存システムを使った作業の流れを効率化するAIツールの開発が課題となりました。
UjwalとAliceが開発したTsunaguは、AIを活用して緊急通報対応を最適化するシステムです。大規模災害では、地域の緊急通報網に数百件の電話が同時に集中することがあります。指令員の対応能力がボトルネックとなり、命に関わる一刻を争う通報が、緊急度の低い連絡に埋もれるおそれがあります。
Tsunaguは、独自のLLM連携の仕組みと音声認識処理で通報情報をリアルタイムに解析し、命の危険や緊急性を示す兆候を検出します。対応待ちの通報を緊急度に応じて整理し、優先度の高い通報を即座に目立たせることで、緊急対応チームの迅速な連携を支援します。
図1：OpenAIハッカソンでプロジェクトを発表するUjwal Kumar、Alice Saitoとチームメンバー。
150分でのプロトタイプ開発
開発時間はわずか150分。チームは例外的なケースへの対応を絞り、中心となるアルゴリズムの実装に集中しました。評価基準は、問題の重要性30％、ツール活用の創造性30％、デモの質30％、将来の拡張性10％でした。
コード生成と独自のワークフローを活用し、大量の通報を処理する指令卓の一連の動作を、シミュレーションで実演しました。負荷の高い状況でも、モデルが通報の文脈をリアルタイムで評価する仕組みを示し、5,000米ドル相当のOpenAI利用クレジットを獲得しました。
技術支援とコミュニティ交流
OpenAIの国際チームから、導入や開発者体験を担当するエンジニアが参加し、長時間動作するAIエージェントの安全な連携について実践的な支援を提供しました。
発表と審査の後は交流会が開かれました。Shiba AIのメンバーはTokyo AI（TAI）、DEEPCORE、Foundry Labs K.K.の開発者と、現地での導入時の法令対応、企業システムとの統合、自律ソフトウェアの安全性について意見を交わしました。
図2：表彰式後に集まった参加者とTokyo AIコミュニティのメンバー。
UjwalとAliceの成果を祝うとともに、イベントを企画してくださったTokyo AIとOpenAIに感謝申し上げます。