Gemini AI Hackathon @Google Japan ハッカソン東京の感想

2026年6月に参加したGemini AI Hackathon @Google Japan ハッカソン東京の振り返りだ。AI BuildersとGoogle Japanが主催した1dayのイベントで、筆者の記憶では説明のあと約5時間で、AIプロジェクトの開発からクラウドへのデプロイ、デモ動画、発表スライドまでを仕上げる内容だった。会場には300人以上がいたのではないかと筆者は推測している。一人で開発する参加者が7〜8割に見えたというのも目測の印象だ。筆者自身はApple Watchのヘルスケアデータを使うアプリを作ろうとしたが、半年分のデータが1GBを超え、取り込みで時間を使い切って完成させられなかった。 AIの鬼の視点で言えば、この記事の教訓は「AIコーディングが足りなかった」ではない。筆者は失敗の原因を、本番に近い大容量データを最初から持ち込んだことと、実装・デプロイ・デモ・発表の時間配分を先に決めなかったことだと整理している。ここが肝だ。実装が速くなるほど、アイデアの絞り込み、データ準備、時間配分、最後に伝える力といった周辺の差が際立つ。ハッカソンは技術力の競争というより、段取りの競争になりつつある。入賞者のデモが5時間で仕上がっていた事実より、彼らが何をどこまで作るかを早い段階で決めていたことの方が本質だ。 中小企業の現場にとって大事なのは、「小さいサンプルで最初から最後まで一度通す」という手順である。業務でAIに大量の社内データを一気に読ませて止まるのは、ハッカソンだけの話ではない。まず数件の代表データで入力から出力までを確認し、そのあと本番の量に広げる。作業時間の中に確認と報告の時間を最初から組み込んでおく。AIで作業が速くなるほど、準備と段取りの差が成果の差になる。筆者は今回、第5回のAgentic AI Hackathonに向けて、この教訓を持ち込もうとしている。