「AI Challenge DAY 第4回」にてグランプリ・セキュリティ＆トラスト賞をダブル受賞！～ハッカソン参加者に突撃インタビュー～

atlax編集部

こんにちは。atlax 編集部中の人です。
2025年6月19日、野村総合研究所（以下、NRI）の松崎陽子、青木耀平、山本雄大、柴隆太、王冠群が株式会社角川アスキー総合研究所および日本マイクロソフト株式会社が主催する生成AIハッカソン「AI Challenge DAY 第4回」に参加し、グランプリならびに、セキュリティ＆トラスト賞に選出されました。

イベントは与えられた課題に対して、1週間という期間で生成AIを活用したソリューション開発に挑戦するもので、今回は12社が参加しました。
参加した企業のプレゼンテーションと結果発表はYouTubeで生中継もされました。

www.youtube.com

今回はグランプリ、セキュリティ＆トラスト賞を受賞したチームにハッカソンでの様子や、今後の生成AI活用を見据えて取り組んだ熱い想いを取材しました！

Q1：ダブル受賞（グランプリ、セキュリティ＆トラスト賞）おめでとうございます。受賞プロジェクトの概要と、今回特に評価されたポイントについて教えてください。

青木：今回「AI Challenge Day」というハッカソンに参加しました。テーマは「次世代のeコマースサイトにおけるAIエージェントによる課題解決」で、主催者から提供された課題に対して、各チームがRAG（検索拡張生成）やAIエージェントの技術を駆使し、いかに正確に顧客の意図を汲み取り、購入までを円滑に導けるかを競うハッカソンとなっています。

私たちのチームは「アバターAIとエージェントAIを組み合わせたソリューション」を提案しました。そのなかで、ハッカソンの開発成果を実際のプロダクトとして展開する際に想定されるリスクやセキュリティ面の課題に対し、具体的な対策を提言した点が評価され「セキュリティ＆トラスト賞」を受賞しました。
さらに、AIエージェントの定量的な評価結果も12社の中で最高得点を獲得したことで総合優勝となる「グランプリ」も受賞しました。

Q2：NRIが提案した「次世代の顧客体験」とは具体的にどのようなものでしょうか？従来のECサイトや顧客接点とどのような違いがあるのか、特にこだわった点を教えてください。

柴：私たちが提案した次世代の顧客体験は、カスタマー視点と店舗視点の二つの視点で設計しています。
カスタマー視点は、顔が見えて会話ができる対話型の購入体験を提供し、従来のクリック購入とは異なるコミュニケーションを実現しました。
店舗視点では、AIアバターによる対面接客を可能とし、ECサイトと実店舗の境界を取り除く新たな体験を創出しています。
今回のハッカソンでは、通常のECサイトとは異なり、画面の中央に店舗スタッフの役割を行うAIアバターが出てきて接客を受ける近未来的な顧客体験を意識して設計しました。

青木：チーム内では、次世代の顧客体験を考える際、現状の課題分析の延長線上だけでなく、20〜30年後の未来を想定して設計することが必要だとの意見が一致しました。
現時点ではアバターの技術的な成熟度やコスト面に課題があるものの、長期的な展望を持ち、将来的に実用可能な形を構想しました。
パソコンを操作せず音声だけで購買を行うようなデジタルグラスやスマートデバイスの活用も視野に入れ、未来の顧客体験を広く検討しました。

Q3：AIエージェント、AIアバターの導入による新しい購買体験について、想定されるメリットを教えてください。

松崎：従来のECサイトでは、検索スキルがないと目的の商品にたどり着きにくい課題があります。一方、AIエージェントやAIアバターの導入により、ユーザーは店舗スタッフと会話するような自然な対話を通じて、漠然とした要望からも目的の商品を見つけやすくなります。また、これらのAIは購入履歴などのユーザー情報を把握しているため、実店舗の接客とECサイトの利便性双方の強みを兼ね備えたサービス提供が可能です。
例えば、店舗では対話を通して顧客の背景情報や好みを把握しながら接客することができます。エージェントAIがユーザーのデータを参照しながら接客を行うことで、いきつけのお店のような顧客のニーズを深く把握した接客を実現し、よりパーソナライズされた購買体験を提供することができます。

Q4：「セキュリティ＆トラスト」への配慮についてどのような点を考慮し、検討を進めていったのかお聞かせください。

山本：今回のハッカソンでは、店舗エージェントを構築し、対話による商品購入を実現しました。セキュリティ関連の考慮をしない場合、ユーザーが商品を購入し決済する際、店舗エージェントがクレジットカードなどの決済情報や個人情報の登録を求めてきます。しかし、このままではAIが個人情報を不適切に扱い、悪意ある第三者に利用されてしまうリスクなどがありました。

そこで、私たちは決済情報や個人情報は従来の安全なウェブ画面に入力してもらう方法を提案しました。このことにより、重要な情報は従来の仕組みでしっかり守りつつ、それ以外の部分は会話で進める形に分けることで、セキュリティ面のリスクを低減し、信頼性を高めることができました。
このような配慮が、最終的に審査員からも評価され、「セキュリティ＆トラスト賞」をいただいたのだと思っています。

青木：セキュリティ面の配慮はプロジェクトの初期段階から重視しており、AIによる個人情報の取り扱いリスクが判明した際には、主催者へ相談を行いました。その相談の場で、主催者から対策の提案を求められ、発表資料へ盛り込む形となりました。
この取り組みがスムーズに進められたのは、我々のチームだけでなく、NRI全体でもセキュリティリスクの整理や社員教育が進んでいる成果だと思っています。
AIのセキュリティリスクに関する整理や全社員への研修制度の整備により、高いセキュリティ意識が組織全体で共有されています。これが今回のハッカソンでも反映できたと考えています。

Q5：システムを開発する際に特に工夫した点や技術的なチャレンジがあれば教えてください。

王：今回の開発では、個人的には賞を取るためだけのものを作るのはもったいないと思い、ハッカソンとしての評価項目に特化しただけではなく一定の汎用性を持たせることに注力しました。
今回のハッカソンの評価項目にはいくつかのサブタスクがあって、サブタスクに特化したエージェントを作るチームもありましたが、私たちは汎用性をできるだけ保ったままシステムを作っています。そうすることで、この開発成果を今後のAI事業にも活用できればと考えています。

松崎：今回の開発では、多様なデータを扱いましたが、特に画像処理が難しかったです。
例えばユーザーが「このパソコンに似た商品をください」とリクエストした際には、まず画像ベースで似た商品を探し、さらにその商品がユーザーの希望したスペックに合致しているかを判定する、二段階でフィルタリングする必要がありました。
またキャラクターの画像を扱うタスクでは、種類も多く、エージェントにどう検索させるか、どうやって適切な対象の選択を学習させるかが非常に難しかったです。ほかにもエージェントに各ユーザーのパーソナリティを持たせることで、最適な情報を渡せるようにしたりするなど、多要素を連携させる複雑なシステム構築が求められました。

王：システムの安定化には可能な部分をルールベースで制御することが重要ですが、全てをルール化するのは困難なため、ルールベースとAIの活用範囲を適切に判断しながら開発を進めました。そのために多くの試行錯誤を重ねていきました。

松崎：最終的なシステムの形が見えない状態で開発を進めていたので、このままで大丈夫かなと不安になることもあり、都度ミーティングで確認しながら調整していきました。限られた期間内で多くの課題をこなす必要があり、困難もありましたが、挑戦しがいのある経験となりました。

柴：今回の開発では、エージェント部分を担当した王さんと全体構成を担当した私で役割を分担しました。Microsoftが提唱している「Well-Architected Framework」という5つの観点に準拠してシステムを構築することを意識していました。実は私にとってAzureに触れる経験が今までなかったので、事前準備の段階で本を4冊ほど買って勉強しました。その勉強したことが、本番の開発にも活かせて、大変でしたが良かったと思っています。

Q6：「AI Challenge Day」に参加して学んだことやよかったことはありますか？

王：個人的にはOpenAIのモデルについての理解が深まりました。仕事では主に Google Cloud のモデルを利用していたので、今回の経験でOpenAIの特徴や機能について新たに学ぶことができました。

青木：LangGraphというフレームワークを用いてAIエージェントの開発を行い、その設計に関する知見を深めることができました。エージェントの設計は、オブジェクト指向と同様に疎結合で凝集度を高く保つことが、チューニングや拡張のしやすさにつながることを確認でき、今までの知見も活かすことができました。

また、今回はコンテスト形式だったので、予め問題セットや答えに必要なデータが事前に準備されていました。これが実際のプロジェクトになると、業務の視点から想定質問や回答を作ったうえで、それにあたるデータを探すところから始まります。ハッカソンでは、それらの準備が完了した状態となっていたため大変気持ちよく開発できましたが、改めて実業務における準備工程の大変さと大切さを実感しました。

柴：今回のハッカソンでは普段の座学とは違い、競争するという意味でもプレッシャーを感じる中で、Azureの知識をより深く学ぶことができました。短期間ながら集中して取り組むことで、最終日の他チームの発表からも多くの知見を得ることができました。ハッカソンという形で技術に関わる良い機会になったと思っています。

山本：皆さんがお話しているように、技術的な知識を身につけることはもちろんできましたが、今回のハッカソンで一番大きい収穫だなと思っているのは、さまざまな部署からメンバーが集まり、一緒に取り組むことができたことです。
AI関連のシステムを開発する部署、AIを使わない業務システムを担当する部署、そしてお客様と一緒にシステム導入の検討を行う部署など、さまざまなメンバーが集まりました。互いに知識や視点を共有しながらAIエージェントを開発したことで、多角的な意見交換ができ、大きな成果につながりました。

また個人的には、ハッカソンに参加する前は、AIエージェントの実用化はまだ早いと考えていたものの、長期にわたりR&Dに携わってきたメンバーの知見を通じて、実用化への手ごたえを得られた点も大きな収穫でした。

松崎：ゼロから新しいものを作るというチャレンジングな場でしたが、とても楽しんでやることができました。チームになじむこともできて、楽しみながら学ぶことが多かったです。
1週間朝から晩まで毎日出社して、同じ場所で顔を合わせながら意見を交わして開発する経験はやはり大事だと感じました。リーダーとしてどう進めていくか手探りの部分も多かったですが、多様なバックグラウンドを持つメンバーと意見交換しながらプロジェクトを推進できたことは貴重な経験となりました。

Q7：今回のプロジェクトや受賞を通じて、NRIとしてAIを活用することで示せた可能性や今後目指したい姿があればお聞かせください。

松崎：AIの活用は多方面で進展していますが、現状ではAIとシステムは一体化しているとは言えません。AIを活用したシステムはまだまだ発展途上の段階にあります。
今回のプロジェクトでは、既存のECシステムにAIエージェントを導入することで、新たなユーザー体験や利便性を提供できることを示しました。今後、このようなユースケースはさらに増加すると考えています。NRIとして未来の姿を具体的に形にできたことは、大きな成果だったと思います。

Q8：atlaxブログの読者やNRIのお客様にメッセージがあれば、最後にお願いします。

松崎：AI活用に対してどのように取り組めばよいか分からないというお客様も多くいらっしゃいます。
そうしたお客様とも、一緒に新しい挑戦を進めていければよいと思っています。
ぜひ、何かお困りごとがあればお問い合わせください。

取材を終えて

今回の取材では、ハッカソンのチームメンバーの皆さんと直接対話することで、その熱意と協調性の高さに感銘を受けました。技術的なチャレンジや短期間での開発の難しさを感じつつも、チーム全員が未来の顧客体験を見据え、互いに知見を共有しながら着実にプロジェクトを推進している様子が伝わってきました。
特に、普段からNRI全体で高いセキュリティ意識が根付いていることもあり、チーム全員が早い段階でその重要性を理解し、具体的で丁寧な対策をしっかりと進めていた点が印象的でした。
AIの実用化に対する慎重さと挑戦心が両立している同チームの姿勢が、今回のダブル受賞につながったのだと感じました。
メンバーそれぞれが異なるバックグラウンドを持ちながらも、共通のゴールに向かって一体感を持って取り組む様子は、多様な知識と視点の融合がイノベーションを生むことを改めて教えてくれます。

atlaxでは、今後もNRIのAI技術を支えるメンバーの熱い思いと先進的な取り組みを発信し、お客様と共に未来の価値創造に寄与してまいります。