技術説明 AIパート

テーマ:MCP中心の"合わせ技"

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MCP(Model Context Protocol)や AI エージェントを軸にクラウドプレイグラウンドも紹介します。

1. MCP(Model Context Protocol)とは

MCP は、大規模言語モデル(LLM)と外部システムを接続するためのオープンな標準プロトコルです。従来は長いプロンプトを書いて外部APIを呼び出す必要がありましたが、MCPを使うことでAIが自然言語を理解し、必要なツールやデータソースに自動的にアクセスできるようになります。

  • APIと自然言語の橋渡し
    • 長いプロンプトを置き換え、開発効率を向上
    • AIと既存システムの親和性を高める
    • 開発ハードルを下げ、より多くのエンジニアがAI機能を統合可能に
  • 実装の手軽さ
    • Python/TypeScript SDKの提供
    • GitHubコードスペースでサンプル自動生成
    • すぐに試せる環境を提供

2. 実用例:ChatGPT API

ChatGPT APIは、OpenAIが提供する強力な会話型AIサービスです。

テキスト生成だけでなく、Vision APIによる画像認識、Whisper APIによる音声認識など、マルチモーダルな機能を提供し、実際のビジネスアプリケーションに組み込むことができます。

  • 会話文脈保持
    • 長い会話でもコンテキストを維持
    • もちろん他の AI も。
  • 画像認識
    • Vision APIによる画像解析
  • 音声認識
    • Whisper APIによる高精度音声認識
  • 多言語対応
    • アクセシビリティとグローバル対応の向上

3. IoT制御デモ

MCPを活用したIoTデバイス制御のデモンストレーションを動画でご覧いただきます。

4. クラウドプレイグラウンド

AI 基盤を簡単に構築できるクラウドサービスを紹介します。

AWS Bedrock や Azure AI Foundry を使えば、GUIベースで独自のプライベートAI環境を構築できハッカソンでも気軽に自分のデータで AI を試せます。

  • WS Bedrock
    • AWSのマネージドAIサービス
  • Azure AI Foundry
    • Azureベースのエンタープライズ向けAI基盤
  • GUIでプライベート AI 基盤構築体験を提供

ハンズオン

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今回のハッカソンでは AI ハンズオンを予定しています。よろしくお願いします!

  • 基本的な AI の紹介
  • MCP を中心とした実装アプローチの紹介
  • 参加者への実際に手を動かした体験を予定

ハンズオン内容詳細

基礎編:

  1. ChatGPT API の基本操作

    • GitHub Codespaces での開発環境構築
    • 初めての ChatGPT API 実行
    • Web 版との違いと使い分け
  2. System プロンプトでキャラクター設定

    • 前フリ・キャラ付けのテクニック
    • コンテキスト保持の理解
  3. Function Calling

    • JSON データ形式での構造化された応答
    • API としての ChatGPT 活用

応用編:

  • HTTP リクエストでの ChatGPT API 利用
  • Unity との統合例
  • Vision API / Whisper API などマルチモーダル API の紹介

実装例

ひとつの例です。

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詳しいハンズオン手順は README.md をご覧ください。

参考資料

公式ドキュメント

ハンズオン関連

実装事例(講師ブログより)

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