技術説明 AIパート
テーマ:MCP中心の"合わせ技"

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。
- What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
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。
動画
XR × IoT制御の動画デモ
- XR空間でのライトのオンオフ制御
- 自然言語によるデバイス制御の実現
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

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:
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
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
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。

- Azure AI Foundry で作った gpt-4o モデルを API として Node-RED とやり取りするメモ - 1ft-seabass.jp.MEMO
詳しいハンズオン手順は README.md をご覧ください。