プロジェクトの目的とXR・IoT・AIの統合活用について

• 今回の授業では、UnityプロジェクトやXRプロジェクトを通じて企画書を作成し、実際の開発に結びつけることが目的である。
• IoTやAIの技術は単独ではなく、相互に連携させることで様々な可能性が広がることが強調された。
• ローカルで動作するAIの存在や、JSONファイルを使った命令送信など、従来の発想を超えた仕組みの活用方法が紹介された。
• これらの技術を組み合わせることで、ゲームや研究プロジェクトの枠を広げ、卒業研究などに活かすことが推奨された。
• 単発的な学びではなく、長期的なプロジェクトの種として技術を育てていくことが重要である。

質問システムとリアクションアプリの導入

• 授業ではGoogle フォームと連動した質問システムが導入され、学生が匿名で質問できる環境が整備された。
• リアクションアプリには既に23,333のリアクションが集まり、授業の盛り上がりが可視化されている。
• 質問が投稿されるとLEDデバイスがMQTTプロトコルで光る仕組みが実装されており、IoTとの連携が実演された。
• このシステムは5秒以内の連続投稿を無視する安全設計が施され、デバイスの過負荷を防いでいる。
• 学生は挙手のストレスなくこっそり質問でき、講師側もリアルタイムで質問を把握できるため、双方向のコミュニケーションが促進される。

AI技術の議事録活用と仕事への影響

• 音声認識AIツール「Remo」を使用することで、会議中の議事録作成が自動化され、議事進行に集中できるようになった。
• 議事録の精度は90点以上であり、フィラー（えー、あのー等）を自動除去し、文脈に応じた文字変換が行われる。
• ハッカソンや技術サポート時に議事録を即座に共有することで、チーム全体での情報共有が円滑になり、聞き漏らしが防げる。
• 動画と比較してテキストは拘束時間が短く、必要な情報を素早く把握できるため、効率的な記録手段として優れている。
• 議事録の自動化により、参加者全員がディスカッションに集中でき、後から参加していないメンバーにも内容が正確に伝わる。

AIコーディングとスライド作成の変化

• Claude Codeを活用することで、プロジェクトフォルダ全体を理解したコード生成が可能となり、開発効率が向上した。
• コピー&ペーストの手間が省け、AIが直接ファイルを編集するため、従来のChatGPTウェブ版よりも作業が迅速になった。
• スライド作成ではマークダウン形式（Marp）を採用し、バージョン管理が可能になり、オフラインでも作業ができる環境が整った。
• Googleスライドと異なり、テキストベースで履歴が残るため、過去のアイデアを追跡しやすく、アカウント廃止のリスクもない。
• AIにスライド生成を任せると冗長な表現になりがちで、人間らしい癖や構成力が求められるため、完全な自動化は難しい。

AI並走開発の気づきと発注力の重要性

• JavaScriptやウェブ開発など、情報が豊富な領域ではAIの精度が高いが、IoTのC言語やMQTTプロトコルなど特殊な分野では文献不足により精度が下がる。
• AIに正確な出力をさせるためには、明確で構造的な指示が必要であり、箇条書きや見出し、図表を用いた発注力が重要である。
• 自分のブログ記事やサンプルコードを「ガードレール」として提供することで、AIの出力精度を高めることができる。
• プログラミング言語ではなく、自然言語での開発が可能になったが、目的通りの成果を得るには依然として高い言語化能力が求められる。
• AIの出力を鵜呑みにせず、自分で考えを整理して伝える力は、従来の要件定義や設計と変わらず重要である。

クリエイティブとエンジニアリングの融合

• AIの活用により、プログラミング言語に依存せず、JavaScriptで書いたコードをC#に変換するなど、柔軟な開発が可能になった。
• 曖昧な指示でツールを作成すると、メンテナンスができなくなり、経験が積まれないため、明確な目的意識が必要である。
• AIとの壁打ちを通じて具体化するプロセスが経験の蓄積につながるが、曖昧なまま進めると経験がマイナスになる可能性がある。
• エンジニアリングとクリエイティブの境界が曖昧になり、何かを作り出す力や表現力が改めて重視されるようになった。
• 責任を取る行為もクリエイティブの一種であり、人間特有の文脈理解や状況判断が求められる領域である。

質疑応答：AIと学びの質、失敗事例、仕事の進め方

• 生成AIの活用が広がる中、活用できる学生とできない学生の差が拡大し、学びの質に影響を与える可能性がある。
• AIを鵜呑みにすると経験が積まれないため、自分が何を学んだかを自覚し、アウトプットする習慣が重要である。
• セッションが切れるとAIが文脈を忘れるため、「申し送り（LETTERS）」と「開発ノート（NOTES）」を作成し、次回の開発に活かす仕組みを構築した。
• IoT初心者にはスイッチサイエンスでM5 StackやRaspberry Piを購入し、小さく始めることが推奨される。
• 面接では企業の意図を予測し、問題解決力・プログラムスキル・人柄のうち、求められる要素に合わせたアピールが有効である。
• 問題に直面した際は、同じフィールドで戦わず、自分の強みを活かせる場所を見つけることが重要である。

まとめと次回の予定

• 本日の特別講義では、AIと技術開発の統合、議事録自動化、コーディング支援、クリエイティブ活動への影響について幅広く議論された。
• 学生からの質問を通じて、AI活用の実践的な課題や、失敗から学ぶ重要性が共有された。
• 次回の授業では、長期プロジェクトの実習を中心に進め、チームでの作業時間や個別質問対応の時間が設けられる。
• 今日の内容を踏まえて自宅で考えたい学生は退室可能、残って作業したい学生は教室で作業を続けることができる。
• 本日の講義は、AI時代における技術者としての在り方と、自己学習の重要性を再確認する機会となった。