はじめに 例年新人向けに2泊3日のエンジニアハッカソンを行っている弊社ですが、今年は新たな試みとして中堅層向けの1泊2日の弾丸日程でのエンジニアハッカソンを実施いたしました。 その時の様子についてお伝えできればと思います。 エンジニアハッカソンのテーマ 未来のNIFTYを創る – 新サービス創出ハッカソン 概要 日程：9/11(木) – 9/12(金) 場所：ハートピア熱海( https://www.h-atami.com/ ) 内容：中堅層向けのAI駆動開発ハッカソン 人数：16人 スケジュール(当初の予定) ■ 1 日目 10:00 熱海駅集合 10:30 チェックイン 11:00 昼食 12:00 開発 18:00 夕食・入浴 20:00 開発 ■ 2 日目 7:30 朝食 9:00 開発 12:00 昼食 13:00 開発 16:30 片付け 17:00 現地解散 事前準備 エンジニアハッカソン当日を迎えるにあたり、以下を行っています。 顧客課題発掘ワークショップ AI活用講習会(全5回) 事前ワーク(全1回) アイデアソン(全2回) 顧客課題発掘ワークショップ 弊社の新規事業立ち上げをリードする樋沼さんにご協力いただき、事業創出のイロハをリーンキャンパスの作成を行いながらご教示いただきました！ 普段とは違う、企画側の視点でプロダクトを考えるとても貴重な経験になりました。 通常業務でもここで学んだマインドを活かせる、貴重な講習会だったと思います。 AI活用講習会 社内一のAIマエストロである石川さんにご協力いただき、KiroやClaude Codeについて学びました。 MCPサーバの建て方や、スペックの利用方法という基礎からみっちり叩き込んでいただきました。 社内で各自キャッチアップを行なっていたAIを用いた開発ですが、集中して体系的に学ぶ機会ができてかなり好評をいただいた講習会になりました。 Kiro 参考： https://kiro.dev/ Claude Code 参考： https://docs.claude.com/en/home 事前ワーク 顧客課題発掘ワークショップでのリーンキャンパスを基に、よりエンジニアハッカソらしいサービスやプロダクトを考えるブラッシュアップの時間です。 ここで練られたリーンキャンバス/アイディアを基に、エンジニアハッカソ当日のチームを決定しました。 アイディアソン 全2回のアイディアソンでは、チームごとに別れての作業でした。 チームは1チーム3人で、5チームになりました。 それとは別に6チーム目として、AI活用講習会の講師を務めた石川さんが1人チームとして参戦となりました。 アイディアのブラッシュアップを行ったり、 使用技術の選定や、チーム単位のAI駆動開発を行う上での、進め方の検討など細かい調整を行いました。 全2回以外にも、チームの認識合わせなどは自由に行なって良いことになっていたので各チームとも積極的に集まって準備を行なっていました。 今回は、AIを用いた1から立ち上げるプロダクトの開発を2日で完了させなくてはならない関係上、かなり綿密に計画を練っていました。 チームによっては、エンジニアハッカソに向けてAIの特性を理解するために1つサービスを作り上げて、確認しているチームもありました。 本番 1日目 集合(10:00) 熱海駅に現地集合しました。 集合は10:00でしたが、7:30に到着して海を見に行っていた猛者も…(遅刻するわけにはいかないという責任感のある運営の一人です) 全員無事に集まることができました。 宿への到着とチェックイン 宿のバスに揺られること体感10分。 ものすごく景色の良い宿に到着して、ハッカソン参加者一同から感嘆の声が上がっていました。 昼食(11:00 ~ 12:00) 宿に着いたらまずお昼です！ 開発への英気を養います。 開発(12:00) いよいよ開発スタートです！ まずはモニターの設置から…。 初日は２部屋に分かれての開発でした。 各チーム、黙々と作業を行っていました。 KiroちゃんとClaude君が大活躍です！ 一貫してKiroを利用する人や、Claudeに全掛けする人、タスクごとに分けて利用する人、様々いらっしゃいました。 各チームが何を作成していたのかは今後公開予定の個別のブログでご確認ください 夕食(18:00) 楽しい夕食の時間です！ めちゃくちゃ豪華で賞賛の嵐でした。 どれも美味しかったです。 開発で疲れた身体に上質な栄養が行き渡りました。 開発再開(19:30) ちょっと早めに開発再開するチームが多かったです。 初日の開発はどのチームも上限の22:00までガッツリ行っていました。 お疲れ様です！ 予定した進捗通りに進んだチームは少なく、みなさん悔しそうな感じでした。 夕食前まで、2部屋に分かれて作業になっていたですが、宿のご厚意により1部屋で作業を行うことになりました。(2部屋に分かれて作業させていただいたのもこちらの我儘を汲んでいただいた、宿のご厚意です) 新しいお部屋は、開発で利用して良い部屋なのか…？と気後れする様な荘厳な感じのお部屋でした。 各自お休み(22:00) お風呂に入ったり、部屋で休んだりと各自次の日に向けて英気を養いました。 2日目 朝食(7:30) ビュッフェ形式で、各自で朝食を取るスタイルでした。 朝食前に、散策したり、朝のお風呂に入っているメンバーもちらほらいました。 中には5:30くらいには入り始めているメンバーも… 開発開始(9:00) 昨日に引き続き、黙々と開発を行っていました。 時折「おー」やパチパチといった歓声や拍手が聞こえてきました。 その度、「あのチームはもうできたのか！？」みたいな焦りが各チームから見られてきました。 終いには、「他のチームにプレッシャーかけるためにとりあえず”おー”とか言っておく？」みたいな周りにプレッシャーを与える戦法もあるのではという疑心暗鬼が生まれるフェーズがありましたが、それ以外は粛々と進んでいたように思います。 昼食(12:00) そろそろ完成の目処が立ってきてもおかしくない頃。 昼食を食べる時間すら惜しむようなチームもありましたが、オセロをしたり卓球をしたりと余裕を見せる人もちらほら。 しらす丼はみなさん喜んで食べていました！ 開発再開(13:00) 午後は、佳境を迎えた開発メンバーたちがより一層黙々と作業をしていました。 一部、余裕のあるメンバーはノスタルジー風味のエモい写真を撮ったり、館内の写真を集めたりしていたようですが、それ以外は他チームの歓声に怯える以外は鬼気迫る表情で開発を続ける面々でした。 片付け…？(16:30) 当初予定していた予定では片付けの時間でしたが、ここで延長戦に突入することが急遽決定。 これについては、運営側の落ち度であります。 外部モニターは集荷の関係で片付けてます。 会場の延長利用を快諾くださったハートピア熱海様には感謝しかありません。 開発延長戦(16:30) 最後の力を振り絞って、みなさん頑張っていました！ 撤収(18:00) ホテル撤収(18:15) 2日間頑張った参加者で集合写真を撮って、各々帰路につきました。 おわりに 今回、場所の提供をいただいたハートピア熱海様( https://www.h-atami.com/ )には格別のご配慮を賜りましたことを改めてお礼申し上げます。 参加いただいたエンジニアのみなさまにも感謝を申し上げます。 この2日間で得た、知見などは社内に展開して、新たな会社の原動力になるよう業務に励んでいければと思います。

はじめに こんにちは!!新卒一年目のパクパク、やまだ25、大村です。 本記事では、私達が参加したエンジニア定例合宿で開発した、ユーザ投票ベースの電車混雑予想アプリを紹介します。 エンジニア定例合宿の詳細につきましては以下の記事をご覧ください。 今年はいつもと違う？ハッカソン合宿に行ってきました！@マホロバ・マインズ三浦   メンバー紹介 パクパク 普段の業務 : 入会会員の運用 今回の担当 : フロントエンド ひとこと : アニメで見た合宿の宴会が実在してて感動しました。 やまだ25 普段の業務 : データ基盤 今回の担当 : バックエンド ひとこと : 3日目にホテルの窓からうっすらと富士山が見えて感動しました。 大村 普段の業務 : 会員基盤の運用 今回の担当 : バックエンド、DB ひとこと: ホテルで食べた7食全部が豪華でした。   アプリ紹介 概要 チームWATCHME.mdでは、主観ベースの混雑予想アプリを作成しました。 実装したもの: ユーザがある路線の区間の混雑率を投稿 選択した路線の混雑度をヒートマップのように、区間ごとで色分け 実装しきれなかったもの: 曜日や天気、祝日などを考慮して、混雑度に重み付け ユーザごとの混雑度の感じ方に応じて、表示を調整 成果物 検索画面   結果画面 経路上の各駅間において、 どのくらい混んでいるのかを色合いで教えてくれます 検索結果 どの程度混んでいたかを共有   使用技術 フロントエンド: React バックエンド: Python(FastAPI)、PostgreSQL その他: Docker、Docker Compose 開発の流れ 事前準備 アイデアソン 使用技術調査 1日目: 仕様書作成 機能要件 API設計 DB設計 GitHub、Dockerでチーム開発の環境構築 2日目: 環境構築･実装 午前 FastAPI、Reactの環境構築 テーブル作成 午後 メイン･結果画面実装 API 中身実装 3日目: 最終調整・成果発表 午前 テスト バグ修正 午後 成果発表   工夫したこと 画面レイアウトについて メインの画面を混雑率の検索画面とし、ユーザは路線名、出発駅、到着駅を選択するだけで混雑率をすぐに検索するように画面レイアウトを設計しました。 投票画面の部分も同様に路線名と出発駅、到着駅、混雑率を選ぶだけで投票できるように設計し、ユーザの操作数を少なくするよう工夫しました。 タスク管理について 我々のチームではタスク管理としてGitHub Projectsのカンバンを使いました。これにより、各メンバーの作業状況や各タスクの進捗状況を一目で確認することができ、さらに手が空いたら別のタスクにすぐに取り掛かることができました。 また、開発以外のタスク（勤怠の申請や日報の作成など）もカンバンに記載することで申請漏れなどを防ぐことができました。   学んだこと・成長したこと Zustand 今回の合宿では、フロントエンドの状態管理ライブラリとしてReduxの代わりにZustandを初めて使用してみました。Reduxと比較すると、Zustandはシンプルでした。 Reduxでは actions や reducer など複数のファイルにわたってコードを記述する必要がありましたが、Zustandでは一つのファイル（ appStore.ts ）で路線、駅、混雑度データなどすべての状態を管理できました。 // Redux: actionTypes.ts + actions.ts + reducer.ts + コンポーネント dispatch(actions.setDepartureStation(station)); // Zustand: appStore.ts + コンポーネント setDepartureStation(station); また、メイン画面で駅を選択すると、結果ページで props を渡さずに駅データをすぐに使用できた点も楽でした。 Zustandを使用することで、コード量を削減しながらも、コア機能に集中することができ、短時間で実装できました。   FastAPI バックエンドではFastAPIを使用しました。コードを書くだけでSwagger UIによりAPI文書が自動生成され、別途文書を作成する時間を削減できました。以前Flaskを使ったときより、APIを簡単に構築することができました。   AIの活用 今回の開発で、要件定義やAPI、DBの設計といった上流工程ではNotion AIを活用し、思考の整理やドキュメント化を高速化しました。 また、実装の部分ではClaude Codeを活用することで、コーディングに書ける時間を大幅に削減し、3日間という短い期間で効率的に開発を進めることができました。 開発終盤ではAIの出力結果に対してレビューが不足な部分があり一時的にアプリが起動しなくなる場面もありました。この経験から、AIの出力結果を鵜呑みにするのではなく結果の内容をレビューすることでAIのメリットを最大限活用することができることを学べました。   まとめ 今回のエンジニア定例合宿では、これまでの研修で培ったスキルだけでなく、初めて使用する技術やAIエージェントを最大限活用することができ、大変有意義なものとなりました。 会社の業務から離れて、3日間という短い期間の中で様々な技術を使って開発を進めることができた経験を糧に、今後の研修や業務で生かしていきたいです！

はじめに AIの進化は、もはや日々のニュースの一部となっています。 新たな生成モデル、対話エージェント、マルチモーダル技術、そしてそれらを支えるインフラや倫理議論——。 一度キャッチアップしたと思っても、翌日には新たなアップデートが現れ、私たちの常識を更新していきます。 そんな目まぐるしい変化の中で、「本質を見極める目」 を持ち、AIの波を読み解こうとする取り組みが生まれました。 それが 「MEKIKI」 です。 MEKIKIとは MEKIKI は、NTTデータおよびNTTデータグループの社員有志による社内横断プロジェクト。 AIエージェントを中心としたAI技術や製品、ニュースに