【社内ハッカソン開催！】AIを相棒に、5チーム13名が挑んだ1日のイベントレポート

イベントレポート

2026.06.18

アルサーガパートナーズでは、エンジニアが純粋に「ものづくり」を楽しむ文化を重んじています。2026年5月15日（金）、その文化を象徴する社内ハッカソンが3年ぶりにオンラインで開催されました。

今回のイベントは、アルサーガの有志が運営するテックコミュニティ「TOT（Taste of Tech）」の特別編。普段はLT（ライトニングトーク）大会を中心に、「アウトプットの機会創出」や「メンバー間の交流・多様性の醸成」を目的に活動しています。今回はメンバーのリクエストにお応えして、ハッカソン形式に挑戦しました。

企画の核となったのは、最新AIツール「Claude Code」とのペアプログラミングです。普段の業務とは異なる環境で、自分の「作りたい」という熱量にどこまで向き合えるか。有志で集まった5チーム13名が、限られた時間のなかで技術とアイデアを競い合いました。

各チームのこだわりや、AIと共に生み出したユニークなプロダクトの全貌を詳しくレポートします。

ハッカソンの概要と開催背景

開催日時	2026年5月15日（金）18:00〜
開催形式	オンライン
テーマ	AIとペアプロして自分の「欲しい」をつくる

今回のハッカソンは、普段のクライアントワークから離れて純粋に「ものづくり」を楽しむ時間を取り戻すことや、急速に進化する「Claude Code」などのAIツールに触れて時代の潮流を楽しむこと、そしてイベントを通じて社員同士が刺激し合える文化を醸成すること、といった想いから企画されました。

【参加チーム】
有志で結成された5チーム・総勢13名のメンバーが、約半月にわたって開発に取り組み、当日はその成果を披露しました。

チーム名	メンバー	発表テーマ
QASecチーム	白木原さん遠藤さん清水さん	テストエンジニアの右腕になるブラウザ拡張機能
Tirangaチーム	Savinyuさん Vaibhavさん	多言語対応の家計管理アプリ
もんじチーム	門司さん小林さん片山さん	空き会議室を探してくれるAIロボット
Competitorsチーム	Digvijayさん Kambleさん	58,000ページのSEC資料を学習したAI金融リサーチエージェント
TBD（トマトベーコンドリル）チーム	中津さん小松﨑さん齋藤さん	思い出を地球に残すアプリ

【審査基準】
審査員による採点（各5点満点×5項目＝25点）に加え、オーディエンス投票の結果も合算して優勝を決定しました。

審査項目	内容
目的意識	なぜそれを作ったか？（個人的な動機を重視）
UX・直感性	迷わず使えるか、触り心地がいいか
AI協働度	AIをどう使いこなしたか（工夫や苦労も加点！）
完走力	コア機能がバグなく動いているか
ワクワク感	本人が楽しんでいるか、周囲を驚かせたか

【審査員】

システム開発本部　本部長　伊藤さん
システム開発本部　副本部長　木村さん
システム開発本部　Dev Div. DM　山崎さん
システム開発本部　AI駆動型開発標準化チーム
オーディエンスの皆さん

【特別審査員】

取締役副社長松濤さん

各チームの発表内容

ここからは、ハッカソン当日に披露された5チームの熱いプレゼンテーションの様子をお届けします。

オンラインでの開催ながら、チャット欄では終始リアルタイムで質問や称賛の声が飛び交い、大いに盛り上がりました。AIという強力な相棒と共に生み出された、個性豊かなプロダクトの全貌をご紹介します。

1. QASecチーム「からくりQA」

開発したプロダクト：からくりQA（テストエンジニアの右腕になるブラウザ拡張機能）
チーム構成：白木原さん、遠藤さん、清水さん（東京本社 QAエンジニア3名）
使用技術：
- 開発言語・ベース: TypeScript、HTML、CSS
- AI・コア機能: Gemini API（チケット文面生成、バリデーション項目の自動マッピング）
- 外部連携: Backlog API（チケットの自動起票）
- AI駆動開発ツール: Claude Code（ペアプログラミング）

【開発の背景】
テストの現場には、長年解消されていない3つの課題がありました。バグ1件の起票に5〜10分を要する「起票コスト」、仕様を熟知しているがゆえにかえって発生する「テストケースの見逃し」、そして担当者によって情報の粒度がばらつく「チケット品質のブレ」です。QASecチームはこれらの課題をまとめて解決するべく、AIを相棒にChrome拡張機能の開発に挑みました。

【「からくりQA」の主要機能】
プロダクトには、現場の負担を激減させる2つの強力な機能が搭載されています。

からくり伝令（自動起票機能）
ブラウザ上でバグを発見した際、その場で即座に起票できる機能です。ラフなメモを入力するだけで、AIが内容を構造化してBacklogのチケットを自動生成します。さらに対象URLやOS、解像度といった環境情報も自動で収集。最終確認は必ず人間が行う設計にこだわり、起票時間を「5〜10分から1分以内」へと約80%削減することに成功しました。
からくり巡回（バリデーション自動検証機能）
設計書をもとにフォームのバリデーションを自動検証します。仕様を箇条書きで入力するだけで、AIがフォームの各フィールドをマッピングし、合否を色分けで一覧表示。ここで不具合が検出された場合は、そのまま「からくり伝令」へとデータを引き渡すことができます。

【開発を終えて】
開発後の振り返りでは、メンバーから「AIへの指示（プロンプト）にはコンテキストの明示が大切」「技術的な理解を深めてから設計することの重要性を再認識した」といった、AI駆動開発ならではのリアルな学びや知見が共有されたのも非常に印象的でした。

2.Tirangaチーム「Expense Tracker」

開発したプロダクト： Expense Tracker（多言語対応の家計簿アプリ）
チーム構成： Vaibhavさん、Savinyuさん（熊本支社エンジニア2名）
使用技術：
- バックエンド: Laravel (PHP), MySQL
- フロントエンド: Blade, Tailwind CSS, Alpine.js
- データ可視化: Chart.js
- 環境・インフラ: Docker (Laravel Sail)
- 外部API連携: Exchange Rate API (Open)

【開発の背景】
チーム名の「Tiranga（तिरंगा）」はヒンディー語で「三色」を意味し、インド国旗の色が象徴する「勇気・平和・繁栄」をプロダクトのコンセプトにも重ねています。

開発の出発点は、「日本では円、インドへの帰省ではルピー、ベトナム旅行ではドン。毎回通貨が変わり、お金の行き先が全くわからなかった」という、ルームメイトである二人の実体験です。レシートは引き出しに山積み、共有費の「誰が払った？」問題による衝突も日常茶飯事だったというリアルな課題を自分たちで解決するべく、多言語対応の家計管理アプリの開発に踏み切りました。

【「Expense Tracker」の主要機能】
以下の4つのコア機能により、二人の共同生活をスマートにアップデートしました。

自動通貨換算
基準通貨を選択するだけで、円・ルピー・ドル・ドン・ユーロなど65種以上の通貨に対応。経費を登録した時点のAPIレートで自動換算し、元の金額もあわせて保存します。
ルームメイト共有・承認機能
一人が共有費を入力すると、もう一人のダッシュボードに「承認待ち」として表示。双方が同意して初めて記録される仕組みを取り入れ、「誰が払った？」の言い争いをゼロにしました。
レシート自動読み取り
スマホでレシートを撮影するだけで、金額・カテゴリー・店名が自動入力されます。日本語・英語・ヒンディー語など多言語に対応し、入力時間を「数分から30秒」へ大幅に短縮しました。
リアルタイムダッシュボード
月の支出傾向が一目でわかるダッシュボード。ダーク/ライトテーマの切り替え、日英の二言語対応に加え、高額支出アラート機能も搭載しています。

【開発への想い】
日本で暮らす二人のリアルな困りごとから生まれたこのプロダクトは、「当事者が作り手である」からこそ、機能の随所に生活の息遣いとリアルな説得力が宿っています。

さらに、チームはすでにその先へ歩みを進めています。清算機能、旅行・イベントモード、固定費の自動入力、そして月次分析レポートの拡充。「家計簿アプリ」から「生活全体をスマートに管理するツール」へ。ハッカソンの枠に収まらない、ビジネスプロダクトとしての確かなスケール感と可能性を示してくれました。

3.もんじチーム「会議室巡回さん」

開発したプロダクト：会議室巡回さん（空き会議室を探してくれるAIロボット）
チーム構成：門司さん、片山さん、小林さん（エンジニア2名/コンサル1名+AI先生）
使用技術：
- 開発言語・ベース： Python、FastAPI（PC側の中継サーバー／Raspberry Pi側のロボット制御サーバー）
- AI・コア機能： Anthropic SDK ＋ Claude Sonnet 4.6（カメラ画像からの空き判定・次の動きの決定）、OpenCV（カメラ撮影）、gpiozero（モーター制御）
- ハードウェア： Raspberry Pi 5、USBカメラ、4WDモーター＋モータードライバ
- 外部連携： Slack Bolt（メンション受信・空き情報の返信）、ngrok（ローカルサーバーの外部公開）
- AI駆動開発ツール： Claude Code（ペアプログラミング／パーツ選定・配線設計のサポート）
- 資料作成： Claude Design、Claude Code、根気
- MV作成： Suno（楽曲作成）、Remotion（MV風動画作成）

【開発の背景】
社内の会議室について、「予約表上では満室なのに、実際に見に行ったら空いていた」「Slackで確認しても反応がなく、結局別の会議室を見に行く」。社内で日々積み重なるこうした確認作業により、1日3回・合計で月に1時間もの純損失が発生している、というユニークな問題提起からプロジェクトがスタートしました。

【「会議室巡回さん」の仕組み】
Slackでメンションを飛ばすだけでAIロボットが自動で会議室へと向かい、搭載されたカメラで状況を確認してSlackへ空き情報を返します。「PCが頭脳、Raspberry Piが身体、Claude Visionが判断の目」という構成で、人間の代わりに廊下を巡回する仕組みを構築しました。

【AI駆動開発の工夫とエピソード】
パーツの選定から配線図の設計にいたるまで、「AI先生」をチームの一員として迎え入れ、未経験のハードウェア領域を補いながら開発を進めました。本番のデモでは想定より動作に時間がかかってしまい、「時間的な解決は出来なかった」と正直に振り返るシーンもありました。しかし、フィジカルAIという新たな知見を得て、未経験領域に踏み込めたこと自体が最大の収穫だったと語ってくれました。

また、発表資料の制作にも生成AIをフル活用。22分に及ぶデモ動画をClaudeで解析してハイライトを抽出し、発表資料からの自動作詞、Sunoでの楽曲生成、さらにはRemotionでの動画編集まで実施。AIツールを巧みに連携させたMV風のプレゼン映像は、会場を大いに沸かせました。

4.Competitorsチーム「FinSage」

開発したプロダクト：FinSage（58,000ページのSEC資料を学習したAI金融リサーチエージェント）
チーム構成：Digvijayさん、Chetanさん（熊本支社エンジニア2名）
使用技術：
- 開発言語・フレームワーク： Python、LangChain（RAGパイプライン構築）、FastAPI（APIサーバー）
- AI・コア機能： Databricks（ベクトル検索・MLflow・Delta Lake）、OpenAI Embeddings（text-embedding-3-small）、Claude Sonnet 4.6 / GPT-5 / Gemini 2.5（LLM評価比較）、LangSmith（トレーシング・評価）
- データ処理： Apache Spark（大規模SEC文書処理）、Delta Lake（Medallionアーキテクチャ）、PyMuPDF（PDF解析・チャンク分割）
- インフラ・ストレージ： Databricks Workspace、DBFS（ベクトルインデックス・チャンクストア）、AWS S3（SEC生データ保管）
- 外部連携： SEC EDGAR API（728件のForm 10-K/10-Q取得）、Databricks Vector Search API
- 評価・ベンチマーク：カスタム100問QAベンチマーク（回答精度87%、完全一致引用率100%）、RAGAS指標
- 開発ツール： Databricks Asset Bundles、GitHub Actions（CI/CD）、Docker

【開発の背景】
開発のきっかけは、Digvijayさんが金融系出身の従兄弟から聞いた言葉でした。プロのアナリストはSEC（米国証券取引委員会）の提出資料という膨大な一次資料を読み込んで投資判断をしますが、個人投資家にとって「30社 × 6年分 × 年4件 × 約80ページ＝ 58,000ページ以上」を読み解くのは不可能です。

かといって、既存の汎用AIチャットはハルシネーション（もっともらしい誤情報）を起こしやすく、出典も示してくれないという課題がありました。この格差を解消すべく、個人投資家のための「出典付きAI金融リサーチプラットフォーム」の開発に挑みました。

【「FinSage」の特徴】
大規模データを正確に処理し、信頼性を担保するための高度な仕組みを備えています。

徹底した一次情報ベース
58,000ページ以上のSEC資料のみを情報源として回答を生成します。
クリックできる出典タグ
すべての回答に出典タグが付与され、ワンクリックで原文の該当箇所へジャンプできます。
ハルシネーションの防止
学習資料外の質問に対しては、安易に「推測しない」よう明確に注意表示を行う設計にしています。
堅牢なデータ処理
Databricksのメダリオンアーキテクチャを採用し、大規模なデータをクリーンにパイプライン処理しています。

【開発の成果と評価】
3週間の開発期間中に33回ものバージョンアップを重ね、100問の評価セットで検証を実施。その結果、汎用LLMの正答率が約40%にとどまるなか、FinSageは正答率100%という驚異的な数値を記録しました。

発表後、審査員からは「ベンチマーク比較のアプローチが非常に優れている。今後のさらなる利用拡大に期待したい」と、実用性の高さを絶賛する声が寄せられました。

5.TBDチーム「AR Memory」

開発したプロダクト：AR Memory（思い出を地球に残すARアプリ）
チーム構成：齊藤さん、小松﨑さん、中津さん（東京本社エンジニア3名）
使用技術：
- 開発基盤：Unity 6 LTS
- AR・空間認識：AR Foundation + ARKit（ARWorldMap）
- プログラム品質向上・構造管理：VContainer
- メディア撮影：Unity Native Camera
- メディア再生：Unity Video Player + RenderTexture
- 資料作成：山崎大先生からの教え

【開発の背景】
「TBD（トマト・ベーコン・ドリル）」が開発したこのアプリのきっかけは、メンバーのリアルな子育て経験でした。

生後まもなく1歳になった子どもと訪れた公園、初めて歩いた瞬間、初めての海。「画面の中だけでは残しきれない空気感がある。この子が10年後、20年後にその場所に戻ったとき、当時の思い出に一緒に帰れたらな」という親としての温かい願いが、開発の原動力となりました。

【アプリの仕組みとコンセプト】
思い出を残したい場所で動画を撮影すると、現実の「その場所」に紐づいて動画データが保存されます。後日、再び同じ場所を訪れると、空中のスクリーンに当時の動画が再生されるというコア体験を実現。「地球が、思い出の保管庫になる」というエモーショナルなコンセプトが、審査員とオーディエンスの心を強く掴みました。

技術的には、ARKitの「ARWorldMap」を活用することで、アプリを再起動しても同じ空間の座標に動画パネルが復元される仕組みを実装。将来的にはARCore Geospatial APIへの移行により、何年後でも同じ場所で再生できるようにしたり、クラウド共有機能を拡充したりすることも視野に入れています。

【AI駆動開発への取り組み】

TBDチームは、プロダクト開発と並行して「複数人でのAI駆動開発をいかに高品質に進めるか」という組織的な課題にも正面から向き合いました。「品質のブレ」「知見の散逸」「Claudeのトークン消費」といった問題を解決するため、以下3つの柱を整備・運用しました。

常駐ルール（CLAUDE.md）の運用
設計方針やコーディング規約、既知のハマりどころを集約し、Claudeが毎ターン自動で参照する仕組みを構築。
専用コマンドの固定化
/task /bug /review /devlog など、頻出する開発フローをスラッシュコマンドとして固定化し、指示を効率化。
共有ナレッジの自動蓄積
bugs.md、troubleshooting.md、devlog.md などのMarkdownドキュメント群を、Claudeとメンバーが同じ場所で読み書きし、知見を自然にストック。

この徹底した仕組み化により、ハッカソン終了後も他のプロジェクトへ資産として展開できる、自律的に「育つドキュメント」が生み出されました。

結果発表

全5チームによる熱意あふれるプレゼンテーションとデモンストレーションがすべて終了し、いよいよ審査結果の発表です。

今回はどのプロダクトも非常にクオリティが高く、審査員による採点も大接戦となりました。そんな激戦の中、審査員の厳正な評価とオーディエンスのリアルタイム投票によって選ばれた、栄えある受賞チームをご紹介します！

優勝：TBDチーム「思い出を地球に残すARアプリ」

審査員採点とオーディエンス投票の結果、見事優勝に輝いたのはTBDチームでした！

【評価ポイント】
「誰かに言われたものを作るのではなく、自分たちが本当に作りたいものに純粋に向き合った」という姿勢がダイレクトに伝わる発表でした。

子育てという個人的な原体験を起点としながらも、「思い出を地球に刻む」という普遍的な価値へと昇華させたコンセプトの美しさ、AR技術のユニークな活用、そして『CLAUDE.md』を用いたAI駆動開発の仕組み化という技術的なアプローチの深さが、審査員・オーディエンスの双方から圧倒的な支持を集めました。

特別審査員賞：Tirangaチーム「Expense Tracker」

続いて、特別審査員の松濤さんより、Tirangaチームへ特別審査員賞が贈られました。

二人の実際の生活課題をリアルに解決するプロダクトとしての実用性の高さ、そして将来的な市場におけるスケール可能性（拡張性）が大きく評価されての受賞となりました。

記念品贈呈：QASecチーム

また、課題に対して最も真摯に向き合った取り組みを称え、QASecチームへは記念品としてプラモデルが贈呈されました。

受賞の際、白木原さんが語った「QAエンジニアという立場から、AIを活用して開発に挑戦することができてよかった」という言葉が、今回のハッカソンの意義を深く象徴していました。

審査員総評

最後に、システム開発本部本部長の伊藤さんより、イベント全体の総評が述べられました。

「全チームの発表のレベルの高さに、正直驚きました。AIを使ったクリエイティブな取り組みが非常に豊富で、技術者として素晴らしいイベントだったと感じています。今後も、会社として継続的に学習やインプットができる場を提供していきたいと思います。」

最後に

3年ぶりの開催となった今回の社内ハッカソンは、単に技術の優劣を競い合うだけの場ではありませんでした。

最新のAIを相棒として迎え入れ、ゼロから自分たちのアイデアを形にしていくプロセスそのものが、チームの垣根を越えた新しい繋がりを生み、そして何より、私たちがエンジニアになった原点である「ものづくりの純粋な楽しさ」を思い出させてくれました。

「AIに指示を出すには、具体的なコンテキストを共有することが大切」、「生成AIは答えを出してもらう相手ではなく、となりで一緒に悩んで考える相手だ」。

参加したメンバーたちが晴れやかな表情で語ってくれた言葉の数々。それこそが、今回のハッカソンがもたらした何よりの成果であり、私たちがこれから歩む未来のヒントなのかもしれません。

アルサーガパートナーズでは、これからもメンバーひとりひとりの挑戦を全力で後押しし、互いに刺激し合えるクリエイティブな文化を大切に育てていきます。今回、メンバーたちの熱量から生まれた小さなアイデアの種が、未来のプロダクトや業務改善として大きな花を咲かせてくれると信じ、今後もメンバー同士が技術を高め合えるようなイベントを積極的に実施していきます！

（文＝広報室渡邉）