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description	このリポジトリで開発するアプリは、2025年1月16日〜18日にかけて行われる次世代オートモーティブ生成AIハッカソン提出用のプロダクトです。開発者は以下のガイドラインに沿ったアイディア・アプリを揃える必要があります。必要に応じてこのSKILLを使って最適なアウトプットを出すようにしてください。 Use when this capability is needed.
metadata	{"author":"eyepyon"}

次世代オートモーティブ生成AIハッカソン

Participants Guide Book

ハッカソン： 日時：２０２６年１月１６日 ~ １８日 場所：東京ミッドタウン八重州	最終ステージ： 日時：２０２６年１月２２日 場所：東京ビッグサイト

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🔰 まず初めに / First Read

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未来のモビリティを、あなたの手で再定義する

「次世代オートモーティブ生成AIハッカソン」へようこそ。

本イベントは、単なる技術コンテストではありません。100年に一度の変革期を迎えた自動車業界において、「移動手段」を「人を支えるパートナー」へと進化させるための究極のハッカソンです。

日本が世界に誇る自動車産業と、急速に進化する生成AI。この2つが交差する地点で、業界の常識を覆すイノベーションを共に創出しましょう。

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🌟 本イベントが「特別」である理由

1. 圧倒的な露出と、社会実装への最短ルート

• 東京ビッグサイトでのファイナルピッチ: 予選を勝ち抜いたチームは、来場者8万5000人超を誇る国内最大級の展示会「オートモーティブワールド 2026」の特設ステージに登壇。業界のキーマンや投資家の目前で、あなたのアイデアを披露できます。
• 業界リーダーとのコネクション: スポンサー企業やVCとの交流を通じて、ハッカソン終了後の資金調達や共同開発、事業化への道がリアルに拓かれています。

2. 「知っている」を「使える」に変える実践知の体得

• 最新技術の使い倒し: QwenやLlamaなどのオープンソースモデルをはじめ、最先端のLLMを「道具」として実装。座学では得られない、試行錯誤を通じた「生きた技術」を自分のものにできます。
• 高難度なケーススタディへの挑戦: 安全性や倫理が厳格に問われる自動車領域は、AIの信頼性を設計する最高の訓練場です。ここでの経験は、あらゆる産業で通用する武器となります。

3. 異才が混じり合う、オープンイノベーションの場

• 多様なバックグラウンド: IT、製造、金融、デザイン、そして学生。自動車業界の知識は不問です。むしろ、業界の常識に縛られない「異業種ならではの視点」こそが、未来を創る鍵となります。

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🚀 コンセプト：業界の「5歩先」を見据え、「2歩先」を形にする

私たちは、単なる既存課題の解決（パッチ当て）を求めているわけではありません。

自動車 × ヒト × 生成AI ＝ 未知の体験

この方程式から、未来のモビリティサービスを再定義してください。運営チームは、皆さんのアイデアが超短期間で「良質なプロダクト」へと昇華されるよう、メンタリングや壁打ちを通じて全力でバックアップします。

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🏁 最後に

この3日間であなたが創り出すのは、一行のコードや一つのプロトタイプ以上に、「未来の当たり前」になるかもしれません。

**「AIを相棒に、思い描いたものが動く感動」**を分かち合い、共にオートモーティブの次代を切り拓きましょう。

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Redefining the Future of Mobility

Welcome to the Next-Gen Automotive Generative AI Hackathon.

This isn't just another tech competition. We are standing at a once-in-a-century turning point for the automotive industry. Our mission? To transform vehicles from mere "modes of transport" into "partners that empower people."

By bridging Japan’s world-class automotive heritage with the rapid evolution of Generative AI, we invite you to create innovations that defy industry norms.

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🌟 Why This Event is Special

1. Unrivaled Exposure & a Fast Track to Real-World Impact

• The Grand Stage at Tokyo Big Sight: Finalists will earn the right to pitch at "Automotive World 2026"—Japan’s largest industry expo with over 85,000 attendees. You'll present your vision directly to industry titans, key decision-makers, and investors.
• Direct Access to Industry Leaders: Network with sponsor companies and VCs. This is your launchpad for potential funding, joint development, and turning your prototype into a real business.

2. Mastering "Living Tech": From Theory to Implementation

• Get Hands-on with Cutting-Edge Models: This is your playground to push the limits of LLMs, including open-source powerhouses like Qwen and Llama. Move beyond theory and gain the practical skills that only come from building and breaking things.
• The Ultimate Case Study: The automotive sector—where safety and ethics are paramount—is the best training ground for designing reliable AI. The expertise you build here will be a powerful asset in any industry.

3. A Melting Pot of Diverse Talent

• No Industry Experience Required: Whether you're in IT, manufacturing, finance, design, or a student—we want you. We aren't looking for industry insiders; we’re looking for "outsider" perspectives. Your fresh eyes are the key to true innovation.

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🚀 Concept: Envision the "5th Step," Build the "2nd Step"

We aren't here for quick fixes or simple patches. We’re looking for the next big thing.

Automotive × Human × Generative AI = A Brand New Experience

Use this equation to redefine what mobility means. Our mentors and support team are here to help you polish your ideas and transform them into high-quality products in an ultra-short timeframe.

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🏁 A Final Word

Over the next three days, you’ll create more than just lines of code or a prototype. You might just build the "new normal" for the future.

Experience the thrill of seeing your vision come to life with AI as your co-pilot. Let’s redefine the next generation of automotive together.

📅 時系列 / Time Schedule

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Day 1: 1月16日 (金)

18:30	開場
19:00	イベント開始 Participants Guide Bookを用いたハッカソンの説明 主催、スポンサー挨拶
19:30	チーム編成、自己紹介 ※ ケータリングを提供します。🍕🍻
20:15	アイディアセッション
22:00	閉場

Day 2: 1月17日 (土)

10:00	開場
11:00	集合
	スナック、軽食、コーヒーを提供します。🍿☕️ ※ 昼食や夕食の提供はありません。各自持参もしくはチームでご飯をお願いします。
	メンターを最大限に活用してください。
22:00	閉場

Day 3: 1月18日 (日)

10:00	開場
11:00	集合
	スナック、軽食、コーヒーを提供します。🍿☕️ ※ 昼食の提供はありません。各自持参もしくはチームでご飯をお願いします。
14:30	実装終了 / 最終提出締め切り これ以降のGit Pushは禁止（Code Freeze） Discordへの最終提出（Final Submission）締め切り 机の上を整理整頓して発表の準備をしてください。 モニター投影確認やお手洗い休憩を行なってください。
15:00	ピッチ開始 プレゼン全体は3分。＋審査員による質疑応答があります。
16:20	展示会形式評価タイム 成果物を互いに触り合いましょう。
17:00	審査タイム アンケート回答後、お手洗い休憩
17:40	表彰式 🏆
18:20	集合写真 📸
18:30	交流会 ※ ケータリングを提供します。🍕🍻
20:00	閉場

本戦: 1月22日 (木)

13:00	集合 控室にて全体の流れを説明を行います。
13:30	リハーサル ステージでリハーサルを行うことができます。
14:00	イベント開始 ハッカソンCM投影 主催、スポンサー、審査員挨拶
14:30	ピッチ開始 プレゼン全体は5分。＋審査員による質疑応答があります。 デモは必ず含めてください。
15:20	審査タイム 生成AI関連のパネルディスカッションを実施します。
15:40	表彰式 🏆
16:30	交流会 ※ ケータリングを提供します。🍕🍻

🎯 テーマ / Theme

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テーマ：Open Mobility Frontier

〜生成AIで「移動」の概念を書き換えるプロトタイプの実装〜

本ハッカソンでは、単なるアイデアの提示ではなく、**「動く」「2歩先の技術」「事業性」を兼ね備えたプロトタイプの開発を求めます。自動車を単なる移動手段から、OSLLM（オープンソース大規模言語モデル）を思考エンジンとした「知能を持つ動くパートナー」**へと進化させてください。

1. 参加者に課されるミッション

提供された**「自動車 × ヒト × ペイン/ニーズ」**のマトリクスから要素を自由に組み合わせ、プロトタイプを構築してください。

具体的な取り組みのヒント（構成例）

マトリクスを活用した、取り組むべき方向性の例です。

フォーカス	組み合わせ例（カテゴリ）	開発の方向性（2歩先の技術例）
物流・労働改革	長距離トラック × プロドライバー × 2024年問題	MCPを活用し、運行データと荷主の要望をリアルタイム調整。ドライバーの体調をマルチモーダルで検知し、エージェントが休憩場所を予約・交渉する「自律型運行副操縦士」。
地域交通の再定義	自動運転車両 × 地方高齢者 × 移動困難	ローカルLLMを用いた、方言対応の超低遅延音声対話。車内カメラで乗客の表情を読み取り、目的地変更や体調変化に即座に反応する「見守り型コンシェルジュ」。
UXの極大化	EV/ラグジュアリー × 観光客 × エンタメ	外界の風景（動画解析）とLLMを連携。窓の外に見える史跡をリアルタイム解説し、乗客の興味に合わせて旅程をその場で再構築する「動く観光ガイドエージェント」。
安全・エシカル	救急車/福祉車両 × 医療従事者 × 搬送遅延	音声エージェントが搬送中の患者の状態を要約し、受け入れ先病院のシステムと自動連携。ハルシネーションを極限まで抑えた「医療補助エージェント」。

2. 開発における重要ガイドライン

• こちらを参照

3. 審査の最重要指標：WOW（驚き）

審査員は、デモを見た瞬間に**「これがあれば、5年後の景色が変わる」**と直感できるかを重視します。

• 「便利そう」で終わらず、「その手があったか！」という戦略的インパクト。
• 「動いた」だけでなく、「ここまで生成AIを使いこなしたか」という技術的実行力。
• 「これなら安心して社会に実装できる！」という安全性に対する配慮。

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Theme: Open Mobility Frontier

Rewriting the Concept of "Movement" via Generative AI Prototype Implementation

This hackathon goes beyond mere ideation. We challenge you to develop a functional prototype that is operational, utilizes "two-steps-ahead" technology, and demonstrates business viability. Your mission is to evolve the automobile from a simple mode of transport into an "Intelligent Mobile Partner"—powered by Open-Source Large Language Models (OSLLMs) as its cognitive engine.

1. The Mission

Participants are tasked with building a prototype by freely combining elements from the provided "Vehicle × Human × Pain Point/Need" matrix.

Strategic Focus & Implementation Hints

Below are examples of how to combine matrix elements to define your project’s direction:

Focus	Category Combination	Development Direction (Examples of "2-Steps-Ahead" Tech)
Logistics & Labor Reform	Long-haul Trucks × Pro Drivers × "2024 Logistics Crisis"	Autonomous Co-pilot: Uses MCP (Model Context Protocol) to adjust routes in real-time based on cargo data. Monitors driver health via multi-modal sensing, with an agent that automatically negotiates and books rest stops.
Redefining Regional Transit	Autonomous Vehicles × Rural Elderly × Limited Mobility	Watchful Concierge: Features ultra-low latency voice interaction via Local LLMs capable of handling regional dialects. Uses in-cabin cameras to read facial expressions, reacting instantly to health changes or route adjustments.
Maximizing UX	EV/Luxury Cars × Tourists × Entertainment	Mobile Tour Guide Agent: Syncs real-time video analysis of scenery with an LLM. It provides live commentary on historical landmarks visible through the window and reshapes the itinerary on the fly based on passenger interest.
Safety & Ethics	Ambulances/Welfare Vehicles × Medical Professionals × Transport Delays	Medical Assistant Agent: Summarizes patient status during transport and automatically syncs with hospital systems. Engineered to minimize hallucinations for high-stakes medical coordination.

2. Development Guidelines

Please refer to this for specific technical and safety requirements.

3. Key Judging Criteria: The "WOW" Factor

Judges will evaluate whether your demo provides an immediate intuition that "this will change the world 5 years from now."

• Strategic Impact: Does it move beyond "convenient" to "ingenious"? Does it offer a "why didn't I think of that?" moment?
• Technical Execution: It isn't enough for it to just "work." Did you push the boundaries of what Generative AI can actually do?
• Safety & Trust: Does the prototype demonstrate the level of safety and reliability required for real-world social implementation?

📍 会場 / Logistics

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RX Japan株式会社 東京本社

（東京都中央区八重洲２丁目２−１ 東京ミッドタウン八重洲 セントラルタワー11階）
Yaesu Central Tower

アクセス方法

入館・受付方法

オフィスビルのセキュリティ規定により、専用の入館証が必要です。下記QRコードを保存して、ご利用ください。

下記に3日間のQRコードを貼り付けしておりますので、もし最終日以外でお越しになる場合はご利用ください。

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予選：予選会場行き方

東京駅八重洲口を出た目の前にある、TOKYO MIDTOWN YAESU入口からまっすぐ進んでいただきます。自動扉の右側にQRリーダーがありますので、当日指定QRコードをスキャンしてください。
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扉を抜けると上りのエスカレーターがありますので、2Fに上がるとホールに到着します。
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右手にある7-12階のエレベーターのゲートで、当日指定QRコードをスキャンしてください。エレベーターを降りると、RX Japanのオフィスがあります！
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予選：会場雰囲気

• 作業スペース：まだ当日施工をする関係で、簡単なイメージ写真しかないのですが、会場の雰囲気はネオンLED装飾を活用した没入感のある空間を実現いたします。
  （下の写真は、事前装飾打ち合わせの1台のみ設置したものになります）

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📜 ルール / Rule

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技術的な要件（Requirement）

• LLMモデルの選定について

  • 対象となる主要なLLM： Qwen, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek、およびそれらをベースとした派生モデル（Swallow, ELYZAなど）を指します。
  • 評価のポイント： 思考エンジンとしてこれらのオープンソースLLMを主に活用しているかを重視します。ChatGPT（OpenAI）やGemini（Google）などのクローズドモデルのAPIを利用すること自体は制限しませんが、それらをメインの思考エンジンとしたプロダクトは、本ハッカソンの趣旨（オープンなAIエコシステムの可能性追求）に照らして評価が難しくなります。
  • モデルの使い分け： 音声認識（Whisper等）、音声合成、動画生成など、特定のタスクにおいてクローズドモデルや専用モデルの方が優位性がある場合は、それらをAPIで組み合わせて活用することは全く問題ありません。また、「どうしてもこの機能にはGPT-4o/Gemini 1.5 Proであるべき」という明確な理由（ロジックや精度の検証結果）がある場合は、適切に利用・説明してください。
  • 開発支援ツールの扱い： CursorやClaude Code、GitHub CopilotなどのAI開発支援ツールをプログラミング中に活用することは推奨しますが、それ自体は「プロダクトへの生成AI活用」としての評価対象にはなりません。

• 評価の対象

  • 本ハッカソンの目的は「オープンなAIエコシステムのユースケース拡大」です。そのため、時間内に開発・実装された成果のみを評価対象とします。
  • 事前にチューニングしたモデルの持ち込みは可能ですが、その精度自体は評価外となります。

• 技術的挑戦の推奨

  • マルチモーダル（画像・動画解析）、マルチエージェント、RAG（検索拡張生成）、MCP（Model Context Protocol）、ローカルLLMなど、ハッカソンならではの野心的な技術スタックにぜひ挑戦してください。
  • 自動車という「動くデバイス」特有の制約（オフライン対応、低遅延、リアルタイム性）を考慮したアーキテクチャは高く評価されます。

• UI/UXについて

  • 凝ったデザインは不要です。自動車内や移動中での「課題解決のイメージ」が審査員に伝わる最低限のUI（音声インターフェースやハードウェア含む）があれば十分です。

• 禁止事項・遵守事項

  • 参加者以外の外部メンバーへの開発依頼は禁止です。

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プレゼン要件（Requirement）

本選

• プレゼン全体は5分。＋審査員による質疑応答があります。
• デモは必ず含めてください。（実機LIVEデモでもデモ動画でもどちらでも問題ありません。）

予選

タイムスケジュール（厳守）

• 14:30 Code Freeze（開発終了）
  • この時間以降の開発・修正は禁止です。
  • Discordへの最終提出（Final Submission）締め切りでもあります。

Discordへの提出内容（14:30まで）

#📮final-submission チャンネルに、以下の情報をセットで投稿してください。

• チーム名
• プロダクトの一言説明：1〜2文で簡潔に。
• 使用した生成AI技術の特徴：1〜2文で簡潔に。
• GitHub URL
• デモ動画（任意）：YouTubeやGoogle Drive等で共有してください。

プレゼンテーション規定

• 持ち時間：3分（＋審査員による質疑応答）
• デモについて：
  • プレゼン中の実機LIVEデモは可能ですが、トラブル防止のためデモ動画をバックアップとして用意しておくことを推奨します。

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Technical Requirements

1. LLM Selection & Usage

• Target Models: The focus is on Open-Source LLMs such as Qwen, Llama, Mistral, Gemma, and DeepSeek, as well as their derivatives (e.g., Swallow, ELYZA).
• Core Evaluation Criteria: We prioritize products that utilize these open-source models as their primary reasoning engine.
  • While using closed-source APIs (e.g., OpenAI’s GPT, Google’s Gemini) is permitted, products relying on them as the main "brain" will be difficult to evaluate highly, given the hackathon’s mission to "explore the potential of the open AI ecosystem."
• Hybrid Approaches: You are welcome to use closed-source or specialized models for specific tasks where they excel, such as speech recognition (Whisper), speech synthesis, or video generation.
  • If you choose to use models like GPT-4o or Gemini 1.5 Pro for core features, please provide a clear rationale (e.g., logic or accuracy benchmarks) for why they were necessary.
• Development Tools: The use of AI-assisted coding tools (e.g., Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) is encouraged. However, the use of these tools themselves will not be evaluated as "Generative AI implementation" in the final scoring.

2. Evaluation Scope

• Our goal is "Expanding use cases for the Open AI Ecosystem." Therefore, only the work developed and implemented during the hackathon will be evaluated.
• You may bring in pre-tuned models; however, the accuracy of the tuning itself will not be part of the scoring.

3. Technical Challenges & UX

• Ambitious Tech Stacks: We encourage you to explore advanced architectures such as Multimodal (image/video analysis), Multi-agent systems, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), and Local LLMs.
• Mobility-Specific Constraints: Architectures that consider the unique constraints of a "moving device" (the car)—such as offline capabilities, low latency, and real-time processing—will be highly regarded.
• UI/UX: Elaborate design is not required. It is sufficient to have a "Minimum Viable UI" (including voice interfaces or hardware) that clearly demonstrates the problem-solving use case within a vehicle or during transit.

4. Compliance

• Requesting development assistance from external members who are not registered participants is strictly prohibited.

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Presentation Requirements

Final Round

• Duration: 5-minute pitch + Q&A session with judges.
• Demo: A demonstration is mandatory. This can be a live demo on actual hardware or a pre-recorded demo video.

Preliminary Round

⏳ Deadlines (Strict Adherence)

• 14:30 – Code Freeze
  • All development and code modifications must stop at this time.
  • This is also the strict deadline for your Final Submission on Discord.

📝 Discord Submission (By 14:30)

Please post the following information in the #📮final-submission channel:

• Team Name
• One-line Description: A brief summary of your product (1–2 sentences).
• Key Generative AI Features: A brief overview of the AI technologies used (1–2 sentences).
• GitHub URL
• Demo Video (Optional): Please share via YouTube, Google Drive, or a similar platform.

🎤 Presentation Rules

• Time Limit: 3 minutes (followed by a Q&A session with the judges).
• Live Demos: * Live demos are permitted during your presentation.
  • However, we highly recommend having a backup demo video ready in case of technical difficulties.

👥 チーム編成 / Team Formation

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チーム編成に関するご案内

皆さまが最高のパフォーマンスを発揮し、ハッカソンを楽しめるよう、チーム編成に関するルールと進め方をまとめました。

1. チーム構成の基本ルール

• 人数： 1チーム3〜5名を基本とします。
  • ※公平性の維持と、充実した成果物作成のための推奨人数です。
  • ※全体の参加人数により、運営の判断で2名または6名を許可する場合があります。
• 外部協力の禁止： 参加者以外の外部メンバーへ開発を依頼することは禁止です。

2. コミュニケーションと配慮

• 連絡ツール： Discord内に専用のチームチャットを用意します。運営からの重要なお知らせはDiscordで行いますので、定期的な確認をお願いします。なお、チーム内の日常的なやり取りには、お好みのツールを自由にご活用ください。
• 相互の尊重： 深夜まで開発に熱中するのはハッカソンの醍醐味ですが、過度な開発の強要は控えましょう。
  • ご家族との時間や急な仕事など、参加者ごとに事情は異なります。多様なバックグラウンドを持つ仲間として、互いのライフスタイルを尊重し合いましょう。

3. チーム編成のステップ

• 事前準備（Discord）：
  • #👋introduce-yourself：自己紹介を投稿し、ご自身のスキルや興味をアピールしましょう。
  • #🤝team-formation：具体的なチームメンバーの募集や相談にご活用ください。
• Day 1 当日： オリエンテーション後に「自己紹介タイム」を設けます。
  • 1人20秒で自己紹介してください。
  • 事前に自己紹介スライドを更新してください。
  • Team Formation: 次世代オートモーティブ生成AIハッカソン
• 遅刻・欠席の対応：
  • Day 1に遅刻される場合は、運営がチーム編成をサポートします。
  • Day 1を欠席される場合は、Day 2からスムーズに合流できるよう、事前にDiscord等でチームを確定させておくことを推奨します。

[運営からのメッセージ]
「一人で参加しても大丈夫かな？」と不安な方もご安心ください。当日までチームが決まっていない場合も、運営がしっかりとマッチングをサポートします。安心して会場へお越しください！

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Guidelines for Team Formation

To ensure everyone can perform their best and fully enjoy the hackathon, we have established the following rules and procedures for team formation.

1. Basic Rules

• Team Size: The standard team size is 3 to 5 members.
  • Note: This is the recommended size to ensure fairness and high-quality deliverables.
  • Depending on the total number of participants, the organizers may permit teams of 2 or 6 members.
• No External Assistance: Development must be done solely by the registered participants. Requesting help from outside members is strictly prohibited.

2. Communication & Mutual Respect

• Communication Tools: A dedicated private channel for each team will be created on Discord. Please check Discord regularly for official announcements from the organizers. For internal team discussions, feel free to use any tool of your choice (Slack, LINE, etc.).
• Respect Each Other: While late-night sessions are a classic part of the hackathon experience, please do not pressure your teammates to work beyond their limits.
  • Every participant has different circumstances, such as family commitments or urgent work matters. Let’s be mindful of our diverse backgrounds and respect each other’s lifestyles and schedules.

3. Steps for Team Formation

• Pre-event Preparation (Discord):
  • #👋introduce-yourself: Please post your profile and skills here to introduce yourself.
  • #🤝team-formation: Use this channel for specific team-building discussions and recruiting.
• Day 1: We will have a "Self-Introduction Session" following the orientation.
  • Please update your self-introduction slide. You will have 20 seconds for your pitch.
  • Team Formation: 次世代オートモーティブ生成AIハッカソン
• Late Arrival or Absence:
  • If you are running late on Day 1: The organizers will assist you with team placement.
  • If you cannot attend Day 1: To ensure a smooth start on Day 2, please try to finalize your team via Discord in advance.

[Message from the Organizers]
Concerned about participating alone? Don't worry! Even if you don’t have a team by the day of the event, our staff will be there to support matchmaking. We look forward to seeing you at the venue!

🏆 特典 / Benefits

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最終ステージ: 1月22日

「オートモーティブワールド 2026」

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※ 予選でQwen賞を受賞したチームが本選で再度Qwen賞を受賞することは可能
※ Qwen賞はAlibaba Cloudが選定
※ FPTスマートクラウドジャパン特別賞はFPTスマートクラウドジャパンが選定

ハッカソン: 1月18日

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💁 審査員 / Jury

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Final Pitch Jury (最終審査員)

![][image26]	​成迫 剛志 岐阜大学客員教授 株式会社デンソー　シニアアドバイザー Desing for ALL 株式会社 Co-Founder IBM、伊藤忠商事、SAP、中国方正集団、ビットアイル、エクイニクス等を経て、デンソーでデザイン思考とアジャイル開発によるイノベーション創出のチームを創設。
![][image27]	​藤野 哲 トヨタ自動車株式会社 デジタル変革推進室 デジタル人財育成グループ 主幹 ​国内製造大手のIT子会社／営業本部／IT部門で約15年にわたり現場のITとビジネスを経験。その後、VMware にてサーバ仮想化やEUCソリューションの普及を推進し、日本企業の働き方やIT環境の変革に貢献。 2021年10月よりトヨタ自動車 デジタル変革推進室「DIG（Digital Innovation Garage）」の立ち上げメンバーとして参画し、現在は主幹として、全社的なDXの推進とあわせて、デジタル／デザイン人財の育成・評価の仕組みづくりをリードしている。
![][image28]	藤川 裕一 ​​Alibaba Cloud AI/BigDataソリューションアーキテクト ​大手通信会社入社後、経営コンサルティングファームを経て独立。Web/モバイルアプリ、AIに関する新規事業を立ち上げや開発案件を多数経験。その後、スタートアップのCTOを経て、現在はAlibaba Cloudにて主にAI案件に参画している。
![][image29]	鈴木 章太郎 FPT Japan データ＆AIインテグレーション エグゼクティブエバンジェリスト 独立行政法人 国立印刷局 デジタル統括アドバイザー兼最高情報セキュリティアドバイザー AI駆動開発勉強会主宰・AI駆動開発コンソーシアム副座長 マイクロソフト認定トレーナー(MCT) Google Cloud Partner All Certification Holders 2025

Midterm Jury (予選審査員)

![][image30]	津本 海 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA） 常任協議員 株式会社スニフアウト 代表取締役 CEO 東京大学大学院を2021年に卒業。理論物理学やヒューマンインターフェースを専門とし、在学時から大手化粧品メーカーや大手ゲーム会社で様々なAIや機械学習の開発に従事。チャットボットを提供するベンチャー企業にて新規事業の立ち上げ及びグロースを主導したのち、2022年11月に株式会社スニフアウトを創業。定着化を実現するヒューマンセントリックなAIエージェント開発や、上流の意思決定にまで入り込むコンサルティングを得意としており、これまで50以上の企業の生成AI導入を成功に導く。
![][image31]	野呂 健太 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA） 協議員 株式会社ベクトル グループCTO／株式会社オフショアカンパニー 代表取締役社長 国立大学大学院を修了後、NTTドコモにてdポイントなどの新規事業立ち上げに携わる。2017年よりSOMPOホールディングスにてデジタル戦略部門を担当し、「LINEによる保険金請求サービス」など複数のプロダクト開発を主導。内閣府「デジタルを活用した経済活性化検討会」では有識者として登壇。2020年にオプトグループへ参画し、株式会社オプトデジタルを設立、代表取締役に就任。2024年より株式会社ベクトル グループCTOおよび株式会社オフショアカンパニー代表取締役社長として、グループのテック戦略を牽引。豊富なデジタル推進経験とプロダクト開発の実績をもとに、自身もサービス設計に深く関わり、これまでに7件の開発特許を取得している。
![][image32]	高橋 光太郎 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA） 協議員 株式会社AVILEN 代表取締役 東京大学大学院修了。在学時は機械学習による即時的な津波高予測の研究に従事。2023年にAVILENを東証グロースに上場。AVILENでは800社を超える企業のAI変革、DXの実現を支援し、AI戦略の作成からAIシステムの開発、内製化の実現を支援。金融データ活用推進協会標準化委員。

💫 メンター / Mentor

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Aliyan Ahmed ![][image34] CEO at Rhetica	Billy Qiu ![][image35] Director at CreatorLabo Co-Founder at PixelX	Minoru Kanatsu ![][image36] トヨタ自動車株式会社 BR BEV 電子システム

🚀 パートナー / Partner

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主催

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一般社団法人MeltingPot（MeltingHack）

​MeltingHack は、一般社団法人MeltingPotが運営する 東京発のグローバル・ハッカソンコミュニティ です。「想いをカタチに」をコンセプトに、国籍・年齢・性別・専門領域を超えて、学生、社会人、起業家、研究者など多様な人材が集まり、協働によるイノベーションを生み出しています。

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一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）

​一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）は、生成AIの社会実装を通じて産業の再構築を目指す、国内有数の生成AIプラットフォームです。生成AIリスクを予防する日本最大級の資格試験「生成AIパスポート」の提供や、生成AI時代の人的資本戦略に関する優れた実践事例を表彰する「GenAI HR Awards 2025」の開催、日本国内の企業・団体における生成AIの活用事例を収集した「生成AI活用事例データベース」の提供などに取り組んでいます。

協力パートナー

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​RX Japan株式会社

​日本最大級の国際展示会の企画・主催・運営を手掛けるリーディングカンパニー。年間に約38分野の展示会を106本（構成展含め多数）主催しており、リアルのビジネスプラットフォームとしてBtoBマーケティングや商談創出の機会を提供。

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​アリババクラウド・ジャパンサービス株式会社

​​アリババクラウドは、フルスタックAIサービスにおけるグローバルリーダーとして、最先端のインテリジェント機能と世界規模のAIクラウドコンピューティングネットワークを提供し、開発者にやさしいAIサービスをグローバルに展開しています。 「通義千問（Qwen）」は、アリババが開発した大規模言語モデルおよびマルチモーダルAIモデルのファミリーです。2023年に発表されたQwenのオープンウェイト版モデルは、Hugging FaceおよびModelScopeを通じて、世界中の開発者に提供されています。

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FPTスマートクラウドジャパン株式会社

ＦＰＴスマートクラウドジャパンは、ハイエンドAIインフラから各種AIアプリケーションまでフルスタックで提供する統合型AI基盤「FPT AI Factory」を展開しています。
日本リージョンでは、NVIDIA H200を軸としたNVIDIAリファレンスアーキテクチャ準拠のGPUクラウドを提供し、大規模分散学習や高効率推論で最大性能を引き出します。さらに、ノーコードAI開発を可能にするFPT AI Studioやサーバーレス推論基盤を組み合わせ、モデル開発からデプロイまでのプロセスを包括的に支援します。

コミュニティパートナー

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🎤 ピッチ / Final Pitch

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Updated soon!!

👾 Discord

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🪩 Side Event

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ハッカソンを勝ち抜く「AIエージェント」実装術

![][image51]	日時： 1月12日(月) 21:00 - 22:00 内容： 実践的なAIエージェントの構築ノウハウを伝授します。 詳細・申込： https://luma.com/o0p8d6tz

Qwenの実力をハッカソンで試す。Alibaba Cloud特別活用術

![][image52]	日時： 1月15日(木) 17:00 - 18:00 内容： 自動車×AI開発に最適なオープンソースLLM「Qwen」の活用術を伝授します。 詳細・申込：https://luma.com/2rsocnd4

【前夜祭】自動車産業の「リアルな不満」をアイディアに変える爆速座談会

![][image53]	日時： 1月15日(木) 20:00 - 21:00 内容： 業界の生の声から、勝てるアイディアの種を見つけます。 詳細・申込： https://luma.com/k45pka8w

🪨 実績 / History

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HackathonTV

MeltingHackのこれまでの活動を視聴できます。
Hackathon TV - YouTube
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