AI Agent Hackathon with Google Cloudに参加するための事前調査：１日目
はじめに
最近から個人開発の中で出てきた話題を記事にし始めています。
そのようなことをしていると「AI Agent Hackathon with Google Cloud」の募集要項が目に留まりました。
個人開発とは別に今まで取り組んできていないテーマもやってみようという気軽な思いから参加登録をしてみました。
プロダクトの提出までもしかしたら手が届かない可能性はありますが、ハッカソン提出期限までは定期的な活動として取り組んでいこうと思いましたので記事のタイトルに１日目という日数をつけて、以後も行動記録としていこうかなと思います。
手始めに今回は１日目ということで利用必須となる対象AIプロダクトについて調べていこうかと思います。
また公式HPは以下となります。
ハッカソンでの利用必須となるAIプロダクトのまとめ
これらが利用必須となるAIプロダクトです。
- Vertex AI Studio
- Vertex AI Agent Builder
- Vertex AI Platform
- Vertex AI Notebooks
- Gemini API in Vertex AI
- AutoML
- Natural Language AI
- Speech to Text
- Text to Speech
- Translation AI
- Vision AI
- Video AI
- Document AI
- DialogFlow
- Contact Center AI
この中から提出物に向けて利用していくかどうかを考えていくことになります。
アイデアから利用選択をしていくことにはなるかと思いますが、僕の場合は無料で収まるように作っていきたいのでさらに選択肢は絞られていくと思います。
提出する企画案とリサーチ
ざっくりと考えているのは勉強に有用なAIサービスを作っていくというものです。
これは、僕はそれが欲しいから、もっというとすでにそのような取り組みをしているので、AIという概念を利用して実現していくのもなんとなくですがイメージしやすいので企画としてはいいかなと思いました。
解答・解説を学習し、学習したAI自身が問題をクリアできるかどうかを問われるかと思いますので、これらを実現できるものに見当をつけるということを１日目の目標としてみます。
geminiを使ったサーチ内容
リサーチにはどうせならということでgeminiを使ってみました。
前節までのマークダウン内容をそのままgeminiに入力してリサーチ結果を問い合わせ、さらにその問い合わせを深掘りしていき利用するAIプロダクトを選定した結果がこのようなものになりました。
以下、問い合わせの抜粋
提案するAIプロダクト構成
Vertex AI Platform: これらは、他のVertex AIサービスを統合し、ワークフローを管理するための基盤となります。ハッカソンでVertex AIを利用する以上、基盤として利用することになるでしょう。
Vertex AI Notebooks: 学習データの準備、モデルのトレーニング、評価など、開発の中心的な作業環境となります。Notebooks上でPythonなどのコードを記述し、各種AIサービスと連携します。
Gemini API in Vertex AI: 大規模言語モデル（LLM）であるGeminiは、テキストの理解、生成、要約などに優れています。資格試験の解答・解説を学習させ、問題文を理解させ、解答を生成する中核的な役割を担います。
Natural Language AI: Gemini APIと重複する部分もありますが、固有の自然言語処理機能（エンティティ抽出、感情分析など）が必要になった場合に活用できます。例えば、問題文の難易度を分析したり、学習者の理解度を評価したりする際に役立つ可能性があります。
とのこと。。。
すげぇ。。。
ということで、とっかかりとして手をつけるのは Vertex AI Platform と Vertex AI Notebooks の二つで、これらをいじっていると残りの二つにも鉢合うのかな？っていう印象。
じつはこの記事を作成する前のざっくりなイメージだとDataFlowを使うような気がしていましたが全然違う回答がきたので、AIエージェントで概要を調べるのは本当に有用だなとつくづく思います。
これらを元に手を動かしてみようかと思います。
一旦今日のところはここまで。
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