DMZ日本とYCombinatorハッカソンでAIソリューションにより1位を獲得

このプロジェクトは、2つの別々のハッカソンで開発されました： - DMZ Japan x JVA ハッカソン、そこで元のコンセプトが作成されました - Y Combinator ハッカソン、そこでアイデアが拡張され、洗練され、改善されました私の環境と開発に関する学問的背景を活かして、私は日本の緊急な持続可能性の課題、特にクリーンエネルギーの採用とレジリエントインフラに焦点を当ててコンセプトを形作りました。

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問題

日本は二つの緊急の国家的優先事項に直面しています：

クリーンエネルギーの採用を加速すること
災害へのレジリエンスを強化すること

しかし、太陽光パネルを設置できる場所を評価することは遅く、手動で、高価です。
エネルギー提供者は屋根を一つ一つチェックしなければならず、再生可能エネルギーへの移行を遅らせ、準備の限界を設けています。

私たちのアイデア

私たちの目標

日本全国の最適な太陽光発電所設置場所を特定するために技術を活用し、SDG 7: すべての人に手頃でクリーンなエネルギーをに沿った迅速でスケーラブルなソリューションを作成します。

私たちのソリューション

私たちは、衛星画像とAI/ML屋根分類モデルを使用したプラットフォームを構築しました。これにより、政府、エネルギー会社、NGOが地域全体や都市規模で迅速に機会を評価できるように、太陽光に適した屋根を即座に事前審査することができます。

プロセス

このハッカソンではスピードと明確さが求められたため、集中した高強度のプロセスを作成しました：

問題とユーザーのニーズを定義する

日本のエネルギーと災害の状況を調査する
衛星画像データセットを収集する
屋根を分類するためのAI/MLモデルを構築し、トレーニングする
プラットフォームを設計する（フロー、ダッシュボード、フィルター）
迅速なテストで実現可能性を検証する
動作するプロトタイプを基にしたピッチを提供する

この構造化されたフローにより、各ステップでの意思決定を検証しながら迅速に進むことができました。

研究

私たちは解決策を根付かせるために三つの領域を探求しました：

ユーザーフロー

インターフェースを設計する前に、重要なユーザーフローをマッピングしました:

ワイヤーフレーム

フローをワイヤーフレームに変換し、次に以下に焦点を当ててUI画面を磨きました：

クリーンで地図優先のレイアウト
色分けされた屋根の分類
アクセス可能なサイドバーのフィルター
実行可能なインサイトの概要（例： “1,247のソーラー対応屋根を特定”）
エクスポート＆レポーティングツール

これらのデザインは、複雑なAI出力を一目で理解できるようにしました。

MLソリューション

私たちは三つの画像タイプを評価しました:

商業用高解像度画像
- 非常に正確
  – 高価で、厳しいライセンス
日本政府の画像 (GSI)
- 無料/手頃な価格、良好なカバレッジ (20–40 cm)
  – 品質は変動します
公共衛星画像
- 無料
  – 屋根には解像度が低すぎる

最終アプローチ:
トレーニング用に無料のGSIオルソフォトを使用し、コストと精度のバランスを取るために優先ゾーンには有料高解像度画像（Maxar/AW3D）のみを使用します。

AIソリューション

ワイヤーフレーム、ユーザーフロー、リサーチを使用して、私たちはLoveableを使用して動作するプロトタイプを作成しました。

結果

私たちのソリューションは、DMZ Japan x JVA Hackathonで優勝し、クリーンエネルギーの採用と災害のレジリエンスに対する実践的な影響が認められました。その後、Y Combinator Hackathonに向けてさらなる進展を遂げ、「最もベンチャー支援可能」賞を受賞し、この概念のスケーラビリティと市場潜在能力を強調しました。

これらの勝利は、従来のエネルギーモデルを超えた考え方、創造的なAI/MLソリューションを適用する能力、そして持続可能性と環境開発に対する私の個人的なコミットメントに基づいて推進されました。

次のステップ

私たちのチームは、メンターシップ、技術的ガイダンス、市場検証を通じて初期段階のスタートアップを支援するプログラムであるDMZ Japanに受け入れられました。このベースキャンプフェーズの一環として、私たちはモデルの精度を引き続き改善し、データセットのカバレッジを拡大し、プラットフォームのUXを強化し、エネルギーパートナーとの実世界でのユースケースを検証する計画です。この次のステージは、私たちの概念を日本のクリーンエネルギーとレジリエンスのニーズに適した、実行可能でスケーラブルなソリューションに微調整するのに役立ちます。

学び

この経験は、私が大胆なアイデアを提案し、実世界への影響に結びつく解決策を形作ることを楽しんでいることを再確認させました。また、明確なコミュニケーションとコラボレーションの価値を教えてくれました。円滑にチームとして機能することは、厳しい締め切りの下で複雑なAIコンセプトを構築し、提示するために不可欠でした。今後は、この同じ創造性、チームワーク、目的志向の考え方を私のプロフェッショナルな仕事に持ち込むことに意欲的です。

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