YTJPが告知協力を務める「第6回全国高等学校AIアスリート選手権大会『シンギュラリティバトルクエスト2025』」。今大会では、AI Quest、Cyber Quest、Data Quest、Robo Quest、X Quest01、X Quest02の５競技6種目を実施。1月31日（土）、2月1日（日）の2日間にわたって行われた決勝大会にて、各種目の日本一が決まりました。今回YTJPでは、AI Questで優勝した鹿児島情報高等学校の『リクライニングベッド』にインタビューを行い、決勝大会の感想や、自身の成長についてなどを聞きました。

老若男女、さまざまな角度・形の“グー・チョキ・パー”の大量のデータを学習させた自作AIを作成し、そのAIモデルの予測精度や速度を競う競技。対戦チームとAIじゃんけんで戦い、“グー・チョキ・パー”を判断する精度とスピードで勝敗が決まる。

学校名：鹿児島情報高等学校（鹿児島県）
チーム名：リクライニングベッド
左から：下大迫龍空（ふりがな：しもおおさこ るあ）（2年）、渡邊貴心（ふりがな：わたなべ きしん）（2年）

—優勝した感想を教えてください。

下大迫：決勝戦で戦ったチームは、スピードと精度のどちらも高いスコアを出していてとても強かったので、勝てて嬉しかったです。

渡邊：決勝戦では最終的に速度の結果で逆転勝利することができました。僕たちの作戦は、グー・チョキ・パーのわかりやすい写真を選び、AIが判断する速度を重視して勝つというものだったので、作戦通り速度で逆転勝利することができてよかったです。

—今回の決勝大会のプログラムを作るにあたり、AIモデルにどういった学習をさせたのですか？

下大迫：グー・チョキ・パーの予測の部分では、妹の手やおばあちゃんの手など家族の手を撮影して学習させました。僕たちの家族合わせて10人以上の右手左手の写真を撮影し、たくさん学習させましたね。精度を上げるためには、家族の手を学習させる他に、服装を変えて撮影してみたり、明るさを変えたりしていろいろと工夫しました。

渡邊：あとは写真にブレやぼかしを自分たちで入れてそれらも学習させました。最初はブレている写真を学習させるというアイデアはなかったのですが、プログラムを改良するうちに学習させたくなって。結果、ブレていても認識できる精度の高いAIモデルを作ることができました。

—決勝大会に向けて課題に取り組む中で、学んだことを教えてください。

下大迫：今回のシンギュラリティバトルクエストで初めてAIモデルを作ったので全てが学びでした。例えば、プログラミング言語の一つであるPythonや、生成AIサービスのChatGPTなども本格的に使用したのは初めてだったので、今後役に立ちそうなことをたくさん学べて楽しかったです。

渡邊：ChatGPTで写真を学習させたことがなかったため、新しい知識になりました。また、AIモデルを作る中で失敗することもあり、そういった時にどうやって改善すればよいか他の生成AIに聞いてみたりと、精度を上げていくのが面白かったです。

—今回学んだことをどのように活かしていきたいですか？

下大迫：将来はAI系の仕事がしたいので、今回のシンギュラリティバトルクエストで学んだ経験を活かして、もっと優れたAIを作りたいです。

渡邊：“AIを作れる力”というのは、次世代に必要になってくると思います。今回この大会に取り組んできて楽しかったので、この楽しさを後輩たちにも伝えていけたらいいなと思います。また学ぶのが難しいところもあるので、まずは自分がAIやシステム系について極めていき、いつか教える立場になれたらいいなと思います。

◾️シンギュラリティバトルクエストとは
「シンギュラリティバトルクエスト」では、AIやICTに興味・関心のあるギーク系高校生を発掘し、未来のエンジニアを「AIアスリート」として育成しています。次回の詳細は3月下旬頃発表予定！
最新情報は公式HPをチェック！
https://singularitybattlequest.club