今のAIコンテストは、本当に盛り上がっている。
彼の名前は彭銘裕。今年24歳で、以前は警備員として働いていた。
そんな、AIとはまったく縁のなさそうな人物が、数万人の参加者の中から勝ち上がり、全国Top 20に入ったのだ。
△『首を動かそう』プロジェクトの作者、彭銘裕氏
この大逆転劇は、彭銘裕氏が警備員をしていた頃にまでさかのぼる。
当時、彼はTikTokを見ていて、さまざまなTikTokエフェクトに夢中になった。仕事が終わると、自分でエフェクトの作り方を研究し始めた。経験を少しずつ積み重ねるうちに、彭銘裕氏は初心者から上級エフェクトクリエイターへと成長していった。
最も直接的な成果は、エフェクト制作の副業収入が警備員としての給料を上回ったことだ。そこで彭銘裕氏は、思い切って仕事を辞めて実家に戻り、TikTokエフェクトの制作に専念することにした。
しかし、エフェクト制作では長時間パソコンの前に座り続けなければならない。そのため、彭銘裕氏はたびたび首や頸椎に痛みを感じていた。本人の言葉を借りれば、「エフェクトを作り終えると、首を動かすたびにパキパキ鳴る」状態だったという。
ある日、ゲーム用エフェクトを制作していた際、こうした体感ゲームには、実は頸椎の痛みを和らげる効果があることに偶然気づいた。ちょうどその頃、このAIコンテストの存在を知り、思い切って参加することを決めた。
彭銘裕氏が開発したプロダクトは**『首を動かそう』**。ダウンロードも登録も不要で、Webページを開くだけですぐに遊べる、完全ブラウザベースの2人用体感型ヘルスケアゲームプラットフォームだ。
Top 20決勝のプレゼンテーションでは、彭銘裕氏が具体的な遊び方を披露した。
映像からも分かるように、このミニゲームでは、パソコンに向かいながら鼻を卓球ラケットに見立ててボールを打ったり、釣り竿に見立てて魚を釣ったりできる。楽しみながら首を動かせる仕組みだ。
さらに、「絵文字マスター」と「モノマネマスター」という2つのミニゲームでは、上半身全体を動かすことができる。
このすべてを完成させた過程について、彭銘裕氏は会場で次のように語った。
私は、いわば文盲のようなもので、英語も一言も話せません。それでも、完全な初心者が、しかも1人で、2か月の間にこれを作り上げることができました。
言うまでもなく、AIが大きな役割を果たした。
このようにユニークで心を打つ出来事が起きたのは、TRAE AIクリエイティビティカンファレンスでのことだ。彭銘裕氏が使ったAIこそ、TRAEだった。
注目すべきなのは、このプレゼンテーションがクリエイティビティカンファレンスの一部にすぎないということだ。会場はすでに大勢の来場者で埋め尽くされていた。会場の様子を見てみよう。
これほどの盛況となったのは、彭銘裕氏以外にも、多くのユニークな参加者やプロジェクトが会場に集まっていたからだ。今回のコンテストには延べ3万7,000人が応募し、1万4,000作品の中からTop 20が選出された。
空を目指すもの、地中を目指すもの、夢を形にするもの、古典籍を扱うもの、音楽を生み出すもの、親子で取り組むもの……。
まずは、最終結果を簡単に紹介しよう。
- 1位：『詞元開物』、賞金30万元；
- 2位：『動作フレーム MotionFrame』、賞金25万元（準優勝賞金20万元＋社会公益賞賞金5万元）；
- 3位：『オープンソース宇宙・衛星ウォッチャー』、賞金10万元。
授賞式のゲストも豪華だった。歌手でVibe Coderの胡彦斌氏、映像制作会社「影視颶風」の創設者であるTim氏、宇樹科技の創設者兼CEO／CTOである王興興氏（オンライン出演）、そして「教主」こと楼天城氏らが登壇した。
胡彦斌氏とTim氏は、彭銘裕氏への授賞を自ら行っただけでなく、会場で『首を動かそう』も体験した。
とにかく、ものすごい盛り上がりだった。
そして、この熱気の裏側で、このクリエイティビティコンテストは**「誰もが創作できる」**ということを余すところなく示した。それだけでなく、技術と実力があり、しかも温かみのあるAIを実感させてくれた。
高校生が25万元の賞金を獲得
ここからは、1位、2位、3位に輝いたプロジェクトを具体的に見ていこう。それぞれの「クリエイティビティ」とは、いったいどのようなものだったのだろうか。
優勝：Tokenをハードウェアに
今回のTRAE AIクリエイティビティカンファレンスで優勝したチームは、AI Codingの発展に伴って生まれた、非常に明確な空白に真正面から挑んだ。
ソフトウェアは今や、言葉で指示するだけで作れる。では、ハードウェアはどうするのか？
△『詞元開物』プロジェクトチーム：楊振宇氏、鄭仲鵬氏、鹿誠龍氏
『詞元開物』のメンバーは、楊振宇氏、鄭仲鵬氏、鹿誠龍氏の3人。全員がフルタイムの起業家で、1人はハードウェア、1人は工業デザイン、もう1人はソフトウェア開発とプロダクト実装を担当している。
3人は深圳科創学院で出会い、電子工学や組み込み開発の経験がない人でも、Vibe Codingと同じように、自分の要望を伝えるだけで実際のハードウェア製品を作れるようにしたいと考えた。
そこで開発したのが、AIハードウェアIDEと、卓上型PCB彫刻機のセットだ。
例えばユーザーが「音楽キーボードを作って」と入力すると、AIはまずユーザーと要件を確認し、PRDを生成し、電子部品を選び、ピン接続を整理する。続いてコードを自動生成し、コンパイル、書き込み、シミュレーションまで行う。方案が動作することを確認すると、PCB Layoutや自動配線を続けて実行し、加工用ファイルを生成。最後は卓上マシンに直接送信し、回路基板を彫刻できる。
予選の段階ですでにこの一連の流れは動作していたが、当時はまだ「すべての条件が揃ったときにしか動かないDemo」に近いものだった。
本当の変化が起きたのは準決勝だ。チームは開発室に閉じこもって機能を増やすのではなく、製品を実際のユーザーに直接提供した。青少年向けチャレンジキャンプや啓航キャンプなどでソフトウェア、基板製造、現場サポートを提供し、累計で約500人のユーザーと接した。
すると、問題が一気に浮かび上がった。開発ボードを選べない人、部品資料にピン情報がないケース、シミュレーションでは動くのに実物では接続できないケース、別のパソコンに変えた途端にコンパイル環境がクラッシュするケースなどだ。
そこで準決勝では、1つのことに集中して取り組み始めた。AIが生成した回答を、本当に製造に使えるものにすることだ。
部品情報が不完全な場合は、システムを一時停止して追加情報を求め、AIが勝手に推測しないようにした。コンパイルに失敗した場合は、問題がコード、依存関係、開発ボードの設定のどこにあるのかをさらに判定する。実際のユーザーが遭遇したバグは、Sentryで発生時の状況を記録し、TRAEにエラーのコンテキストを読み取らせて根本原因を特定し、そのまま修正させた。場合によっては、人間がバグの内容を説明する工程すら省けたという。
最も開発が集中した時期には、5日近くにわたって毎日14時間、高強度の開発を続け、Gitへのコミットは361回に達した。最終的に、実際のユーザーが一連のフローを最後まで無事に実行できるようになった。
ハードウェア自体も継続的に作り直された。決勝の時点では、新世代のPCBマシンはサイズと重量を50%以上削減。自動レベリングや、1回の固定でPCBの表裏を加工できる機能も追加された。さらにソフトウェアとのデジタルツイン連携も実現し、パソコンで回路基板を生成した後、マシンを直接制御して加工しながら、リアルタイムの状態を確認できるようになった。
8月初旬には、この設備を青少年向けハッカソンにも持ち込んだ。高校生たちは8日間で、それぞれ自分のハードウェア作品を完成させた。会場では、ある母娘が手作りのハードウェアを誰かへのプレゼントにしたいと相談する場面もあった。
これこそが、「詞元開物」という名前の最も分かりやすい意味なのかもしれない。
AIの中にある詞元（Token）を、最後には本当に触れられるモノへと変える。
さらに授賞式では、Tim氏がローラースケートを使って『詞元開物』を実演し、風船人形に開脚をさせてみせた。
準優勝：Apple Storeランキング22位に登場
準優勝に輝いた開発者はKyle氏。「リコンストラクター」という別名でも知られ、現在は高校2年生だ。プロジェクト名は**『動作フレーム MotionFrame』**。
△『動作フレーム』の作者の1人、Kyle氏
彼とチームメイトの小粥氏は、どちらも広東省中山市の出身で、バドミントンが好きだった。2人とも上達したいと思っていたが、コーチを雇うのはあまりにも高額だった。実際に調べてみると、1時間のレッスン料は360元、さらにコート代100元が必要だった。当時、Kyle氏の財布には200元しか残っていなかったという。
しかも、コーチがそばで「体を回転させていない」「打点が低すぎる」と注意してくれても、コートを離れると元に戻ってしまいがちだ。プレーヤーは自分の動きを見ることが難しいからである。そこで7月11日の夜、Kyle氏はプロジェクトの構築を始めた。目指したのは、自分が実際にプレーしている姿を見ながら指導してくれるAIコーチだった。
予選時点の『動作フレーム』は、スイング動作を認識してアドバイスを出すDemoにすぎなかった。しかし準決勝に向けて、Kyle氏は複数カメラ、3D再構築、機関向けプロ版などの機能を追加しようとした。数日間コードを書いた後、方向性がずれていることに気づき、思い切ってコードをすべて封印した。
その後の3日間はバドミントン施設に通い詰め、コーチや選手とともに動作の撮影と調整を繰り返した。さらにメンターから「ユーザーはなぜAIを信頼するのか」と問いかけられたため、改めて専門のコーチを探し、標準的な動作とよくあるミスをすべて撮影した。AIの判断を照合できる、実際のサンプルを用意したのだ。
最終的に準決勝版では、iPhone、Apple Watch、AirPodsを連携させた。スマートフォンが肘の角度、打点、スイング速度をフレーム単位で分析し、Apple Watchが動作と心拍数を収集。AirPodsはセット間の休憩中に、問題点をユーザーへ直接音声で伝える。システム全体には、12のレッスン、100種類のトレーニング方法、110種類のよくあるミスの例も追加された。
開発において、Kyle氏は方向性の決定、取捨選択、実機での検証を担当し、TRAEは明確化された要件をコードへと変換した。ソフトウェアに数百枚の動作画像が必要になった際、TRAEは数時間で一括生成を完了。実機テストで9つの問題が見つかったときも、2時間54分で修正、コンパイル、個別検証まで終えた。
1か月後、『動作フレーム』はAppleの審査を通過し、正式に公開された。決勝の会場でKyle氏は、リリースから10日後には人気ランキング22位まで上昇したと語った。
3位：親子で挑戦
今回のAIコンテストで3位に入ったのは、親子のペアだった。彼らはプロジェクトをそのまま宇宙へと広げた。
△『オープンソース宇宙・衛星ウォッチャー』の作者、譚談氏と中学2年生の息子
プロジェクト名は**『オープンソース宇宙・衛星ウォッチャー』**。父親の譚談氏は今年40歳。それまでは大手インターネット企業でソリューション関連の仕事に携わっていたが、「卒業」させられた後、今年から宇宙開発業界に入った。彼のパートナーはさらにユニークで、現在も中学校に通う息子の波波くんだ。
父親が全体設計と開発を担当し、息子が衛星の資料やモデルを集め、ついでに父親のプロダクトマネージャーも務めた。
宇宙開発業界に入ったばかりの頃、譚談氏は、この分野の専門ソフトウェアには非常に高いハードルがあることに気づいた。そこで7月7日にコンテストへ応募した際、自分にかなり本格的な目標を課した。TRAEを使って、衛星の状況認識とミッションシミュレーションのソフトウェアを作ることだ。
翌日、彼はシステムの目標、データソース、技術方案を自然言語でTRAEに説明し、まず完全な開発タスク仕様書を生成させ、その後の開発も引き続き進めさせた。
最初の開発タスクを一通り実行するのにかかった時間は、わずか4時間あまり。それでもプロジェクトスペース内のコードはすでに1.63GBに達していた。その後、親子でテストを行いながら問題点を繰り返しフィードバックし、3Dテクスチャ、モデル互換性、サーバーへのデプロイなどの問題を解決。3日後には予選版が完成した。
ただし当時は、まだ主に「衛星を見る」段階にとどまっていた。実際の軌道データを3D地球上に配置し、衛星の現在位置と今後の飛行方向を表示するものだった。
しかし準決勝では、譚談氏はシステムに衛星を本当に管理させることにした。
新バージョンでは、中国製のAOE軌道データや、より多くの衛星3Dモデルを追加しただけでなく、仮想の「TREA-01」衛星ミッションセンターも実装した。
ユーザーは衛星にリモートセンシング任務を割り当てることができ、AIは適切なミッションウィンドウを自動計算する。宇宙デブリが接近すると警告を発し、回避方案を生成し、ミッション全体を再生することも可能だ。さらには一人称視点のコックピットも追加され、画面の視点を衛星のすぐそばまで移動させ、足元で地球の昼夜が移り変わる様子を眺めながら、「自分自身が衛星になった」ような体験ができる。
準決勝に向けた開発も、継続的にアップデートされた。7月24日に決勝進出が決まると、譚談氏はまずバグを修正し、データベースの同期機能を追加。その後数日かけて、TRAEに新たな測運控開発ドキュメントを生成させ、リモートセンシング任務の編成、AIによるミッション計画、レポート出力、ミッション再生などの機能を追加した。
当初計画していた方案でも、実際には効果がよくないものがあった。例えば衛星の障害物回避の見せ方については、いったん採用した案を直接破棄し、改めて設計し直した。
決勝の会場で、親子は役割分担をさらに率直に説明した。父親は「アーキテクト兼プログラマー」、息子は資料の収集や問題点の指摘を担当し、ときどき新しいアイデアを持ち込むという。
しかし、譚談氏が本当に目指しているのは、このソフトウェア1本だけではない。コンテスト終了後には、これらの機能を段階的にオープンソース化し、より多くの人が低いハードルで宇宙開発ソフトウェアに触れ、衛星を理解し、さらにはこの「オープンソース宇宙」体系の改善に参加できるようにしたいと考えている。
夢をそのまま形にしたチームも
別の参加者チームは、なんと夢を見ることを1つのアプリにした。
夢迹 DreamTraceプロジェクトのリーダーである李一璇氏は、現役の大学生だ。このプロダクトを作ろうと思ったきっかけは、彼女自身が、推しのコンサートに行き、直筆サインをもらったうえに一緒に写真まで撮る夢を見たことだった。目が覚めた後もしばらく興奮は残っていたが、夢の細部は少しずつ消えていった。そこで彼女は、夢を保存できるツールを作りたいとずっと考えていた。
今回のコンテストでは、21歳のチームメイトと「夢の中には何でもある」チームを結成した。李一璇氏は会場で、2人の役割分担を冗談めかしてこうまとめた。
「私が夢を見て、彼がその夢を形にします」
予選時点の『夢迹』は、ページ表示を中心としたDemoにすぎなかった。準決勝ではTRAEのサポートを得て、チームがバックエンドとデータ機能を補完。さらに、AIによる夢占い、AIによる夢のイラスト化、現実との関連付け、夢の物語化といった機能を連携させた。
ユーザーは目覚めた直後、音声で夢を記録できる。その後、AIがテキストをもとに画像を描き起こしたり、一定期間の夢と現実の体験を並べて関連する手がかりを探したり、さらには小説や絵本を生成したりすることも可能だ。
最後に、こうして記録された夢はコミュニティに投稿できる。『夢迹』が用意したのは、いいねよりもさらに面白いボタン――「私も見たことがある」だ。
目覚めて数分もすれば消えてしまうかもしれない夢が、こうして記録され、似た夢を見たことのある別の人とも出会える。
それにしても、これらのプロジェクトは本当に創造的で、面白い。
なぜTRAEは誰もがプログラミングできるようにするのか？
ここまで参加者とプロジェクトを見てくると、彼らには共通点があることに気づく。
地質学専攻の学生、失職したばかりのUIデザイナー、高校生、そして自らを「文盲」と称した元警備員……彼らの多くは、これまで伝統的な意味でのプログラマーではなかった。
しかし、最終的に彼らが披露したものは、見栄えのよいDemoだけではない。TRAEを活用して、実機で動く地質モデリングツールを作った人もいれば、プロダクトをApp Storeに公開した人もいる。すでに実際のユーザーを探してテストを始めている人さえいる。
そして、こうしたことが可能になった背景には、ここ2年にわたるTRAEの進化も少なからず関係している。
2025年初頭にサービスが始まった頃、TRAEはまだAI IDEに近い存在だった。AIは主に開発環境の中で、ユーザーのコード作成や修正を支援していた。それから半年後、SOLOが登場し、状況は大きく変わり始めた。ユーザーは目標を1つ伝えるだけでよくなり、AIがタスクを分解し、プロジェクトを読み取り、ツールを呼び出しながら、作業を一つひとつ完了できるようになった。
この時点でTRAEが解決していたのは、単に「このコードをどう書くか」ではなく、「このモノをどう作るか」だった。
さらにSkills、Rules、MCP、カスタムエージェント、Plan、Specなどの機能が少しずつ整備され、現在では多くの開発タスクが次のような形になっている。アイデアと制約条件を明確に伝えるだけで、AIが自ら計画を立て、ツールを呼び出し、ファイルを修正し、コマンドを実行し、その結果を返して確認を求めてくるのだ。
こうした進化を振り返ると、注目すべきなのは名称が何度変わったか、入口がいくつ増えたかではない。もともと人間が手作業で行っていた開発工程を、一つずつAIに委ねてきたことこそが重要なのだ。
もちろん、これによってプロダクト開発が突然簡単になったわけではない。
ただ、以前は最初に人をつまずかせるのが「自分にはコードが書けない」という問題だったのに対し、今では本当の難しさは、「自分はいったい何を作りたいのか」「どこが間違っているのか」「次にどう修正すべきか」という点に移りつつある。
言い換えれば、コードというハードルは後ろへ移動し、問題を理解し、判断し、取捨選択する力が、むしろ前面に押し出されている。
AIコンテストは、もはや技術だけでは勝てない
これは、コンテスト全体を見終えた後に感じた、非常に大きな変化だ。
AI Codingがここまで発展した現在、単に「コードを書いて」と頼むことは、ますます基礎的な機能になっている。作品の差を生み出す要素は、コードを書く前の段階へと移り始めている。
『詞元開物』チームは、AI時代のハードウェアに何が足りないのかをまず見極めなければならなかった。Kyle氏は、実際に費用を払ってバドミントンのコーチに相談しなければ、高校生が専門的な指導を受けることがどれほど高額なのかを知ることができなかった。李一璇氏は、自分の夢の中の物語をその先へとつなげたいと考えた。
こうした問題を、AIが何もないところから見つけてくれるわけではない。
問題を見つけて初めて、要件をどう分解するか、AIの出した結果が正しいかをどう判断するか、バグが出たときにどうテストするか、そして方向性がずれたときに、すでに書き上げたものを思い切って作り直せるか、といった課題に向き合うことになる。
だからこそ今回のコンテストを振り返ると、技術は依然として、プロダクトを動かせるかどうかを決めている。しかし、それをなぜ作る価値があるのかを決めるのは、クリエイティビティなのだ。
これからは、誰もがプログラマーになる必要はないのかもしれない。
教師は生徒のためにツールを作れる。保護者は子どものニーズに合わせてアプリを開発できる。普通の人でも、日常生活で何度も悩まされている小さな問題をきっかけに、自分のためのソフトウェアを一時的に「作る」ことができる。
ソフトウェアを作る力が広く開放され始めた今、本当に希少なものは、再び人間の側へと戻ってきた。真剣に生活しているか。解決する価値のある問題を見つけられるか。そして、それを本当に自分の手で解決しようとするか。
3万7,000人がこのコンテストに参加したことの中で、最も注目すべきなのは、まさにこの点なのだろう。
あなたにも、ずっと作りたいと思いながら、「自分はプログラミングなんてできない」と諦めていたアイデアはないだろうか。
ぜひ、TRAEしてみてほしい。