HackEurope 2026: AIとハッカソンに関する短い愚痴

HackEurope 2026: AIとハッカソンに関する短い愚痴 Antonio Cheong 著 2026年2月23日 Permalink HackEuropeは終わりました。多くの点で、それは完全な大失敗でした（参加者にとってアクセス不能なUI、多くの遅延、誤解、その他リストするには多すぎる問題）。しかし、カフェインの過剰摂取と睡眠不足が終わった今、実際にいくつかの重要な教訓があったと言えます。 TL;DR: フロントエンドがほぼ全てです。あなたのプロジェクトが実際に機能しているか、あるいは実用的な応用があるかという証明の負担はゼロです。見た目がクールであれば、投資家や非技術的な人々はそれを喜んで受け入れます。 トラックを賢く選びましょう。トラックのスポンサーが実際にあなたのいる場所にいることを確認してください。多くの人々は、トラックが国ごとにあると誤解していましたが、実際には3カ国で共有される1000ユーロの賞金があり、スポンサーは一部で実際に事業を展開していませんでした。 説明しやすい問題を選びましょう。説明には2分しかありませんでした。文脈を説明するかどうかにかかわらず、負けゲームです。非技術的な人々は、混乱して聞くのをやめるでしょう。私たちは、評価者のうち3分の2がオープンソースのサプライチェーン攻撃について実際に知っており、私たちのソリューションに興奮してくれたという点で非常に幸運でした。 トレンドを追いましょう。すべての受賞者は、ソリューションの重要な部分として「AI」を持っていました。とはいえ、個人的には自分のアドバイスに従わないでしょう。私は、長期的に維持したいと思えるものを作るという目標を持って参加しました。単なるAIのスロップ（私はLovableが本当に嫌いです）ではありません。 AIは適合を奨励し、創造性を殺します。そこにあったプロジェクトの堅実な90%は、単なるバイブコードのスロップでした。アイデアさえもAIでした。複数の人が全く同じアイデアを、全く同じタイトル、説明、実装で実装しているのがわかります。私はルーディストと呼ばれるかもしれませんが、AIをツールとして特に嫌っているわけではありません。私の問題は、それが特定のプロジェクトタイプの敷居を著しく下げ、それゆえ、そうでなければクールなものを作っていたであろう人々が、AIの能力によって制約された型にはまることを奨励していることです。多くのクールなアイデアは、トレーニングデータから外れており、ハッカソンではめったに見られなくなりました。AIはそれらを「難しすぎる」と言い、人々はそれらを単に避けます。 グランプリを受賞したのは、LLMを使用して落雷による山火事を予測し、次にLLMを使用してドローンを操作して雲種を散布し、山火事を防止するというアイデアでした。クールなUIなどはありましたが、少なくとも観察した限りでは、その背後には何もありませんでした。Anthropicのスタートアップセールス責任者による後に編集された投稿では、優勝チーム（LLMによる雲種散布）にはソフトウェアエンジニアが1人、非技術者が3人しかいなかったと述べられています。アクセシビリティは素晴らしいですが、これらのプロジェクトのどれもが長期的に存在するとは全く期待されていません。コードがコモディティであると主張するための単なるマーケティングのスタントです。 ハッカソンはかつて、実際のスタートアップが作られる場所、あるいは少なくとも個人の能力の代理となる場所だったように感じます。今では、すべてがフロントエンドのみのデモとなり、フォローアップへの期待は全くなく、ピッチングとトレンド追跡以外には能力について何も言われていません。 私が目にしたその他の面白いアイデアのいくつか： LLMを使用してすべてのプロンプトをスキャンすることで、AIプロンプトインジェクションを停止する（これの重複が複数あった） LLMを使用して衛星を制御し、ロシアの衛星が接近したときに移動させる（受賞） 「テックチームのためのPalantir」 「すべての開発者のマシンに静かに座り、画面、コード、通信をスキャンして脆弱性を積極的に防止するリアルタイムセキュリティガーディアン。」