左から乾さん、遠藤さん、若山さん
データサイエンス学部データサイエンス学科の2年生 遠藤 一護さん、若山 小梅さん、3年生 乾 映之右さんの３名が、2025年8月2日〜3日に恵比寿ガーデンプレイスタワーで開催された、「【全国学生対抗】Qiita × Fast DOCTOR Health Tech Hackathon オンライン診療×AIで、未来の医療を共創しよう！」に、チーム「unpretrained」として参加し、優秀賞を受賞しました。
Health Tech Hackathonとは？
エンジニアコミュニティ「Qiita」を運営するQiita株式会社と医療支援プラットフォーム「ファストドクター」を運営するファストドクター株式会社が共同で開催するハッカソン（テーマに沿って参加者が短期集中的に開発作業を行い、成果を競い合うイベント）です。2024年の開催に引き続き、今年で2回目の開催となります。
今回の開発テーマは「生成AIを活かしたウェブサービス、モバイルアプリの開発」。
各参加者が、生成AIを活用したオンライン診療に関するウェブサービス、モバイルアプリのプロトタイプの企画・開発を行い、その腕を競い合うなかでの受賞となりました。
チーム「unpretrained」では、カルテ作成における目的の混在や、それに起因する作業増加という課題を発見し、それを生成AIのサポートによって解消できないだろうか、と考えたことをきっかけに、医師のカルテ作成をサポートするシステム「KalteBoost」を開発しました。
受賞に至った評価のポイントは、各チームが生成AI技術のひとつであるLLM（大規模言語モデル）を活用して開発を行っている中、LLMの主要な課題であるハルシネーション（AIによる虚偽の情報生成）への対策が優れているという点でした。
乾 映之右さん
（データサイエンス学部 データサイエンス学科３年）
今回は医療分野に関心のあるメンバーとの協力だったため、医療現場における課題発見や解決策の検討はメンバーに委ね、私は「浮かんだ解決策をどのようにプロダクトへ落とし込み、インパクトを最大化するか」に注力しました。オンライン診療という場面において、AIがどのように活用されれば現場にとって価値があるのかを意識して開発に取り組みました。その結果、評価をいただけたことを大変嬉しく思います。
遠藤 一護さん
（データサイエンス学部 データサイエンス学科２年）
医療現場の方々から直接課題を聞き、カルテ作成業務の負担という大きな問題に技術で向き合うことができ、非常に有意義な経験となりました。今回は力不足で実装面をメンバーに任せきりになってしまった部分があり、自分自身の技術力をもっと向上させる必要があると痛感しています。医療×AIという分野の可能性を肌で感じることができ、自分の病理AI研究に向けても、大きなモチベーションを得ることができました。
若山 小梅さん
（データサイエンス学部 データサイエンス学科２年）
私は今回、ハッカソンに初めて参加しました。自分が関心を持つ分野で、実際にチームでアイデアを形にし、短期間でプロトタイプを完成させたことで、開発の手応えや自分たちの提案が形になる喜びを強く感じました。また、チームメンバーから多くの知識を吸収し、さまざまな視点で課題を発見し解決策を考える過程は難しくもあり、刺激的でした。
関連リンク
- Qiita公式 Xサイト
https://x.com/Qiita/status/1955194474596102249 - Qiita ハッカソンで医療カルテの類似検索推薦システムを開発した話（遠藤一護）
https://qiita.com/16MBytes/items/1835bbc495a9ade6ab3c - オンライン診療×AIをテーマに、日本最大級のエンジニアコミュニティ「Qiita」が「ファストドクター」と共同で全国の学生を対象としたハッカソンを開催！出場チームの募集を開始
https://corp.qiita.com/releases/2025/04/health-tech-hackathon/ - 武蔵野大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科
https://www.musashino-u.ac.jp/academics/faculty/data_science/data_science/ - 武蔵野データサイエンス
https://web.ds.musashino-u.ac.jp/
