（N A PRO C K）
主 催 一般社団法人 全国高等専門学校連合会 共 催 特定非営利活動法人 高専プロコン交流育成協会

後 援／文部科学省，総務省，経済産業省，警察庁，デジタル庁，福井県，福井県教育委員会，鯖江市，越前市，鯖江市教育委員会，越前市教育委員会，一般社団法人福井県商工会議所連合会，
福井県工業技術センター，一般社団法人ソフトウェア協会，一般社団法人情報処理学会，一般社団法人電子情報通信学会，一般社団法人教育システム情報学会，国立研究開発法人情報通信研究機構，
一般社団法人デジタル地方創生推進機構，日本弁理士北陸会，福井県中小企業家同友会，ＮＰＯ法人ＩＴジュニア育成交流協会，福井新聞社，NHK福井放送局，ＦＢＣ，福井テレビ，朝日新聞社，
毎日新聞福井支局，日刊工業新聞社，福井高専教育後援会，福井高専地域連携アカデミア，福井高専同窓会進和会

第34回全国高等専門学校
主
共
後

催
催
援

プログラミングコンテスト

一般社団法人 全国高等専門学校連合会
特定非営利活動法人 高専プロコン交流育成協会（NAPROCK）
文部科学省，総務省，経済産業省，警察庁，デジタル庁，福井県，福井県教育委員会，鯖江市，越前市，鯖江市教育委員会，越前市教育委員会，福井県商工会議所連合会，福井県工業技術センター，一般社団法人ソフトウェア協会，一般社団法人情報処理学会，一般社団法人電子情報通信学会，一般社
団法人教育システム情報学会，国立研究開発法人情報通信研究機構，一般社団法人デジタル地方創生推進機構，日本弁理士北陸会，福井県中小企業家同友会，ＮＰＯ法人ＩＴジュニア育成交流協会，ＮＨＫ，福井新聞社，ＦＢＣ，福井テレビ，朝日新聞社，毎日新聞社，日刊工業新聞社，福井高専教育
後援会，福井高専地域連携アカデミア，福井高専同窓会進和会

産学連携協賛アバナード（株），（株）Blueship，（株）NSD，ピクシブ（株），（株）jig.jp，（株）AGEST

特別協賛（株）セゾン情報システムズ，（株）日立製作所，チームラボ（株），（株）トヨタシステムズ，さくらイン
ターネット
（株）
，ネクストウェア（株），（株）シーエーシー，（株）
FIXER，（合）DMM.com，アドバンス
ドプランニング（株），（株）ブロードリーフ，LINEヤフー
（株）
，
（株）
NTTデータフィナンシャルテクノ
ロジー，（株）アイ・エス・ビー，（株）インフォコム西日本，（株）
サイエンスアーツ，コスモリサーチ
（株）
，
（株）
デンソー，
（株）
アフレル，
（有）ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所，（株）
アートテクノロジー，（株）インフォコム東日本，（株）サイバーエージェント，（株）リクルート，KDDIアジャイル開発センター（株），越前がにロボコン

一般協賛（株）インテリジェント ウェイブ，（株）クレスコ，（株）ワコム，アイフォーコム（株），富士ソフト（株），アイ・システム（株），（株）メンバーズ，オープンテクノロジー（株），（株）タブチ，（株）ワイズ，
（株）
OEC，
（株）
CRI・ミドルウェア，（株）アイスタイル，（株）
TOKIUM，（株）日本総合研究所，
（株）
みらい
スタジオ，
（株）
朝日ネット，スパイスファクトリー（株）

募集部門

パソコン等で実行可能なソフトウェア環境のもとで以下の3部門で競う
1. 課題部門 「オンラインで生み出す新しい楽しみ」をテーマにした作品
2. 自由部門 自由なテーマで独創的な作品
3. 競技部門 「決戦！ ｎ乗谷城」与えられたルールによる対抗戦

応募資格

国公私立高専の学生（専攻科生を含む）

募集期間

令和５年５月１５日（月）〜２２日（月）審査

1. 予選（書類による審査）
日時 令和５年６月２４日（土）会場 東京都立産業技術高専品川キャンパス
2. 本選（プレゼン・デモ等による審査，競技は対抗戦）
日時 令和５年１０月１４日（土）〜１０月１５日（日）会場 サンドーム福井（福井県越前市瓜生町5-1-1）

表

彰

次の各賞を授与します。
課題・自由部門（各々）最優秀賞 ・・・・・・・・・・・・ 各１点（賞状および副賞）
優 秀 賞 ・・・・・・・・・・・・ 各１点（賞状および副賞）
特 別 賞 ・・・・・・・・・・・・ 各数点（賞状および副賞）※ 最優秀賞受賞者には文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞、電子情報通信学会若手奨励賞が授与される。
競技部門
優
勝 ・・・・・・・・・・・・ 各１点（賞状および副賞）
準 優 勝 ・・・・・・・・・・・・ 各１点（賞状および副賞）
第 三 位 ・・・・・・・・・・・・ 各１点（賞状および副賞）
特 別 賞 ・・・・・・・・・・・・ 各数点（賞状および副賞）※ 最優秀賞受賞者には文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞、電子情報通信学会若手奨励賞が授与される。

ポスターデザイン

飯島大稀、吉田創

The 15th NAPROCK International Programming Contest,
Fukui, JapanINTRODUCTION
NAPROCK has co-sponsored the College of Technology Programming Contest（Kosen Procon）since 2008, and started
to sponsor the NAPROCK international programming contest since 2009. This year, the NAPROCK 15th international
programming contest is held with the 34th Kosen Procon. This contest aims to promote ﬂexibility of thinking throughprogramming, at a very high level. At the contest, students from kosens or universities compete with each other byutilizing knowledge and ideas in information processing technology they have learned everyday of their lives. It is
required for them to make full use of the latest and evolving information processing technology.
CONTEST INFORMATIONDATE: October 14th（Sat.）‒ 15th（Sun.）, 2023
VENUE: Sundome Fukui（5-1-1, Uryucho, Echizen-shi, Fukui, 915-0096 Japan）
PARTICIPANTS: KOSEN students（who participant in KOSEN Programming Contest）, and students in foreign
universities/institutes
EXAMINATION METHODS:
Themed Section and Original Section:
Both of the presentation and demonstration will be examined by the judges. The examination standard includes
originality, technical capabilities of systems development, usefulness, ease of use, manual/ documentation
preparation, speech and presentation skills, and so on. The operation manual and program source list will also be
reviewed.
Competition Section:
Each team competes according to the answers to the designated problems.
AWARDS:In the Themed Section and the Original Section, the following prizes will be awarded.
Grand Prize: 1 team, Second Prize: 1 team, Special Prize: several teams
In the Competition Section, the following prizes will be awarded.
Champion: 1 team, First Runner-up Prize: 1 team, Special Prize: several teams
PROCON WEB SITE:
NAPROCK Oﬃcial site:
NAPROCK Facebook page:
KOSEN PROCON oﬃcial site:

https://www.naprock.jp/
https://www.facebook.com/naprock2008
https://www.procon.gr.jp/

SPONSORS and SECRETARIAT:
Main sponsor:
Nourishment Association for Programming Contest KOSEN
Co-sponsor:
Technical College Association
Supervising college:
National Institute of Technology, Fukui College
Judging Committee:
KOSEN PROCON judging committee
Foreign Participants:
Singapore Polytechnic（Singapore）
Hong Kong Vocational Training Council（Hong Kong）
Hanoi University of Industry（Vietnam）
King Mongkutʼs Institute of Technology, Ladkrabang（Thailand）
KOSEN-KMITL（Thailand）
Mongolian University of Science and Technology（Mongolia）
Mongol Koosen College of Technology（Mongolia）
New Mongol College of Technology（Mongolia）
Secretariat:
NAPROCK

1ご挨拶

大会会長挨拶

特定非営利活動法人
高専プロコン交流育成協会（NAPROCK）
理事長挨拶

全国高等専門学校連合会会長

桑原

北九州工業高等専門学校長

鶴

見

智

第３４回全国高等専門学校プログラミングコンテストを、全国高等専門学校連合会主催、NPO 高専プロコン交流育成協会（NAPROCK）の共催で開催できますことを大変喜ばしく思います。
高等専門学校（高専）は１５歳から５年一貫の早期エンジニア養成を行っている高等教育機関で、現在、全国で国公私立合
わせて５８高専あり、高専連合会はこれらの連合組織です。体育大会や各種コンテスト系大会を主催して高専生に活躍の場を提供し、人間力やコミュニケーション力の醸成や技術者教育の補完を担っております。
デジタル化の進展により、異分野の技術が融合複合化し、イノベーティブなもの・ことづくりを目指すエンジニアにとって情報通信技術の理解と修得は今や必須です。本コンテストは高専生が日頃の学修成果を生かし、情報処理技術におけるアイデアを実現する力を競うことで創造性・独創性を育てるためのプロジェクトの一つで、若く力強いエネルギーや発想の柔軟性を社

裕史

新型コロナウイルスへの対策も一段落して、高専プログラミングコンテストにもやっと日常が戻ってまいりました。福井高専を主管として開催される第３４回高専プロコンのキャッチフレーズは「見せよっさ∞の可能性」であり、多くの来賓・来客を会場にお迎えして大会を開催し、高専生の作品を見ていただく機会が実現できることは誠に感慨深いことと存じます。
改めて言うまでもありませんが、ICT 技術は驚くような速さで進展し、様々な分野に応用されて∞の可能性を示しつつあります。
今年は特に生成 AI が大きな話題となりました。この技術により様々な作品やデータを容易に作成できることで、まさに、可能性∞にも思えました。しかし、出力の真偽の問題、悪用の問題、学習データや生成物に関する著作権などのさまざまな権利の問題についても指摘されているところであり、同時に、AI が独創性を持ちうるかという点についても議論が進んでいます。
高専プロコンの課題・自由部門では、コンテストの開催当初から作品の独創性、有用性、発表能力を重点的に評価してきました。今回の大会の作品にもAIを活用した作品があるかもしれませんが、さすが高専生、やはり高専生といわれるような独創性、有用性に優れた作品の発表を通して、高専生の持つ「∞の可能性」を世の中に見せていただきたいと思います。
さて、この大会の開催は、全国高等専門学校連合会、プロコン実行委員会の皆様方のご尽力と今回主管校を引き受けていただきました福井高専の教職員のお力によるものと存じ、改めまして心より感謝申し上げます。
また、審査委員の皆様方には予選時から真剣にお取り組みいただき、そのご苦労にはなんと申し上げてよいか感謝の言葉もありません。
最後になりましたが、日本を取りまく経済状況が不透明さを増している中にあっても、本大会が継続的に開催できますのは、ご協賛いただく企業の方々およびご後援下さる皆様のご理解、ご尽力の賜物と存じます。多大なご援助に心より感謝申し上げ
ますとともに、高専生および高専の、ひいては高度化する情報社会の進展のために一層のご助力をお願い申し上げ、挨拶とさせていただきます。

会に紹介します。１９９０年度（平成２年度）より開催され、今年で３４回目となりますが、年々技術的レベルも向上しており、産業界や学会等から高い評価を受けています。
本大会では、予選を勝ち抜いたチームや個人が会場に集まり、パフォーマンスを競い合います。本年度も昨年に引き続き現地開催とし、「みせよっさ∞の可能性」と題して、課題部門、自由部門および競技部門の全ての部門を開催します。

プロコン実行委員長挨拶
福井工業高等専門学校長

コロナ禍でいろいろと行動の制約がある中でも、精一杯頑張って乗り越えてきた高専生たちがさらに飛躍し、ハードとソフト

長谷川の技術が融合した最高のプレゼンテーションとデモンストレーションを見せて日本中を活気づけてくれると期待しております。皆様にも高専生の若さ溢れる感性・創造性・技術力、そして高専の技術者教育のレベルの高さを感じていただけるものと思っております。どうか応援よろしくお願いいたします。
ご後援いただきました文部科学省、総務省、経済産業省、警察庁、デジタル庁、福井県、福井県教育委員会、鯖江市、越前市、鯖江市教育委員会、越前市教育委員会、福井県商工会議所連合会、福井県工業技術センター、関連の学協会・団体、報道機関等、協賛いただきました企業等の方々に深く感謝申し上げますとともに、ご多忙にもかかわらず審査委員をお引き受け
いただいた先生方、企画・運営された実行委員会の皆様、主管校である福井高専の長谷川章校長先生はじめ教職員とステー

クホルダーの皆様、そして今回の高専プロコンにご支援ご協力いただきました全ての皆様に心より御礼申し上げます。

2章

第３４回全国高等専門学校プログラミングコンテストの開催にあたりご挨拶申し上げます。
本大会は福井県越前市の福井県産業振興施設（サンドーム福井）にて開催されます。この施設名称は、「太陽＝サン」、「産業」、「参加」に由来しております。また、サンドーム福井には「福井ものづくりキャンパス」が併設され、デザインセンター福井やデザインラボを備え、福井県のものづくり産業の振興や人材育成の拠点としての役割も担っています。まさに全国高専の若者
が ICT を駆使した熱戦を繰り広げるのに相応しい会場であります。
さて、今大会は「みせよっさ∞の可能性」をメインテーマに３つの部門で競われ、数多くの応募がありました。課題部門の「オンラインで生み出す新しい楽しみ」では、ICT を活用した「新しい楽しみ」を高専生の柔軟な発想でどのように仕上げてくれるのか「楽しみ」です。また、自由なテーマで独創的な作品を競い合う自由部門も見逃すことができません。さらに福井県の中世の城下町として知られる一乗谷朝倉氏遺跡にちなんだ「決戦！ ｎ乗谷城」と題して行われる競技部門では、マスを取り合う
対戦型の陣取りゲームが行われます。いずれの部門も若き高専生の独創的なアイデアがどのような形で表現されるのか期待されます。
さらに本大会は、第１５回 NAPROCK 国際プログラミングコンテストが同時開催され、タイ、シンガポール、モンゴル、ベト
ナム、香港の５か国１１チームが参加いたします。大会を通じて学生同士が交流を深められることを願っております。
最後になりますが本大会の開催にあたりましてご後援、ご協賛いただきました各団体、企業の皆様、大会全般において企画
運営いただきました高専プロコン交流育成協会（NAPROCK）の皆様、審査委員の皆様、当地における大会開催にあたり多大なるご理解とご協力をいただきました福井県、越前市、鯖江市をはじめ関係者の皆様に心より御礼申し上げます。

3

大会日程

審査委員

10 月 14 日（土）

審査委員長

大場みち子

京都橘大学

08：30 ～ 08：50

参加者連絡会議

審査副委員長梅村恭司

豊橋技術科学大学

09：30 ～ 10：00

開会式

10：10 ～ 17：14

プレゼンテーション審査（課題部門・自由部門）

審査委員

有馬

三郎

株式会社セゾン情報システムズ 執行役員 CTO

12：00 ～ 17：00

競技部門（ファーストステージ・セカンドステージ）

17：30 ～ 19：00

学生交流会

10 月 15 日（日）08：30 ～ 08：45

参加者連絡会議

09：00 ～ 12：15

デモンストレーション審査・マニュアル審査（課題部門・自由部門）

08：45 ～ 14：45

競技部門（敗者復活戦・ファイナルステージ）

14：45 ～ 15：15

特別講演

15：30 ～ 17：00

閉会式

名刺クエストと学生交流会
第 34 回福井大会においても協賛企業と参加学生・教員の交流促進のため名刺クエストを実施いたします。本年度も学生交流会の企画として学生同士の名刺交換も実施します。
従来の企業と学生・教員間の名刺交換を「企業部門」と位置づけ，昨年に引き続き学生同士の名刺交換を行う「学生部門」を設置し，交換した名刺の数を競います。企業部門と学生部門のそれぞれ上位 10 チームに賞品を進呈します。
また、参加者同士の交流を促進するため，10 月 14 日（土）17：30 ～ 19：00 にイベントホール・メインステージにおいて学生交流会を実施いたします。交流としてクイズ大会などを行い、豪華賞品も用意しておりますので，是非参加ください。

特別講演時：10月15日（日）14：45 ～ 15：15

株式会社インテリジェント ウェイブ池田心

北陸先端科学技術大学院大学

稲見

昌彦

東京大学

今井

一範

アドバンスドプランニング株式会社 代表取締役

大草賢一

株式会社Blueship サービスR&Dチームグループ長 兼 CTOオフィス

奥村充男

株式会社デンソー 先端技能開発部 モビリティ実験室 課長

加邉

徹

香山

瑞恵

信州大学

北岡

教英

豊橋技術科学大学

久保愼一

ネクストウェア株式会社

先端科学技術研究科 教授

総長特任補佐・先端科学技術研究センター副所長・教授

株式会社アイ・エス・ビー 管理本部 人事部 シニアマネージャー
工学部 電子情報システム工学科 教授
情報・知能工学系 教授

笹岡賢二郎

一般社団法人 ソフトウェア協会 専務理事

城倉和孝

株式会社AGEST 取締役副社長CTO

杉田泰則

長岡技術科学大学

鈴木

淳一

アバナード株式会社 代表取締役

鱸孝之

株式会社トヨタシステムズ カスタマーサービスシステム部 部長

田中

務

田村

哲也

チームラボ株式会社 CTO

鳥越直寿

株式会社インフォコム東日本 代表取締役社長

西川鷹介

株式会社ブロードリーフ 開発本部 第1開発部 SBC開発1課 エンジニア

西村和浩

株式会社NTTデータフィナンシャルテクノロジー 特命プロデューサー

泰

技学研究院 電気電子情報系 准教授

株式会社インフォコム西日本 代表取締役社長

NHK メディア技術局 コンテンツテクノロジーセンター デジタルソリューション 専任部長

樋口大輝

株式会社サイエンスアーツ 事業本部 開発部 部長

前川秀志

株式会社NSD 取締役専務執行役員

兼 株式会社ZOZONEXT 取締役 大蔵 峰樹 氏

道井俊介

ピクシブ株式会社 執行役員 CTO

株式会社jig.jp 代表取締役社長

宮地

力

矢野

完人

合同会社DMM.com 動画配信事業部 配信基盤グループ マネージャー

山下

径彦

株式会社シーエーシー インテグレーション統括本部 副本部長

山地

駿徹

株式会社jig.jp エンジニア吉田育代

フリーランスライター

鷲北

賢

渡辺

隆徳

講演題目：「高専人は本当に起業に向いているのか？」講

情報・知能工学系 教授

飯岡あゆみ

長谷川
日

工学部 情報工学科 教授

師：神山まるごと高等専門学校 校長
福野 泰介 氏

ものづくり力とチャレンジする心は、どのように培われたか？高専出身者を応援する高専人会の設立にも関わる、福井高専出身起業家2名の対談

大蔵 峰樹 氏から「新しい高専像」に迫ります。
両名は地震を研究する福井高専教員、岡本拓夫氏による「地球物理学研究会、通称なまず」のメンバー。卒業後、共同創業。神山まるごと高専で20年来の合流。

NPO法人 音楽の未来を探るスミレ協会 理事

さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 所長
株式会社FIXER Technical Trainer（五十音順

福野 泰介 氏

4

5

敬称略）

会場案内図（1F）

会場案内図（2F）

66

77

課題部門・自由部門プレゼン会場

高専プログラミングコンテスト発展の経緯

全国高専プログラミングコンテスト応募状況一覧（第30回〜第34回）（一社）ソフトウェア協会）から後援をしていただき、絶大なご援助をいただいております。第１回大会は６社からスタートした大会協賛ですが、最近では５０社を超える多くのご支援をいただけるようになりました。また、マスコミ各社からもご後援を頂戴しております。さらに高専プロコンを支援する
特定非営利活動法人（NPO 法人）高専プロコン交流育成協会が平成２０年７月に東京都の認可を受け、第１９回大会から共催団体として加わりました。これも、後援団体ならびに協賛企業はじめ各方面からのご支援があって実現したものと深く感謝しております。
プロコンの国際化も進んでいます。第８回大会ではオース
トリアへ、第１０回大会では韓国へ課題部門の最優秀賞受賞チームの派遣が行われました。そして、第１５回大会ではベトナムのハノイ工科大学をはじめてオープン参加で受け入れ、これまで、ベトナム、モンゴル、中国、台湾、タイ、マレー
シア、シンガポール、香港の７つの国と地域から延べ１００
チーム以上を本選に迎えています。また、第２０回大会より、
NAPROCK 国際プログラミングコンテストを同時開催しています。さらに、第３０回大会では、高専プロコン本選とは別に海外（ハノイ：ベトナム）での国際大会の実施が計画され、課題部門と競技部門の上位入賞チームが参加予定でしたが、新型コロナウイルス感染症感染拡大の影響により現地開催
は中止となりました。なお、第３４回大会については、国際大会と同時開催となり、海外より１２チームの参加が予定されております。
最後に、次世代の日本を支える高専生のエネルギーと皆様のご支援を糧として、高専プロコンを核とした益々の発展的な展開を目指して引き続き努力したいと考えております。

第３４回全国高専プロコンは今年度、福井高専が主管となり福井県越前市において本選を開催致します。今大会は、
課題部門４５テーマ、自由部門５１テーマ、競技部門５５チームの応募があり、予選を通過した課題・自由部門各２０テー
マ、競技部門５５チームの参加により本選が実施されます。
これも、様々な制約の中でシステムの構想から開発に至るまで努力された関係各位のご尽力の賜物であり、深く感謝申し上げます。
さて、これまでの高専プロコン発展の経緯について説明致します。本コンテストの主催団体は一般社団法人全国高等専門学校連合会（以下、「高専連合会」）です。旧連合会の組
織に高等専門学校情報処理教育研究委員会があり､ 情報処
理教育に関わる全国高専の教員の代表が、種々の調査研究
や催し物の立案を行っていました。平成元年８月、この委員
会の常任委員会で全国の高専生を対象としたプログラミングコンテストの開催が採択され、この会を母体として本コンテストの実行委員会が編成されました。本コンテストは、情報処理技術の発展に対する期待の高揚や教員・学生の交流の機会拡大などの狙いもありましたが、高専が持つ若くて力強いエネルギーや発想の柔軟性を世の中に紹介したいという強い願いもありました。
第１回大会は、１年間の準備期間を経て京都国際会館で開催されました。全国４１高専の応募から、予選審査を経て、
自由部門１０テーマ、課題部門６テーマが本選に臨みました。
初回の本選は、盛大な中にもアカデミックな香りが満ちあふれ、反響も極めて良いものでした。応募作品の一部はソフト
ウェアハウスからアプローチを受けるなどの実績も得られました。第１回大会の成功以後、回を重ねるごとに規模も大きくなり、内容も充実してきています。
当初、課題・自由の２部門でスタートした本コンテストですが、第５回大会から競技部門を設け、３部門体制で実施しています。高専全体のイベントとして定着するとともに、運営面でも変化が現れてきました。第４回大会から開催校（主管校）が本選の運営担当として設けられ、最近では、募集から本選開催にわたりコンテスト運営の中心となっています。
技術教育に主眼をおく高専においては、創造性・独創性を涵養する教育への取り組みが強く求められています。創造
性教育のプロジェクトの一つとして、高専プロコンにも大きな期待が寄せられています。その目的を果たすため、作品の独創性を審査で重視するとともに、初回からプレゼンテーショ
ン審査とデモンストレーション審査の両方を課し、学生に対し表現力の涵養を図って参りました。主催団体である高専連
合会も、教育プロジェクトとしての高専プロコンの役割を重視し、下部機関として全国高専プログラミングコンテスト実行委員会を独立して発足させ、高専プロコンのさらなる充実を図っています。
第２回大会からは文部省からもご後援を賜り、第４回大会
からは念願の文部大臣賞（現 文部科学大臣賞）を、第６回大会からは競技部門を含む全部門で文部大臣賞をいただけるようになりました。第２５回大会からは総務省、経済産業省、第２７回大会からは警察庁、第３３回大会からはデジタ
ル庁の後援を賜っております。また、１８回課題・２１回自由・
２２回課題・２５回課題部門の最優秀作品が第３～７回ものづくり日本大賞（内閣総理大臣賞）を連続受賞しました。その他にもプロコンの教育効果に対する高い評価を各界からいただいています。
さらには、大会運営に関わるプロコン委員が、（公）日本工学教育協会から工学教育賞を、（一社）情報処
理学会からは教育賞を頂戴しております。
一方、高専が社会に対して貢献していくためには、産業界との連携も重要な課題の一つです。高専プロコンは第１回大会より（社）日本パーソナルコンピュータソフトウェア協会（現

回数

開催年

開催地

主管校

予選会場

第１回 平成２年
京都市
フォーラム8
第２回 平成３年
大分市
サンプラザ
第３回 平成４年
仙台市
東京文化会館
第４回 平成５年
名古屋市
豊田高専
都立高専
第５回 平成６年
富山市
富山商船高専
東京高専
第６回 平成７年
函館市
函館高専
東京高専
第７回 平成８年
北九州市
北九州高専
東京高専
第８回 平成９年
長岡市
長岡高専
東京高専
第９回 平成10年
明石市
明石高専
東京高専
第10回 平成11年
呉市
呉高専
都立高専
第11回 平成12年
津市
鈴鹿高専
都立高専
第12回 平成13年
鶴岡市
鶴岡高専
都立航空高専
第13回 平成14年
金沢市
石川高専
都立航空高専
第14回 平成15年
八王子市
東京高専
育英高専
第15回 平成16年
新居浜市
新居浜高専
都立高専
第16回 平成17年
米子市
米子高専
都立高専
第17回 平成18年 ひたちなか市
茨城高専
都立高専（品川）
第18回 平成19年
津山市
津山高専
都立高専（品川）
第19回 平成20年
いわき市
福島高専
サレジオ高専
第20回 平成21年
木更津市
木更津高専
田町CIC
第21回 平成22年
高知市
高知高専
サレジオ高専
第22回 平成23年
舞鶴市
一関・舞鶴高専 舞鶴市総合文化会館
第23回 平成24年
大牟田市
有明高専
都立産技高専（品川）
第24回 平成25年
旭川市
旭川高専
都立産技高専（品川）
第25回 平成26年
一関市
一関高専
関東ITソフトウェア健保会館（市ヶ谷）
第26回 平成27年
長野市
長野高専
都立産技高専（品川）
第27回 平成28年
伊勢市
鳥羽商船高専 都立産技高専（品川）
第28回 平成29年
周南市
大島商船高専 都立産技高専（品川）
第29回 平成30年
徳島市
阿南高専
都立産技高専（品川）
第30回 令和元年
都城市
都城高専
都立産技高専（品川）
第31回 令和２年 オンライン
苫小牧高専
オンライン
第32回 令和３年 オンライン
秋田高専
オンライン
第33回 令和４年
高崎市
群馬高専
群馬高専
第34回 令和５年
越前市
福井高専
都立産技高専（品川）

88

学

校

名

小

牧

函
苫

館

第30回
課題

第31回

自由

競技

1

1

1

釧

路

1

1

1

旭

川

1

2

1

八

戸

1

1

○1

一

関

1

1

1

仙 台（ 名 取 ）仙 台（ 広 瀬 ）
秋

1

2

田

1

岡
島

2

1

1

茨

城

1

1

1

小

山

2

2

1

津

1

2

1

1

東

京

1

◎1

岡

2

1

長

野

1

1

富 山（ 射 水 ）

1

1

石

川

1

1

福

井

富 山（ 本 郷 ）

2

岐

阜

2

沼

津

1

豊

田

1

鳥 羽 商 船

2

鹿

舞

鶴

明

石

奈

良

和

歌

課題

自由

1

1
1

第33回
競技

1

課題

自由

2

1

1

課題

自由

1

1

1

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沖

分
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国

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近 畿 大 学

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香 川（ 詫 間 ）
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第1回 第2回 第3回 第4回 第5回 第6回 第7回 第8回 第9回 第10回 第11回 第12回 第13回 第14回 第15回 第16回 第17回 第18回 第19回 第20回 第21回 第22回 第23回 第24回 第25回 第26回 第27回 第28回 第29回 第30回 第31回 第32回 第33回 第34回

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予選通過テーマ数（競技を除く*）
競技

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第34回
競技

1

1

1

長

鈴

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第32回
競技

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馬
更

2

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鶴

群

自由

1

福

木

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山
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57

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40

第 33 回 全国高専 プログラミングコンテスト 本選結果

NAPROCK 14th INTERNATIONAL PROGRAMMING CONTEST■ 課題部門■ Themed section

賞の名称

タイトル

高専名

文 部 科 学 大 臣 賞
最優秀賞
情 報 処 理 学 会 HEXELLENT!
若 手 奨 励 賞
電子 情報 通信学会
若 手 奨 励 賞
優

秀賞 Ｖｏｉｃｅ特別賞 OMIAI

函館

Ｃａｔ

指導教員

小山 慎哉

作成学生

賞

今野 佑星、川尻 千遥、吉岡 翔太、
片野 遥恭、吉田 海翔

作品タイトル

Ｖｏｉｃｅ

Ｃａｔ

香川（詫間）

金澤 啓三

Special Prize

VNU VR Guidebook－ An Exploration of Vietnam
National University in VR －ハノイ国家大学

Ma ThịChâu

Special Prize

Escape this class

タイ高専

土居 茂雄

学校名

指導教員

東京

松林 勝志

豊田

都築 啓太

シンガポール
ポリテクニックFauziahOthman香港 VTC

Chan Chi Fat天竺 寛貴、横井 優樹、横関 歩夢、
山田 美羽、大西 俊輔

鳥羽商船

中井 一文

中川 一路、大塚 博幸、上村 優美、
岡野 琉空、辻井 健斗

津山

寺元 貴幸

安藤 慎、下田 ゆりあ、小津野 智葉、
福本 響、尾島 蒼Grand Prize

賞

特

別

賞

PaOn
－ぴえんを越える ParkOnline －

福井

小松 貴大

泉 秀哉、伊藤 晴仁、並河 壮真、
松田 張万、山岸 優宏

Second Prize

特

別

賞

Maru Vatu Possible－〇×クイズ支援システム－

豊田

都築 啓太

阿部 克優、稲垣 啓哉、佐藤 諒、
元川 魁人、岩津 遥斗

Special Prize

優

秀

特

別

賞

特

別

賞 HEALTH KEEPER

別SandWitch賞－ tales of sand arts －別Walking Helper
賞－見えなくてもわかる世界へ－

特作品タイトル
お遍路さん－未来につなぐ、お遍路文化－
iMake!
－３次元仮想メイクで全人類の化粧技
術向上－
GoQ!
－ On demand queuing services －Special Prize

An Anchor-Based MR Platform作成学生
永谷 凜太朗、三堀 入久真、秋月 二胡、
外崎 想生、村岡 俊弥
朝倉 優衣、伊藤 桃、伊藤 優汰、佐藤 凜、
加藤 愛斗
KUAH ZHI HAO, LIM YEO DI,
CHAN YAN HUI RYAN,CHAN Hei Yu, NG Lok Man,
WONG Ki Yip, WAN Siu Yin,
PO Kai Him Sunny,

高専名

指導教員

作成学生

Special Prize

Car-nalytics
キングモンクット－A System for Car Parts
工科大学
Segmentation and Brand Recognition －ラカバン校

Kitsuchart
PasupaNonthapaht Taspan,
Bukorree Madthing,

東京

松林 勝志

永谷 凜太朗、三堀 入久真、
秋月 二胡、外崎 想生、村岡 俊弥

Special Prize

Automatic awning

タイ高専

土居 茂雄

Chayada Rojamornrat,
Pimwalun Apichiranuwat,
Arachaporn Kongphet,賞
Champion

作品タイトル
１０倍高速なプログラムを開発します

学校名
大阪公大

指導教員
窪田 哲也

■ Competition section

iMake!
賞－３次元仮想メイクで全人類の化粧技術向上－

特作成学生
今野 佑星、川尻 千遥、吉岡 翔太、
片野 遥恭、吉田 海翔
天竺 寛貴、横井 優樹、横関 歩夢、
山田 美羽、大西 俊輔
Đinh Ngọc Vân, Võ Đình Huy, NgôHồng Giang, Đào Anh Tuấn,Vũ Thanh Lâm
Nonthaphat Paungrot, Narubet Chuchat,
Pathawee Sreprommar■ Original section

賞 とーふとーく

文 部 科 学 大 臣 賞
最優秀賞
情 報 処 理 学 会 お遍路さん
若 手 奨 励 賞 －未来につなぐ、お遍路文化－
電子 情報 通信学会
若 手 奨 励 賞

小山 慎哉

Second Prize

別

タイトル

函館

HEXELLENT!

特

賞の名称

指導教員

Grand Prize

香川（詫間） 金澤 啓三■ 自由部門

学校名

豊田

都築 啓太

朝倉 優衣、伊藤 桃、伊藤 優汰、
佐藤 凜、加藤 愛斗

Vegeoku－規格外野菜 × オンラインオークション－

東京

北越 大輔

田中 颯太、宮本 明、波多野 歩夢、
安藤 陽光、蔦田 允

Champion

みなかた

弓削商船

長尾 和彦

都城

臼井 昇太

野口 芹菜、中山 泰佑、財部 駿星Special Prize

MacOS

ハノイ国家大学

Ma Thị Châu

長尾 和彦

岡田 慈英、山岡 莉緒、東谷 京佳、
石橋 治樹、五所 杏太

Special Prize

Kosen 元気ですか

干川 尚人

大竹 響己、有賀 楽、宮原 友哉、
藤澤 颯介、菱谷 圭太

Special Prize

NUM

弓削商船
小山

タイ高専

土居

モンゴル国立大学

茂雄

Gantulga
Gombojav

作成学生
田村 唯、池原 大貴、年澄 荘多黒河 天晴、甲賀 悠一郎、
CHALEUNKIT THANASINE
Nguyễn Tất Đạt, Nguyễn Thái Bình,Trần Mạnh HiếuKrittin Jeecomwan, Saptawan
Sombanguay,
Rawiphon Kiatdechawit
Turbat Enkhbat, Nyamdavaa Urtnasan,
Togtuun Odbayar■ 企業賞■ 競技部門
賞の名称

タイトル

高専名

指導教員

文 部 科 学 大 臣 賞
最優秀賞
情 報 処 理 学 会
１０倍高速なプログラムを開発します
若 手 奨 励 賞
電子 情報 通信学会
若 手 奨 励 賞

大阪公大

窪田 哲也

準

優

勝 みなかた弓削商船

第三位 せふとくたいしのつくりかた

特別賞 ＷＨＩＴＥ

特別賞 春光台にそそりたつ

特

別

賞 λ

作品タイトル
お神輿わっしょい－自宅で神輿担ぎを疑似体験－
Sirase－いつも通りに安心を－
Vegeoku－規格外野菜 × オンラインオークション－

学校名

指導教員

福井

斉藤 徹

津山

寺元 貴幸

東京

北越 大輔

ぐるぐるウェイｗａｙ

広島商船

岩切 裕哉

セゾン情報システムズ企業賞 HEALTH KEEPER
もうそうサイクリング
チームラボ企業賞－観客を巻き込む VR フィットネスゲーム－

都城

臼井 昇太

福井

斉藤 徹

さくらインターネット企業賞

津山

寺元 貴幸

広島商船

岩切 裕哉

アバナード企業賞

田村 唯、池原 大貴、年澄 荘多Blueship 企業賞
NSD 企業賞

ＳＰＡＣＥ
我らが高専

賞

作成学生

旭川

10

長尾 和彦

黒河 天晴、甲賀 悠一郎、
CHALEUNKIT THANASINE

松江

橋本

剛

青木 蓮樹、三島 知樹、安部 滉人

豊田

平野

学

宇井 颯汰、片野 蓮香、鈴木 健太

旭川

以後 直樹

武井 冬馬、齋藤 直人、石倉

久留米

田中

田中 伶佳、叶諒紘

弥悟、二又 康輔

リンクス企業賞

トヨタシステムズ企業賞

のぞむくんとーふとーくぐるぐるウェイｗａｙ

のぞむくん

シーエーシー企業賞

Ｖｏｉｃｅ

Ｃａｔ

ブロードリーフ企業賞

アニマッスル－ペット育成型筋トレアプリ－

香川（詫間） 金澤 啓三
群馬

11

川本 真一

作成学生
越元 秀多、出倉 颯太、小見山 隼人、
HUE YANG
谷本 要、友末 智将、津田 将太、
長尾 貫司、満 瑛洋
田中 颯太、宮本 明、波多野 歩夢、
安藤 陽光、蔦田 允
佐藤 萌、川本 雅、中村 香佑、
濱田 祐輔、平原 凜和
野口 芹菜、中山 泰佑、財部 駿星
戸田 朝陽、中村 翔、吹矢 翔汰、
武藤 青以
安藤 慎、下田 ゆりあ、小津野 智葉、
福本 響、尾島 蒼佐藤 萌、川本 雅、中村 香佑、
濱田 祐輔、平原 凜和
天竺 寛貴、横井 優樹、横関 歩夢、
山田 美羽、大西 俊輔
武藤 瑞生、黒岩 駿越、藤田 裕貴、髙橋 昂汰、池田 優哉

課題・自由部門について●課題部門の概要●自由部門の概要

課題部門では、与えられた課題テーマに沿った独創的なコンピュータソフトウエア作品を募集しています。
今大会は「オンラインで生み出す新しい楽しみ」をテーマとしました。新型感染症の流行によって、この数年で競技部門について●競技部門の概要●

今大会の競技内容

「決戦！

ｎ乗谷城」

自由部門では、参加者の自由な発想で開発された独創競技部門は、第 5 回大会から導入されました。課題部

的なコンピュータソフトウエア作品を募集しています（第門や自由部門と異なり、各チームの直接対決により勝敗

今年の競技部門では、第 31 回大会で実施できなかった

10 回～第 12 回大会は、コンテンツを主体としたコンテを決します。競技内容は、コンピュータを用いた時間競争、

複数のエージェントを制御して効率的にマスを取り合うンツ部門として実施されました）。

精度競争、最良解探索競争等で、毎年異なるテーマで実2 チーム対戦型の陣取りゲームを実施します。マスのポ施されています。

イント制をなくして、よりシンプルなゲームとしました。

私たちの生活が大きく変わりました。仕事、生活、娯楽

近年、スマートフォンやタブレット端末が普及したり、やイベントもこれまでの実施形態を見直して、遠隔○○、クラウドコンピューティング、オープンデータやビッグ

今年の大会では、コンピュータによる「２チーム対戦

テレ○○、リモート○○やオンライン○○などに変化し、データの利活用、サイバーセキュリティの必要性などイ

型陣取りゲーム」を行いますが、過去の大会では解を求

私たちの日常に入ってきています。これまでにない “ 新ンターネットを取り巻く環境も大きく変化してきていまめるだけでなく、実際に巨大迷路を使用したり巨大パズ

池、城、職人の位置を記載した競技ボード（図１）はしい楽しみ ” にスポットを当て、“ オンライン ” だからこす。自由部門では、このような社会的背景において、既ルを動かしたりして実演する競技や、ネットワークに接すでに公開されていますので、チームごとに、陣取りのそできる仕掛けを組み込み、“ 新しい楽しみ ” を生み出す

成の枠にとらわれない自由な発想で考案された独創的な続されたコンピュータを利用した競技などが実施されま戦略を検討しています。それぞれのチームは、エージェ

ためのシステムをどのように構築するか、高専生の柔軟作品を期待しています。過去の自由部門の優秀作品がした。そのため、解を求めるアルゴリズムが優れているントである職人の４つの行動パターン（滞在、移動、築城、な発想を期待します。

I PA未踏ソフトウェアに採択されたり、マイクロソフト

だけでなく、問題の入力から解答の表示、更にミスへの破城）を１つ１つサーバに送信し、陣取りをしていきま

今大会では、課題部門に 45 作品の応募をいただき、６社の ImagineCup で優秀な成績を残す等、コンテストの対処、あるいは自動的なネットワーク通信等、あらゆす（図２）。

月に行われた予選審査において、書類選考によって 20 作

枠を超えて高い評価を得ており、アイデア創生と熟成のる面で優れた、完成度の高いシステムが要求されてき越前は戦国時代に名だたる武将が群雄割拠した地域で品が選抜されました。これに海外からタイ高専、シンガ

場として大きな役割を果たしていることがうかがえます。

ました。競技部門には全国高専から 55 チームが予選をす。その地で高専プロコンのあらたな「覇」を競い合い

ポールポリテクニックを加えた 22 作品が本選に参加しま

今大会では、自由部門に 51 作品の応募をいただき、６

通過し、本選でプログラミング技術を競います。また、ます。

す。予選審査では、作品の独創性と課題との適合性が重月に行われた予選審査において、書類選考によって 20 作

NAPROCK 国際大会を同時に開催しますが、海外から新点的に審査されるため、システムが完成していない設計品が選抜されました。これに海外からシンガポールポリ

モンゴル高専（モンゴル）、モンゴル技科大（モンゴル）、コンセプトの段階での応募が可能となっています。本選

テクニック、タイのキングモンクット工科大学、タイ高専、

タイ高専（タイ）、香港 VTC（香港）、ハノイ工業大学（ベではこれらのアイデア段階の設計コンセプトがいかにしモンゴルコーセン技術カレッジ、新モンゴル高専を加えトナム）の 5 チームが参加し、合計 60 チームで争われます。

て具体的な作品として実現されたかも審査の重要な項目

た 25 作品が本選に参加します。予選審査では、課題部門の一つとなります。

と同様の方法で作品の独創性が重点的に審査されました。

本選では、次の４つのステージで審査されます。

新たに、高得点のチャンスとなる『城』を要素に加えています。

本選審査は、課題部門と同様にプレゼンテーション、

１）学会形式のプレゼンテーションによる審査

デモンストレーション等により、学生のプレゼンテーショ

２）実際に完成したシステムを動作させて説明する

ン能力や作品の完成度等を含めて総合的に優秀な作品がデモンストレーションによる審査

選抜されます。

３）操作マニュアルの適正度のチェック
４）ソースリストのチェック
いずれのステージでも、独創性をはじめとして有用性・技術力・操作性などが総合的に審査されます。また、プログラミング能力のみならず、プレゼンテーション能力
やマニュアル記述力など、総合的に評価する点が、高専プロコンの大きな特色となっています。

●先手職人 ▲後手職人
図１．競技ボード12

図２．２チーム対戦による陣取りの例

13

課題部門本選参加作品

課題部門 プレゼンテーション審査 タイムテーブル■「オンラインで生み出す新しい楽しみ」
発表
番号

タイトル

高専名

指導教員

作成学生

1

I-POST-世界一シンプルなコミュニケーションを-

舞鶴

森 健太郎

西村 陸杜（4年）、加川 直澄（4年）、伊勢 巧（3年）、池田 翔太郎（3年）、Ganbaatar Bayartulga（4年）

2

Imagine Quest-リアルタイム生成型アドベンチャー -

石川

越野 亮

石野 雄大（3年）、太島 実穂（3年）、木村 沙耶（3年）、
德重 瑛大（1年）

3

BLAST OF BRAIN

大島商船

重本 昌也

西川 陸（4年）、神崎 友希（4年）、中野 美乃夏（5年）、平松 莉奈（5年）、清水 蒼馬（5年）

4

転生将棋-新感覚中盤トレーニング-

熊本（八代）

小島 俊輔

宮本 健太郎（5年）、稲富 将大（3年）、辻中 煌希（2年）、
岩谷 奏慈郎（1年）、栗林 雄大（1年）

5

Re:paint

鈴鹿

青山 俊弘

糸川 倫太朗（4年）、小林 恵都（4年）、田中 英聖（4年）、
岡﨑 優斗（4年）、白髭 樹（3年）

6

KARTAR-オンライン×かるた×ARで生み出す新たな可能性-

沖縄

金城 篤史

新垣 善也（3年）、仲本 兼吾（5年）、崎山 竜（3年）、
山川 響樹（3年）、砂川 春樹（2年）

7

Asamit!
-朝に集って価値ある活動を応援しあうアプリ-

豊田

都築 啓太

野﨑 春太郎（4年）、加藤 遥也（1年）、伊藤 優汰（3年）、
木下 敬介（3年）、髙木 啓（3年）

8

UPUPUP

香川（詫間）

宮武 明義

平尾 百智（4年）、大野 暉人（4年）、尾崎 真心（4年）、
中山 広夢（4年）、杉村 晃紳（4年）

9

NABASE津山

宮下 卓也

森中 智己（4年）、瀬良 瑞葉（4年）、鈴木 冬馬（4年）、
満 瑛洋（2年）、石原 希光（2年）

10

フローラ&フォーナ コレクション-お気に入りの一冊を-

東京

松林 勝志

鈴木 浬（1年）、向田 佳祐（3年）、太田 和希（1年）、
中村 瑠偉斗（1年）、村松 直哉（1年）

11

OhM -音楽の世界を作り育て上げよう-

神戸市立

髙田 崚介

明 幸音（1年）、田村 優衣（3年）、金子 尚暁（2年）、
杉本 遼羽源（2年）、藤原 大河（3年）

12

Janken Arena-Revise the hand-

香川（高松）

重田 和弘

野々村 望（5年）、大塚 洸希（5年）、橋本 蓮太朗（5年）、
田中 美沙緒（5年）、石丸 璃旺（5年）

13

biblio connect

神山

正木 忠勝

丹那 伊織（1年）、伊藤 楽大（1年）

14

FishCam-遊漁船業のオンライン安全確認・釣果共有システム-

鳥羽商船

江崎 修央

永井 玖愛（4年）、椿 理紗子（4年）、奧村 茉奈（4年）、
國米 一心（2年）、北仲 悠人（2年）

15

アブラカタブレイン

舞鶴

伊藤 稔

脇坂 将輝（4年）、辻 隼斗（4年）、平田 爽馬（3年）、
長澤 結司（2年）、六田 薫（2年）

16

Share Sports

奈良

山口 賢一

由井 陽都（4年）、辻本 大翔（4年）、市平 遼祐（4年）、
桑畑 日菜人（3年）、崎本 俊治（3年）

17

Joint Draw
-気軽な合作-松江

杉山 耕一郎

近藤 菜々美（4年）、上溢 翔太（3年）

18

CYBER WARS
-セキュリティ初学者の夜明け-

阿南

太田 健吾

折上 泰生（5年）、中田 東吾（5年）、木下 聡大（5年）、
日下 遥斗（5年）、久保田 隼輔（5年）

19

ANNECT函館

小山 慎哉

今野 佑星（5年）、吉田 海翔（5年）、川尻 千遥（5年）、
片野 遥恭（5年）、大田 陽（5年）

20

Learn Mate
-学生の学生による学生のための連絡アプリ-

有明

松野 良信

猿渡 優衣（4年）、古川 蒼太郎（4年）、坂口 凜華（4年）、
緒方 太一（4年）、中川 ひかる（4年）

Jambaldorj
Oyundari

Tserenlkham Batsuren，Khosbileg Bilegsaikhan

Thanyawarat
Pawasopon

Napatsakorn Kamutchat，Pattanun Maneekoolphan，Thanakrit Nilsuwanwong21

Z-crafto

モンゴル
コーセン

22

Virtual band

タイ高専

14
14

審査日時

10 月 14 日（土）10：10 - 16：29

会場

１階 103, 104 研修室

発表持ち時間

発表時間 8 分

質疑応答 4 分（海外チーム 6 分） 交代 1 分

発表順

発表予定時間タイトル

1

10：10 ～ 10：22

I-POST2

10：23 ～ 10：35

Imagine Quest

3

10：36 ～ 10：48

BLAST OF BRAIN

大島商船

4

10：49 ～ 11：01

転生将棋

熊本（八代）- 世界一シンプルなコミュニケーションを - リアルタイム生成型アドベンチャー -- 新感覚中盤トレーニング -

高専名
舞鶴
石川

11：01 ～ 11：09

休憩 8 分

発表順

発表予定時間タイトル

5

11：09 ～ 11：21

Re：paint

6

11：22 ～ 11：34

KARTAR

7

11：35 ～ 11：47

Asamit! - 朝に集って価値ある活動を応援しあうアプリ -豊田

8

11：48 ～ 12：00

UPUPUP

香川（詫間）

高専名
鈴鹿- オンライン×かるた× AR で生み出す新たな可能性 -沖縄

12：00 ～ 13：00

休憩 60 分

発表順

発表予定時間タイトル

21

13：00 ～ 13：14

Z-crafto

モンゴルコーセン

22

13：15 ～ 13：29

Virtual band

タイ高専

高専名

13：29 ～ 13：38

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

9

13：38 ～ 13：50

NABASE

津山

10

13：51 ～ 14：03

フローラ & フォーナ コレクション - お気に入りの一冊を -東京

11

14：04 ～ 14：16

OhM - 音楽の世界を作り育て上げよう -

神戸市立

12

14：17 ～ 14：29

Janken Arena -Revise the hand-

香川（高松）

高専名

14：29 ～ 14：38

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

13

14：38 ～ 14：50

biblio connect

神山

14

14：51 ～ 15：03

FishCam - 遊漁船業のオンライン安全確認・釣果共有システム -

鳥羽商船

15

15：04 ～ 15：16

アブラカタブレイン

舞鶴

16

15：17 ～ 15：29

Share Sports

奈良

高専名

15：29 ～ 15：38

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

17

15：38 ～ 15：50

Joint Draw - 気軽な合作 -松江

18

15：51 ～ 16：03

CYBER WARS - セキュリティ初学者の夜明け -阿南

19

16：04 ～ 16：16

ANNECT

函館

20

16：17 ～ 16：29

Learn Mate - 学生の学生による学生のための連絡アプリ -有明

プレゼンテーション審査終了

15
15

高専名

・提出された原稿をそのまま印刷しています。

審査日時10 月 15 日（日）9：00 ～ 11：54

会

メインホール 1F

場

審査時間
審査時間

7 分（説明 2 分，質疑応答 5 分，移動を含む）

A班

B班

9：00 ～ 9：07

1

9：07 ～ 9：14

課題部門

1

I-POST舞鶴

世界一シンプルなコミュニケーションをはじめに 現代の社会では祖父母と孫の連絡手段は差が見られ

西村 陸杜（４年） 加川 直澄（４年）
伊勢

巧（３年） 池田 翔太郎（３年）

Ganbaatar Bayartulga（４年） 森 健太郎（教員）C班D班ます。祖父母では徐々にスマホが普及しているが実際



7

13

19

は使い方が煩雑で難しいという意見などがあります。

システム構成

2

8

14

20

逆に孫の世代の人はスマホでしか連絡をしない傾向がシステム構成として ,3267 本体は 5DVSEHUU\3L で

9：14 ～ 9：21

3

9

15

21*

見られます。

電子部品の制御などを行い画像データをサーバーに送

9：21 ～ 9：28

4

10

16

22*

また、現代ではお年寄りの数もふえ、さらにお年寄り信します。

9：28 ～ 9：35

5

11

17

1

の中での認知症の割合も増えてきているため、 年

アプリ側は $QGURLG 6WXGLR を使い各機能を実装しま

9：35 ～ 9：42

6

12

18

2

には  人に  人が認知症であるということが予想されす。

9：42 ～ 9：49

7

13

19

3

ています。手書きをすることで認知症の予防になるこ㻌

9：49 ～ 9：56

8

14

20

4

9：56 ～ 10：03

9

15

21*

5

10：03 ～ 10：13

休憩 10 分とは学術的に立証されています。

そこで我々は、祖父母は手書きで、孫はスマホでコミュニケーションをとることができる「,3267」を提案

10：13 ～ 10：20

10

16

22*

6

します。

10：20 ～ 10：27

11

17

1

7



10：27 ～ 10：34

12

18

2

8

概要

10：34 ～ 10：41

13

19

3

9

10：41 ～ 10：48

14

20

4

10

滑にするためのポスト型デバイスです。

スマホアプリ から見た機能があります。

10：48 ～ 10：55

15

21*

5

11

祖父母が孫に手書きで書いた手紙を「,3267」に投函

祖父母側から見た機能としては手書きで書いた手紙を

10：55 ～ 11：02

16

22*

6

12

することで孫側のスマホに画像データとして送信され孫へ送信するために ,3267 の投函口に投函し自動的

11：02 ～ 11：09

17

1

7

13

ます。

に祖父母の ,3267 へ送信されます。

また、孫が祖父母に送るときはスマホなどでテキスト送信が完了し受信されると ,3267 のディスプレイにメッセージを入力し送信ボタンを押すことで祖父母のある表示ボタンを選択することで手紙を閲覧すること「,3267」に画像データとして送られます。送られたができます。

画像データは ,3267 に搭載されているディスプレイ

孫側の機能としてはスマホの ,3267 専用アプリがあに表示することができます。

る。祖父母から送られてきた手紙をアプリ内で選択すまた ,3267 には過去の手紙も記憶することができてることで閲覧することができます。

過去の手紙を閲覧することもできます。

また、一般の 616 のメッセージ機能のように祖父母へ

メッセージを送ることができます。

おわりに

11：09 ～ 11：19

休憩 10 分

11：19 ～ 11：26

18

2

8

14

11：26 ～ 11：33

19

3

9

15

11：33 ～ 11：40

20

4

10

16

11：40 ～ 11：47

21*

5

11

17

11：47 ～ 11：54

22*

6

12

18

注意事項
① A 班，B 班，C 班はデモンストレーション審査
D 班はマニュアル審査を示す② 1 ～ 22 はプレゼンテーション審査の発表順の作品を表す③ 数字に * が付いているのは，海外チームを表す

機能

「,3267」は祖父母と孫のコミュニケーションを円 機能は祖父母側からみた ,3267 本体 機能と孫側 ,3267 を使えば孫世代の我々と祖父母世代とのコ

ミュニケーションが世界一楽になり、孫と祖父母の距



16
16

離をより一層近づけることができます。

17

課題部門

課題部門デモンストレーション審査＆マニュアル審査 タイムテーブル

石川

リアルタイム生成型アドベンチャー

石野 雄大（３年） 太島 実穂（３年）
木村 沙耶（３年） 德重 瑛大（１年）
越野

亮（教員）

3

西川

BLAST OF BRAIN

陸（４年） 神崎 友希（４年）

大島商船 中野 美乃夏（５年） 平松 莉奈（５年）

清水 蒼馬（５年） 重本 昌也（教員）!"# $%&'

jEÁB¬$ÑÖË5ÈÍ-9$ÅÇTÉ2[ël)ÑÖ

"#$%& '()*+,-./.012345678-9$

K≤.cI.,$kÎÏ[Æ+ÅÇT)ÌÓÔÒ[Ú@『てんかん』という病気を診断する上で、脳波検査

本システムに搭載されるゲームは、初心者でも操作:,;< %& )=>?"@ABCDE5FG.H,IJ"KZÛÙ[+¬=`@$kXKd,0ÑÖË[≈LZıúKが重要なのはご存じでしょうか。てんかんは脳の神経しやすい対戦型アクションゲームです。アクションは<6LM %& 5N5>)OP$QRSTUVW0XYKZ$

cI%& <ƒ[ÑÖ@—“+b’[»…)6LH.cIë

細胞が過剰に興奮することで発症する病気であり、脳攻撃、カウンター 相手の攻撃を跳ね返す 、体力回復%& [\]^5*+_9C=`@0ab+.cI:,;<$l)ˆCEr2j˜2¯2@0Cıú^Z•>.c5$£

波でその特徴を診断することができます。しかし、脳の  種類のみで、プレイヤーの脳波が集中状態だと攻Jd[6LM %& )*+b$ef5RghiTjKkl6

o4i2E˘a,>$gTUj)˙@Ea,>$kÎ0ÅÇT

波検査は長時間かつ長期的な検査が必要であり、患者撃力が上昇し、リラックス状態だと回復力が上昇しま

L-9Cgmnopq2r2j! s&tuvwxy! z{y|}~)ÄH)˚H¸.cIの負担が大きいです。てんかん患者の約  割は  歳

す 図 。

.H,I

N"# 0123OPA –Ê[gTUj)˙@˝9CEƒ[‡以下であるため、子供にとって脳波を測定するために(" )*'+,-·‚K[r2j5˛ˇE0>.c5$ÅÇTÉ2<ﬂ≤0

通院を繰り返すのは大きな負担です。そこで私達は、("! )*./

iT!o"Kr2j)˛GCDEZıúKcI˛ˇcCE$

脳波検査とオンラインゲームを組み合わせることで、! s&tuvwxy!z{y|}~K<$ÅÇTÉ25ÑÖcCÜE@áàs#$[%~5Äë-9.cID9@<$”q‘Qi2[&

診察を「負担」から「楽しい」ものにする新しいシス@âäP,ãå5 %& @=ab6L-9$çáAé9C4'$‡·‚$()H,gTUj⁄4”hÕ5*+-9.cI

テム『%/$67RI%/$,1』を提案します。

è2R25êëH.cíì îïIñó6L@$kòôföõ

.,$s#$[%~<’,-.[r2j@/≤059.cI

 概要

úù@ûü,†°¢ôf£§hK•Cs¶ß®©™~)$! ã!"#$%&'()

å6L@<$-./.0ã´@¨≠H$ÆãØ∞Æ±Ø[

1≈±[24Uj3L)ì 4 @ÍH.cI5¿[ %& £換し、操作キャラクターのアクションに反映させるオãå)6LK≤Cs≥}u¥µy! ∂w∑∑{|w∏x! π∫~)ª*Hb+.cI§h[67$ãå6L8[Å9oÅè≈L@$s∂yy:∫ ;ンライン対戦ゲームです。脳波は集中時やリラックス

脳波により得られた人の集中やリラックスの度合いºGΩ,=`0æKZ$ÑÖø¿K¡¬√`4è2R2æ

<~$s=w>y¥u|y~Kr2j[*+)?õHb+.cIÅÇT

時に特定の周波数で発生します。その特徴を利用し、を、外付けのハードウェアで確認できるようにしまし)OPC! D9Dƒ5D[≈±J†[∆ùKcI!

É2@K<$sAyuB}~@=ab$C2D2@ª+⁄c+ E&

プレイヤーの集中状態やリラックス状態を脳波で検知た 図  。送風機をマイコンで制御し、集中度とリラ)3FHb+.cI.,$G@öõ5H¬0>⁄c+ãå

し、ゲームに応用しました。集中やリラックスの状態

ックス度に合わせて送風機でボールを浮かせる仕組み

6L@ﬁ+b$¶ßE )*+$ÆIJ)ìab+.cI!

は、てんかん診察での脳波検査時に患者に求められるになっています。ゲーム内のゲージをハードで可視化状態でもあります。つまり、本システムではゲームをすることで目の疲労を軽減する効果が得られます。

 ゲームシステム

 はじめに図 %/$67RI%/$,1 のゲーム画面%/$67RI%/$,1 は脳波をゲーム用のパラメータに変 ハードウェア

プレイしながら脳波の検査を行うことができます。
．システム構成
 脳波の分類
脳波測定では、集中時は ～+] のβ波、リラック
ス時は ～+] のα波が検出できます。これらの脳波ì î«!%& 56LcC»…EÅÇTÉ2[ëlÑÖの測定を 2SHQ%&, と呼ばれる安価の脳波計を頭に装着("(# 012345!"# 6789:1;<=>3?@A ^して行い、集中かリラックスに分類します 図  。

$ÀÃÕ$ÅÇTÉ

図 ハードウェアの概要図

ì4«! 24Uj3L2[Œ)¬cœCsO,–~ÑÖ@—“≤$”q‘Qi2ã

．終わりにN"# QRS'å)6LH.cI’@$s÷◊ÿŸ~⁄s€o‹›o~Õ$ﬁ

このゲームが開発されることによって自宅での脳波:,;<ÅÇTÉ2–K)LMH$NKZOP@˚H¸

ﬂ7[s‡·‚~ÑÖ)ë+.cIƒ[„<$‡·‚@—“+,4è2R25êëH.cI

C=`0r2jQR)ëab+.cIJd[%&£§h)ª("# BC3DEA %& 5»…)6LH$ef5‰.>.cI+$¡¬dH+˚H7)678cs&tuvwxy!z{y|}~I•0,

F"# GHIJ13EKLMA øÂÊ0gmnopq2r2

Sü[#$ef@$T˘Hb7.PU7V

18

測定が可能になり、患者と医師の負担が軽減されると考えています。何より、子供にとっての診察が『負担』図  2SHQ%&, による脳波の測定と分類から『楽しい』ものになることを目指します。

19

課題部門

課題部門

2

Imagine Quest

熊本

（八代）

新感覚中盤トレーニング

宮本 健太郎（５年） 稲富 将大（３年）
辻中 煌希（２年） 岩谷 奏慈郎（１年）
栗林 雄大（１年） 小島 俊輔（教員）5

Re:paint

鈴鹿

糸川 倫太朗（４年） 小林 恵都（４年）
田中 英聖（４年） 岡﨑 優斗（４年）
白髭樹（３年） 青山 俊弘（教員）1. はじめにᴾ

3. 特徴ᴾはじめにを入手することができる。パレットを集めて写真を完

 将棋の戦法は数えきれないほど存在しています。対 「転生将棋」には次のような特徴があり、中盤以降

 昨今、様々なイベントで効果的な回遊施策が求めら成させていく過程を含めて、この体験は他の回遊施策

局の流れは大まかに序盤、中盤、終盤に分けることがの将棋の対局、観戦を楽しむことが出来ます。

れている。いったい何故か。私たちが運営してきた文にはないものでありイベントの一部として思い出に残でき、序盤、終盤の戦法については定跡書や詰将棋な・オンライン対戦：マッチングシステムによって実力が化祭を例に話すと、飲食エリアや音楽ライブのステーると考えている。また、このシステムの特徴として、どの確立した練習方法が存在します。しかし序盤、終近いもの同士が対局します。初期盤面として、過去のジなど一部のエリアに人が集中し、他のエリアの活気

簡単に高度なリアルタイムの人流制御ができ実際に人盤と比べ、中盤は定跡となる戦法が整備されていない

AI 同士の対局から、候補手が多く、評価値が互角のがなくなることがあるからである。具体的な回遊施策

流の状況を監視したりフィードバックを行ったりする

ため、定番の練習方法が存在しません。また中級者

中盤の盤面を提供します。その際、盤面生成アルゴリの一つにスタンプラリーがある。しかし既存のスタン

ことができる。これは既存の回遊施策にはない独自のは、自分の得意な戦法ばかり使う傾向があります。こズムを用いて、決め手となる閾値以下の候補手数が多プラリーには、リアルタイムでの人流制御ができない、点であり、また回遊施策としてはこれ以上にない優位

れでは自力で中盤戦を練習しようとしても、同じよう

くなるような盤面を作ります。

イベントの思い出として記憶に残りにくく回遊する目

性を生む特徴となっていると考えられる。

な盤面しか作ることが出来ません。

 対戦システムは、盤面が完全ランダムな通常戦と、的を見失うなどの問題がある。つまり既存のスタンプ人流制御について

そこで、互角かつ候補手の多い中盤の盤面を生成

1 週間ごとに全ユーザーが同盤面で戦うレート戦の二ラリーは効果的な回遊施策として機能していないので人流制御はイベント運営が任意のタイミングでリアし、そこから対局を始めることができ、かつ他のユー種類です。どちらかが詰むか降参したらゲーム終了である。そこで、リアルタイムな人流制御を可能にし、ルタイムに行うことができる。人流制御は過密地点かザーの指し手を観戦することが出来るオンラインゲー

す。また先手後手は盤面を見て早い者勝ちで決めま

ユーザーに回遊する意味を与えることで、上記の課題

ら過疎地点に対して行うことができ、過密している集

ム「転生将棋」を提案します。

す。

を解決できると考え、オンラインを活用し効果的な回団から一定数の人を過疎地点に誘導するような制御を

・対局の観戦：ユーザーは他のユーザーの対局を観戦

遊施策を提供するシステム「5HSDLQW」を提案する。

行うことができる。この人流制御は「5HSDLQW」から

2. システム構成ᴾすることが出来ます。観戦中にいいねボタンを押すこシステム概要

過密している集団の一部に「〇〇 過疎地点 に行くこ

 本システムは各ユーザーが WebSocket(WS）サーとで、他のユーザー同士の対局を評価することがでバーに接続することで対局をリアルタイムで行いま

イベント参加者はイベント会場を歩き回り、とによりパレットが取得できる」という旨の通知が送き、いいね数に応じて人気対局ランキングが生成され「5HSDLQW」を通じて「パレット」を集めていく。

られる。これによって、通知を受け取った過密地点にす。盤面生成アルゴリズムで生成した盤面をデータベます。これにより強力な打ち手を多くのユーザーがい「パレット」について

いた参加者の一部が過疎地点に移動する。また、地点ースに移動させ、通信対戦における非同期処理を行いち早く知ることができ、ユーザー全体の技術の向上にパレットとは、イベント参加者が集める対象のもの

ごとのユーザーの人数はシステムを通してイベント運ます。対局を行うときは USI を通して、画面に盤面加え、新たな戦略の誕生を促す効果が期待できます。

で、例えばスタンプラリーにおけるスタンプである。

営がリアルタイムで確認をすることができ、リアルタが表示されます。



パレットを揃えるとイベント参加者は、イベント限定

イムな人流を監視しながら制御を行うことで効果的な

 またユーザーの情報や対局履歴などの情報はサーバ

の写真を完成させることができる。完成写真の構成色

イベント運営を行うことができると考えている。

ーで保管されます。観戦を行うときはサーバーから盤をクラスタリングしパレットに分割しているため、パ面を受け取ります。



レットを集めていくと写真が徐々に色付いていくため、

参加者はパレットを集める過程も楽しむことができる。

システムの特徴








「5HSDLQW」にはスタンプラリーなどの既存の回遊施策にはない特徴がある。全て揃えた時の特典がイベ

ント独自の特別な写真であるという点と、リアルタイ



図 2. プレイ画面ᴾ

ムでの人流制御が行えるという点だ。パレットを集め
図 1 人流制御時

おわりに

4. まとめᴾ

るとイベント参加者はイベントの運営が設定したイベ「5HSDLQW」によってイベント参加者は活気がある

将棋は中盤戦を鍛えるともっと強くなれます。

ント限定写真や、イベント会場のフォトスポットで実イベントを体験でき、イベント運営者は従来よりもユ「転生将棋」で将棋上級者を目指しましょう!!

際にイベントの運営に撮ってもらう思い出に残る写真

ーザ体験が向上するイベントを運営できることになる。

図 1. システム構成図ᴾ

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課題部門

課題部門

4

転生将棋

オンライン×かるた×ARで生み出す新たな可能性

新垣 善也（３年） 仲本 兼吾（５年）

沖縄

崎山

竜（３年） 山川 響樹（３年）

砂川 春樹（２年） 金城 篤史（教員）3. ゲームの流れ

1. はじめに

3.1 ゲーム部屋について

日本文化の一つであるかるたは、遊びや競技の中で国内・国外問わず多くの人に親しまれてきました。しかし、複数人が対面で集まる必要があり、気軽に遊ぶことが難しい問題があります。また、様々なかるたを楽しむためには複数購入するため、出費もかさんでしまいます。そこで私たちは、かるたにオンラインと $5 をかけ合わせた、新しいかるたを遊ぶことができるア
プリケーション「.$57$5」を開発しました。

ホストが遊ぶかるたとルールを選択してゲーム部屋を作成します。他プレーヤーは、作成された部屋に最大 3 人まで参加することができます。

朝に集って価値ある活動を応援しあうアプリ

豊田

野﨑 春太郎（４年） 加藤 遥也（１年）
伊藤 優汰（３年） 木下 敬介（３年）
髙木

啓（３年） 都築 啓太（教員）

1. はじめに
近年、早起きして時間を有効に活用する「朝活」が着目されている。朝活は、どの年齢でも自己研鑽やス
ポーツなどの身体能力の向上に挑戦できるため、よりよい生き方の実現につながる。しかし、朝活を始めよ

2. 概要.$57$5 はオンライン上の友達と一緒に、実物の絵札に $5 で絵柄を表示して、かるたを遊ぶア
プリケーションです。$5 表示により  つの札で様々なかるたが遊べ、スマートフォンによるタッチで絵札を取得し実際に絵札をとる快感を味わうことがでます。

3.2 かるたプレイ

うと思い立っても、一人での朝活の実行が困難である

ゲーム開始とともにカメラが起動し、絵札に$5 で絵柄を表示します。全員の同期が完了した
後、次に取るかるたの情報を受信し、自動で読み札を再生してそれに対応する絵札をスマート
フ ォ ン でタ ッ チし ま す。 全員 が 札 を取 り 終 え
た・時間切れになった後に、読み札の再生から取得までにかかった時間を各々ILUHEDVH に送信
して誰が一番先に取れたかの処理を行い、順位によって点数を配布します。

ことが課題となり取り組めない現状がわかってきた。

4. システム構成

また、オリジナルのかるたを制作することができるため、「遊ぶ」以外の楽しみも味わうことができます。

2.1 AR 表示と札の作成
実物の絵札は図  のようになっており、スマートフォン
で写すことで各絵札に対応した画像を表示します。また、自身で読み札を入力し、絵札の絵柄を設定することでオリジナルのかるたを作成することができます。$, を使ったかるた作成もでき、作成後はサーバに公開して皆に遊んでもらうことも可能です。

7

Asamit!

そこで、私たちのチームは、仲間とともに朝活を行え
るアプリケーション、「Asamit!」でつながり、継続を

図 1できる環境を提供しようと本アプリの開発を行った。

4.システム構成

起床報告時の画面

図2

チーム内のやり取り

本システムは Asamit!のログインや他のユーザとの2.概要
Asamit! は、仲間とともに起床し、朝活をすることやり取り等で前述の通り LINE を使用しており、具体を促進するアプリである。本アプリは Asamit!が独自的には Asamit!ログイン時には LINE Login を、メッに作成したユーザ属性、活動の日数や内容のクラウド

セージの伝達には LINE Messaging API を使用して上のデータを利用したもので、利用者は LINE 公式アいる。このことにより、ユーザは手軽に本システムを

カウントをフォローするだけで参加できる。

利用することができる。ユーザはアプリ内で発行され3.使用方法たトークンを各自コミュニティにて共有することで自3.1 起床報告

由 に チ ー ム を 作 成 す る こ と が で き る 。

図１に起床報告画面を示す。公式アカウントへ登録後、まず、ユーザが就寝前にトーク画面にて起床時
刻の設定をする。設定時刻にて起床後、同じくトーク
画面にて事前に用意されたボタンを押すことで起床報告を行う。その後、それぞれが朝活を開始する。
図 2. システムの構成図

図 1.絵札の例

3.2 グループ使用の流れ
本アプリでは決めたメンバのみのチームで一緒に朝2.2 取得判定
各絵札にはそれぞれに対応した 1)& チップが埋め込まれており、スマホでタッチすることで取得判定を行います。また、取得した情報から札が正しい RU お手つきの判定を行います。読み札が詠まれてから取得までに掛かった時間を基に、誰が一番速く取得できたか順位を決定します。
1)& から情報を取得するためにかかる時間は非常に短いため影響はでないと判断しました。

5. まとめ

活をすることが可能である。それぞれメンバはチーム.$57$5 は、オンラインを通じてさらに多くの人々が気軽にかるたで遊べることに期待しています。また、かるたを遊びつくした人でも、かるた作成などの新しい楽しみ方で、再びかるたに触れる機会に繋がることを祈っています。

で決めた時刻に起床し、それを報告したのちに、他の

図3

メンバと一緒のタイミングで朝活を行う。図２に使用

システム構成図

5.おわりに例を示すように、グループで目標を共有すれば距離が本システムは、朝活を始めたい人や朝活を継続した

より縮まり、モチベーションの維持につながる。

い人をサポート、応援する裾野の広いアプリケーショ

また、仲間に軽いメッセージを送る、そのメッセーンを目指している。誰にでも手軽に使用してもらう為、ジにリアクションを付ける、といった仲間とコミュニ

LINE を経由して自然に生活の一部に導入することがケーションをとることができる機能も搭載している。

できるようになっている。本システムを使用して、みなさんもこの機会に朝活を始めてはいかがだろうか。

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課題部門

課題部門

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KARTARUPUPUP（詫間）

1. はじめに
日本人の大きな問題として運動不足が挙げられます。

平尾 百智（４年） 大野 暉人（４年）
尾崎 真心（４年） 中山 広夢（４年）
杉村 晃紳（４年） 宮武 明義（教員）9

NABASE

津山

森中 智己（４年） 瀬良 瑞葉（４年）
鈴木 冬馬（４年） 満瑛洋（２年）

石原 希光（２年） 宮下 卓也（教員）4. 具体的な機能

はじめに

4.1. ツアーモード

 H スポーツの流行やコロナ禍の影響もあり、オンラ

運営は、自由に会場を作成することができます。任会場の作成

運動不足を解消し、健康的な生活を送るためには、運

踏み台昇降の動きをもとに実際の観光名所を巡るこ

インでのゲーム交流会はその数を増やしました。オン意の画像またはテンプレートの画像を配置して会場を動をする習慣をつけることが大切です。しかし仕事やとができます。踏み台に取り付けられたセンサーによ

ラインでの開催により便利になったことはありますが、作成します。一度作った会場は保存できます。自分が家事で十分な時間が取れない人たちが継続して運動すって動きを取得し画面内の動きに反映されます(図 2)。

オフラインならではの良さが無くなったと感じました。

作った会場への招待は運営の楽しみになります。

るためには親しみやすく、効率的に運動を行う必要が具体的には、プレイヤーへの観客の応援や反応が伝わ特徴あります。

りづらい、待ち時間でのプレイヤーや観客同士の交流

 「アイコンを動かす音声通話」と「ゲーム画面のチがしづらいなどという点があげられます。そこで私た

ラ見」により、オフラインの会場と同様の空気感を作

動効率の良い踏み台昇降に注目し、楽しく、離れた場

ちは、1$%$6( ナベース を提案します。

り出すことができます。
「会場の作成」により、運営す所の仲間と競い合いながら行えるシステム「UPUPUP」

本システムについて

る人の楽しみも増えます。音声通話の環境のみの提供を提案します。

概要のため、既存の大会運営アプリと合わせやすいです。

そこで私たちは馴染み深く、ウォーキングよりも運システム構成

1$%$6( は運営・参加者が一つの会場で盛り上がれる

図 2:ツアーモードの画面の例

2. 概要
本システムには踏み台昇降を楽しく行ってもらうた

4.2. ミニゲームモード

環境を提供する音声通話アプリです。

音声通話と映像の送受信など通信部分に 6N\:D\ のアイコンを動かす音声通話

-DYD6FULSW6'. の 6)8 接続を用います。アイコンの操めに、部屋にいながら観光名所を巡るような体験を得

ミニゲームによって離れた場所にいる仲間たちと競

音声に距離減衰と指向性をもたせることによって現

作や会場の作成といった機能は 8QLW\ にて実装されまられるものや、離れた場所にいる仲間たちとミニゲー

い合いながら運動が行えます。速度、正確性、判断力

実のようなコミュニケーションができます。音声は、す。また、会場のデータを共有するために )LUHEDVH のムで競い合う要素を組み入れました。これにより楽しに重点を置いた３つのミニゲームがありそれぞれ違っ

アイコン同士の距離によって減衰します。矢印は、ア

一部機能を使用します。

く継続して運動を行ってもらうことを目的にしていまた楽しさを得られます。

イコンの方向を示し、その方向を正面とした立体音響

す。

4.3. エンドレスモード

で音声通話ができます。

無限に続く階段をひたすら上り続けます。上ることができた段数はランキングに登録されます。

3. システム構成
本システムでは踏み台を上り下りする動作を検出し4.4. 運動の補助ゲーム画面のチラ見機能
プレイヤーのアイコンに近づくとその人が遊んでいるゲーム画面が小さくポップアップ表示されます。こて入力に活用します。本システムの構成を図１に示しプレイすることによって消費されたエネルギーを計れをチラ見といいます。さらにゲーム画面を集中してます。踏み台に設置したタッチセンサーを用いて足の算します。これにより一日の運動量が把握しやすく運見たい場合、その画面を拡大できます。これをガン見

動きを検出し、ゲーム内の動きにつなげます。

動計画を立てやすくなります。

といいます。オフラインの会場で歩きながら各テーブ
ルの様子を見る楽しさを再現する機能です。

5. おわりに

図２ 環境開発・実行環境

「UPUPUP」はオンラインで楽しく継続して運動しておわりにもらうためのシステムです。運動不足を感じている人 1$%$6( はオンラインでのゲーム交流会をより楽しに遊んでいただき、健康を保ってほしいと考えていまくします。このアプリで友達の家にゲームをするためす。

に集合したり、町のゲーム屋の大会に参加したりする

登る楽しさ、高まるモチベ、近づく健康。３つの「UP」

ような楽しさをオンラインでも感じられるようになり
で生活を向上させてみませんか？
図 1:UPUPUP のシステム構成ます。

図１ チラ見機能イメージ図

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課題部門

課題部門

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香川

東京

お気に入りの一冊を

1. はじめに鈴木浬（１年） 向田 佳祐（３年）

太田 和希（１年） 中村 瑠偉斗（１年）
村松 直哉（１年） 松林 勝志（教員）

11

OhM

明

神戸市立 金子 尚暁（２年） 杉本 遼羽源（２年）

音楽の世界を作り育て上げよう

藤原 大河（３年） 髙田 崚介（教員）いる標準カメラアプリの他，ユーザが普段使っているカメラ付きスマートフォンが普及し，誰もがいつで幸音（１年） 田村 優衣（３年）

 「推し活」推進の意義

カメラアプリをそのまま使うことができます。

「推し活」の背景には、主に中小規模アーティスト

も写真を撮れる時代になりました。写真はインスタグ

UI 開発：Flutter

ラム等の SNS にアップ・共有して楽しむ人もいますが，データベース：Firebase

ほとんどの人は撮影したことに満足して，ただ撮り溜

カメラアプリ：スマートフォン内臓標準アプリ

最近の音楽業界では、デジタル化の促進により誰で09 を準備する流れが普通となっていることで、ユーザめるだけになってしまっています。その場合，少し前

画像認識 AI：TelsorFlow Object Detection API

も気軽に音楽を作り、動画プラットフォーム等で配信

ーに選りすぐりをさせるほど数々の 09 がついた楽曲に撮影した「出先で見つけたきれいな花」の写真を人

花や鳥の情報取得：Wikipedia

することが個人・法人関係なくセオリーとなっていまが増え、埋もれやすくなっているのが現状です。第一に見せようとしても探すだけで苦労してしまうことがす。しかしながら、「自分の好きな音楽を探し求めて、印象の改善のために多額の資金を費やしてプロのイラ多いのではないでしょうか。そこで，どんどん写真を聴く」というユーザーの目的、「自分の好きな音楽を作

ストレーターや動画編集者を起用しなければならず、撮り溜めていくだけで，花や鳥を自動認識し，分類しり続け、聴いてもらう」というアーティストの目的に続きを聴いてもらうための音楽とは直接関係のない苦て図鑑を自動作成するアプリ，「フローナ＆フォーナコ

動画プラットフォームは合わない場合があります。広

労が増えています。インディーズアーティストが  万

レクション」を開発しました。
（フローナ・フォーナは大な音楽の世界を、なんの煩わしさもなく楽しみたい

円以上を  曲に費やしたのに、再生数がほとんど増え「眠れる森の美女」に登場する花と鳥の妖精の名前）方に向けた音楽プラットフォームを発案しました。

ないといった苦悩も 616 で話題になっていたこともあの現状が関わっています。
動画プラットフォーム上で音楽を聴いてもらうには はじめにりました。そういったことに悩んでいる間にモチベー
2. 主な機能

ションが削られ、才能あるアーティストが音楽制作か

2.1 写真を撮ったらすぐ検索

ら離れてしまうこともあったかもしれません。
「推し活」①写真撮影後，AI 画像検索により映っている花や鳥という実際に聴いてもらえるユーザーとのつながりを図 1 図鑑に登録された写真と情報（開発中の画面）の名前を取得。②名前から詳細情報をウィキペディアから取得。③写真と情報を図鑑に登録。

図 2 SNS への投稿
（開発中の画面）作って、2K0 はアーティストの悩みに応える存在になることも目標としています。

図鑑に登録された画像をタップすることで，拡大さ2K0 の「推し活」と、それを利用した運用戦略

れた写真と詳細情報を表示します（図 1）。

4.

2.2 グループ図鑑で写真をシェア・SNS に投稿「フローラ&フォーナコレク

業界でこの単語を聞いたという方も多いと思います。

2K0 で主に集めようとしているユーザー層は端的にユーザーグループを作り，グループ共通の図鑑を自ション」は取り貯めた写真を

動画業界で既出の機能を実装しているものもあります

いえば「自分の好きな楽曲を追い求め終わらない旅を動作成し閲覧することができます。また，本アプリか

自動で分類・整理し，図鑑をが、音楽業界で、さらにそれを根幹に組み込んでいる

している人々」です。そして、動画プラットフォーム

ら直接 SNS に写真を投稿できます（図 2）。

自動作成してくれるアプリでサービスは 2K0 だけだと思います。2K0 では、主にアでの楽曲配信の時代は十数年も経っており、それ自体

2.3 分類機能す。自分自身で撮影した写真

プリ上でユーザーがアーティストを応援する流れを作のマンネリ化も進みつつあると思います。その隙に

例えば「春の花」，「湿地の植物」，「春の渡り鳥」，

で図鑑が埋まっていくことっていきます。

2K0 が入り込むことができれば、もしかしたら一大ブ「水辺の鳥」など，ワンタッチで分類して表示するこで，写真撮影にコレクションとができます（図 3）。

の楽しさを追加します。散歩まとめやハイキングに出かけ，自然2K0 がつくる、新しい可能性

2K0 の根幹にある要素の１つが「推し活」です。他の

図 3 分類機能（開発中の画面）「推し活」を主軸とするために、応援するアーティ

ームを巻き起こすかもしれません。そうでなくても、ストを見つけるための独自のレコメンドシステム、応

2K0 の基盤となっている「推し活」と、新しい音楽の援を開始する流れを本格的にするスポンサー機能、応

世界をさがすユーザー層を集め続ける姿勢がうまく効

3. システム構成を観察し，スマートフォンで援の持続を促進するバッジやリアクション機能を盛り果を発揮して、一定の安定した収入は得られると考え

3.2 主なシステム構成

写真撮影するのがますます楽しくなるでしょう。

込みました。

ています。クラウドベースでコンパクトな運用形体や、システム構成は次のようになっています。スマート

場合に合わせて追加できる様々な資金調達方法がそれ

フォンのカメラアプリは，アンドロイドに内蔵されてらを後押しする要素となるでしょう。

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課題部門

課題部門

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フローラ＆フォーナ コレクション

野々村 望（５年） 大塚 洸希（５年）

香川

（高松）

Revise the hand はじめに橋本 蓮太朗（５年） 田中 美沙緒（５年）
石丸 璃旺（５年） 重田 和弘（教員）チャット機能13

biblio connect

神山

丹那 伊織（１年） 伊藤 楽大（１年）
正木 忠勝（教員）

1.はじめにマッチングしたユーザーは1人あたり5分で自分の紹介しじゃんけんは決め事のツールとして使われるが、人じゃんけんをしながら、チャット機能を使用できる。

みなさんのお気に入りの作品はなんですか？映画、本、たい作品を紹介します。

数が増えるほどその勝者と敗者の決定が難しくなるとこれにより対面でじゃんけんをやっているかのような音楽、アート作品。誰しもなにか一つはお気に入りと呼べ

この時ビデオと音声を用いた通信が行われます。

いう問題も抱えている。私たちは ,7 技術を活用し、こ臨場感を得られる。

る作品があると思います。

時間管理はシステムが自動的に行います。

しかし、他の人のお気に入りの作品を理由も含めて詳しく

全員の紹介が終わった後全員での感想の共有を10分で知る機会はそう多くないと思います。他の人のお気に入り行います。

作品を知ることは今まで知らなかった作品を知ることにつ

その後投票により最も良い紹介をしたユーザーを選の問題を解決し、さらに新たな楽しみを加えたじゃん
けんシステムを提案する。

 ルールの説明
アリーナルール

ながります。

び、このステップは終了します。

通常のじゃんけんとは異なり、最初に出した手を、しかし、いざオフラインでそれをやるのはハードルが高い

2.3フィードバックステップ

対戦者の対話を経て変更することができる。この過程

ように感じます。相手探しにまず苦労したり、相手が自分ドの  種類のモードを用意しで選ばれた選択肢により勝利時のポイントが変化する。

の好きなジャンルに興味がなかったりします。私たちの開ている。

三本勝負で総合点を競う。

発したbiblio-connectはそんな課題を解決し、お気に入り

 機能
本システムには、 対  モードとプライベートモー

各ユーザーに対してセッションを行ったユーザーからフィードバックが送信されます。
3. 実現方法の作品をシェアすることを目的としたシステムです。
 対  モード
全世界の人とランダムでマ

得失点ルールは、大人数でのじゃんけんの時、一定

reactでUIの構築を、ユーザーの識別、アカウント情報のプレゼンし、最も興味深いと感じた本を決める日本発祥の回数で勝敗を決定するためのルールである。全員の出対戦ができるモードである。

した手と各自の手を総当たりで勝敗を確認し，勝った

このモードでは新たに考案し人数を得点とする。最後に一番ポイントを多く持ってシステムです。

た「アリーナルール」を採用しいる人を勝者とする。

2. システム概要

図1を重視してReactとfirebaseを用いて実装します。

ビブリオバトルは参加者がお気に入りの本を短い時間でッチし  対  でじゃんけんのている。

本システムは基本的にweb上で手軽にアクセスできること

1.2 補足：ビブリオバトル

得失点ルール

更新、フィードバックデータの管理等をユーザの操作に合ゲームです。biblio-connectはこのコンセプトを参考に、本

わせてfirebaseを用いて行い。セッション時のビデオ通話に限らないお気に入りをオンラインで紹介できるようにしたをskywayで行います。
(図２)

biblio-connectはオンラインでお気に入りの作品の紹介と 対  モードの画面交流を行うシステムです。より有意義な交流を行うため

 システム構成
プライベートモード

本システムはサーバとスマートフォンで構成される

主催者が作成した部屋で、限定した人同士でルール（図 ）。このサーバで本システムを提供する。サーバを自由にカスタマイズしてじゃんけんをできるモードに端末を接続することでじゃんけんに参加することがである。最大  人程度まで参加ができる。参加人数できる。

「マッチングステップ」と「セッションステップ」、「フィードバッ
クステップ」の3ステップを実装しています。
2.1 マッチングステップ
マッチングを行うステップです。マッチングする前にユーザーは自分の紹介する作品のジャンルや自身の興が多いときは決着判定が難しくなるという問題点を解味のあるジャンル等の項目をあらかじめ設定し、それ決するため、私たちが新たに考案した「得失点ルール」にそったマッチングが行われます。これによってあるを適用できるようになっている。

程度自身の作品のジャンルに興味を持ったユーザーとおわりにマッチングすることができます。
 多言語対応

biblio-connectが新たな作品との出会いをもたらせば幸いオンラインを生かして世界中の人々がじゃんけんをです。

2.2 セッションステップ

できるようにするため、表示言語は日本語の他に、英語、中国語、スペイン語等を選択できるようになって
図

いる。

28

システム構成図

29

課題部門

課題部門

12

Janken Arena永井 玖愛（４年） 椿 理紗子（４年）

遊漁船業のオンライン安全確認・釣果共有システム!"# $%&'

鳥羽商船 奧村 茉奈（４年） 國米 一心（２年）
北仲 悠人（２年） 江崎 修央（教員）h<‡1G+,@WXYG·‚RSvŒœÅ–—)"#$%"&'()*+,-./01234566
7.89:;<=>?@ABCDEFGHI,<JK.*-./01LMN-.O3PQRS,A89:M
N-./TU9VWXYZ[G\@WXY]^[<_

アイデア出し。その機会はチームや新規プロジェク

2<_`/‰.89:

トの発足時に多く訪れます。そんなときチーム内の雰
89#$%&'(%<=>?@ABCDEFGH

kl9Vmn37.@op*qr3BBV*A1st

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 そのような状況に加え、昨今ではオンラインで作業

とりづらく意見の交流も進みづらい傾向にあります。

図  ゲームの流れ そこで、チーム内の親密度を高め、アイデア出しを

より円滑に進めることができるようにするための「アロールプレイング

ブラカタブレイン」を提案します。

 本ゲームでは、プレイヤーは見習い魔術師になりき

ってゲームを進めてもらいます。魔術師という現実離概要

れしたキャラクターになりきることで、ゲームの世界に入り込み易くなり、より新鮮な気持ちでアイデアを「アブラカタブレイン」は新感覚アイデア出しゲー
ムです。

出すことができるようになります。ストーリーシステム構成
「アブラカタブレイン」は、ブラウザ上で完結する

各地から集まった将来を期待される見習い魔術師のプレイヤー達は、偉大な大魔術師 'Uブレインの下、

ウェブアプリケーションです。

世紀の大魔術書「アブラカタブレイン」に自身の考え

 参加者が入力したアイデアの文字列や評価、他者のた呪文を掲載させるべく魔術の研究に臨む。

アイデアなどを非同期通信によって画面上に表示させます。
サーバー側では、プレイヤー情報の保存、魔術書の記録、部屋の管理などを行います。

 初めに、ホストプレイヤーが部屋を立て、他のメン

1>?$:;@A
1!"B$89'CD

1TU

ないことが多くあるのではないでしょうか。

ゲームの流れ

!"#

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P@'(FGH& '()*+,!"#$LMEF
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123!4567$
89':;<=¯+@MN-./¸˝9!"#$% &'()VWXY< ß®ß Gôö>-./Ø∞9V* ÖÜáàâäã "±≤Bg≥¥/µ∂の短いフレーズを出していきます。そこで出たフレー
ズの内、自分がいいと思ったものを数個 プレイヤーの人数によって調整される 選びます。そして次の第二フェーズに移行します。
第二フェーズでは、第一フェーズで選ばれたフレー

˛ˇ+@!<Ÿ"RJ<+@∑∏π∫ ªº /^A,-.2<Ωæ/øú+¿¡-.#$/%f89:!

89:-.23¬S,AV√ƒD23øú>≈∆@«

2"# 345'¨ & ß®ß ÄÊÁ

»9Vì…< À37Iv√ƒ@WXYGÃÕGŒœ

'ÅÇÉÑ\xyz{yG‡V_`()@-.2GÅ–—)%*Ç“)$”‘y<"z)$>õú+89:*I,<é+î/*5ví+ALMN-.O/åç+

8v@-.2Bg’÷◊ÿDŸ⁄€Aì…<‹)›

89:+,\LMN-.OG-g∆@R8.8ì&'()G/0+,A≈89:

37Iv√ƒG?@ﬁ5<Y/ﬂV‡1õú+89:30

定します。その後、第一フェーズに入ります。
した議題に沿ってそこから連想される言葉や単語など

Î3-Svü†/ôö˚/"# 01



バーを招待します。そして、ホストは今回の議題を設
第一フェーズでは、初めにホストプレイヤーが設定-~ü†π∫ ªº G‡.

¨ ≠! ÅÇÉÑÆn

稔（教員）か。オンラインでは、対面に比べお互いの意思疎通が†π∫ ªº /^A,-SvÎ*2<Ï<ÌÓ3üI,-./0

薫（２年） 伊藤様にオンラインで行われているのではないでしょう;h>uvw\@WXYZ<xyz{y_`a|}("# )*+,-.

六田

することが当たり前となっており、アイデア出しも同

37.89:!

é+è2êG_`<bë*ívìé+î/åï+89:

平田 爽馬（３年） 長澤 結司（２年）

囲気や親密度合いが低く、話し合いも思うように進ま

<

:;

舞鶴

隼斗（４年）

はじめに%*Ç“)$”‘y>Yñ<óò/„qa|+@-.

`<ab3cd>efgS,AVh*Bg@Y>ij-~ÄÅÇÉÑLÖÜáàâäãO/åç+@MN-./

15 アブラカタブレイン

脇坂 将輝（４年） 辻



ズを全員分均等にランダムに配りなおします。そして

図 システム構成図

配られたフレーズを基に議題に沿ったアイデアを考えます。そして最終フェーズに移行します。

終わりに

最終フェーズでは、第二フェーズで考えたアイデア「アブラカタブレイン」は、楽しみながらアイデアを全体で発表し合い、お互いに評価し合います。そこを創出できる新しいシステムです。新感覚なアイデア

で、一番評価の高かったものは完成した呪文として、出し体験をしてみませんか？

今回のゲームの履歴と共に大魔術書「アブラカタブレ
イン」の最後のページに掲載され、完成となります。

31

課題部門

課題部門

14

FishCam奈良市平 遼祐（４年） 桑畑 日菜人（３年）
崎本 俊治（３年） 山口 賢一（教員）

17

Joint Draw

松江

気軽な合作

近藤 菜々美（４年） 上溢 翔太（３年）
杉山 耕一郎（教員）はじめに ユーザー側には 3& とカメラなどの運動をトラッキ コロナウイルス感染症による活動自粛等の制限が緩

ングする機器が必要となります。

和され始め，対面での活動の機会が増えています。そ アプリケーション内のプログラム言語には &、エンものがある。他の人の絵と自分の絵が組み合わさるこ

絵描きフェーズに移行する。

のような状況でもオンラインを使用することで対面でジンには 8QLW\ を使用します。開発 26 として :LQGRZV、とで、自分とは違う技術や価値観から意外さの発見や お絵描きフェーズの活動が困難な方々がスポーツの楽しみを共有できる/LQX[、PDF26 が対応します。サーバーには $SDFKH を

完成度の上昇が魅力である。しかし、オフラインの場

アプリケーション「6KDUH6SRUWV」を提案します。

使用します。

合、合作する相手が見つかり辛い。オンラインであっ概要

機能

ても、実力差が大きい人と描く場合自分の実力などか

ここでは、他人の目を気にせず自分の価値観で楽し 本システムは，オンライン上でスポーツの楽しみをシステム機能

ら一歩引いてしまい、合作をする機会はなかなかに得

く描くことを想定している。描く時間は、募集主が制

誰でも共有できるアプリケーションです。このシステ ユーザーの運動量を統計しユーザーの運動のクオリられないのが現状である。初心者や熟練者が分け隔て限時間を設けている。

ムは、パソコンとカメラを使用して病院のベッドや車

ティの期待値や目標の自動設定をする機能や、チャッ

なく「気軽に合作」する場が無い。そこで私たちは、

 合体フェーズ

椅子に乗った状態でも運動の楽しみを体験できること

ト機能などの他者とのコミュニケーションの場を通し多くの人達が「気軽に合作」できる合作 :(% アプリケが特徴です。また、対戦相手と会話をしたりすることて、ユーザーのアプリに対するモチベーションを高めーション「-RLQW'UDZ」を提案する。

が可能なため、他のスポーツゲームと違い人との交流ます。

を楽しむことができ、より対面のスポーツに近い楽し 操作は体全体だけでなく体の一部の動きだけでも操さを得ることができます。

作できるようにすることで、身体障がいのある人はも-RLQW'UDZ は、募集主が主体となり参加者を募り作システム概要

ちろん、どのような人でも分け隔てなく楽しむことが品を完成させていくイラスト合作 :HE アプリケーショ

本システムでは，ユーザーの動きをカメラからキャできます。

ンである。

プチャします．その動きをリアルタイムで画像を取まとめ

得・認識・解析し、処理を行うことによって実装しま「6KDUH6SRUWV」を使用することで様々な人と交流し絵を描く時間、描いてほしい絵を提示して参加者を募す。

ながらスポーツを楽しむことができます。このアプリ

る募集・相談フェーズ。各々の参加者がお題のためにシステムは VYHOWH  9LWH で骨組みを、7DLOZLQG でシステム構成

が皆さんの新しいコミュニティの手助けをします。

パーツを描くお絵描きフェーズ。集まった絵を募集主

フレームワークを完成させる。言語は -DYD6FULSW で、が組み合わせる合体フェーズで構成される。

データベースは )LUHEDVH を使用する。

はじめにーツを担当する場合もある。募集の参加者は募集主の複数人で絵を描き作品を完成させる「合作」という画面を見て、募集主が考えたお題のラフを見てからお個人画面となり各々の担当するパーツを  つのキャンバスに描いていく。

担当した絵の描画が終わったら、必要なパーツを切り取り、切り取り終わったら募集主にすべての切り取られた絵が送られる。募集主がパーツを組み合わせて-RLQW'UDZ

作品を完成させる。参加者は募集主の画面を見て、その様子を見守る。
完成した絵は、マイページに表示されるのでいつでも閲覧することが可能である。

 つのフェーズで構成されており、募集主がお題、システム構成

図 システム構成
 構成として、アプリケーションをインストールしたユーザー同士での競技・運動を行い、サーバーで競技
終わりに

データを集計します。サーバーとデータベース間でス
コアデータやユーザーデータをやり取りし、ユーザー

 募集・相談フェーズへの助言データをサーバーからユーザーに送信します。

募集主がお題、描いてほしいパーツを提示して参加者:HE アプリケーションである。この作品を通して新たを募集する。参加者の上限は  人で、 人が複数のパな合作作品ができることを願う。

32

この「-RLQW'UDZ」は気軽にイラストを合作できる

33

課題部門

課題部門

16

Share Sports

由井 陽都（４年） 辻本 大翔（４年）

阿南

セキュリティ初学者の夜明けはじめに折上 泰生（５年） 中田 東吾（５年）
木下 聡大（５年） 日下 遥斗（５年）
久保田 隼輔（５年） 太田 健吾（教員）ディフェンスフェーズ

課題 :HE サイト
ソースコードの

19 ANNECT

函館

今野 佑星（５年） 吉田 海翔（５年）
川尻 千遥（５年） 片野 遥恭（５年）
大田陽（５年） 小山 慎哉（教員）専用の機器を取り付けるコネクトモードでは、プレ1. はじめにコロナ禍はある程度の落ち着きを見せており、最近イヤーは依り代に生き物の体を準備して ANIMA を乗り撃した課題 :HE サイトのではオンラインでの楽しみは、コロナ禍を起点として移らせることで、ペットの様にコミュニケーションをが必要とされています。しかし、既存のセキュリティ

脆弱性を直接コーディン

進展を続けています。

取ることができます。画面上の ANIMA を呼び掛けたり、学習は「座学ばかりでつまらない」、「実践的な教材がグして修正し、次の相手

今までは触ることができる、その動物のメタファが少なく、 人で学習するものが多いためモチベが維持からの攻撃に備えます。

ある仮想ペットは飼える種類が少なく、複数のペットできない」、「攻撃を学ぶ必要があるが、試すと犯罪に64
/ インジェクション攻撃ができてしまう脆弱性がある！

を飼うのは難しい状況にありました。しかし、もっと 近年、日本に対するサイバー攻撃が急増し、サイバ

アタックフェーズで攻ー攻撃を防ぐセキュリティの知識を持ったエンジニアなりそうで怖い」、という問題があります。そこで私達は、攻撃法から防御法を学ぶという最適なセキュリテエスケープ処理で脆弱性を修正！

ィ学習法に基づきながら、対戦形式を取り入れることで、これらの問題を解決した新しいセキュリティ学習バトルフェーズ

プラットフォーム「&<%(5:$56」を提案します。

ディフェンスフェーズで相手が修正した課題 :HE サ

システム概要

イトを攻撃します。相手の修正の穴を探しましょう。

本システムは、脆弱性のある :HE サイトを舞台に、なでたりすることで親密度が上昇します。

4. システム構成

手軽に複数の種類のペットや更には、元々飼う事の出

図 1 の通り、スマートフォン上の Android アプリケ来ないような動物なども飼い、愛でたいという需要はーションを中心とし、ハードウェアとの通信は USB ポあります。

ートを通じたシリアル通信を行います。掲示板機能は、そこで私たちは、今あるデジタルペットの問題点をFirebase の Realtime Database を利用します。

改善すべく、手軽に扱えて楽しめる新感覚な育成ゲー

ハードウェアは、既製品のプラスチック製箱型ケー

ム「ANNECT」を提案します。

スをベースに加工し、サーボモータに 3D プリンタによって出力した耳、しっぽ、手、羽などを Arduino Mega解説モード
2. 概要

による制御で動かします。また、それぞれのパーツやプレイヤー同士の攻防を通してセキュリティ知識を身

課題 :HE サイトに潜む脆弱性、攻撃例、防御例を解に付けることができる :HE アプリケーションです。

説します。自身では気づけなかった脆弱性を知ること

ANNECT は自分だけのペットの魂、ANIMA を育てるゲ

ベースとなる箱にはフェイクファーを使用して表面に訓練モード

で、セキュリティの知識を更に養うことができます。

ームです。魂である ANIMA は他の動物に変身すること

毛皮を再現します。なお、スマートフォンを顔としてシステム構成

ができ、スマートフォンを様々な動物を模した専用の使う仕様上、スマートフォンスタンドを用いて顔部分にスマートフォンを固定します。

ゲームの進め方・操作方法・ルールを解説するモードです。簡単な攻撃方法と脆弱性の修正方法を学び、本システムは、:HE アプリケーションです。

機器に装着することにより、その動物に模した物とし対戦に向けて練習することができます。

て動き出すことができます。ANNECT には 2 つのモード対戦モード

があり、1 つは画面上で育成を楽しむモードであるア

１対１で、アタックフェーズ・ディフェンスフェー

ニマモード。もう 1 つのモードが本作品最大の特徴とズ・バトルフェーズの  つのフェーズを通して対戦し、

なる、現実で触れ合いを楽しむモードである、コネク

合計ポイントを競います。



トモードです。

アタックフェーズ
3. 遊び方・特徴

プレイヤー同士、同じ課題 :HE サイトを、脆弱性を&KDW*37 による課題 :HE サイトの自動生成

探して攻撃します。攻撃は選択肢を頼りに行います。

プレイヤーはまず、ANIMA に名前と見た目の特徴を

図1

システム構成&KDW*37 により課題 :HE サイトを自動生成しているつけることができます。この付けた名前と特徴は変身ため、毎回新しい課題で学習することができます。

した後にも引き継がれ、愛着に増加につながります。

まとめANNECT にはミニゲームが搭載されており、そのミニゲ

ANNECT は、新感覚な要素も持ち合わせ、デジタルペ「&<%(5:$56」は、対戦型という要素を取り入れたームで遊ぶことで、親密度を上昇させ、コネクトモー

ットの改革を目指しています。最大の特徴であるコネ

新しいオンライン学習システムで、セキュリティの楽ドで変身できる生き物の種類を増やすことができます。

クトモードを通してスマートフォン自体をペットにし

しさを体感することができるため、セキュリティ学習

また、他の人とオンラインで繋がり、ANIMA をアプリてしまう、体感的に新しい体験をもたらします。

の入り口として最適です。

内で紹介することができます。

攻撃により取得できた情報の量をポイントとして競います。

課題 :HE サイト

攻 撃の 選 択



肢

34

5. おわりに

35

課題部門

課題部門

18

CYBER WARS

学生の学生による学生のための連絡アプリ

猿渡 優衣（４年） 古川 蒼太郎（４年）

有明

坂口 凜華（４年） 緒方 太一（４年）
中川 ひかる（４年） 松野 良信（教員）21 Z-crafto
1.は
はじめに

1. はじめに

2.5 LM 科目(資料投稿ページȌ

時間割で選択した科目の資料・課題を投稿するペ

彫刻、縫製、職⼈技、絵画、繊維など、個々に⼿でな理解と洞察をもたらす楽しみの場であったといえージです。主に先生が変更・追加を行い、学生が閲作られる⼿⼯芸品は、その地域の職⼈の個性的なスタます。しかし、親や教師から勉強することを強制さ覧することができます。

イルを反映する無形の遺産と⾔えます。⽂化の象徴やれ学ぶことに楽しさを感じられなくなった人も中に

2.6 LM パーソナル(個人ページȌ

歴史、⼯芸のスタイルには、それぞれ独⾃の価値が宿

本来、「学び」は人間の知的探求心を刺激し、新たはいるのではないでしょうか。
そこで私達は、学習を楽しいと感じることのできるシステム「 」を開発しました。
2. システム概要

アプリの中にチャット機能や匿名掲示板等、若者

匿名質問掲示板とチャ ッ トに表示されるアイコっています。例えば、モンゴルの国⺠⾐装デールは、

ン・名前の変更を行うことができるページです。学

モンゴルの⽂化を反映した⼯芸品の⼀つです。デール

校の年間行事を表示する機能もあります。

を制作する⼈々は多く、⾃作のデールを販売する⼈々

図 1。
。 ホー ムイン タフェ ース

3. システム構成も少なくありません。しかしながら、これらの職⼈た

3.4 販 売 プ ロ セ ス ： 職⼈たちが販売する⼯芸品が表

ちは⾃⾝の制作したデールを売り込むのに苦労してい⽰されます。⼀般ユーザは⼿⼯芸品を購⼊することがます。その理由は、⼈々がデールをデパートや⼤型シできます。

本システムは、図 ͳ のように先生と学生たち、もしに身近な機能を追加することで、学習への抵抗を減

くは学生同士が   を介して情報を共有でき

らし、親しみを感じてもらえるように以下の機能を持ったシステムを構成しました。
 トークと  掲示板には匿名性を持たせています。学生の中には他の学生に自分が発言していることを恥ずかしく感じてしまう人がいるので、本シスる仕組みとなっています。また、学生はスマートフョッピングモールから購⼊する傾向があり、⾃宅で⼿ォン、先生はパソコンを用いて操作をすることが多作りの⼯芸品を販売する⼈々は、⾃⾝の制作品を知ら

いと考えました。そのため、  はスマートフせる⼿段が限られているからです。デールを制作する

ォン、 ブラウザのどちらでも操作できるように職⼈たちだけでなく、他の⼿⼯芸品の職⼈たちも、⾃、デ⾝の作品を広く知ってもらい販売の機会を増やしたい構成されています。フレームワークには

テムでは匿名性を重要視しています。

ータベースには  を採用しました。

2.1 LM トーク(チャット機能)

Batsuren
モンゴル Tserenlkham
Khosbileg Bilegsaikhan
コーセン Jambaldorj Oyundari（教員）

科目別に学生が先生と他の学生に対して匿名で質問ができる機能です。情報や授業に対する理解度の共有と質問を同時に行えるので、学生と先生の両方に利点があるシステムであるといえます。
2.2 LM 掲示板(匿名質問掲示板)と考えています。この問題に対処するため、⾃宅で⼿⼯芸品を制作し販売する職⼈たちは、統⼀された⼿⼯芸品プラットフォーム”Zcradto”を活⽤し、⾃分の作品

図 2。
。 販売 インタ ーフェ ース

を多くの⼈々に公開的に発信できるようにしたいと思

3.5 チ ャ ッ ト ： ⼀般ユーザーが職⼈と連絡したい場います。

合、チャット機能を使って購⼊依頼や質問することが

2. Zcrafto 本システム

できます。
まとめ
4.ま

私たちの「Zcrafto」プラットフォームを利⽤するこ

匿名で学習等に関する質問をすることができ、一連の会話の流れを誰でも閲覧することができる機能です。同じ学校に所属している学生が質問に答える
ため、質問をする学生は質問内容を解決することができ、質問に答える学生はその知識に関してより理解度を深めることができると考えました。

図 ͳǤ本システムの構成

2.3 LM やること(to do リスト)

授業に関するタスクを管理するのに最適な機能で4. 終わりにす。個人で利用することができ、期限の順番にタス

私たちは   を導入することで、学習をこ

クを表示することで、課題の提出期限を忘れることを防ぎます。
2.4 LM 時間割(週間時間割)

１週間の時間割を曜日別に表示する機能です。
任意の科目を選択すると、 トークや資料投稿ペとで、職⼈たちは⾃分の作品を販売するだけでなく、

Zcrafto プラットフォームを利⽤することで、職⼈ビデオを通じて他の⼈々に⼿⼯芸品の制作⽅法を教えたちは実際に店を構えることなくも、オンライン上でることも可能です。

丁寧に⼯芸品を展⽰・販売し、指導する機会を持つこ

3.プ
プラットフォームの説明とができます。⼀⽅、ユーザーは統⼀されたプラット
フォームから必要な⼯芸品を⾒つけ、学び、⾃⾝の趣

3.1 ホ ー ム ： ユーザーが最初に接するインタフェー

味を追求する機会を得ます。こうしたプラットフォー

スです。（図 1）
3.2 カ テ ゴ リ ー ： 職⼈たちの⼯芸品をカテゴリー別ムを通じて、新たな⼯芸愛好家が増える⼀⽅、⼯芸品に整理し、ユーザは興味のあるカテゴリーから作品をを通じて国⺠の特徴を表現する⼈々も増加し、重要な閲覧できます。

⽂化遺産が保護されると期待しています。

れまでとは異なる一種の楽しみに変えることを目指

3.3 職 ⼈ と ユ ー ザ ： 本システムには職⼈ユーザーとしています。  を利用することで、学生たち

⼀般ユーザーが存在します。職⼈たちのプロフィール

が単に単位を取るための学習ではなく、新しい知識

は⼀般ユーザーに簡単に閲覧され、⼀般ユーザーは⾃を得る楽しみとしての学習という意識をもてること分の興味に合う職⼈を⾒つけることができます。

を期待しています。

ージのある画面に移動します。

36

37

課題部門

課題部門

20

Learn Mate

課題部門

22 Virtual band

タイ高専

Napatsakorn Kamutchat
Pattanun Maneekoolphan
Thanakrit Nilsuwanwong
Thanyawarat Pawasopon（教員）

自由部門本選参加作品■自由なテーマで独創的な作品
発表
番号

1. Introduction
Playing music as a band has limitations being that all
members have to come together and play. Thus,
occasionally members would also find a struggle to cometogether or even to find the time to come and play
together. Virtual Reality could help us with theexperience. By having people at different places, a beefy
wifi connection and a good computer and camera,‘Virtual Band’ ‘s system will simulate a band being
played live. With you being able to choose yourinstruments and also able to play them instrument-less.

4.1 System structureThis would become an application. Upon entering, you
would join or create a server. Choose your instrument,
and it’ll connect to the server to play with other people.
You could also click on settings to change the instrument
settings or quit at anytime.
5. Used software
Unity, Blender, Visual studio code
6. Runtime Environment- Unity runtime, Meta Quest 2, camera(s), electronic
pedal (for drums)

2. Related works
 VRchat Paradiddle (VR drums)

7. Development Environment- Unity 2021.3.7f1, Visual Studio code

3. System realisation
Required resources (at the moment) VR headset (in this case we use Meta Quest 2)
 Computer Strong Wifi connection
 Camera (A phone is also able to be used) Electronic pedals (for drumset)

8. Roadmap and Improvement
We’d like to develop and implement a guitar into thesystem. As it is one of the key instruments of a band. But
it is also the hardest to do. Whilst that, we’d also consider
improving the connection to have the least lag possible.

4. Flowchart of how this application works

38

タイトル

高専名

指導教員

作成学生

1

わんもあ
-砂と鏡で創るもう一つの世界-

香川（詫間）

金澤 啓三

山田 美羽（4年）、天竺 寛貴（4年）、横井 優樹（4年）、小原 崇靖（4年）、大西 俊輔（3年）

2

WashBoard-学生寮の洗濯管理をスマートに-

松江

渡部 徹

木島 陽斗（4年）、宮脇 楽久（4年）、大﨑 翔太（4年）、
長谷川 友音（3年）、松谷 颯太（3年）

3

Ecoﬀeizer-アフリカのコーヒー農家に革新を-

茨城

周 而晶

川染 有哉（4年）、白田 連大（4年）、山口 サラ（4年）、サムデーンパイ タナウィン（4年）

4

μ sight-ひとりでも合奏がしたい!AR合奏練習アプリ-

神山

正木 忠勝

金谷 尚興（1年）、鈴木 結衣（1年）、宮野 柊太（1年）、
山口 空（1年）、メリット キア（1年）

5

ProPose-日常動作解析システム-

米子

松本 正己

遠藤 陽熙（5年）、松村 有紀（5年）、和田 澪耶（5年）

6

ぱどろーる
-安心・安全なカヤック支援システム-

鳥羽商船

江崎 修央

多米 希花（4年）、白川 琥大（3年）、松葉 勇希（3年）、
中森 立樹（2年）、塚本 真己也（2年）

7

VibraSymphony-全ての人にリアルなVR体験を-

石川

越野 亮

荒木 建貴（2年）、箕崎 仁（2年）、鍛治 光（2年）、
橋本 月冴（2年）、野崎 大翔（2年）

沖縄

金城 篤史

8

ホロアクリ
-アクリル廃材を利用した創作システム-

城間 華（3年）、嘉陽田 光毅（3年）、仲村 優佳（3年）、
屋宜 元晃紗（2年）、川滿 秀太郎（2年）

9

virtuAI-プラットフォームで築く、AIアートと人の架け橋-

東京

小嶋 徹也

大西 晶（4年）、川出 泰三（3年）、秋月 二胡（3年）、
山内 実珠貴（3年）、柴野 真惇（1年）

10

ColorLens-画像に基づく配色の提案・補助アプリ-

長岡

竹部 啓輔

古沢 郁登（5年）、小林 遼（5年）、金子 有我（5年）、
内田 晴己（5年）、佐藤 飛真（5年）

11

SeQuick-気軽な学習ゲームで、セキュリティ人材を増やそう-

久留米

原田 裕二郎山福 桜綺（5年）、田中 伶佳（5年）、梅林 直生（5年）、
近藤 碧（5年）

12

ARTart神山

正木 忠勝

金谷 希咲（1年）、相木 絆煌（1年）、江田 岬毅（1年）、
尾崎 仁瑚（1年）、山西 遥斗（1年）

13

フローチャッピー-理解するプログラミング-

高知

立川 崇之

三澤 拓真（5年）、福岡 伊織（3年）

14

服薬守くん
-メディカルサポーター -

小山

小林 康浩

藤澤 颯介（3年）、青木 優哉（3年）、田代 幸助（3年）、
癸生川 大斗（3年）、長澤 陽生（3年）

15

らくらくヘルスシェア-お年寄りの健康管理に革命を-サレジオ

宇都木 修一志田 聖馬（4年）、瀧澤 悠人（4年）、小林 駿太（3年）、
慶松 海風（1年）、駒野 健斗（1年）

16

ニジマス
-虹、見えマス-

広島商船

岩切 裕哉

梨和 日向（5年）、松井 映樹（5年）、安部 風輝（5年）

17

チャリレコ
- 1人1人の未来を守る次世代システム-

福井

小松 貴大

藤野間 奏人（4年）、中西 奏一郎（4年）、鈴木 学（4年）、
山腰 大輝（4年）、治内 杏太（4年）

18

キョウサポ

神戸市立

髙田 崚介

関根 寛（4年）、住川 一帆（3年）、山田 希璃（3年）、
林 克樹（2年）、𠮷永 奏（1年）

19

継承の玉華
-VRで拓く花火職人道-

大島商船

北風 裕教

嶋 諒大（5年）、初崎 雛希（5年）、成田 健志郎（4年）、
神所 恭佑（4年）、河本 竜慎（4年）

20

ポタモス
-没入感あふれる水害避難シミュレーター -

群馬

先村 律雄

荒井 日菜子（4年）、菊池 静琉（4年）、後藤 順太（4年）

21

家畜数え

モンゴル
コーセン

Jambaldorj
Oyundari

Odbayar Dandar、Amarsaikhan Galbadrakh

22

Artlet新モンゴル
高専

Shur-Erdene
Buyannemekh

23

Gift-O

シンガポール
ポリテクニック

Kwee Yin
Wong

Lucius Chee Zihan、Lim Jia Xuan、Celine Chan

24

Virtual Reality Therapeutic Application for Stress Reduction

キングモンクット
工科大

SamartMoodleah

Panuwat Kongchansawang、Santakorn Wongsiripa

25

Authentication Via Discord Bot

タイ高専

Thanyawarat
Pawasopon

Pattarachanon Harnkumnedpong、Jaruphich Buakhunnen、Kamaithorn Mueangmun

39
39

Enkhsaikhan Batsaikhan、Myagmarsuren Nyamkhuu

自由部門 プレゼンテーション審査 タイムテーブル

自由部門デモンストレーション審査＆マニュアル審査 タイムテーブル

審査日時

10 月 14 日（土）10：10 - 17：14

審査日時

10 月 15 日（日）9：00 ～ 12：15

会場

１階ワークルーム

発表持ち時間

発表時間 8 分

会

メインホール 1F

質疑応答 4 分（海外チーム 6 分） 交代 1 分

審査時間

発表順

発表予定時間タイトル

1

10：10 ～ 10：22

わんもあ

2

10：23 ～ 10：35

WashBoard- 学生寮の洗濯管理をスマートに -松江

3

10：36 ～ 10：48

Ecoﬀeizer- アフリカのコーヒー農家に革新を -4

10：49 ～ 11：01

μ sight- 砂と鏡で創るもう一つの世界 -- ひとりでも合奏がしたい !AR 合奏練習アプリ -

高専名

F班

9：00 ～ 9：07

1

茨城

9：07 ～ 9：14

神山

H班

7

13

19

2

8

14

20

9：14 ～ 9：21

3

9

15

21*

9：21 ～ 9：28

4

10

16

22*

米子

9：28 ～ 9：35

5

11

17

23*

9：35 ～ 9：42

6

12

18

24*

9：42 ～ 9：49

7

13

19

25*

9：49 ～ 9：56

8

14

20

1

9：56 ～ 10：03

9

15

21*

2

発表順

発表予定時間タイトル

5

11：09 ～ 11：21

ProPose6

11：22 ～ 11：34

ぱどろーる - 安心・安全なカヤック支援システム -

鳥羽商船

7

11：35 ～ 11：47

VibraSymphony - 全ての人にリアルな VR 体験を -石川

8

11：48 ～ 12：00

ホロアクリ

沖縄

12：00 ～ 13：00

休憩 60 分

発表順

発表予定時間

タイトル

高専名

高専名

9

13：00 ～ 13：12

virtuAI - プラットフォームで築く、AI アートと人の架け橋 -東京

10

13：13 ～ 13：25

ColorLens - 画像に基づく配色の提案・補助アプリ -長岡

11

13：26 ～ 13：38

SeQuick - 気軽な学習ゲームで、セキュリティ人材を増やそう -

久留米

12

13：39 ～ 13：51

ARTart神山

13：51 ～ 14：00

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

13

14：00 ～ 14：12

フローチャッピー

14

14：13 ～ 14：25

服薬守くん

15

14：26 ～ 14：38

らくらくヘルスシェア

16

14：39 ～ 14：51

ニジマス- 理解するプログラミンク -- メディカルサポーター - お年寄りの健康管理に革命を -- 虹、見えマス -

自由部門

G班

香川（詫間）

休憩 8 分

- アクリル廃材を利用した創作システム -審査時間

7 分（説明 2 分，質疑応答 5 分，移動を含む）

E班

11：01 ～ 11：09- 日常動作解析システム -場

10：03 ～ 10：13

休憩 10 分

10：13 ～ 10：20

10

16

22*

3

10：20 ～ 10：27

11

17

23*

4

10：27 ～ 10：34

12

18

24*

5

10：34 ～ 10：41

13

19

25*

6

10：41 ～ 10：48

14

20

1

7

サレジオ

10：48 ～ 10：55

15

21*

2

8

広島商船

10：55 ～ 11：02

16

22*

3

9

11：02 ～ 11：09

17

23*

4

10

高専名
高知
小山

14：51 ～ 15：00

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

17

15：00 ～ 15：12

チャリレコ

18

15：13 ～ 15：25

キョウサポ

神戸市立

11：19 ～ 11：26

18

24*

5

11

19

15：26 ～ 15：38

継承の玉華 -VR で拓く花火職人道 -

大島商船

20

15：39 ～ 15：51

ポタモス

群馬

11：26 ～ 11：33

19

25*

6

12

11：33 ～ 11：40

20

1

7

13

高専名

11：40 ～ 11：47

21*

2

8

14

11：47 ～ 11：54

22*

3

9

15

11：54 ～ 12：01

23*

4

10

16

12：01 ～ 12：08

24*

5

11

17

12：08 ～ 12：15

25*

6

12

18

- 1 人 1 人の未来を守る次世代システム -- 没入感あふれる水害避難シミュレーター -高専名
福井

15：51 ～ 16：00

休憩 9 分

発表順

発表予定時間タイトル

21

16：00 ～ 16：14

家畜数えモンゴルコーセン

22

16：15 ～ 16：29

Artlet新モンゴル高専

23

16：30 ～ 16：44

Gift-O

シンガポールポリテクニック24

16：45 ～ 16：59

Virtual Reality Therapeutic Application for Stress Reduction

キングモンクット工科大

25

17：00 ～ 17：14

Authentication Via Discord Bot

タイ高専

プレゼンテーション審査終了

40
40

11：09 ～ 11：19

休憩 10 分注意事項
① E 班，F 班，G 班はデモンストレーション審査
H 班はマニュアル審査を示す② 1 ～ 25 はプレゼンテーション審査の発表順の作品を表す③ 数字に * が付いているのは，海外チームを表す

41
41

・提出された原稿をそのまま印刷しています。

1

わんもあ

香川

（詫間）

砂と鏡で創るもう一つの世界

1. はじめに

山田 美羽（４年） 天竺 寛貴（４年）
横井 優樹（４年） 小原 崇靖（４年）
大西 俊輔（３年） 金澤 啓三（教員）

これらを入力として用い、背面のスクリーンにシ
ミュレーション結果をマッピングすることで、擬似的

16 世紀中ごろ日本に伝来し、私たちの祖先が発展さ日々を生き急ぎ“わびさび”の美を感じる場面も少なく

松江

学生寮の洗濯管理をスマートに

1. はじめに木島 陽斗（４年） 宮脇 楽久（４年）
大﨑 翔太（４年） 長谷川 友音（３年）
松谷 颯太（３年） 渡部徹（教員）収とみなし、再度ユーザに通知します。

高専の学生寮で生活している学生は、洗濯に対する

自由部門

自由部門

に鏡のような環境を作っています。

せてきた“わびさび”。一方で、現代を生きる私たちは

2

WashBoard

不満を抱えています。
「他の人の洗濯が終わっているのに洗濯物を取りに来ない」「他の人が洗濯をしていて、なりました。私たちは“わびさび”を、“閑寂な環境や時

4. 「わんもあ」の特徴

いつ洗濯が終わるかわからない」…。そこで私たちは、の流れの中で変化していく物を、多彩な美と捉え楽し

4.1 鏡の世界

それらの問題を解決するために洗濯管理アプリ

む心”であると考えました。私たちは、枯山水などに使「わんもあ」では、砂場の奥にある対称な“鏡の世界”

われる身近な“砂”とわびさびの美を生み出す“時”を操に入力が反映され、砂の形状は山や池などの地形とな作することで、現代人が忘れかけている“わびさび”のり、アイテムは鏡の世界で動き出します。また、ユー

美を体験できるシステム「わんもあ」を提案します。

ザは“鏡の世界”の時の流れを操作することができ、植WashBoard は、寮内の洗濯機の利用状況を管理し、物の成長など、本来は長い時間をかけて生み出される寮生の洗濯の利便性を向上させるアプリケーションで“わびさび”の美を短い時間で体験できます。

す。システム構成図を図 1 に示します。各洗濯機のコ

4.2 砂を用いた入力

ンセント部分に bluetooth 機能の付いたワットチェッ

2. システム概要「わんもあ」は砂と時を操作することで“わびさび”

WashBoard を開発しました。

2. WashBoard の概要を体感できるシステムです。本システムを通じて“わび私たちの祖先は、“わびさび”を表現するために素朴カーを装着し、洗濯機の利用状態を確認します。利用

さび”の感性に触れることで、身の回りにある“わびさでなじみ深い“砂”を枯山水に用いてきました。砂場や状況は洗濯室に設置された RaspberryPi に送信され、び”の美に目を向けてもらうことを目的としています。

砂時計など、今も私たちの生活の近くにある“砂”は“わRaspberryPi から無線 LAN を通してサーバに送信されびさび”を身近に感じられるものの一つでしょう。

ます。

3. システム構成

図 2． WashBoard の実行画面例

3. WashBoard の機能
機能①：利用状況確認能
寮生へのアンケートで、いつ洗濯機が空いているかわからないというものがありました。この機能ではそれぞれの棟、階などで括り分けしどこの部屋の洗濯機が使えるかを、分かりやすくするために作られました。

「わんもあ」では、砂の形状を変えることで“鏡の世またお気に入り機能で自分のよく使う洗濯機を登録し「わんもあ」では、砂の形状・砂の上に置かれたア界”の地形を操作したり、砂にアイテムを置き“鏡の世ておくことができ、規模の大きな寮でも使うことがで

イテム・砂時計の傾きの 3 つを検出して、アプリケー

界”で動かしたりできます。また、図２のように砂時計きます。

ションの入力に活用します。本システムの構成を図 1を傾けることで"鏡の世界"の時間を進めたり、巻き戻

機能②：取り残し通知機能に示します。上部に設置した Azure Kinect の深度センしたり、あるいは止めることができます。

自分が洗濯物をする際に、以前に使った人が洗濯物

サで砂の形状を計測し、カラーカメラ画像から機械学取り忘れがあった場合に取り忘れを報告することがで習を用いた物体検出を利用して砂に置かれたアイテム

図 1． WashBoard のシステム構成図

きます。報告するとその洗濯機の直前の使用者に取りを検出します。また、砂時計に付けた M5StickC の傾

ユーザは自身のスマホを使って WashBoard を利用し忘れが通知されます。これによって洗濯すると靴下やます。利用画面例を図 2 に示します。まず、寮内の空小物などを失くすという問題を解決することができまいている洗濯機を探します。その後ユーザは使用するす。

きセンサを利用し、砂時計の傾きを検出します。
図 2 砂時計による入力

洗濯機にある QR コードを読み込み、洗濯を開始します。また洗濯開始時に前のユーザの洗濯物の取り残し

5. おわりに

図 1 システム構成

42

4. まとめがあった場合は、直前の使用者に通知します。洗濯が私たちが開発した WashBoard を使用することにより、「わんもあ」では少し変わった、時を操作するとい終わると自動でユーザのスマホに洗濯終了の通知が届

寮生は効率的に洗濯を行うことが可能となり、利便性

う概念によって“わびさび”を手軽に感じることができきます。ユーザは洗濯物を回収したのちに洗濯物回収が向上します。また本システムは、高専の学生寮だけます。
「わんもあ」で、これまで気づかず通り過ぎてい

ボタンを押します。洗濯が終わり一定時間経っても洗でなく、不特定多数が洗濯機を共用する研修施設やホ

た“わびさび”を感じる心を育んでみませんか？

濯物回収ボタンが押されなかった場合は、洗濯物未回

テルなどでも利用することが可能です。

43

3

Ecoﬀeizer

茨城

アフリカのコーヒー農家に革新を川染 有哉（４年） 白田 連大（４年）
山口 サラ（４年） サムデーンパイタナウィン（４年）
周

而晶（教員）

4

μ sight

神山

ひとりでも合奏がしたい！AR 合奏練習アプリ

金谷 尚興（１年） 鈴木 結衣（１年）
宮野 柊太（１年） 山口

空（１年）

メリット キア（１年） 正木 忠勝（教員）開発環境

はじめに

可変メトロノーム

年収  万円。これはルワンダのコーヒー農家さんの・スマホアプリケーション

現在の日本の合奏を行う楽器演奏人口の割合は約10

従来のメトロノームでは、変拍子に対応ができません。

年収です。ルワンダでは、彼らは富裕層ですが、この 端末：$QGURLG2QH6 $QGURLG ％と言われており、10人に1人が何かしらの楽器を演奏

そこでメトロノームをデジタル化することで、音源から変数値は国連が定める貧困層に位置します。労働者の 言語：-DYD6FULSW

しています。

拍子を自動で認識するようにしました。また、3Dオー

現在、合奏練習には仲間がいないと合奏特有の感覚をディオとの併用によって音源を邪魔することがありませ掴むことはできず、さらに指揮やアドバイスも受けられん。

人々は、コーヒーチェリーNJ 採取に約  分 あたり 環境：5HDFW1DWLYH 円程度の報酬で作業者として雇われます。

※農家の人が使用している環境に合わせた

ないなどの課題があります。しかし、いつでも合奏練習実現方法

物価が安いとは言え、/ ペットボトルのお水は１本

・管理端末

の仲間を呼ぶことはできないため、練習したい時に自由本システムは手軽に持ち運べることを重視し、XReal 円。 時間働いて、お水１本すら買えません。

 端末：0DF%RRN3UR,QWHO メンバーの 3& に合奏練習を行う事ができません。

AirとAndroidを主とする携帯端末環境で実現しました。

※調整後、端末の選定と評価を行う予定

そこで私たちは一人でいつでも高品質な合奏練習を可BPM抽出処理では、入力された音声データを等間隔に 能にするシステム「μsight」を提案します。

切り分け、各ブロック毎にBPMに対応した周波数との一システム概要致率を計算することで実現しました。自動判定処理では本システムでは「一人での合奏練習」を可能にする為、お手本音源と演奏の録音を音量と音階で比較し、その「譜めくり」「他パートの音」「アドバイス」「指揮者」の4つ差分によって演奏の正確さを判定します。

コーヒー農園の現状
コーヒーチェリー採取の現状と課題
①

エリアごとのコーヒーチェリーの成熟度を把握しきれないの視点からアプローチしています。合奏練習で重要なこ ルワンダでは、農家さんが自ら農地を回り、それらの要素を立体音響やAR等のテクノロジーを活用すの習熟度を目視確認しています。木が整列して植②ることで、一人で完結させることを可能にしました。

えてあるわけではありませんし、エリアもはっき

AR譜面りと分かれていません。

演奏中には、演奏以外にも譜めくりをしなければなりま

過熟の発生

せん。現在の物は紙でもデジタルでも手動でめくるもの コーヒーチェリーの状況を把握しきれないため、動で譜めくりされるので譜めくりする手間が省け、演奏

過熟品 販売不可、廃棄 が大量に発生します。そに集中できます。

の量なんと、全体収穫量の 程度！
③がほとんどです。「μ sight」では、ARで譜面を表示し自3Dオーディオ

未成熟の収穫

従来の個人練習は、合奏音源だけだと自分のパートのおわりに感覚が掴みにくいという課題を抱えていました。

「μsight」はこれらの機能によって、一人でも気軽に合奏しかし、「μ sight」では立体音響で自分のパートと合奏練習がはじめられます。

音源を左右に分離して立体音響として再生する事で、こさらに、「μsight」を使うことで一人で合奏練習をすること

の問題を解決します。

ができ、リアルの仲間とのより楽しい合奏を実現できまシステムの概要

演奏判定

す。

 作業者の人々は、日替わりの１つのエリアでいっぺんに収穫を行う。支払われる給与は収穫量に応じるから、未熟品 低品質 まで収穫してしまう。

① 現地視察アプリケーション  ・スマホにアプリをインストール最後に  ・農園の各エリアに行き、写真を撮影

(FRIIHL]HU を導入すれは、過熟品の減少による農家② 管理システム

や作業者の増収が期待できます。さらに、未熟品が減  ・スマホから送られた情報をエリアごとに収集

少することで高品質ブランド化による増収も期待され  ・ディープラーニングにて、成熟度や収穫量を予ます。他にも多くのデータが集まることで、コーヒー

想、収穫人員配置などを提案

合奏練習の際、他の演奏者からのフィードバックによって演奏の上達が加速します。
そこで、「μ sight」では演奏の正確さを評価しARグラス
を通してリアルタイムに表示します。これにより練習中に常にフィードバックを受けられるようになります。加えて曲全体の熟練度の評価を最後に表示することにより上達が可視化されます。

チェリー生産の研究開発にも役立ちます。

44

45

自由部門

自由部門

はじめに5

ProPose米子

日常動作解析システム

はじめに

遠藤 陽熙（５年） 松村 有紀（５年）
和田 澪耶（５年） 松本 正己（教員）多米 希花（４年） 白川 琥大（３年）

鳥羽商船 松葉 勇希（３年） 中森 立樹（２年）

安心・安全なカヤック支援システム

塚本 真己也（２年） 江崎 修央（教員）!"# $%&'

機能

コロナ渦を経験したことで働き方、学び方にリモー

6

ぱどろーる

!"#$%&'()*+,-./01$23423

動画撮影機能
スマートフォン・タブレットに内蔵されているカメ*56789:;<=>?/@#$A*BCDE-F

学をはじめとした移動がなくなり一日中座ってパソコ

ラから取得したデータを保存し、評価後に自身の動作

GHICJKLMN O P=%QRSTUDE-VWX

ンの前でのデスクワークをする人が増えました。またを確認することが出来ます。動作の様子を客観視し、

YH Z[ \<]^_`abc56de*fgh%Li

その反面、家に居られる時間が増えたことでそのすきまた見本と比較することによって改善点を見つけるこ

jki&:lm5CgnLVWXY:opLXY^_

間時間を用いて何か学びたいと考える人もいると思いとが出来ます。

q=rstuvwxLy`bz`{:_{|5}~Eます。

 採点機能ÄCÅ:ÇÉ`c56

自由部門

自由部門

トが当たり前になっています。それによって通勤や通Ù ıÑ QR”o-ˆ˜{*+2,# 34/01
éè¯=%Lé˘)ÙS˙˚∆«-ƒ≈Léèq;L("# )*+,-.

¸˝L˛ˇDEHñóá`al!»…c56Æ#ê"

家で運動をはじめとした新しいことを始める際に、取得した動作データと手本となるデータを比較し、まず参考にするのはインターネットで調べたサイトや姿勢やタイミングなど手本のデータを基準として、}~EÄCÅ%L!"#$ÖÄÜÄád-àâä#=%$-ÖÄÜÄ-%55nñóH&'»…c56

動画です。モチベーションが続くか不安。これは本当点満点で採点を行います。また、過去のデータを保存:sãá`Lijki&=!"#$:z`nCeá:

cgLéè-ûß()AÆ*":8*_+`c56に正しいの？そんな悩みを持つ方に「3UR3RVH」を提案することで、各動作における自身の評価点の推移を折åçá`c56}éè1ê/Å%ë=ÖÄÜÄíìki

∆«",:&©-.`LÖÄÜÄHz`/*bC",します。

れ線グラフによって確認することができます。具体的&îïL}ñó1ê/Å%éèòô-öõkúùL
}û:xDp0›ŒaL1[ „23-A@ß¢üºÄ:_+

な数値で評価されることによって自身の成長を直感的#ü†°Ä¢Å%ÖÄÜÄ-àâä£§=/1•¶ß`c56ñó-45"#wŸL˙˚∆«-1•6®Sに把握することが可能です。目に見える実感はモチベ®D©™:Ç´`c56

ûß()AÆ*"DE:öõ*Bc56

概要ーションを維持し、ユーザが正確な動作を行う手助け

3UR3RVH では、まず自分の筋トレやマナー、ダンス≤`L≥+á¥•Äê*µ∂5Ceár*Bc56をします。

などの様子を動画撮影しサーバーに送信します。次にéè-¨=%L!"#$≠K=A.ÄÆØ∞0:±

サーバー側でその内容を $, により骨格検出します。
 保存機能

見本動画と使用者の撮影した動画のキーポイントを時系列順で抽出し $, を用いて静止時の骨格バランスと評価後、撮影した動画に点数を表示させた状態で新移動時のキーポイントの変化の  点において違いを検しく動画を端末に保存することができます。その動画

出・解析します。その違いの度合いを独自に点数化し、を 616 に投稿したり、友人や家族に共有することでモフィードバックすることでより見本の動作に近づける

チベーションを維持するきっかけになったり、複数人/"# 012345

手助けを行います。

で点数を競い合うゲーム性も楽しむことが出来ます。

*+",# -./01! "# $%&'()! * 56078*+*,# <6$=>?@

éè1ê/*%LV∑*-∏π†∫ªÄüº0:Ω

図に、本システムの概要を示します。

àâä%@ß7",S89:;:<=*Bc56

æ=5CgnL¥•Äêø¿:Ç´`c56cgL}%

まとめ「3UR3RVH」は、運動や学びなどの「動作」に重きをb¡Ä¬Åá^√5Ceá*ƒ≈H∆«»…CgnL

置き、効果、安全、楽しさを両立させることを目指し

BDáB=ÀÃ=òô:ÕŒc56て開発しました。充実したおうち時間を過ごすことのcgLœ–—“:∂baQR:”o`c56QR=%L‘-’já÷‘-◊ÿwŸ⁄nŸ…C}€‹ÿÅ

一助になれば幸いです。

Hà›ﬁabc56A.ﬂwŸ‡Ÿ…C·Ä¶:∂b! A# <6$=>?@
6"# 789'aL‚„‰á=QR-ÂÊHICwÁË`øÈ`c56
図．3UR3RVH システム概要ӷԟՆՃԟՃՇԵӷ46! 9# 34:;78ÍHJXYH^_`ar(ÎÏ0ÌÄwŸÓ|`L

ÂÊH>?./01$23423:Léèä%rh

àâä=û#ü†°Ä¢-ÔÒÄ•:ÚÛ`c56

/àâärij`ai&=z`nC@?íì`c56

47

7

VibraSymphony

石川

全ての人にリアルな VR 体験を

1. はじめに荒木 建貴（２年） 箕崎
鍛治

仁（２年）

光（２年） 橋本 月冴（２年）

野崎 大翔（２年） 越野亮（教員）（0HWD4XHVW3UR）でライブ映像を見ながら、ライブ

8

ホロアクリ

城間

沖縄

アクリル廃材を利用した創作システム

はじめに華（３年） 嘉陽田 光毅（３年）

仲村 優佳（３年） 屋宜 元晃紗（２年）
川滿 秀太郎（２年） 金城 篤史（教員）ーザーがタブレットを振るとエフェクトが発生し、実の音源を心地よい振動に変換しスマホに振動信号を送新型コロナウイルスが感染症法上の第五類に引き下際にスノードームを鑑賞しているような特徴的なユーってきています。ライブもその一つで、ライブが開催

るアプリと、信号を受け取り振動するスマホアプリをげられた今、アクリル製パーティションの大量廃棄がザー体験ができます。エフェクトの種類は五種類あり、され、<RX7XEH などでその映像が公開されるようにな作ります。通信部の実装には、26&MDFN

懸念されています。現在、アクリル廃材はほとんどがその時の天気によって発生するエフェクトが変化しまってきました。

（KWWSVJLWKXEFRPNHLMLUR2VF-DFN）を用います。

海外輸出・埋め立て・焼却処分されています。この処す。エフェクトには効果音もついており、212)) のしかし、現地のライブは行くこと自体が難しく、

0HWD4XHVW3UR から 93 へ振動データを送信しアン分方法では環境負荷が大きく、様々な環境問題に繋が切り替えが可能です。

<RX7XEH のライブ映像や 95 では少し物足りないと感

プやイコライザーを用いて音源を増幅させることでスることが懸念されています。そこで、アクリル廃材をじてしまいます。そこで、現地へ行かなくてもハイク

マホよりも強い振動を作成します。

再生利用できるシステム「ホロアクリ」を提案します。

オリティなライブを見たいと思い、あの全身が痺れるシステム概要

ようなライブ特有の感動を家でも作り出せたら良いの

ホロアクリは、ドーム型 ' モデルを自作し、ホロではないかと考えました。



グラムとして目の前にあるかのように投影できるシス

そこで僕たちは、+0' とスマートフォンを使って

テムです。作成したモデルを  つの視点からタブレッ

誰でも簡単に実際のライブのような体験ができるギア、

「9LEUD6\PSKRQ\」を提案します。



4. 機能

2. システム概要

4.1 ベストの仕組み 

図  実現方法

トに写しだし、アクリル製の投影機に反射させること
図で実現できます。

作品の変化の例

システム構成
8QLW\ を用いて開発します。サーバーなどは用いず「9LEUD6\PSKRQ\」は、今まで聴覚と視覚でしか感振動アプリを搭載したスマートフォンデバイスを胸じることができなかった 95 ライブに、振動デバイス

部・腹部を中心としたその周辺に複数取り付けます。

による振動を加えることで、より一層の臨場感を目指

スマートフォンのハプティクス機能を応用することで、した、ライブ体験強化ギアです。「9LEUD6\PSKRQ\」

多彩な振動フィードバックが可能になります。ワイヤ

は、+0' に加えて、音源にインタラクティブに反応レスで実現することにより、 配線が体に接触し、邪魔するベストと靴を用いて、体に振動を与えることで実になって没入感を削ぐことを防ぐことができます。

際のライブのような胸部に来る重い振動や、床から伝わるベースの振動を再現することを目指します。ベス

4.2 靴の仕組み

四角柱、三角錐、円錐、球を組み合わせて配置していトには、複数台のスマートフォンをポケットに収め、

 両靴の中にそれぞれ強く振動を作成できる振動デバ

きます。主に、大きさ、向き、勾配、色を調整するこ+0' と通信することで表現力の高い通信を実現しま

イスを入れることで、感動できるライブへと変化しまとができ、他にも、結合機能、切り取り機能がありま機す。靴にはバイブロトランデューサである 93 を使うす。また中に入れることによって床への振動を軽減です。立体を配置できる範囲を制限するなどの小さい制図ことで今まであまり注目されていなかった「足」からき防音対策にもなります。よって場所を気にすること

約を設けることで、初心者でも直感的に制作活動に取の感覚を実現します。

なくライブ体感をできるようにします。

り組めるようになっています。



鑑賞機能

3. 実現方法

5. まとめに、タブレット一つでシステムが完結します。天気の取得には、2SHQ:HDWKHU の $3, を使用します。

作

図  投影時のイメージ

制作機能

作

制作機能

作機能
機能

タブレットを用いて制作します。制作時は、円柱、システム構成図さいごに私たちが開発した「ホロアクリ  アクリル廃材を利用した創作システム  」を使用することで、初心者で鑑賞する際には、時間帯、天気によって表示する作も気軽に創作活動に取り組むことができます。また、図  に実現方法を示します。まず、リコーシータ このように「9LEUD6\PSKRQ\」は現地のライブへ行

品を変化させることができ、作品を飽きることなく鑑廃棄されるアクリル板を利用することで、6'*V に取（ 度カメラ）とマイクでライブの映像と音声を入けない人にも、いつでもどこでも最大限楽しめる 95

賞できます。時間帯、天気による切り替えをオフにし、り組むことができます。
「ホロアクリ」で楽しく創作活手します。 その後、8QLW\ を用いて +0' 上

ライブを実現します。

一つの作品のみを鑑賞することも可能です。また、ユ動を行いながら、持続可能な世界を目指しましょう。

48

49

自由部門

自由部門

最近、コロナ禍が落ち着いて、行動の制限がなくな

9virtuAI

プラットフォームで築く、AI アートと人の架け橋

大西東京

晶（４年） 川出 泰三（３年）

秋月 二胡（３年） 山内 実珠貴（３年）
柴野 真惇（１年） 小嶋 徹也（教員） はじめに10

ColorLens

長岡

画像に基づく配色の提案・補助アプリ

古沢 郁登（５年） 小林遼（５年）

金子 有我（５年） 内田 晴己（５年）
佐藤 飛真（５年） 竹部 啓輔（教員）配色を利用したイメージ画像のプレビュー

近年注目されている $,（人工知能）に関連する技術

 資料やポスターの作成、服やインテリアのコーディ

 最終的に作成した配色を実際に使用した際のイメーの一つとして、文章 プロンプト から誰でも高品質のネートなど日常生活でも配色を行う機会は少なくない。

ジ画像を表示し、確認することができる。また、&KDW*37

画像を生成することができる画像生成 $, というもの

配色を補助するアプリケーションやサービスは多くあ$3, から配色の効果的な利用方法についても取得する。

が急速に発展してきています。

るが、その多くがデザインや配色知識のあるユーザー

しかし、画像生成 $, の進化に対して、既存の画像投向けである。そこで我々は、配色知識のないユーザー

システム構成

稿プラットフォームの改善や法整備が十分ではありまでも容易に使用 できる配色 補助アプリケー ション

せん。多くのプラットフォームで投稿された絵が作者「&RORU/HQV」を提案する。

の意思と関係なく $, の学習に使われるため、$, を使

わず描いてきた人からの不満が多く、そこから $, にアプリケーション概要

対する嫌悪へと変わっていき、$, によって作られた作

 本アプリケーションは、カメラで撮影またはスマー品を投稿しづらい現状にあります。そうした問題によトフォン本体に保存された画像を中心とした配色の補り、$, を使わず絵を描いていた人を含むすべての人に助を行う。画像内の特徴的な色を抽出し、アプリケー

有用であるはずの機能が十分に活用されていない状態

ションが調和する色を  色提案する。言語モデルによ図アプリケーションのシステム構成

って出力された文章で配色の効果的な利用をサポート

アプリケーションが画像から抽出、抽出した色をもにあります。そこで、私たちは新しく画像生成 $, 及び図

それに関連する機能をより活用しやすくするプラット

収益の分配について クリエイター保護機能



する。

とに配色を作成。&KDW*37 $3, を利用し、配色・利用目的などの情報から、現在の配色のフィードバックやプロード者による学習の可否の選択を可能にし、電子機能

配色の効果的な利用方法等を取得する。

透かし技術を用いて正当な方法で学習したことを証明

 本アプリケーションは  段階のステップでユーザー

「YLUWX$,」は、昨今の画像生成 $, の登場によってします。さらに学習された場合、自分の作品がどういの配色とその利用をサポートする。

実現方法

生じた「利益」と「権利」の問題を解決するプラット

った $, に学習されたかを確認することができるよう色の抽出

フォームです。
「YLUWX$,」には主に以下の  つの機能になります。また、本人確認や一定期間にダウンロー

 最初に、ユーザーがデザインのベースとなる画像をした。)OXWWHU の SDFNDJH である SDOHWWHBJHQHUDWRUがあります。

ド可能な作品数の制限により、機械を用いた不正なダ

スマートフォン内から選択、または撮影する。アプリ

を用いて画像から特徴的な色を抽出する。抽出した色

ウンロードを防ぎます。

ケーションが画像内の占める割合の最も高い色、特徴を中心とし、ジャッドの  原理に基づき 調和する配的な色を  色提示するのでユーザーはその中から画像

色を複数提案する。 ユーザーが選択した配色パターを象徴する色を選択する。

ンをもとに &KDW*37$3, で配色の効果的な利用方法等

配色の提案・選択

フィードバックを得る。

フォーム「YLUWX$,」を開発します。

悪質な学習からクリエイターを保護するため、アッ 作品概要

 コンテンツマーケット機能
 まとめコンテンツマーケットは $, による生成画像、学習

本アプリケーションは )OXWWHU'DUW を用いて実装

モデル、学習用画像を配布・販売することができる機

画像生成 $, は多くのクリエイターが活用し作品制能です。配信された画像はジャンル、タグなどによる作の補助として貢献し、さらに良い作品の制作へと繋 アプリケーションが画像を象徴する色に調和する配

検索やタイムライン、ランキングから簡単に見つける

がっていくツールとなると考えています。そして、こ色を複数パターン提示。ユーザーは自身の好みに合うおわりにことができます。また、「YLUWX$,」ではアップロード

れからの未来において、画像生成 $, は現在よりはる

配色パターンを選択する。

「&RORU/HQV」は配色知識のないユーザーに向けた配者が設定した使用権利 ライセンス やサイトの広告にかに活躍することができると信じています。
「YLUWX$,」

$, によるフィードバック

色補助アプリケーションである。本アプリケーション

よる収益を還元します。図  に示したように、収益はでは全てのクリエイターが画像生成 $, を持て余すこ アプリケーションが作成した配色パターンをもとにを利用することで、知識がなくともユーザーがより手関係するプロンプター、モデル作成者、クリエイターとなく使い、より良い技術の進化と活用をおこなうこ&KDW*37$3, で配色のフィードバックを取得する。

軽に優れた配色を行えるようになることを期待したい。

に還元されます。

とができるプラットフォームを提供します。



50

51

自由部門

自由部門

はじめに11

SeQuick

気軽な学習ゲームで、セキュリティ人材を増やそうはじめに久留米

山福 桜綺（５年） 田中 伶佳（５年）
梅林 直生（５年） 近藤

碧（５年）

原田 裕二郎（教員）

クライアントからはフィールドへのオブジェクト追 現在、日本における課題として、情報セキュリティ

加やオブジェクトへの操作情報が送信されます。
インターネットに依存しないセルフホスティング

材不足は今後一層深刻化することが想定されています。

3KRWRQ が提供するパブリッククラウドを利用したワ

加えて、総務省によれば、情報セキュリティ問題を解ールドワイドなプレイ環境のいずれにも対応可能です。

決するためには、リテラシーの向上も重要と提言されています。

システムの概要・システムの機能

しかし、日本におけるリテラシー教育の受講経験者

 ゲームの概要

の割合は、諸外国にくらべて低くなっています。また、

 プレイヤーは  人または  人組で対戦します。各プ

実際に情報セキュリティ学習をしていても、ハードル

レイヤー（チーム）はゲーム開始時に１つフィールドが高く、継続するモチベーションが生まれにくいと感を所有します。相手のフィールドに攻撃を仕掛け、自じました。

分のフィールドを守ることがゲームの目的です。プレ そこで私たちは、リテラシーから情報セキュリティ

イヤーは、双方のフィールドを探索することで、攻撃までを楽しく継続的に学習するためには、ゲーム感覚

や防御を行います。以下はプレイ画面のイメージです。

で学べるものが良いと考え、セキュリティ学習ゲー
ム”SeQuick”を開発しました。
特徴
6H4XLFN はセキュリティ学習オンライン対戦ゲームであり、攻撃側と守備側の両方を行うことで、リテラ本システムには、学習を容易にし、楽しく継続的に

シーと情報セキュリティを学ぶ上で重要な事項を学習することができます。

行えるようにするために、次のような機能があります。 チュートリアルシステム構成

 ゲームの操作方法の説明や、リテラシー・情報セキシステムの構成は以下の図のようになっています。

ュリティにおける事項の解説を受けることができます。
 セキュリティランク プレイヤーの知識とゲーム結果を基に、数値化を行います。数値は変動するため、学習の成果を分かりやすく実感することが出来ます。

おわりに神山

 はじめに 
デジタル機器の発展によって、デジタルで絵を描く人が増えていますが、アナログはデジタルには無い表
現の幅があるため、アナログで絵を描くことにこだわ
る人もいます。
私たちはアナログで絵を描く初心者をターゲットとして、デジタルとアナログを融合した絵の練習システ
ム「$57DUW」を開発しました。
作品概要
私たちがここまで、アナログにこだわっているのには理由があります。アナログにはデジタルに勝る表現の幅があると思っているからです。アナログで描くことで、表現技法や各々の個性や特徴を存分に発揮できると考えています。
しかしアナログで絵の練習をする際は、以下の課題がありました。
・デジタルだとトレースをするのが簡単だが、アナロ
グでは難しい・正しい骨格を表現することが難しい
・バランスをとるのが難しい
というものでした。これらの課題を解決する方法として、しっかりとしたモデルがアナログで必要です。しかし従来では、トレース台を用意したり、自分の理想のモデルを本やパソコンで時間をかけて見つけてくる必要がありました。
しかし、$57DUW を使えば、スマートフォンだけで精巧な '&* イラストモデルをユーザー独自にカスタマイズすることができます。これにより、$5 グラスと連動して、手元の紙面にトレースすることが可能になります。$57DUW は、多様な用途に対応可能な '&*イラストモデルをオリジナルに調整し、リアルタイム
で紙面に描くことのできる画期的なツールです。

機能説明 
 $57DUW では主に専用アプリをダウンロードしたス
マートフォンと $5 グラスを使用します。
【スマートフォンで行う操作】
スマートフォンでは主に３'&* モデルの選択、ポーズ
設定、３'&* モデルの不透明度の調整を行います。
＜３'&* モデルの選択＞
専用アプリを起動し、端末上に表示されている様々
な３'&* モデルから自分のイメージに最も合ったものを選択します。
（図 ）
選択したモデルに表示されているカーソルを操作し、好きなポーズに設定します。
また、３'&* の不透明度もこの画面から調整することが可能です。
（図 ）

山西 遥斗（１年） 正木 忠勝（教員）   図１       図２



【$5 グラスの使用】
＜$5 グラスとスマートフォンの連動＞
$5 グラスと端末を有線で繋ぎます。
すると、スマートフォンに表示されていた３'&* が $5
グラスにも表示され、トレースすることが可能になります。
（図 ）
表示された３'&* を参考に自分の絵を描きましょう！

             図３

おわりに
アナログの絵はデジタルにはない唯一性があります。
しかし、アナログで絵を描く練習をするためには整った環境が必要でした。この $57DUW を使用することによって、スマホと $5 グラスだけで質の高い練習環境を構築することが可能になります。ぜひ、$57DUW を使ってみてください。$57DUW を使えば、アナログでの絵の練習がとても簡単にできるようになります。

 “SeQuick”をプレイすることで、セキュリティを楽しく継続的に学習してもらえることを願っています。

52

江田 岬毅（１年） 尾崎 仁瑚（１年）

自由部門

自由部門

人材の不足があります。経済産業省によれば、この人

12 ARTart

金谷 希咲（１年） 相木 絆煌（１年）

53

13

フローチャッピー

高知

理解するプログラミング

三澤 拓真（５年） 福岡 伊織（３年）
立川 崇之（教員）整備や AI を用いた良いソースコードの提供を行いま

1 . はじめに近年、世界的に情報分野が重要視されています。

す。
3 . 1 フローチャートの生成・編集

ChatGPT のような大規模言語モデルが用いられるよう

プログラミング初学者は、コードを直接読んで理解になったりと、これから先、理系、文系問わずプログ

し、編集するのはハードルが高いと考えられます。そラミングができる人材が活躍できる未来が来ると考え

こで、簡易化したフローチャートを実際に編集するこています。最近では学生に対してビジュアルプログラとによって、初学者にとって編集しやすい環境を実現

ミングを活用した授業なども行われていますが、実際できます。提供されたソースコードに対して AI を用の業務に応用できるわけではないので社会人や大学生

いてフローチャートを作成します。作成したフローチに対しては効果的とは言えません。しかし、業務に応ャートを使用者がカスタマイズ可能な機能を実現して用できる言語を 1 から学習するのもハードルが高く、います。

多くの時間を要すると考えています。そこで、私たち
3 . 2 フローチャートの整備が開発する「フローチャッピー」では Python や C#のような業務にも活用できる言語で記述したソースコー

プログラミング初学者等がコードを作成した場合、ドに対して簡単なフローチャートを提供することで、一つのコードが長く作成され、視認性が落ちる可能性

初学者の方でもビジュアルプログラミングのように理があります。そこで、生成されたフローチャートが長解しやすいツールを提供することを目標にしています。

い場合、ソースコードが長いと考えられるので、関数の切り出しを行い、提供されたソースコードの視認性

2 . 作品概要

を上げる機能を実現しています。関数切り出しは実際「フローチャッピー」は、プログラミング初学者やの開発でも重要視されるため、初学者のみならず、中プログラミング教育をサポートし、ソースコードから級者も使用できるツールだと考えています。

フローチャート、又はフローチャートからソースコー
3 . 3 コードの整備

ドに変換する Web アプリケーションです。また、それと同時に「綺麗なコードを書けるようにする」というコード作成の際に型アノテーションや関数の切り出ことを意識したツールも提供することによって、初学しなどの知識がないとコードの視認性が落ちます。そ者だけではなく企業で開発に携わるためのプログラム

こでコードを解析し、インシデントをつけたり、同じを学びたい中級者の方にも使用していただけるようなコードを削除したりする機能を追加しました。

ツール開発を目指しています。

3 . システム概要

今作品では、大規模言語モデルのファインチューニ
ング(Fine-tuning)を用いて Web 上でソースコードを小山

メディカルサポーター

． はじめに現在の日本は超高齢化社会に突入しており，高齢者の認知症有病率が  割に迫る状況です．認知症に関連する問題は様々ですが，中には命にかかわるケースもあります．その中でも，我々はプロジェクトメンバーの家庭での経験や介護関係者からの情報収集を通じて，「服薬に関するトラブル」に焦点を当てることにしました．
現在ある問題として，認知症高齢者>@が薬を取り出したからといって，実際に服用したかどうかは直接見ない限り確認できないという点があります．一方、認知症高齢者は，薬を実際に飲んでいても，自分で飲んだことを忘れてしまうことがあります．また，無理に薬を飲ませようとすると，服薬に関するネガティブな記憶が残り，逆効果になることもあります．これらの問題を解決することができれば，患者本人の安心はもちろん，介護者の安心にも大きく繋がります．
そこで，認知症高齢者服薬支援システム「服薬守くん」を開発しました．このシステムは，患者が自分のタイミングで薬を服用し，本当に薬を摂取したかどうかを判断できるように設計されています．これにより，服薬に関連する問題を解決し，認知症高齢者と介護者の両者に安心感を提供することを目指しています．
． 概要
このプロジェクトでは，厚生労働省が定める認知症
高齢者の日常生活自立度で，ランクⅠ，Ⅱの方を対象として考えます．これは，「服薬管理ができない，電話の対応や訪問者との対応などひとりで留守番ができな
い等」に相当します．
「服薬守くん」には，大きく分けて三つの主要な機能があります．これらの機能によって，介護の環境で身近に発生する問題を解決することができます．

田代 幸助（３年） 癸生川 大斗（３年）
長澤 陽生（３年） 小林 康浩（教員）． システム構成
コ ッ プデ バイ スに ある ジ ャイ ロ セン サー の値 を(63 で 5DVSEHUU\ 3L に送信し，傾きを検知します．
また，薬提供デバイスにあるカメラの映像から 3\WKRQ
による 2SHQ3RVH$3, を用いて患者の骨格を検出します．
このコップの傾きと骨格から，患者が薬を飲んだかを判定します。薬提供デバイスの制御には $UGXLQR を使用しています。クライアントは 5HDFW1DWLYH によって作られたネイティブアプリケーションを用いて、薬の予約、管理、通知などを行います。936 によるデータ
ベースには 0RQJR'% を使用しています．
図  にこれらのシステム構成図を示します．

図

． 服薬確認機能
ディープラーニング技術を活用している骨格検知プログラム「2SHQ3RVH」と，コップの傾きのデー
タを活用して，ユーザーが薬を正しく服用しているかどうかを判定します．これにより，認知症高齢者
が実際に薬を摂取したかどうかを介護者が直接見
ていなくても，確認することができます．
． 服薬完了通知機能
服薬が確認できた後，介護者や認知症高齢者にア
プリで通知を送ります．この通知により，ユーザー
は服薬が完了したことを確認でき，薬の摂取状況を把握することができます．
． 服薬予約機能
ユーザーはこの機能を使用して，薬の服用時間を事前に設定できます．これにより，薬を適切なタイミングで摂取することが容易になり，服薬スケジュールの管理が改善されます．
図  にデバイス利用フローを示します．

図

デバイス利用フロー

システム構成図． まとめ「服薬守くん」は，認知症高齢者の薬の飲み忘れを防止し，認知症高齢者と介護者の両者に安心感を提供します．このようなシステムは，現在の超高齢化社会において非常に重要であり，利用者の生活の質を向上させる事ができると考えています．
．参考文献>@ 厚生労働省ホームページ 「認知症高齢者の日常
生活自立度」より
KWWSVZZZ．PKOZ．JR．
MSWRSLFVGOWS
G．SGI

フローチャートへ、又はフローチャートからソースコードに変換します。また、提供されたソースコードの54

藤澤 颯介（３年） 青木 優哉（３年）

55

自由部門

自由部門

2025 年以降のセンター試験に情報が追加されたり、

14

服薬守くん

15

らくらくヘルスシェア

志田 聖馬（４年） 瀧澤 悠人（４年）

サレジオ 小林 駿太（３年） 慶松 海風（１年）

お年寄りの健康管理に革命を駒野 健斗（１年） 宇都木 修一（教員）!"#$%&'

ハードでのユーザー操作"#$%&'()*+,-.$/01234567

タッチパネル（10インチ）サーバー
１: 送られてきた測定データを

自由部門

２: 測定データを元に医療デ

8%&9:;<=>?=@>)ABC8DE8FGH

ータと比較し、疑いがある病
開発段階

IJ6?K8>6LMNO.BPQRG$STUV>

完成予想図

気のデータを装置に送る

１: カメラの前に座り、1〜2回程度のタッチ操作を行って顔認証を実行後

LMW%&9:;X=@>VY1Z[)\]O^P_

ユーザー管理者の操作計測を開始する`a8b1cVdef$
gh ijkil)%&9:8<?R

２: 手をセンサーにかざ

１: ブラウザからWebページに声で回答する

ば測定結果と疑いのある病気にアクセスし、ログインすれしながら、問われた質問)mIno<LM?6?p>?=@>)&qreM?

３: 計測結果などの情報を確認することができる
測定結果

を画面で確認する

O^Pstuvwxy[/z{|V}^~ÄÅ5Ç

２: ユーザー側へコメントなどのフィードバックを行うことができる

É8y5c1ÑÖ2ÜhGW$%&9:8áàGâä¯ £：システム全体の構成図.B@>)ãåreM?O^POB$uvwçVé?

Y1ZVW$g˜ÏÌU;˙˚^~B≥8¸˝˛9ﬂM$è5êy5ëG8íìîïñó;òô^~>?=

Óˇ!;"#Ôp$
g$%&1[;<›.B'¿%&Ó¿9ö)õúùVûü.O.B)$†°¢£§GW$•¶.

¡$()*$+,-./Ô8ÏÌ9ﬂp$
g01òôVBòô;ß®^~@>8©.r)ãåreM?O^P

d~¿28349ﬂp8«Ù;56.O^P√ƒb1

rnV$™D´¨a8b1c≠[/ÆØVdef$í

cV¬.MK˘M78ùVÒ1Ú1V9:reO^Pìîï∞8b1c;±≤^~B≥8%&¥/µ∂8∑≈∆UWˇ!reBb1c; ;<= >1%VM$?@∏)π∫6ªº>.MΩæneM?O^Pøë8@>^~@>)GN$˜ÏÌUVuA52;3B1ZÚÖ

In$¿¡678íìV¬m~b1c8√ƒ$≈∆$Ä^~@>)GNO^PrnV$CDb1cInEF±≤8«»;…=@>)GN~%&¥/µ∂gn n

8ÜÏ;…=B≥V$GHb1c>8IJ9ﬂ;Kò
^~@>;LMM?O^P!

≠[/¥ÀÃp8Õ,;…=@>V.O.BP

虹、見えマス

1. はじめにもあります。

皆さんはアーチ状以外の虹を見たいと思ったことは
4．虹発生装置のシステム構成

ありますか？ハート型や星型などの好きな形の虹を覗けるようになるなんて夢のような話ですよね。このニニジマスの虹発生装置の構成を図 2 に示します。まジマスでは、好きな形にデザインした虹を、虹発生装

ず、ブラウザで Raspberry Pi 上で稼働しているサーバ

置（図 1）で再現し、見ることができます。自然現象にアクセスし、虹の形状を選択/デザインします。次に、では見られない非日常的な体験をすることで、みんなが楽しく幸せになってもらうことを目的としています。

図 3 のように格子状に区切られた鉄板を虹の形に合うように、電磁石で吸着し開口部を作ります。そして、

LED と霧吹きを作動させ、図 4 のように鉄板の開口部から光を通過させることで、任意の形状の虹を作ることができます。

2. ニジマスの特徴

図 1 虹発生装置

ニジマスには 3 つの特徴があります。

特徴 1

虹の概念を覆す…ニジマスでは「虹＝アーチ状」という考えそのものを覆します。自分の好きな形の虹を作る事ができます。

5"#)*+,-67("#)*+,-./

梨和 日向（５年） 松井 映樹（５年）

広島商船 安部 風輝（５年） 岩切 裕哉（教員）

特徴 2

図 2 システム構成図
システム構成

24 時間いつでも…虹は限定的な状況下でŒ¥/µ∂8œ6}–UW —“ ”øë8STUG^Põúù6ÊÁrGíìNO8√ƒP≈∆P±≤;…

KC‘’$STU÷◊G6 ÿŸ⁄€‹GK<›^~=@>)GN~gn n ≠[/¥ÀÃpGW$7n@>)ﬁﬂG^P†°¢£§WS‡D;}–V.B·G\

QÏGN~STUInrORO6ST8K>GQÏ)

ばいつでも見ることができ、幸せな気持ちに]$•¶.Bb1còôWŸ?‚„G\LMK‰©G©.?STUOGUV }W^~B≥V$˜ÏÌUVなれます。

\~@>)mILM?O^PÂ@Ggn n ≠[/JmJBQÏ9:8XN8YZ[Â8àı;…=@>¥ÀÃpGW$gõúùVÊÁr;ßË.Bíìb1c)GNO^PrnV$¿¡678b1c÷◊G6 $8√ƒ$≈∆$±≤p;u5ÈÍ2VÎà.O.BP

˝\|Ü]9ﬂ8^ü[$%&1[;_`^~÷◊G("!#)*+,-01234

˘ ˚8}–Ó/a1b67ÔV¬m~d=6b1c

gn n ≠[/¥ÀÃpWb1c;√ƒ^~B≥8≈∆VKW›^~@>)LMne$rORO6}–VÏÌ9:ÓY1ZÔ>b1c;≈∆^~B≥8b1c

W›^~@>)GN~>cd.M?O^P

を新しくデザインするか選択します。作品を選ぶか、「ニジマス ―虹、見えマス―」を使えば、自然では

1/ÓÒ1Ú1Ô8ÛÙIn∑ıreO^P¥/µefL†°g

デザインが完了すると虹発生装置が稼働し、指定した見られない夢のような話を実現させることができます。

∂8ˆ›V¬.MW$Y1Z;<›^~STU67;¢£§! hij klm no8pqÁr;sù>.BY¡

箇所に光が絞られます。光を絞る事で見たい所にだけ皆さんもニジマスで摩訶不思議な体験をしてみません˜ÏÌU>˜ÏÌU8b1c;≈∆^~≈∆U)?Otuíìîï¥/µ∂8Õ,m u5v&1cwxb&

虹が発生し、様々な形の虹を見ることができます。まか。

^P¯ £ W¥/µ∂˘¿8∑ı¯G^P

y1¥z5m “£ {m ||k}~£ÄÄm!jÄj£k

た、デザインした虹は他のユーザーと共有できる機能

56

特徴 3

しか見られません。しかし、ニジマスを使え

電磁石

家で虹が見える…ニジマスでは屋内でも虹鉄が見え、水の処理にも困りません。

板
図 3 電磁石と鉄板 

3. 使用方法

図 4 任意の形状の虹

5．おわりに

まず、スマートフォンや PC から作品を選ぶか、形

57

自由部門

個人のデータベースに入れる

16

ニジマス

17

チャリレコ

1 人 1 人の未来を守る次世代システム

藤野間 奏人（４年） 中西 奏一郎（４年）

福井

鈴木

学（４年） 山腰 大輝（４年）

治内 杏太（４年） 小松 貴大（教員） システム構成

 はじめにカメラから取得した画像は、RSHQ&9 とよばれる画と認識している人が少ないため、運転中の緊張感、像認識ライブラリによって、車・人の検知の処理を注意力が欠けている。どんな時に事故が発生するかかけられる。また、<2/2 とよばれる、処理速度が高を調べると、「出会いがしら」「右折・左折のとき」と速で、精度も高いという特徴がある物体検出アルゴ

いったケースが多かった。そのデータから、自転車

リズムを取り入れることによって、リアルタイムでを運転する際に、周囲への確認が足りていないのでの物体検出が可能となる。

1

はじめに

本システムの開発によって、自転車走行時に、前皆さんは学生の頃、「突然出てきたこれは何なんだろ

3.1

う…」
「突然話が飛んだな」「ちょっとあそこ分からなかっとの接触を未然に防ぐよう、より安全な運転をサポートする。

「チャリレコ」は、自転車利用者が事故に巻き込ま

図２システム構成図れないよう、画像処理を使って一早く危険を知らせ

車・人が接近した際、警告方法として $5 グラスでる自転車用警告システムである。

のディスプレイ点灯という方式をとっている。ランこのシステムでは、「横、後方から接近する車とのプが透過するため、視界の妨げにならないよう工夫

衝突」、「前方にいる人との衝突」を検知できる。

を施している。
$5 グラスに映し出される画像は以下のようなものである。

わかる・わからないボタン

たけど、まぁいいか」ということはありませんでしたか？

状況を伝えることができます。ボタンという分かりやすい

把握していない落とし穴が発生します。これは非常に厄介することができます。また、授業後に最終的な学生のリア先生がそのことを認識していない場合、学生には先生のインターフェイスでの提供になるので、年齢に構わず利用で、後々の理解に大きな影響を与え、「知識の抜け穴が多クション結果を見ることができるので、授業の理解度を分

く、何が分からないのか分からない」という事態が発生し析することができます。

3.2

チャット・リアクション機能

教育用端末を利用して、学生側から先生へ、匿名でメッは授業中の圧迫感で質問できず、分からないまま進んでしセージを伝えることができます。

な事態を防ぐため、私達は「キョウサポ」を開発しました。

及しているため、絵文字を用いたリアクションも実装して2

終的な結果を閲覧可能なので、ここでもまた、授業の理解

概要

上記で述べた問題は、先生と学生の間のコミュニケー

 概要

克樹（２年）

学生が物理的なボタンを押すことで先生側に自分の理解

まい、落とし穴をたくさん作ってしまう方もいます。そん方・後方の交通状況を把握させるとともに、人や車奏（１年） 髙田 崚介（教員）機能3こういった時に気軽に質問できればいいのですが、中に

至った。

𠮷永

神戸市立 山田 希璃（３年） 林てしまうこともまた事実です。

はないかと考え、本システム「チャリレコ」の開発に

寛（４年） 住川 一帆（３年）

また、現代ではアイコン等を利用したリアクションが普います。この中には表情リアクションがあり、授業後に最度を分析することができます。また、オンライン授業の際ションが不足していることが原因です。私達はなぜコミュには、この表情リアクションを利用することで、カメラがニケーションが不足するかを考え、「先生と学生の間の高無い場合でも学生の様子を知ることができます。

いハードルの存在」がその原因だと気づきました。

このチャットやリアクションは他個人の端末から閲覧可

つまり、先生と学生の間のハードルを低くすれば、この能です。そのため、その質問に対して同意することも可能

問題は解決できるのです。したがって、「キョウサポ」でとなっています。もちろん、その場合も質問者は匿名です。

は以下の要素を基本理念として取り入れました。

インターネット・リテラシーが身についていない場合などは、この機能を利用せずに運用することもできます。

• 学生の理解度を先生側が簡単に把握できるようにする• 学生が周りの目を気にせず質問することができる• 端末が無い状況下でも上記の要素を達成できる

近年、学校にも端末が普及しているため、これらの要素を、既にある端末を有効活用して実現することとしました。それを基に、私たちが実装することとした機能は以下の通りです。

• ボタンや、簡単なリアクション機能によって学生の理   図  $5 グラスに映し出されるマーク

図１「チャリレコ」が検知できる危険 まとめ自転車の前後にカメラを設置し、そこから取得し「チャリレコ」を活用して、未然に事故を防ぎ、自た画像を 5DVSEHUU\3L でリアルタイム解析、検知し解度を即座に確認できる• 匿名で先生側にチャットを送ることができる

図 1: チャット・リアクション• 物理ボタンを用いて先生側にリアクションできる4

転車事故０の未来を創ります。
た危険を $5 グラスに警告表示をすることで、利用者

図 2: 授業後の分析

まとめ

キョウサポは先生と学生の架け橋となる強力なシステムです。質問し、学ぶことへのハードルを下げ、みんな楽しは死角から迫る危険にすぐ対応することができる。

く学べる環境を創り出す。学ぶことに対して楽しみを見い出せるきっかけが、このキョウサポになれば幸いです。

58

59

自由部門

自由部門

近年、自転車事故が増加しつつある。自転車を「車」

18 キョウサポ

関根

19

継承の玉華

嶋

諒大（５年） 初崎 雛希（５年）

大島商船 成田 健志郎（４年） 神所 恭佑（４年）

VR で拓く花火職人道

河本 竜慎（４年） 北風 裕教（教員）

20

ポタモス

没入感あふれる水害避難シミュレーター⚫

はじめに．はじめに
打ち上げ花火は，江戸時代から約  年の間脈々と受け群馬

荒井 日菜子（４年） 菊池 静琉（４年）
後藤 順太（４年） 先村 律雄（教員）

スコアの表示時における根拠の提示

日本での洪水災害は絶えません。その中で、総務省がシステム

実施した水害や避難に関する意識調査によると、「浸水

マップの生成

するおそれのある地域であることは知っているが詳し地形

いことは分からない。」という回答が ％で最も高 地形は国土地理院ベクトルタイル提供実験により公くなっており、洪水災害のリスク認知不足が危惧され開されている「基盤地図情報B基本項目」の標高点を平を学ぶことを可能にし，後世に技術を継承するためのシスています。一方で、現状の防災マップは紙や電子媒体

面補完して得た +HLJKW0DS を元に生成します。わざわ

テム『継承の玉華95 で拓く花火職人道』を開発した．こを通した資料として公開されており、目を通すことがざ標高点から面を計算しているのは、数値標高モデル

億劫になる人も多いと考えられます。そこで、大雨洪を用いると標高点の値にその地点の構造物の高さが含水災害を想定し、リスクの認知、避難行動のシミュレ

まれている可能性があるためです。

ーションができるゲームを作成しました。

建物

では職人の高齢化が進み，花火師の人口は， 年で ％ほど減少して  人を下回る状況にある．これは技術習得


の難しさや新規参入者の減少が要因であるが，このまま対策を怠れば，国産の花火が消失する可能性もある．

図  玉込め作業の様子

 そこで，私たちは単純な花火打ち上げゲームではなく，仮想空間上で日本の伝統文化“打ち上げ花火”の製造過程

れは花火師の仕事を未来に残す大切なシステムである．


．システム概要
継承の玉華システムは，打ち上げ花火生産企業と連携し

図  煙火筒による打ち上げ設置の様子

て開発を行っている．打ち上げ花火を製造するための工程

を大別すると，①火薬調合，②造粒，③玉込め，④玉貼り

または振動制御を行って，ユーザへフィードバックさせる．

の  つの工程がある．これらの工程は継承の玉華システム

この一連の工程を繰り返し行う事で，より現実的な継承をにおいて実現することが出来ている．ここで，花火玉は規実現させる．

格通り正しく製造できているのか，どの部分が問題で，ど．開発したシステム

のように改善すればよいのか，シミュレーションを通して

 開発したステージは，花火の製造で重要となる火薬調合，

 同じく「基盤地図情報B基本項目」の建築物の外周線

概要

造粒，玉込め，玉貼りに加え，これらの工程で製作した花火を実際に打ち上げるために，筏（いかだ）に花火の筒を

．システム構成

設置して導火線で結び，『打ち上げ』の制御を行う工程を含 継承の玉華のシステム構成を図  に示す．
本システムは，めた  つのステージである．
開発したシステムの『玉込め』

ヘッドマウントディスプレイ（以下，ＨＭＤ）とＶＲグロ作業の例を図  に示す．ユーザは，火薬調合と造粒の工程演出し、プレイヤーに適度な緊張感を持たせることがーブ，それらを制御する統合サーバから構成される．

で作り上げた花火玉を半円となっている土台に一つずつできます。

ンサによって情報取得を行う．これらのデータは，統合サ

目的が達成できているかの評価，精密さ等が評価されて，ーバへ送られ，視覚情報の制御を行いＨＭＤへ送信し，Ｖ

現在の定着度などがフィードバックされる仕組みにしてＲ空間の表示を行う．一方，ＶＲグローブから得られた位道路

リアルに忠実に再現すること”です。

育としても活用することができる．

配置する．ＶＲ空間上では，玉込めの目的，段階的な訓練，

た +LJKW0DS の差から高さを決定します。

本ゲームのコンセプトは“実際に起こりうる災害を確認することができる仕組みとなっており，ＳＴＥＡＭ教

ユーザはＨＭＤ上で花火生成手順の確認を行い，視覚セを元に平面座標を、数値標高モデルと  で生成し今回は群馬県館林市をモデルとして、起こりうる水 ベクトルタイル提供実験により公開されている「道害を再現します。ゲームエンジンが得意とするリアル

路中心線」にそれがパラメータとして持つ「幅員区分」

な表現で他のシミュレータにはない圧倒的な没入感をの平均分だけ太らせて生成しています。

今後やりたいこと

また、国土地理院が提供したデータを用いてマップ 今回は国土地理院が提供しているデータの一部からを作成し、実際の地域に忠実な人口構造物の配置を実

マップを作成していますが、より多くのデータを使用いる．また，図  に，煙火筒による『打ち上げ』の設置例現しています。さらに避難時に持ち出すもの，水深にしてマップの再現性を高めたいと考えています。例え

置情報とハンドトラッキング命令は統合サーバへ送信さを示す．打ち上げ用の発射薬を煙火筒に入れ，導火線を下よる移動速度の変化，避難時の被害死亡事例をもとにば、道路の幅員を決定するためのソースを、幅員区分

れ，触覚情報制御が行われる．ここでは、手の抽出と触覚にして花火玉をセットし，発射薬に点火すれば，花火玉が情報の更新及び生成が行われ，ＶＲグローブに対して圧力

上空に打ち上がりながら同時に花火玉の導火線に火がつ

スコアを算定するなど，事実をもとにゲームの仕組み

から道路縁二変更する、3URMHFW 3/$7($8 によりデーを作成しました。

タが提供されている場合はそちらを優先して使用する

いて，割薬が爆発して花火が開く仕組みを構築している．


実際の災害を想定し、リアリティイを追求したゲー

．おわりに 本システムは，日本文化の１つであり，現在絶えつつある打ち上げ花火の技術や伝統を守るために，花火師に何度も相談をしながら継承が行えるシステムを開発した．このシステムを利用したユーザが，自分で製造したオリジナル

ムとするため、以下のことを実施しています。

れていたのですが、ワールドマップを矩形にしたとき⚫

自治体、被災者の聞き込み

にデータが存在しない領域ができるという問題があり⚫

災害の発生位置や条件、イベントの内容は専門家ました。メインに 3/$7($8 のデータ、存在しない場合（専門の教員、自治体の担当者）に妥当性を確認

は今回のように生成したデータを使うことで、より質⚫

ゲームスコアは避難経路、持ち物等によって算出

の高いマップを、対象範囲を広げて使うことができる⚫

ゲームスコアの算出方法の妥当性を確認

ようになると考えます。

花火を打ち上げることができるスキルを身に付けることが出来れば，必ず仕事として興味を持つ人が現れると確信している．ユーザの ％の人が興味を持つだけでも，将来の伝統を守ることができるのではないだろうか．

図  開発したシステムの構成60

等です。実は館林市は 3/$7($8 によるデータが提供さ

61

自由部門

自由部門

 令和元年度  号、九州北部豪雨、西日本豪雨など、継がれてきた日本の伝統文化の  つである．しかし，近年

21 家畜数えDandarモンゴル Odbayar
Amarsaikhan Galbadrakh
コーセン Jambaldorj Oyundari（教員）

1.は
はじめに
モンゴルでは、四季ごとの異なる雰囲気の中で家畜

1. Introduction

4. System Working Process

方の数えのデータを比較し、家畜の数が増減したかど

In contemporary times, there is a concerning trend whereindividuals are experiencing a decline in their proficiency
in native writing skills. This phenomenon can be attributed
to the excessive utilization of social networking platforms,
which is having a detrimental impact on their respective
cultures. This issue is particularly pronounced in thecontext of Mongolia. In the year 2025, the government ofMongolia has taken the decisive step of transitioning fromthe Latin and Cyrillic scripts to the native Mongolian script.
Concurrently, there exists a noteworthy proposal todevelop an application aimed at expediting the learning
process of this newly restored script. This application isenvisioned to serve as an effective tool to facilitate theacquisition of the Mongolian native script in a more
efficient manner.

In the initial scenario, the mobile device assumes the roleof a writing platform, wherein it assesses your writing
proficiency and subsequently assigns skill-oriented points
based on your performance.

うかを牧畜民に表示します。

く、一生懸命に働きながら日々を送っています。モン

3.機
機械の説明

ゴルの土地の大部分は広大な草原であり、したがって

3.1 作品の構造

家畜を放牧する場所も草原です。しかし、家畜の放牧

本作品はカメラ、Jetson Nano(または Raspberry Pi)、
LCD 画面から構成されます。

ます。さらに、モンゴルの極端な気候条件により、家畜が死亡するなどの理由で家畜数が減少することもあります。牧民たちは家畜の数の増減を把握するために、
毎日自ら家畜を数えて調査しています。モンゴルには
合計 7000 万頭の家畜がおり、平均して一家族あたり
280 頭の家畜を飼っています。中には 1000 頭以上の家
畜を飼う家族も存在します。これだけ多くの家畜を管図 ２ 作 品 の操 作の 順 序理する際には、日々の多忙な仕事の中ですぐに正確な数を数えることが難しいことが大きな問題です。また、複数の人々が協力して作業することもあり、数え忘れ

3.2.実
実現する機能モンゴルでは、遊牧民はヤギ、羊、馬、牛、ラクダといった 5 種類の家畜を一緒に放牧しています。そのたり、何度も数え直す必要がある難しさもあります。

ため、各家畜の種類ごとの画像データを学習し、家畜こうした課題に対して、私たちの取り組みが役立つ

頭数計測モデルを作成します。その後、図.2 に示すよと考えています。私たちは、技術を活用して牧畜民のうな動作を行います。具体的には、すべての家畜を作

日々の家畜の数え作業を自動化し、作業を効率化し、品の下を通過させ、カメラでそれを撮影し、全ての家

時間を節約することを目指しています。

畜が通過した後に、家畜の数を各種類ごとに画面に表Furthermore, this innovative learning application
possesses the potential for broader applicability beyond
Mongolia's borders. By addressing mutual script-related
challenges faced by other countries, it can be tailored andadapted to cater to the needs of nations grappling withanalogous linguistic and cultural preservation concerns.
This, in turn, has the capacity to foster collaborative
solutions and contribute to the sustained safeguarding ofdiverse cultural identities.

5. Implementation Method
This program aims to provide valuable assistance toindividuals who possess a genuine willingness to engage
in the acquisition of knowledge. It is particularly tailoredto those who harbor an interest in mastering the Mongolian
native script or any other languages, with a predominantemphasis on enhancing their proficiency in writing andgrammar.

2. System Guide

Furthermore, this initiative is poised to contribute to a
reduction in paper consumption, as participants will havethe opportunity to utilize their respective digital devices
within the framework of the program. This digitaltransition aligns with environmentally conscious practices,thus underscoring its ecologically beneficial aspect.

Within the primary framework, the system will function in
the capacity of utilizing your mobile device as anelectronic notepad. Its primary function will encompass
the monitoring of your writing proficiency, subsequently
tailoring exercises commensurate with your demonstrated
skill level.

6. Conclusion示します。

The elevation of Mongolia's native writing skills is pivotal
for the nation's continued progress and influence on the
global stage. By investing in educational reforms,
cultivating a culture of reading, and leveraging digitalplatforms, a future wherein Mongolian writers contributesignificantly to literary discourse and knowledge
dissemination can be envisaged.

4．
．終わり
この作品によって遊牧民の作業を AI で簡便化することは、モンゴル国内ではこれまでにない試みであり、新規性があり、また興味深いものとなるでしょう。遊図1

牧民の日々の生活は実際に非常に多忙であるため、手モ ン ゴ ル の家 畜 物 の種類

間を軽減できるだけでなく、同時に遊牧民がこうした

2.本
本システム

技術に対する興味を高めるきっかけにもなると考えて牧畜民は毎日、朝に家畜を柵から外して草原で放牧います。今後は、この作品をさらに改良し、多くの機し、夕方には家畜を連れ戻して収穫します。私たちの能を追加して、遊牧民が直面する様々な問題に対処しシステムは、家畜を朝に柵から出す際に第一の家畜数ていくことを目指しています。

えを行います。そして、家畜を夕方に連れ戻して収穫

62

3. Potential
This system possesses the capability to be seamlessly
configured to accommodate various specialized languages,
such as Arabic, Japanese, Korean, and others. Its principal
emphasis lies in augmenting your grammatical acumen
within the selected language context.

63

自由部門

自由部門

する際には第二の数えたを行います。その後、朝と夕を飼育し、これを生計の主な収入源とする人々は忙し

時には迷子になることや家畜盗難などの問題が発生し

22 Artlet

Batsaikhan
新モンゴル Enkhsaikhan
Myagmarsuren Nyamkhuu
高専
Shur-Erdene Buyannemekh（教員）Lucius Chee Zihan

23 Gift-O

シンガポール Lim Jia Xuan
Chan
ポリテクニック Celine
Kwee Yin Wong（教員）24

Kongchansawang
Virtual Reality Therapeutic
キングモンクット Panuwat
Santakorn Wongsiripa
Application for Stress Reduction 工科大 Samart Moodleah（教員）friend.

Abstract

3. Conclusion

In today’s highly digitalized society, many youths are

3.2.1 Activity Generator

This project introduces an innovative stress reduction

The proposed VR and pose estimation application offer aisolated from each other, and fixated on their devices, thus

If users want to spend time with a loved one, but are unsure

application that utilizes virtual reality (VR) technology. By

new way for stress reduction, providing immersive

succumbing to poor mental health. COVID-19 hasof what to do, they can use “Activities”. In “Activities”, after

integrating Mediapipe, Scikit-Learn, and OpenCV, the app

experiences and real-time assessment. This innovation holds

exacerbated this effect, causing many youths to feel isolatedchoosing which friend they would like to spend their time

accurately captures therapists' poses. This enables guided

substantial promise for enhancing mental well-being infrom their peers, and worsening mental health states. It also

with, AI will be used to generate activity suggestions (based

stress reduction exercises in virtual reality, while also

today's stress-laden world.

helps build up a supportive community of friends, helping

on the 16 personalities of both parties) that both parties willassessingpeople dealing with conditions that may relapse.

enjoy. Users can then send their friend a customized activity

consultations.

2. Overview

to set aside time to do the activity together.

“Gift-O” offers an engaging way for users to be there for

3.3 Friends system

their friends. Users can check on and cheer up friends with a

Gift-O supports a friends system where users

few clicks, as well as send gifts for any occasion.

can make friends with each other, enabling

3. Feature Description

them to give and receive gifts from one

3.1.1 Mood: Check In

another. Friends can be made through requests
known as “Friend requests”.

Users can set their mood on theapplicationhomescreen3.3.1 Close Friendsbyspecifying their mood via an emoji,

Users can click the star to level up their friend to “close

and they can unset it at any time of their choosing. Friends

friend”. This would allow users to be notified about theand close friends will be notified

degree of their close friend’s mood change, unlike friends,

about their mood change via a

who will be able to send gifts but will not get notifications.

notification.

4. Application Structure

3.1.2 Note of Affirmation

The “Gift-O” application has been developed with Kotlin for

Users can write a note to encourage themselves. This note

Android. It is compatible with Android 7.0 and above. The

will be displayed on the Home Page.

application utilizes Firebase for its databases and storage. It

3.2 Gift Editor

also interfaces with a serverless backend in Cloud Functions
Users can create meaningful

and Cloud Messaging, for tasks such as Tumbleweed moodgifts for their friends in the gift

notifications.

editor. It has a wide variety of

5. Conclusion

options, such as the “Flowers”, “Stickers”, “Notes” andWith “Gift-O”, youths are encouraged to express their“Activities” categories. The editor is designed to allow

emotions, encourage one another, and share personalized

sincere gifting without hassle. With a click, users can makegifts with each other. Unlike platforms currently in thedesired components appear in the workspace. Users are ablemarket, it focuses on positive interactions between peers forto drag the components around and arrange them however

better mental health through strong social support networks.

theKeywords:

patient's

Stressstresslevelsfor

informed

Reduction App, Virtual

Reality,

Interaction App Development, Unreal Engine
1. Introduction
In our fast-paced world, stress has intensified due to events
like the Covid-19 pandemic. This project addresses stressmanagement by combining VR technology with automatic
posture assessment in an app. It provides immersive stress
reduction and precise posture analysis, evaluating correct
exercise execution for better preparation before medical
treatment.
2. Tools and Methods
The app integrates Mediapipe for real-time gesture tracking,
OpenCV for rendering and segmentation, and Scikit-Learn

Figure 1: System Components and Application Usagefor classification. Meta Quest 2 and Unreal Engine 5.1 create
personalized

meditation

environments,

Procedureenhancingengagement. The application system and usage areillustrated in Figure 1. Users perform stress reduction actions
while the app records activity using an external video
recorder. This recorded video will be used later for automaticpose assessment. An in-app stress reduction scene withanimated sphere breathing guidance is demonstrated in
Figure 2.

Figure 2: In-App VR Breathing Guidance for Stress
Reduction - Example Scene

they like. After that, they can save their draft, or send it to a

64

65

自由部門

自由部門

1. Introduction

25

Authentication Via
Discord Bot

タイ高専

Pattarachanon Harnkumnedpong
Jaruphich Buakhunnen
Kamaithorn Mueangmun
Thanyawarat Pawasopon（教員）

応募全作品■課題部門「オンラインで生み出す新しい楽しみ」
登録順

Introduction

タイトル

参加学生

大島商船

重本 昌也

西川 陸（4年）、神崎 友希（4年）、中野 美乃夏（5年）、平松 莉奈（5年）、清水 蒼馬（5年）

自由部門

BLAST

2

Learn Mate
－学生の学生による学生のための連絡アプリ－

有明

松野 良信

猿渡 優衣（4年）、古川 蒼太郎（4年）、坂口 凜華（4年）、
緒方 太一（4年）、中川 ひかる（4年）

3

NABASE津山

宮下 卓也

森中 智己（4年）、瀬良 瑞葉（4年）、鈴木 冬馬（4年）、
満 瑛洋（2年）、石原 希光（2年）

4

アニマライズ－動物視点体験・共有型ソフト－宇部

久保田 良輔

中野 晃聖（3年）、村谷 稜（4年）、青木 勇大（5年）

5

FishCam－遊漁船業のオンライン安全確認・釣果共有システム－

鳥羽商船

江崎 修央

永井 玖愛（4年）、椿 理紗子（4年）、奧村 茉奈（4年）、
國米 一心（2年）、北仲 悠人（2年）

6

utatane

鳥羽商船

中井 一文

中村 謙介（4年）、西井 崚人（4年）、岡野 琉空（4年）、
小久保 七緒（3年）、田中 映音（3年）

7

Imagine Quest－リアルタイム生成型アドベンチャー－

石川

越野 亮

石野 雄大（3年）、太島 実穂（3年）、木村 沙耶（3年）、
德重 瑛大（1年）

8

Appuppu Online－失われし表情を求めて－

福井

小松 貴大

遠藤 駿介（5年）、小見山 隼斗（5年）、泉 秀哉（5年）、
富坂 弘一（5年）、戸田 朝陽（5年）

9

わくワーク！ＶＲ英会話－グループワークで楽しく英会話－

徳山

力 規晃

餅山 歩武（4年）、村山 凌磨（3年）、村尾 千晴（2年）、池永 珠希（2年）、上津原 和弘（4年）

10

アブラカタブレイン

舞鶴

伊藤 稔

脇坂 将輝（4年）、辻 隼斗（4年）、平田 爽馬（3年）、
長澤 結司（2年）、六田 薫（2年）

11

Unierfar呉

藤井 敏則

橋本 依樹（4年）、橋本 直己（5年）、市川 陽生（2年）、
島田 倖希（2年）、江島 朋来（2年）

12

I-POST－世界一シンプルなコミュニケーションを－

舞鶴

森 健太郎

西村 陸杜（4年）、加川 直澄（4年）、伊勢 巧（3年）、池田 翔太郎（3年）、Ganbaatar Bayartulga（4年）

13

ANNECT函館

小山 慎哉

今野 佑星（5年）、吉田 海翔（5年）、川尻 千遥（5年）、
片野 遥恭（5年）、大田 陽（5年）

14

FUN-RUN－ランニングに特化したSNS－

福井

高久 有一

南部 雅斗（4年）、佐々木 亮真（4年）、三好 晃生（4年）、THEPKAYSONE THANOUXAY（4年）

15

3 SiZE－あたらしいオンラインショッピング－

富山（本郷）

佐藤 圭祐

西川 大希（2年）、堀田 海智（3年）、宮嶋 陸人（2年）

16

Voyag.io－旅xSNSx地方振興－

小山

大内 翔平

平田 啓介（2年）、舟迫 颯（2年）、中島 颯生太（2年）、
北條 真弓（2年）、大嶋 陽菜（2年）

17

iiseek－地域のイイトコ探し－

長野

伊藤 祥一

西澤 駿太郎（5年）、赤澤 楓（2年）、浦野 一維（1年）、
橋爪 黎（2年）、大内 侑也（1年）

18

農筋－あなたが体験したい農家が見つかる－

阿南

吉田 晋

松本 琉希（3年）、木下 陽平（3年）、廣畠 承悟（3年）、
久保田 昇輔（2年）、河村 有槻（2年）

System Realization

19

CYBER WARS
－セキュリティ初学者の夜明け－

阿南

太田 健吾

折上 泰生（5年）、中田 東吾（5年）、木下 聡大（5年）、
日下 遥斗（5年）、久保田 隼輔（5年）

Equipment required: 1. NOTEBOOK COREi7 x 2, 4.3
INCH FACE RECOGNITION x 1, WIFI INTERNETROUTER x 1

20

破壊部屋

一関

村上 力

岩﨑 大輝（3年）、細川 喜誉（3年）、三浦 璃久（3年）、細越 空（3年）、小野寺 凛（2年）

21

Re:paint

鈴鹿

青山 俊弘

糸川 倫太朗（4年）、小林 恵都（4年）、田中 英聖（4年）、
岡﨑 優斗（4年）、白髭 樹（3年）

22

転生将棋
－新感覚中盤トレーニング－

熊本（八代）

小島 俊輔

宮本 健太郎（5年）、稲富 将大（3年）、辻中 煌希（2年）、
岩谷 奏慈郎（1年）、栗林 雄大（1年）

23

KARTAR－オンライン×かるた×ARで生み出す新たな可能性－

沖縄

金城 篤史

新垣 善也（3年）、仲本 兼吾（5年）、崎山 竜（3年）、
山川 響樹（3年）、砂川 春樹（2年）

24

お絵描きコレクション－アートマスターへの道－

広島商船

岩切 裕哉

坂本 隆（4年）、奈良 明希（5年）、奥 勇介（5年）、
市川 佳怜（5年）、片川 博雅（4年）

25

Janken Arena－Revise the hand－

香川（高松）

重田 和弘

野々村 望（5年）、大塚 洸希（5年）、橋本 蓮太朗（5年）、
田中 美沙緒（5年）、石丸 璃旺（5年）

26

フローラ＆フォーナ コレクション－お気に入りの一冊を－

東京

松林 勝志

鈴木 浬（1年）、向田 佳祐（3年）、太田 和希（1年）、
中村 瑠偉斗（1年）、村松 直哉（1年）

27

わたしのコウセンセイズ

岐阜

廣瀬 康之

渡邉 雅晃（3年）、戸松 準貴（専攻科1年）、清水 倫希（3年）、
北川 大雅（1年）

28

Talk Trigger

近畿大

政清 史晃

佐伯 駿介（5年）、鈴木 統也（5年）、今谷 陽輝（4年）、
紺谷 亮介（4年）、松永 真直（3年）

29

biblio connect

神山

正木 忠勝

丹那 伊織（1年）、伊藤 楽大（1年）

Visualization of the Process is shown in the diagram below.

Example of data setup for Personal info screen:

Related Works-Visitor management-Personal identification-Access control/Check in management (For example,
KOSEN-KMITL student dormitory)
Example of output on discord screen:-Quality of life bot features (checking your undone
homework, etc.)

Overview of Future Development

Programs used: Microsoft SQL Server (Python), Discord
Bot (VSC, Python), DS-K1T343MWX Face recognition
scanner (Coded with C#, and Python).

The hardest part about developing the discord bot itself isthe coding, as more features are being implemented into thebot, its complexity and potential for bugs and glitches
increases. There are many other obstacles and coding
challenges we will have to face, but this experience willturn us from being just the clueless users of discord bots tothe creators of a discord bot of our own.

System Structure
Our idea was to develop a discord bot which can be used to
manage your office check-in and more. The bot will be
coded to handle commands sent by the face scanner via
API. Below is a flowchart of the process.

66

BRAIN

指導教員

1

Key cards or fingerprint scanners are commonly used tocheck attendance. What if we don’t remember to bring the
keycard? Using a fingerprint scanner can be very unsanitary,
and a pandemic isn’t helping matters. Biometrics is the mosteffective way to monitor employee attendance. Iris scanners
come to mind, but they have been shown to be deceptive.
Face scanners would be the best option for preventing false
attendance. In order to avoid unnecessary contact forhygienic purposes, face scanners are used. While facescanners are quite more complex than fingerprint scanners
and voice recognition, they are a much more secure and safe
way for attendance. Discord also gives unlimited cloud space,so looking at past messages will also be possible. In recent
years, an increasing number of people have been using
Discord, a well-known multi-platform communication app
where people can hang out and talk/chat. Because Discord isquick and simple to use, some members of the younger
generation may want to start managing their businesses on
Discord servers. Our idea is to develop a discord bot which
can be used to manage your office/school for check-in andmore. The bot will be coded to handle commands sent by theface scanner via API, and MSQL.

OF

学校名

67
67

■課題部門「オンラインで生み出す新しい楽しみ」
登録順

タイトル

■自由部門「自由なテーマで独創的な作品」

学校名

指導教員

参加学生

登録順

タイトル

学校名

指導教員

参加学生

津山

宮下 卓也

田中 詩麻（4年）、川上 功介（4年）、平田 朋也（4年）、
出雲井 理輝（3年）、人見 柾考（3年）

香川（詫間）

金澤 啓三

山田 美羽（4年）、天竺 寛貴（4年）、横井 優樹（4年）、小原 崇靖（4年）、大西 俊輔（3年）

東京

小嶋 徹也

大西 晶（4年）、川出 泰三（3年）、秋月 二胡（3年）、
山内 実珠貴（3年）、柴野 真惇（1年）

鳥羽商船

江崎 修央

多米 希花（4年）、白川 琥大（3年）、松葉 勇希（3年）、
中森 立樹（2年）、塚本 真己也（2年）

30

きゅあこれ
－二次元バーコードコレクション－

弓削商船

長尾 和彦

山岡 莉緒（3年）、CHALEUNKIT THANASINE（4年）、
岡田 右京（2年）、濵田 翼（1年）、小田 紘平（1年）

1

クエスチョンベース－Question Base－

31

WacWacook鹿児島

原崇

山田 裕貴（4年）、酒匂 悠宇（4年）、白男川 晴斗（1年）、小牧 優介（2年）

2

わんもあ－砂と鏡で創るもう一つの世界－

32

Kosen.Connection.

福島

植 英規

酒井 海里（3年）、齋藤 俐貴（3年）、本多 春弥（3年）

3virtuAI－プラットフォームで築く、AIアートと人の架け橋－

33

Asamit!
－朝に集って価値ある活動を応援しあうアプリ－

豊田

都築 啓太

野﨑 春太郎（4年）、加藤 遥也（1年）、伊藤 優汰（3年）、
木下 敬介（3年）、髙木 啓（3年）

4

ぱどろーる
－安心・安全なカヤック支援システム－34【おしともっぷ】－推し友×mapで新しいつながり－

豊田

都築 啓太

朝倉 優衣（2年）、稲葉 ゆう（2年）、都築 航大（2年）、
小松 杏菜（1年）、伊藤 桃（3年）

5

SoundPlants

呉

藤井 敏則

樋口 登也（5年）、久保田 颯（5年）、川田 悠平（3年）、
藤畝 悠人（2年）

35

彫るつしゅにっと－版画創作を手軽に楽しく－

都立（品川）

福永 修一

村上 律（3年）、輿石 一輝（3年）、秋山 唯（2年）、
三浦 一真（2年）

6

ＷａｓｈＢｏａｒｄ－学生寮の洗濯管理をスマートに－

松江

渡部 徹

木島 陽斗（4年）、宮脇 楽久（4年）、大﨑 翔太（4年）、
長谷川 友音（3年）、松谷 颯太（3年）

36

Ａ．Ｃ．Ｅ．
－継続的な運動のための支援－

米子

松本 正己

椿 圭翔（5年）、出来 凌太（5年）、加藤 誠（2年）

7

ROGE-MIN

鳥羽商船

中井 一文

福井 大稀（4年）、辻井 健斗（4年）、濵口 盛矢（4年）、
前田 遥（3年）、三野 琳久（2年）

37

Walk for All

神戸市立

高田 崚介

高橋 颯（3年）、長村 圭祐（3年）、鷹尾 心優（3年）、
鬼氣 新汰（2年）、北尾 匠望（1年）

8

EleVurs舞鶴

伊藤 稔

東口 富洋（4年）、渡辺 慎太郎（4年）、廣瀬 正和（4年）、高岡 優羽（2年）、坂田 雄哉（2年）

38

Joint Draw
－気軽な合作－松江

杉山 耕一郎

近藤 菜々美（4年）、上溢 翔太（3年）

9

継承の玉華
－VRで拓く花火職人道－

大島商船

北風 裕教

嶋 諒大（5年）、初崎 雛希（5年）、成田 健志郎（4年）、
神所 恭佑（4年）、河本 竜慎（4年）

39

Share Sports

奈良

山口 賢一

由井 陽都（4年）、辻本 大翔（4年）、市平 遼祐（4年）、
桑畑 日菜人（3年）、崎本 俊治（3年）

10

バズポーズメーカー－バズるポーズ作成支援システム－

八戸

釜谷 博行

中村 亮太（4年）、小笠原 涼太（3年）、浜飯 彩純（3年）、
佐藤 聡太（2年）、熊野 りお（2年）

40

NEND FRIEND

八戸

佐藤 健

古田 晃一朗（4年）、田中 海斗（3年）、西村 将（3年）、
坂本 昂星（2年）、新山 陽和（2年）

11

くだんカメラ
－危険予知アプリ－

富山（本郷）

佐藤 圭祐

田中 煌雅（4年）、濵住 真理（2年）、馬場 祐太（2年）

41

Fukuwaline－オンラインでプレイできる福笑い－

仙台（広瀬）

力武 克彰

伊藤 颯汰（2年）、千葉 翔太（2年）、真壁 春佳（2年）、
村木 祐太（2年）、吉岡 日菜子（2年）

12

リバースニーカー－ローラーシューズ型の健康グッズ－

舞鶴

井上 泰仁

的羽 直純（4年）、伊藤 大河（4年）、安井 章展（4年）、
南 歩汰（2年）、松崎 伶音（2年）

42

UPUPUP

香川（詫間）

宮武 明義

平尾 百智（4年）、大野 暉人（4年）、尾崎 真心（4年）、
中山 広夢（4年）、杉村 晃紳（4年）

13

MOKA
－ポーズで伝える新感覚ジェスチャーゲーム－

阿南

岡本 浩行

泉 創太（2年）、正木 彩月（2年）、奈良 結依（2年）、
寺尾 惟吹（1年）、松前 充朗（1年）

43

OhM－音楽の世界を作り育て上げよう－

神戸市立

髙田 崚介

明 幸音（1年）、田村 優衣（3年）、金子 尚暁（2年）、
杉本 遼羽源（2年）、藤原 大河（3年）

14

ColorLens－画像に基づく配色の提案・補助アプリ－

長岡

竹部 啓輔

古沢 郁登（5年）、小林 遼（5年）、金子 有我（5年）、
内田 晴己（5年）、佐藤 飛真（5年）

44

ジェシーゲーム群馬

菊池 洋右

小暮 勇輝（4年）、生方 来夢（2年）、坂上 一輝（3年）、
濱田 遥仁（2年）

15

おんえあ－エアギターで「運動」×「エンタメ」！－

都城

臼井 昇太

中村 一貴（専攻科2年）、谷口 蓮（専攻科2年）、菊地 伸吾（専攻科2年）、辻井 信平（専攻科1年）、藤岡 友紀菜（4年）

45

Relief Lonely－メタバースAI会話サービス－

小山

小林 康浩

小池 統也（2年）、菅原 晃一郎（2年）、石井 皓大（2年）、
阿部 堅斗（4年）、塚田 渓広（2年）

16

ホロアクリ
－アクリル廃材を利用した創作システム－

沖縄

金城 篤史

城間 華（3年）、嘉陽田 光毅（3年）、仲村 優佳（3年）、
屋宜 元晃紗（2年）、川滿 秀太郎（2年）

46

Z-crafto

モンゴル
コーセン

Jambaldorj
Oyundari

Tserenlkham Batsuren、Khosbileg Bilegsaikhan

17

ニジマス
－虹、見えマス－

広島商船

岩切 裕哉

梨和 日向（5年）、松井 映樹（5年）、安部 風輝（5年）

47

Virtual band

タイ高専

Thanyawarat
Pawasopon

Napatsakorn Kamutchat、Pattanun Maneekoolphan、Thanakrit Nilsuwanwong

18

チャリレコ
－ 1人1人の未来を守る次世代システム－

福井

小松 貴大

藤野間 奏人（4年）、中西 奏一郎（4年）、鈴木 学（4年）、
山腰 大輝（4年）、治内 杏太（4年）

19

視えるくん
－混雑状況を可視化－

福井

高久 有一

山口 准星（4年）、山口 悠有（4年）、吉田 康佑（4年）、
吉田 月（4年）、若月 元太（4年）

20

Minori－Grow with Mokuiku－

新居浜

占部 弘治

中平 智也（2年）、久保 仁志（2年）、中家 海翔（2年）

21

僕たちのレシピノート－レシピ管理、共有、お願いシステム－

香川（高松）

村上 幸一

金地 琳太郎（専攻科1年）、多田 一真（専攻科1年）、
齋藤 壮志（3年）、土井 大地（3年）

22

Digitus Magick

函館

高橋 直樹

石川 廉（5年）、田久保 祐生（5年）、江戸 龍ノ介（5年）

23

Treasure on Find
－宝探しで創る見学会の新しい形－

豊田

三浦 哲平

佐藤 諒（4年）、元川 魁人（4年）、松井 大地（4年）、
柘植 悠希（2年）、志比田 悠翔（2年）

24

フローチャッピー－理解するプログラミング－

高知

立川 崇之

三澤 拓真（5年）、福岡 伊織（3年）

25

EGG-CIRCUIT

福島

植 英規

阿部 港（4年）、鈴木 一朗（4年）、栁沼 孝太（4年）、山口 悟史（4年）

26

Oﬄ ine Judge System－おうちでコンパイル－

弓削商船

長尾 和彦

石橋 治樹（2年）、五所 杏太（2年）、眞田 宗明（2年）、
木村 斗哉（1年）、久保 竜壮（1年）

27

クイズロック－クイズによってアプリを制限－

熊本（八代）

小島 俊輔

藤田 龍之介（4年）、山内 涼輔（4年）、盛高 雄寛（1年）、
吉田 日向（1年）、髙松 龍希（1年）

28

MOAI FACE－顔出しパネルに+1人提供いたします。－

阿南

太田 健吾

阿瀬川 祥永（4年）、岡田 真弥（4年）、谷澤 優空（4年）、
大林 風太（4年）、赤尾 奈菜美（2年）

29

プログラミングヒーロー－楽しく学んでステップアップ！－

岐阜

廣瀬 康之

三田 颯人（2年）、栗田 雅也（2年）、田中 悠翔（2年）

30

ARTart神山

正木 忠勝

金谷 希咲（1年）、相木 絆煌（1年）、江田 岬毅（1年）、
尾崎 仁瑚（1年）、山西 遥斗（1年）

31

TABIJI－観光・出張の移動時間を楽しく、有意義に－

熊本（八代）

小島 俊輔

緒方 亮太（4年）、小山 智寛（4年）、武藤 淳之助（3年）、廣瀨 優（1年）、土井 恋海（1年）

32

μ sight－ひとりでも合奏がしたい！ AR合奏練習アプリ－

神山

正木 忠勝

金谷 尚興（1年）、鈴木 結衣（1年）、宮野 柊太（1年）、
山口 空（1年）、メリット キア（1年）

68
68

69
69

■自由部門「自由なテーマで独創的な作品」
登録順

タイトル

■競技部門「決戦！ｎ乗谷城」
学校名

指導教員

参加学生

登録順

チーム名

学校名

指導教員

参加学生

呉

藤井 敏則

城 ジュニアスプラタマ（4年）、宮下 翔（5年）、
吉岡 雅希偲（2年）

大阪公大

窪田 哲也

田村 唯（4年）、馬場 直揮（3年）、東 悠雅（2年）

33

ポタモス
－没入感あふれる水害避難シミュレーター－

群馬

先村 律雄

荒井 日菜子（4年）、菊池 静琉（4年）、後藤 順太（4年）

1

NULLぽい人月～表彰ぜんぶ呉～34

SeQuick－気軽な学習ゲームで、セキュリティ人材を増やそう－

久留米

原田 裕二郎山福 桜綺（5年）、田中 伶佳（5年）、梅林 直生（5年）、
近藤 碧（5年）

2

コンテスト会場に来たと思ったらメガネの博覧会だった件

35

ＰｒｏＰｏｓｅ－日常動作解析システム－

米子

松本 正己

遠藤 陽熙（5年）、松村 有紀（5年）、和田 澪耶（5年）

3

ｉｆ，ｅｌｉｆ，ｅｌｉｆ，ｅｌｉｆ，…

大分

徳尾 健司

岩田 康（3年）、溝部 遥哉（3年）、引田 鴻志（2年）

36

くくりんく
－冷蔵庫から繋がる食と心－

有明

松野 良信

岩木 奏汰（5年）、藤吉 祐基（5年）、近藤 瑛（5年）、
原 あめり（5年）、中原 櫻（5年）

4

3I

石川

越野 亮

松元 颯矢（3年）、上出 陸矢（3年）、中川 耀登（3年）

37

Model Notes

福島

植 英規

馬目 翔矢（3年）、関根 佳孝（3年）、村山 陽彦（3年）、
河野 大和（3年）

5

やさいばたけIII

奈良

岩田 大志

藤本 光（5年）、西澤 恭祐（3年）、和田 颯太（3年）

38

Voice Vault－残し、伝える、記憶の旅－

仙台（広瀬）安藤 敏彦

渡邊 天（3年）、田村 貫太（3年）、八重樫 守（2年）、佐藤 佑俐（1年）、前田 恭平（1年）

6接地

富山（射水）

山口 晃史

土橋 晴人（3年）、田中 千尋（3年）、高山 七帆（2年）

39

らくらくヘルスシェア－お年寄りの健康管理に革命を－サレジオ

宇都木 修一志田 聖馬（4年）、瀧澤 悠人（4年）、小林 駿太（3年）、
慶松 海風（1年）、駒野 健斗（1年）

7

カラカス柘榴大鳳

香川（詫間）宮崎 貴大

則包 創太（4年）、岡村 優希（5年）、高橋 拓真（4年）

40

冒険者ギルド－貴方の挑戦をサポートします－

旭川

森川 一

寺崎 光（5年）、齋藤 直人（4年）、牧野 光来（4年）、
井内 陽介（1年）、辻 本 純平（1年）

8

AlphaAkashi

明石

野村 隼人

井上 元葵（3年）、服部 一斗（3年）、加藤 優太（2年）

41

キョウサポ

神戸市立

髙田 崚介

関根 寛（4年）、住川 一帆（3年）、山田 希璃（3年）、
林 克樹（2年）、𠮷永 奏（1年）

9

働け職人

仙台（名取）

北島 宏之

鈴木 佑（3年）、佐藤 至（4年）、大高 康介（3年）

42

服薬守くん
－メディカルサポーター－

小山

小林 康浩

藤澤 颯介（3年）、青木 優哉（3年）、田代 幸助（3年）、
癸生川 大斗（3年）、長澤 陽生（3年）

10

ゴリゴリズム熊本（熊本）

藤井 慶

西村 淳志（4年）、中村 春喜（4年）、永松 日月（2年）

43

コロプロパズル－新感覚ビジュアルプログラミングパズルゲーム－

奈良

市川 嘉裕

井上 賢太郎（4年）、村上 拓也（4年）、藤村 空翔（4年）、漆原 快（4年）、澤田 直樹（4年）

11

あったらいいな、親子丼をタックルと呼ぶ国

八戸

細川 靖

二川目 裕太（5年）、真苧坪 雅翔（4年）、石木 颯人（3年）

44

VibraSymphony－全ての人にリアルなVR体験を－

石川

越野 亮

荒木 建貴（2年）、箕崎 仁（2年）、鍛治 光（2年）、
橋本 月冴（2年）、野崎 大翔（2年）

12

武田データ戦士団

鳥羽商船

中古賀 理

谷水 恵（3年）、川村 海緑（2年）、横山 朋輝（2年）

45

VRタスクツリー松江加藤 聡

長野 央侑（4年）、水元 綾香（3年）、福原 天翔（4年）

13

今年も花火大会が開催できますように久留米

原田 裕二郎

田村 司宇（3年）、平井 零大（2年）、古川 樹（2年）

46

Ecoﬀeizer－アフリカのコーヒー農家に革新を－

茨城

周 而晶

川染 有哉（4年）、白田 連大（4年）、山口 サラ（4年）、サムデーンパイ タナウィン（4年）

14

あの日映画館で見た青ネギ

佐世保

嶋田 英樹

豊田 虎（3年）、鳥居 蓮心（3年）、矢吹 隼人（3年）

47

BuShow－AR×AIで魅せる新しい武将の姿－

豊田

都築 啓太

佐野 司（2年）、竹森 夢希（2年）、大内 梨聖（4年）、
岡田 一輝（4年）、仲田 泰都（5年）

15

逆転昼夜ver.3.2.0

旭川

森川 一

石倉 紘（4年）、森 健樹（4年）、丸山 莉空（4年）

48

クッキングバトル

群馬

富澤 良行

黛 琵琶（3年）、飯島 慶士（3年）、市根井 侯汰（3年）、
石川 真（3年）

16

そこにＡＩはあるんか？

徳山

力 規晃

児玉 隆之介（4年）、棟近 祐希（4年）、山崎 秀太（3年）

49

AquaLearn－入門に入門する為のプラットフォーム－

有明

松野 良信

片野 凱介（3年）、西山 龍信（3年）、永島 健翔（3年）

17

きしゅ班

和歌山

謝 孟春

本間 陽季（3年）、岡崎 惇平（3年）、伊藤 諒星（3年）

50

StoryBaton

神戸市立

髙田 崚介

山本 大地（4年）、頃末 晴生（4年）、小杉 創太郎（2年）、
中原 伶（2年）、向 桂史（2年）

18

からし同盟

秋田

竹下 大樹

柏木 直也（5年）、高橋 和花（5年）、佐々木 隆稀（1年）

51

Simple Cooking

小山

大内 翔平

永嶋 優樹（2年）、菊池 柊（2年）、伴 蒼空斗（2年）、
横田 悠（2年）、吉沼 恵登（2年）

19

森忠正の争乱津山

宮下 卓也

横浦 宏一（4年）、撰 咲汰（2年）、山下 珂徳（2年）

52

家畜数え

モンゴル
コーセン

Jambaldorj
Oyundari

Odbayar Dandar、Amarsaikhan Galbadrakh

20

ほんぷら

富山（本郷）

佐藤 圭祐

近川 公介（3年）、杉山 正悟（2年）、中谷 友翔（3年）

53

Artlet新モンゴル
高専

Shur-Erdene
Buyannemekh

Enkhsaikhan Batsaikhan、Myagmarsuren Nyamkhuu

21

MagicAyu

国際伊藤 周

前田 歩凛（2年）、山本 明葵（2年）、江口 太一（1年）

54

Gift-O

シンガポール
ポリテクニック

Kwee Yin
Wong

Lucius Chee Zihan、Lim Jia Xuan、Celine Chan

22

城ジャック

大島商船

北風 裕教

岩政 綾馬（5年）、河村 一世（5年）、堀 遥加（5年）

55

Virtual Reality Therapeutic Application for Stress Reduction

キングモンクット
工科大

SamartMoodleah

Panuwat Kongchansawang、Santakorn Wongsiripa

23

ギリギリセーフ阿南

平山 基

アン ゼン チェン（5年）、エカティコムキット ナッタキット（4年）、岡田 真弥（4年）

56

Authentication Via Discord Bot

タイ高専

Thanyawarat
Pawasopon

Pattarachanon Harnkumnedpong、Jaruphich Buakhunnen、Kamaithorn Mueangmun

24

MSK

都城

丸田 要

加治屋 翔大（2年）、園田 馳弥（2年）、松岡 萌衣（2年）

25

福島高専5年

福島

植 英規

井上 優汰（5年）、佐藤 匠悟（5年）、水野 皓太（5年）

26

本当は自由部門に出たかった

熊本（八代）

小島 俊輔

嶋中 海人（4年）、福岡 睦仁（4年）、守口 慧（1年）

27

404 Not Found

宇部

田辺 誠

岡島 忍武（5年）、池本 悠生（2年）、山本 健一朗（2年）

28

職人.mch苫小牧山本 椋太

小林 広人（4年）、敦賀 心楓（1年）、野澤 和真（1年）

29

では次のメッセージです。C#を好きになりましょう。

広島商船

岩切 裕哉

室岡 陸（2年）、池尻 歩夢（3年）、東方田 匠真（1年）

30

チーム名？俺に聞くなよ

舞鶴

森 健太郎

林 倫太朗（4年）、西保 洸太（4年）、矢野 凌太朗（2年）

31

蟹高専

福井

西 仁司

前田 学（4年）、高橋 知也（4年）、辻 大知（4年）

32

download（5）.zip

高知

立川 崇之

伊藤 達哉（4年）、岡田 真周（4年）、松平 真之介（4年）

70
70

71
71

■競技部門「決戦！ｎ乗谷城」
登録順
33

チーム名
背水の陣

学校名

指導教員

参加学生

香川（高松）

柿元 健

竹内 歩夢（専攻科2年）、大石 悠馬（3年）、大鹿 友滉（3年）

34

Castle of SANGI

都立（品川）

福永 修一

石井 一肇（4年）、平良 文哉（2年）、佐藤 舜（2年）

35

ゼスミナ

近畿大学

坂東 将光

滝野 慎之助（5年）、西半 涼賀（4年）、楓 悠斗（4年）

36

スリーピーズ函館小山 慎哉

KEVIN（3年）、水島 悠翔（3年）、上野 晃（3年）

37

牛丼

木更津

米村 恵一

八木 航樹（5年）、富澤 太一（5年）、鈴木 聡一郎（5年）

38

武田進言

都立（荒川）

鈴木 弘

高野 陽大（4年）、豊田 アディール（4年）、三澤 進生（4年）

39

ボゴソート

豊田

三浦 哲平

宇井 颯汰（4年）、鈴木 健太（4年）、片野 蓮香（4年）

40

カスタードまぜそば

鈴鹿

青山 俊弘

富永 啓介（5年）、山際 駿太（5年）

41

まるで将棋だな

弓削商船

長尾 和彦

岡田 慈英（4年）、髙橋 凱亜（4年）、松田 柚鈴（2年）

42

復活の与謝野仙台（広瀬）藤原 和彦

𠮷田 悟（4年）、岸 和希（2年）、佐藤 佑作（1年）

43

釧路高専

釧路

天元 宏

柿野 りむせ（3年）、小関 将人（2年）、佐々木 笙（2年）

44

チェストブラザーズ鹿児島

原崇

斜木 太心（3年）、片平 瑠一（3年）、柿木 瑞貴（2年）

45

tl;dr

有明

森山 英明

齋藤 健吾（3年）、米村 慶太（3年）、坂田 恭亮（3年）

46

高専の建築デザイン学Ⅱ

長野

鈴木 宏

島崎 健太（5年）、佐藤 悠太（5年）、野村 岳歩（2年）

47

過去資料を基に高専プロコン競技部門のチーム名を考えてください

東京

松﨑 頼人

三浦 理稀（4年）、豊島 弘耀（1年）、松尾 幸汰（1年）

48

陣++

鶴岡

金 帝演

澤田 羽衣（2年）、伊藤 友華（2年）、伊藤 大智（2年）

49

無双職人～チームから追放された俺が闇の力で世界最強に!? ～

神戸市立

朝倉 義裕

新村 康太（4年）、小新堂 叶（4年）、崎谷 優（2年）

50

6人いれば文殊の知恵?

サレジオ

須志田 隆道井上 将秀（3年）、境 結菜（2年）、白石 昂太郎（1年）

51

ラスクリンジンドラとメートレーファーのパタールストカレードル

米子

徳光 政弘

遠藤 諒悟（3年）、小原 和真（3年）、濱田 悠太（3年）

52

もしかして：再帰

小山

平田 克己

小川 拓也（3年）、谷島 大起（3年）、山田 納大（2年）

53

面倒なことはＡＩに

沼津

鈴木 康人

遠藤 大祐（4年）、横山 由宇（3年）、山本 環太（3年）

54

松n城

松江

橋本 剛

三島 知樹（専攻科1年）、安部 滉人（5年）、鈴木 鷲也（4年）

55

カラクリと片栗粉

新居浜

占部 弘治

中家 海翔（2年）、西元 銀弥（2年）、久保 仁志（2年）

56

Silver新モンゴル
高専

Shur-Erdene
Buyannemekh

57

VTC

香港VTC

Choy ShuSang

Lau Wing Yin、Chau Ka Tai、Lam Long Hei Jason

58

CoreMind

モンゴル
科技大KhuderAltangerel

Gal-Erdene Chinbat、Ulambayar Luvsanjargal

59

HaUI_Miuxinhhh

ハノイ工業大Ma Thi Chau

Nguyen Tien Duy、Nguyen Duy Minh Quan

Bilguuntushig Amarsaikhan、Dulguun Zolzaya

競技部門のルール
今年の競技部門では、第 31 回大会で実施できなかった

できませんし、同時に複数の職人が同じ領域に複数のエージェントを制御して効率的にマスを取り合う

移動をしていた場合はそのすべての職人が移動

2 チーム対戦型の陣取りゲームを実施します。マスのポ

できません。移動できない領域に、移動を指定

イント制をなくして、よりシンプルなゲームとしました。

することはできますが、その場合の行動は滞在

新たに、高得点のチャンスとなる『城』を要素に加えてとなります。
（3）建築：周囲 4 方向（上・下・左・右）のいずれいます。
越前は戦国時代に名だたる武将が群雄割拠した地域でかに隣接する領域に城壁を築くことができます。

す。その地で高専プロコンのあらたな「覇」を競い合い

ただし、城や相手の城壁、相手の職人がいる領ます。

域に築城することはができません。築城を指定した場合の行動は滞在となります。

競技ボード（4）解体：周囲 4 方向（上・下・左・右）のいずれ

競技ボードは縦、横に分割された矩形の領域で構成さかに隣接する領域の自陣営および相手陣営の城れ、競技ボード全体も矩形です。分割数は縦、横ともに壁を取り除くことができ、破城されるとその領最大で 25 領域、最小で 11 領域で、縦と横の分割数が同域は中立もしくは陣地となります。どのようなじとは限りません。領域数は試合によって異なります。

条件で中立か陣地になるのかは後述します。城

競技ボードには各陣営の職人が初期配置されています。

壁のない領域に破城を指定した場合の行動は滞職人の人数はボードごとに異なりますが、1 チームの職

在となります。

人の数は最大で 5 人で、最小で 2 人です。
ポイント

いくつかの領域には、城と池があらかじめ配置されています。城を陣地にすると高得点が得られ、池には職人

城壁数、陣地数、陣地上の城の数にそれぞれ城壁係数、は移動ですることができません。どちらも配置されてい陣地係数、城係数を掛けたものを城壁ポイント、陣地ポない領域を平地とします。

イント、城ポイントとします。各係数は 1 以上 100 以下

対戦は先手・後手のターン制で行い、1 試合は先手・の整数です。

後手を入れ替えて 2 対戦を行います。
順位決定方法
職人の行動

2 対戦の城壁ポイント、陣地ポイント、城ポイントに各職人は 1 ターンに以下のいずれか 1 つの行動を行え

より、以下の優先順位で勝敗を決定します。

ます。

（1）すべてのポイントの合計が大きいチームが勝利（1）滞在：何もせず、現在いる領域に留まることが

します。

できます。

（2）合計ポイントが等しい場合、城ポイントが大き（2）移動：周囲 8 方向（上・下・左・右・左上・右上・いチームが勝利します。

左下・右下）のいずれかに移動できます。ただし、（3）合計ポイントと城ポイントが等しい場合、陣地

石垣と相手チームの城壁の領域には移動できま

ポイントが大きい方のチームが勝利します。

せん。また、同じ領域に複数の職人が入ること（4）すべてのポイントが等しい場合、サイコロなどはできず、前のターンで職人がいた領域に移動

で勝敗を決めるか引き分けとします。

■競技部門 司会・進行担当紹介
髙田 伸一
石川県在住。プロのナレーターとして活躍中。第 13 回石川大会以来、現在に至るまで競技部門の司会・進行を担当。
「はぁじめっ！」「ここまでっ！」のかけ声など、いまや高専プロコン競技部門の名物になっている。
■競技部門 BGM 担当紹介鈴木 亨
岡山県在住。現在は保育士として勤務する。高専プロコン第 21 回高知大会（2010 年）から競技部門の試合進行中に流される BGM の作曲を担当している。

72
72

73

・提出された原稿をそのまま印刷しています。

競技部門の組合せ

1

ファーストステージ
ブロック
１－Ａ

１－Ｅ

１－Ｉ

１－Ｍ

ブロック
１－Ｂ

１－Ｆ

１－Ｊ

１－Ｎ

a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d

チーム
熊本（八代）
石川
大阪公大
舞鶴
鹿児島
東京
仙台（名取）
都立（品川）
タイ高専
都城
鶴岡
富山（射水）
新居浜
長野
佐世保
香川（詫間）

ブロック
１－Ｃ

１－Ｇ

１－Ｋ

１－Ｏ

a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d

チーム
函館
木更津
広島商船
熊本（熊本）
ハノイ工業大
和歌山
八戸
阿南
秋田
福島
弓削商船
松江
富山（本郷）
大島商船
香川（高松）
久留米

ブロック
１－Ｄ

１－Ｈ

１－Ｌ

a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d

チーム
モンゴル高専
豊田
宇部
釧路
神戸市立
鈴鹿
大分
明石
サレジオ
国際
鳥羽商船
沼津

※ 各ブロックでの試合：
第1試合：1-① a対b、1-② c対d
第2試合：2-① 第1試合の勝者同士、2-② 第1試合の敗者同士※ ブロックでの順位：1位：2-①の勝者、2位：2-①の敗者、3位：2-②の勝者、4位：2-②の敗者※ 各ブロックでの試合：（3チームブロック）
第1試合：a対b、第2試合：c対第1試合の勝者※ ブロックでの順位：1位：第2試合の勝者、2位：第2試合の敗者、3位：第1試合の敗者※ 各ブロックで1位はファイナルステージに進出、2位と3位はセカンドステージに進出、4位は敗者復活戦に呉

1. はじめに城 ジュニアスプラタマ（４年） 宮下翔（５年）

吉岡 雅希偲（２年） 藤井 敏則（教員）フィールドにある程度の大きさがある場合、築城は一重円

今回の競技内容は，第 30 回目に通じる，テーブルゲー

ではなく，小円を並べて大円の城壁を連ねる．

ムに準拠したルールシステムであるため，それを参考に開発を行う．

3.GUI について
今回は，将棋やチェスに類するため，二次元配列の csv

2. 戦法

ファイルであるフィールドデータを，siv3D を用いて盤面を描画する．必要に応じて，人間の数値修正も行う．

効率性を失わない可能な限り，大きな半径での築城を目指すと共に，一つのユニットを相手への妨害に向ける．

機械学習を用いた自作 AI(NPC)でユニットの行動を瞬時

機械学習で培ったマルコフ決定過程で，凡その領域を確保に反映する．処理の関係上，グラフィックは色彩の違いの出来た後，すべてのユニットを修理と妨害の二種類に分け，みで区別を図る．

競技部門

チーム
香港 VTC呉旭川
米子
仙台（広瀬）
徳山
小山
有明
近畿大
高知
奈良
津山
モンゴル技大苫小牧
都立（荒川）
福井

a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
c
d

NULL ぽい人月〜表彰ぜんぶ呉〜

現状維持に徹底する．
修理ユニットは，中心となる城から等距離に配置し，滞在

4．開発環境させて妨害に対応する．

[使用言語]C++，Python，

こちら側の妨害ユニットは，相手の城壁を見つけ次第，自[実行環境]Windows subsystem for Linux(Ubuntu)

分と隣接する敵の城を順次破壊する．

Siv3D

セカンドステージ
ブロック
２－Ａ
２－Ｅ
２－Ｉ
２－Ｍ

チーム
１－Ａ－２
１－Ｂ－３
１－Ｅ－２
１－Ｆ－３
１－Ｉ－２
１－Ｊ－３
１－Ｍ－２
１－Ｎ－３

a
b
a
b
a
b
a
b

ブロック
２－Ｂ
２－Ｆ
２－Ｊ
２－Ｎ

a
b
a
b
a
b
a
b

チーム
１－Ｂ－２
１－Ｃ－３
１－Ｆ－２
１－Ｇ－３
１－Ｊ－２
１－Ｋ－３
１－Ｎ－２
１－Ｏ－３

ブロック
２－Ｃ
２－Ｇ
２－Ｋ
２－Ｏ

a
b
a
b
a
b
a
b

チーム
１－Ｃ－２
１－Ｄ－３
１－Ｇ－２
１－Ｈ－３
１－Ｋ－２
１－Ｌ－３
１－Ｏ－２
１－Ｍ－３

ブロック
２－Ｄ
２－Ｈ
２－Ｌ

a
b
a
b
a
b

チーム
１－Ｄ－２
１－Ａ－３
１－Ｈ－２
１－Ｅ－３
１－Ｌ－２
１－Ｉ－３

2

コンテスト会場に来たと思ったら
田村 唯（４年） 馬場 直揮（３年）
大阪公大 東 悠雅（２年） 窪田 哲也（教員）
メガネの博覧会だった件

戦略のアプローチ

*8,

 陣地はフィールドの一部を城壁で囲むことで得られる※ 各ブロックで勝者はファイナルステージに進出、敗者は敗者復活戦に

試合状況の表示と、非常にシンプルな操作のみを受け付

敗者復活戦※ 主催者が用意した戦略AIと対戦を行い、以下のルールで順位を決定し上位2チームがファイナルステージに進出（1）合計ポイント、城ポイント、陣地ポイントの優先順位で相手チームとのポイントの差が大きいチームが上位とする（2）すべてのポイントの差が等しい場合，同様の優先順位で自チームのポイントが大きいほうのチームが上位とする（3）上記のルールで順位が定まらない場合は主催者が指定する別の方法により上位とする

ので、城壁の設計が必要です。効率的な城壁を自動的に設けます。

計するために、最短経路問題に近い問題で定式化して処理ファイナルステージ

列を求めます。例えば、適当な条件では図のような計画をします。城壁を配置する延べ個数および城壁によって囲まれる延べ面積を利得として、利得を最大化するような操作立てることができます。
1-A-1

1-E-1

1-I-1

1-M-1

2-M-1

2-I-1

2-A-1

2-E-1

1-B-1

1-F-1

1-J-1

1-N-1

2-N-1

2-J-1

2-B-1

2-F-1

陣営の職人が均等に分布するように移動したり、フィール

1-C-1

1-G-1

1-K-1

1-O-1

ド端に城壁を設置したりします。

2-O-1

2-K-1

2-C-1

2-G-1



1-D-1

1-H-1

1-L-1

R-1



R-2

2-L-1

2-D-1

2-H-1

74
74

 設計に含まれない職人は、相手陣営の妨害および形勢改
善のために適当なルーチンで動かします。具体的には、自





75

3

if, elif, elif, elif, …

大分

岩田

5

康（３年） 溝部 遥哉（３年）

引田 鴻志（２年） 徳尾 健司（教員）

やさいばたけ III

奈良光（５年） 西澤 恭祐（３年）

和田 颯太（３年） 岩田 大志（教員）

用意する役職は大きく分けて Builder と Blocker の二つ

1. はじめに概要

で，作戦の方針はこの $%& ごとに考えてある．

 今回の競技部門は，矩形の競技フィールド上に配置された「職 どの競技フィールドに対する作戦も，原則として加点量私たちは，まず盤面の状況から建設する城郭の形を決め人」を利用して，陣地を作り相手より高いポイントを取得するこの多い城ポイント・陣地ポイントを多く取得することを重る．決めた城郭の形を実現するように各職人に役職を割りとを目指す陣取りゲームである．私たちは，使用される競技フィ

視し，城を多く，広く囲むことを優先する設計とした．

ールドごとに前もって作戦を立案し，その作戦を職人に遂行させ

開発環境るプログラム 以下，「作戦プログラム」 を用意した．

,'(9LVXDO6WXGLR96&RGH

競技中の流れ言語3\WKRQ

である．各役職は強化学習や単純なアルゴリズムなどで実現する．

当てて計画に沿った城郭建設を行うことで勝利を目指す．

Builder は単純な最短経路や相手職人との位置を考慮

詳細については以下の項目ごとに示す．

した保守的な行動などを用いて城壁の建設を行う．
Blocker は相手の進路を塞いだり，相手城壁を破壊した

2. 陣地の取得アルゴリズム

競技開始時にフィールドを識別し，どのフィールドに対りして相手の建設を妨害する．

建設する城郭は焼きなまし法などを活用して陣地ポイする作戦を遂行するかを決める．競技中は，サーバからデントを最大化できるように探索を行う．探索を行う上で必報をもとに作戦プログラムが全職人の行動を決定する．決要ターン数や互いの職人との位置関係を考慮して実現可定した行動は自動でサーバに送信される 図  ．

能性を担保する．

4. ゲーム進行システム
陣地の取得アルゴリズムを用いて各職人に対して役職を割り振るなどゲーム進行上の基本的な動作を自動的に作戦の内容

行うようにする．ただ，対人ゲームである以上不測の事態

 作戦の内容は，事前公開されている競技フィールド  つごに備えて人間が人力で行動を調整できるようにする．

3. 職人の行動決定法とに，池，城の配置，職人の初期位置を考慮して事前に決定

職人の行動は城郭建設の計画に沿って役職を割り当てした． 個の競技フィールドは，事前公開されている通り構

造物や職人の配置の特徴から $ % & で分けられているのまた，考察用に戦いの棋譜をローカルに保存するようにて行動アルゴリズムを試合中に変化できるようにする．

する．

図 競技中の流れ

3I

石川

1. システム概要

中川 耀登（３年） 越野亮（教員）るが、職人全員を対象にするのではなく、命令を実行する

方法 1、方法 2 の 2 種類のアルゴリズムを用意し、相手

6

松元 颯矢（３年） 上出 陸矢（３年）

自分の職人とその近くにいる職人だけを考える。

や場面に合わせて使い分けていく。

富山

接地

（射水）

土橋 晴人（3 年） 田中 千尋（3 年）
高山 七帆（2 年） 山口 晃史（教員）はじめに
１ゲームの中で、職人の行動をシミュレートし、評価の高い行動を行うアルゴリズムと、特定の状況になった時だ

2. 方法 1

4 GUI

今大会では事前にフィールドが公開されているので事

今回の操作は全て Processing で行う。フィールドの状

前に AlphaBeta 法を用いて最適な行動の候補を出してお態(壁、職人、池、城の位置など)を表示しクリックだけでく。その中から相手の行動に合わせてもう一度 AlphaBeta

命令を送れるようにする。方法 1 では行動予定を表示す法で最適な行動を決定していく。この時にはαカット、βる、方法 2 ではあと何ターンで命令が完了するのかを表示

カットの条件を今大会のゲーム性に合わせることで短いするなどして、命令を出しやすい表示にする。

時間でもできるようにしてある。また、人間が必要だと判け行うアルゴリズムの二つを使いわけ、職人の行動を決める。相手の行動に対して柔軟に対応するために、人間側か

図 ．陣地の取得アルゴリズム（職人  人の場合）らも指示が出せるようにする。



アルゴリズム職人の行動をシミュレートし、次の観点から評価する。
人間側からの指示に対応している陣地の取得アルゴリズ

断すれば候補にはない動きもできるようにしている。

3 使用予定言語
C、Processing

3. 方法 2図 ．陣地の取得アルゴリズム（職人  人の場合）

ムの行動に近い陣地が取得できること。相手の陣地や、前のターンで職人がいた領域を指定していないこと。

開発環境

基本的には人間が「あそこに壁を作る」「あの壁を壊す」

斜めに移動することで、少ないターンで多くの城壁を作「ここに移動する」などの命令を職人一人一人に出す。こる。図のアルゴリズムを城を中心に四つ葉を描くようにし言語&、3\WKRQ

れらの命令を実行するための行動は AlphaBeta 法を用いてつなぎ合わせ、陣地、城の両方の取得を目指す。

,'(9LVXDO 6WXGLR、9LVXDO6WXGLR&RGH

76

26:LQGRZV

77

競技部門

競技部門

ータを受信し，職人の位置，城壁，残りターン数などの情

4

藤本

7

香川

カラカス柘榴大鳳

（詫間）

則包 創太（４年） 岡村 優希（５年）
高橋 拓真（４年） 宮崎 貴大（教員）

9

仙台

働け職人

（名取）

鈴木

佑（３年） 佐藤至（４年）

大高 康介（３年） 北島 宏之（教員）アルゴリズムの選択はじめに使用して図のような *8, を開発し利用する。

初期条件とフィールド状態の入力

複数のアルゴリズムの中から、残りの手数や場面によって 今回の競技では、いかに効率良くポイントを取得しなが開発環境

ゲーム初めの最初の入力として、城や池などの固定された適当なアルゴリズムに切り替える。（いつアルゴリズムをら陣取りするか、ポイントや職人の数、盤面の広さ等のラ環境9LVXDO6WXGLR9LVXDO6WXGLR&RGH

オブジェクトの位置が与えられている。職人や生成された切り替えるかは事前に決めておく）

ンダム性を踏まえた戦略が求められる。

*8,ライブラリ8QLW\I

柵などフィールド上でゲーム中に変化するオブジェクト（例）序盤は自分たちの陣地を拡大する行動に評価値を高アルゴリズムについて

使用言語&-DYD6FULSW

についての情報は適宜、入力する。

く取るアルゴリズムによって次の手を決定する。相手と自探索について手の評価

分たちの得点に偏りが生じた段階で、アルゴリズムを切り 我々のチームでは、前半では DOSKDEHWD 法、後半ではアルゴリズムによって、それぞれの職人の行動（滞在、移替えるかどうかを選ぶ。有利なら切り替えず、不利なら相モンテカルロ法を用いて $, を操作する。

動、建築、八方向への移動）の評価値を計算し、その中か手の陣地を破壊するアルゴリズムを使用する。

評価関数について

ら最も評価の高い行動をとる。

人間への切り替え（例）城はオブジェクトとしての価値が高いが、それが相同じ状況が繰り返されるなど、ゲームの展開に詰まりが生に表示される盤面のマス数に応じて配列を切り換える。後手の職人複数の近くにある場合、自分たちの陣地にするこじた場合や、予期しない事態が発生した場合は人間が手を半では、ランダムに回数を重ねて導き出された勝利数の最とが困難になるため優先度は低くなる。そのため、城から考える。

多手を使用する。

遠い場所にいる職人がそこに向かう移動の優先度は低く

開発環境

*8, について

なる。

0LFURVRIW9LVXDO& 通信で受け取った盤面の視認性を上げるため、8QLW\ を

8AlphaAkashi

明石

井上 元葵（３年） 服部 一斗（３年）
加藤 優太（２年） 野村 隼人（教員）ト強化学習をシーケンスモデル問題にキャストするアー

1. 概要

競技部門

競技部門

ゲーム進行DOSKDEHWD 法の評価関数は  次元配列を使用し、最初10

図 開発中の *8,熊本

ゴリゴリズム（熊本）

*8, について

西村 淳志（４年） 中村 春喜（４年）
永松 日月（２年） 藤井慶（教員）

得を探索するものであり，重大なミス決定を抑える働きとキテクチャである。MAT はエンコーダ・デコーダ型の盤面と得点の状況，経過時間などを把握するために，分短期間での得の最大化を探索することができる．「短期的Transformer であり、各エージェントの観測を入力とし各かりやすい *8, が必要であると考えた．そこで，毎ターンな損得」は主にモンテカルロ木探索によって実現する．
「長

エージェントの最適な行動を予測するよう訓練される。

の情報を図のように画像化し，表示するプログラムを実装

期的な損得」とは長期的な目線での損得を考えることであ3. 学習方法

した．これにより，過去のターンも簡単かつ視覚的に振りり，短期的に見たら悪手かもしれない手だが，最終的に勝返ることができるようになり，開発の効率が上がった．

利へと導く手のような最終結果に着目したものである．

AI 同士で対戦を行わせ、それぞれのモデルを交互に学習する self-play で学習を行う。
self-play を行うことで、「長期的な損得」を探索することは容易ではないが，機械

常に自身より少し強い相手と対戦することができ、効率的学習を行うことにより最適な探索パラメータが内包されに学習することができる。また、人間の手を加える必要がたモデルを作成し，そのモデルから「長期的な損得」を探ないため、人間に不可能な膨大な数の対戦を行うことがで索する．

チエージェント強化学習問題といえる。我々は Multi-

きる。

Agent Transformer を用いて、盤面情報から各職人の最適4. 開発環境開発環境

図 1:システム概要
今回の競技は、複数のエージェント同士が対戦するマルな行動を予測するモデルを作成した。

使用言語: Python

2. Multi-Agent Transformer

開発環境: Visual Studio Code
OS: Windows10/11 MacOS

Multi-Agent Transformer (MAT) はマルチエージェン

使用言語&3\WKRQアルゴリズムについて

エディタ9LVXDO6WXGLR&RGH，9LVXDO6WXGLR

職人の行動は「短期的な損得」と「長期的な損得」を組ライブラリ2SHQ6LY'

み合わせて決定する．「短期的な損得」とは短期間での損

78

79

11

あったらいいな、親子丼をタックルと呼ぶ国

八戸

二川目 裕太（5 年） 真苧坪 雅翔（4 年）
石木 颯人（3 年） 細川靖（教員）システム概要

みを探索するため、効率的に有効な手を探すことができる。

  台の 3& で深層強化学習済みのモデルを用いた回答を

作成し、残りの  台の 3& で探索アルゴリズムを用いた回

13

今年も花火大会が開催でき
ますように

１．概要

久留米

田村 司宇（３年） 平井 零大（２年）
古川樹（２年） 原田 裕二郎（教員）

３．探索の高速化

今回のシステムは、モンテカルロ法に基づき職人の 探索を高速化する方法として、職人に順序を設定し*8,

行動を決定しており、いかに探索回数を増やすか、すなて合法手を調べている。全ての職人の行動を同時に考答を作成する。回答時間以内に両方の回答が作成できた場

 今大会のルールは要素が多かったり、 つのマスに複数

わち、 回の探索をどれだけ高速化できるかにおいて工慮すると、最大 A 通りもの組み合わせを考える必要

合は、より評価値の高い回答を提出する。

の状態が重なったりと、情報がかなり複雑である。そこで、夫を施している。

があり、ボトルネックとなり得る。そこで、職人に順序

自分が必要な情報のみを表示できる *8, を開発し、戦況を深層強化学習

瞬時に判断できるようにする。

２．職人の行動決定アルゴリズム

を設定し、この問題を解決している。

探索の手順として、まず、職人が次にとることのでき また、ランダムな行動の決定において、回数（深さ）る行動（合法手）を列挙する。このとき、職人に順序をを指定している。これにより、探索回数をできるだけ増設定して調べる。

やすことができる。

また、ターンの切り替え時間やターン数の多さを考えるって学習させる。なお学習アルゴリズムは、定石などの予と人力での回答提出はミスが多発する可能性がある。そこ

備知識を必要としないものを用いる。

で、試合開始から終了まで自動で盤面を取得して回答を作

次に、モンテカルロ法に基づき、それぞれの合法手を



成、提出を行う仕組みを開発し、限りなく未回答を減らす。


次の手とし、それ以降の手をランダムに決定し、実行す探索アルゴリズム開発環境る（盤面を遷移させる）ことを指定の回数行う。このと 探索アルゴリズムでは盤面の実現可能性を計算し、実現

 使用言語&3\WKRQ

き、終了ターンまで行わず、指定の深さまで行い、その26：8EXQWX/76，:LQGRZV

時点の盤面を評価関数によって評価する。

言語：&，3\WKRQ

可能性が一定以下になったら探索を打ち切る。これにより実行環境エディタ9LVXDO6WXGLR & 

ある程度の深さまで探索を行えてかつ、ありそうな盤面の-XS\WHU1RWHERRN 3\WKRQ  さらに、&8'$ や 2SHQ03 で並列処理を実現し、探索の高速化に役立てている。
４．実験・開発環境

エディタ：9LVXDO6WXGLR&RGH

最後に、得られた評価値の平均が最高となった合法

その他（フレームワーク等）：)DVW$3,，HWF

手をその職人の次の行動として決定する。

12

谷水

武田データ戦士団

恵（３年） 川村 海緑（２年）

鳥羽商船 横山 朋輝（２年） 中古賀 理（教員） はじめに

先攻・後攻の職人の配置が対象になっているので、競技

競技フィールドの状況から自分の職人が効率的良くポフィールドの地理的に先攻と後攻の有利不利はあまりな

イントを獲得するために、以下の戦略を用いて職人の行動

い。この場合最小マス戦法（最小に城郭を作り陣地を増やを確定させる。

す戦法）を使うことによって、相手を追い込み相手の職人

 戦略について

が思うように行動できないようにする。

 フィールド $ の場合 フィールド & の場合

 先攻・後攻で職人の配置が大きく異なるので、それぞれ このフィールドも先攻と後攻の職人の配置が対象的なの戦略がある。先攻の戦略は全ての職人が後攻の職人の外ので、競技フィールドの地理的に先攻と後攻の有利不利は側に配置してあるので、外に城壁を築き、それを繋げ城郭あまりない。中心に城が集中しているのでそれを狙いつつ、にし、陣地を拡大していく。後攻の場合は、中心に固まっ外側にある城も狙っていく。フィールド $ と同じように壁ている城を城壁で囲み後攻の職人に城郭を作られない様で塞いでしまうとどちらか一方の職人が侵入することがな立ち回りをする。また、城壁で塞いでしまうとどちらかできない領域が存在するのでそれを上手く利用する。

一方の職人が侵入することができない領域が存在するの

 開発環境

で、それを上手く利用する。

26ZLQGRZV 言語3\WKRQ フィールド % の場合

エディター9LVXDO6WXGLR&RGH

80

14

あの日映画館で見た青ネギ

佐世保

豊田

虎（３年） 鳥居 蓮心（３年）

矢吹 隼人（３年） 嶋田 英樹（教員）

今回の陣取りゲームでは、 ターンの時間が短く、探索の時間が不足すると考えられる。そのため、探索の際にある条件を設定し、その条件を満たさないものは枝刈りを行い、計算量を減らす必要がある。枝刈りは、職人の行動に優先度を設定し、優先度が低い行動をとる
枝はそれ以上探索を深めないという手法をとる。ここで、優先度は、城や陣地、城壁のポイント係数、相手の城壁の位置などを考慮して設定される。

概要
開発するシステムは、探索法によって職人の行動を決定し、それらを直感的かつ視覚的に操作が可能となるよ
うに *8, と連携し、競技を円滑に進めることができる。
陣地取得方法
次のような操作をターンごとに繰り返すことで陣地を取得していく。
図 1 にシステム画面イメージを示す。
競技フィールド情報の取得、可視化
*8, を用いて、ボタン操作で競技フィールド情報を取得する。その後、取得した情報からフィールドの状況を解析し、システム上で可視化する。
職人の行動決定・フィールドに反映
職人の行動決定にはモンテカルロ木探索を採用する。
詳しい方法については、次章で説明する。行動決定後、フィールドに反映することによって、行動の把握が *8,によって容易にできる。
送信
画面上に設置したボタンにより回答の送信を行う。 職人の行動決定方法
職人の行動決定の手法としてモンテカルロ木探索を用いる。本手法は、問題のシミュレーションを繰り返し、
最も平均的で結果の勝率が高い候補を探索するアルゴ
リズムであり、この計算結果を職人に当てはめる。

図 システム画面イメージ
>26@:LQGRZV>言語@9LVXDO&-DYD6FULSW>,'(@9LVXDO6WXGLR&RGH

81

競技部門

競技部門

 深層強化学習を行うモデルは、マップ別に自己対戦を行15

逆転昼夜 ver.3.2.0

旭川

石倉紘（４年） 森健樹（４年）

丸山 莉空（４年） 森川

一（教員）

17

きしゅ班

1. 概要

その他の施策

 今回の競技ルールでは、いかに城のポイントを多く獲得

 評価関数の値が同値になってしまったときの処理としできるかが、勝敗を分ける大きな要因となっている。そのては、行動の価値基準を、滞在＜移動＜解体＜建築の順にため、プログラム内の処理では、城の評価値をより高く設設定して対応する。同じ行動の種類で、評価値が同値にな定する。

ってしまった場合には、プログラムの膠着状態による時間

2. プログラムについて

消費を回避するために、ランダムで動作を継続させる。

2.1 職人の行動決定アルゴリズムAPI サーバから受け取った情報に基づき、α-β法を用いて各職人の行動を決定するプログラムです。

2.3 その他
基本的にプログラムがフィールド情報の取得から行動が明らかに自らのスコアに損失を与えると判断される場評価関数(詳細は 2.2)に基づいて、自分の手番は自分合などの緊急時に備え、手動での行動決定を行えるようにしています。

開発環境9LVXDO6WXGLR9LVXDO6WXGLR&RGH

する。その中から、一番評価値の高い行動を選択するアル使用言語&3\WKRQ

が最大の利益を得られる手を決定します。相手の手番ゴリズムである。評価関数の内容は、ポイント獲得を優先



は、打ってくる手がこちらに最大の損害を与えると仮定しています。

するために、例えば、序盤では建築がメインとなる等、状③

そこに AI はあるんか？

徳山

児玉 隆之介（４年） 棟近 祐希（４年）
山崎 秀太（３年） 力

規晃（教員）する。職人数によってアルゴリズムを変更するため、現在

1. システム概要

使用しているアルゴリズムの名前を確認できるようにし木探索から機械学習まで様々なアルゴリズムを GUI にて選択ミスを防ぐ工夫を行っている。

よって適切に使い分けることで最善の行動を行う。
2. 行動決定アルゴリズム
職人の行動を決定するアルゴリズムとして、主にモンテ

3. 開発環境①~②を数回繰り返し、得られた結果に基づいて最善

言語：C++(評価値が最大である)の職人の行動を決定します。

IDE：Visual Studio Code

18

からし同盟

秋田

柏木 直也（５年） 高橋 和花（５年）
佐々木 隆稀（１年） 竹下 大樹（教員）を獲得していく。

1. はじめに今回の競技では、フィールドがあらかじめ公開されてい3. 職人の行動についてるため、事前にシミュレーションを行い、効率よくポイントを獲得することを目指す。城のポイント係数が最も高い

シミュレーションを行い、序盤の行動の定石を求め、ため、城の獲得を中心として自分の陣地を広げていく。

Beam Search を用いて相手の行動を予測し、自分の行動を決定する。

カルロ木探索をベースとする。
2. 陣地の取得について

2.1 ゲーム木探索

中盤以降も Beam Search を用いて予測するが、考えうる状態が膨大であるため、数手先の範囲に絞って予測し、適A*アルゴリズムを用いて、競技フィールドでの城へ向か

モンテカルロ木探索をベースに静的評価関数とルール
ベースの枝刈りを併用し高速化を図る。

うルートを求める。シミュレーションを繰り返すことによ

2.2 ニューラルネットワーク

り、どのように動くことで効率よく陣地を獲得できるかを

宜その状態における最善手を更新していく。

4. 開発環境

模索し、フィールドの状況をフィードバックしながら導か

Google DeepMind が作成した AlphaZero を参考に行動選
図１ GUI のスクリーンショット

択確率と勝率をニューラルネットワークによって求め、木探索を補助する。

4. 開発環境

3. ユーザーインタフェース

言語: C++, Python

フィールドや職人の状態を視覚的に分かりやすく表示

ライブラリ: OpenSiv3D, TensorFlow, Keras

82

れる動きなどをもとに評価関数を作成する。

仕様 OS：Windows10

試合中の自分と相手のポイントの情報をもとに、状況の開発言語：C,C++

有利、不利を表す評価関数を作成する。

仕様 IDE：Visual Studio

一つの城に対して複数人の職人で円で囲むように陣地

83

競技部門

競技部門

します。

をリストアップし、それらの行動１つ１つの評価値を計算②

決定、回答の送信までを一貫して行うようになっています
が、計算が送信までに間に合わない場合、決定された行動

26:LQGRZV:LQGRZV0DF26

16の数を取得し、これに基づいて計算を行って行動の評価値取りうるすべての手(移動・建築・破壊)について検討

エージェントが実行可能な最大  パターンの行動の全て

孟春（教員）

を決定しています。

①

況に応じて変化する。

伊藤 諒星（３年） 謝行動決定に使用する評価関数は、主に敵味方双方の陣地概要に記載したように、α-β法を使用します。

開発環境

本間 陽季（３年） 岡崎 惇平（３年）

2.2 評価関数

はじめに

私達が今回使用するアルゴリズムは、 ターンにつき 

和歌山

19

森忠正の争乱津山

横浦 宏一（４年） 撰咲汰（２年）

山下 珂徳（２年） 宮下 卓也（教員）21

MagicAyu

国際

前田 歩凛（２年） 山本 明葵（２年）
江口 太一（１年） 伊藤周（教員）

1. はじめにはじめに

付け評価により行動を決定する。

 今回の競技部門は、フィールド上に城壁を建築すること

以下に建築班の評価基準を示す。

でポイントを獲得し城壁で囲むことで、城壁内のエリアポ

・敵との距離はどの程度離れているか

やしつつ、あわよくば城の占拠をしてポイントを稼ぐのは、陣地を広げる職人は、職人の縦横斜め四方に城壁を置け

イントを取得して相手とポイントの合計を競う陣取りゲ

・付近に城が存在するか

アルゴリズムが非常に複雑になるうえ、ポイントを稼ぐ手ることを利用し、四方に城壁を置く、斜めに移動、四方のームである。

フィールドでの戦略アルゴリズム

段として単純に非効率的であると考えた。そこで、我々は開いているところに城壁をおく。この繰り返しで徐々に広城ポイントの獲得を最優先事項として、一度に大きなポイげていく。

ントを獲得するという戦略で戦うことにした。

③妨害の職人についてアルゴリズムについて

今年は、先手後手を入れ替えた２試合を同時に行う可能職人の行動確定アルゴリズム

性があるということから、手動での行動確定ではなく事前

今回は陣取り合戦であるため、職人たちを敵妨害班と城壁に機械学習を行い、機械学習において取得したデータをも建築班に分け、それぞれで別の行動を行う。

とに行動を確定する。

敵妨害の職人は、主に敵の城壁を破壊することを目的と
2. 職人の動き

開発環境

分担して行う。それは、①城奪取と②陣地獲得、③敵の職・敵との距離はどの程度あるか【26】:LQGRZV，

人の妨害である。

・敵の城壁の位置はどこにあるか【/DQJXDJH】&3\WKRQ

①城奪取の職人について・妨害の成功率はどの程度あるか【)UDPH:RUN】6LYPODJHQWV

建築班も妨害班と同様に基準となる評価点を付与し、重み【,'(】9LVXDO6WXGLR

20

富山

（本郷）

概要

近川 公介（３年） 杉山 正悟（２年）
中谷 友翔（３年） 佐藤 圭祐（教員）フィールドに合わせた戦略

3. 実行環境
Python, replit.com

まで移動し、その周りを城壁で囲う。

22

岩政 綾馬（５年） 河村 一世（５年）

城ジャック

大島商船 堀遥加（５年） 北風 裕教（教員）1. はじめに$ や & のように池が長く連なっているフィールドでは積本プログラムでは，広い陣地を囲むよりも相手に妨害さ戦の条件に合わせた戦略を考えてルールベースプログラ

極的に移動する職人が必要になる。$ や & のフィールドはれる前に陣地を確保することが重要であると考え，城ポイ

ムを作成する。

中央に城が集まっているので職人を積極的に中央に移動

ントの確保を優先し，そこから陣地を広げていくシステム



させて建築させるようにする。また、職人の人数が少ないとなっている。

戦略について

場合やターン数が少ない場合は移動や破壊を少なくして

2. システムについて

 基本的な戦略

建築の回数を多くするようにする。

2.1 陣地の取得アルゴリズム

い、破壊する、その繰り返しである。

城の奪取を目的とした職人は、できるだけ短い経路で城 実際に人間同士で対戦をした結果からフィールドや対城の配点が高いため、どのフィールドにおいても城を優している。行動は単純で、敵の職人が建築した城壁に向か

図 1.職人の行動図に示すように市松模様を基本構造として広げていく。

フィールドの閉領域の探索アルゴリズムにはチェーン

先して陣地にすることが重要だと考えられる。特に初期配開発環境

コードを用いる。探索を開始するマスはそのターンに建築

4．進行方向上に城壁がある場合と，相手が巨大な陣地確

置に近い位置にある城は最初に自陣地にするようにする。

言語：3\WKRQ

された城壁もしくは城壁が解体されたマスを参照する。

保を行っており陣地を構成された時に逆転ができない

また、近くに城や池が少ないところでは、上下左右に建築

26：:LQGRZV+RPH

2.2 職人の行動アルゴリズムについてと判断した場合のみ，相手城壁の解体を行う。

をした後に斜め方向に移動して建築を繰り返すようにし,'(：9LVXDO6WXGLR&RGH

1．職人それぞれが担当する城を決定する。

3. 開発環境

2．担当の城に移動した職人は城の上下左右を囲み，城ポ

OS：Windows10て市松模様のようになるように建築する。職人の移動と城壁の破壊に使うターンをなるべく少なくして積極的に建イントを確保する。

築をするようにする。

使用言語：C++

3．確保した城を中心に陣地を広げていく。この時，図 1

84

エディター：Visual Stadio 2019, Visual Stadio Code

85

競技部門

競技部門

い行動を決定する。

ほんぷら②陣地獲得の職人について

上記の戦略において、職人は主に三通りの動きを役割



妨害班は、以下に示す評価基準をもとに重み付け評価を行

我々のチームは、ただ陣地ポイントと城郭ポイントを増23

ギリギリセーフ阿南

アン ゼン チェン（５年） エカティコムキット ナッタキット（４年）
岡田 真弥（４年） 平山

基（教員）

25

福島高専 5 年

福島

ていく。

 今回の競技では、いかに陣地を効率良く取得し得点を稼

相手の妨害の対策

ぐか、敵の職人に対して妨害をどのように行うかが重要な

水野 皓太（５年） 植

英規（教員）

城を取り囲めるかを考慮して決定する。ただし、城1. 概要

はじめに

井上 優汰（５年） 佐藤 匠悟（５年）の取得は必須ではなく、フィールドの端などに存在 相手が妨害をしてきたとき、ゲーム終了までに取得した域がゲームの進行によって最大で 6 種類の属性にする場合はプログラムの挙動が安定しない場合がポイントである。また、相手の妨害に対して対応することポイントが最も多くなるように、モンテカルロ木探索をし区別され、ランダムに環境が変化していく。そのたあるため、条件から外す。

も考慮しなければならない。また、計算量や城壁の形状のて、職人の動きを決定する。妨害をしている敵の職人と対め、下手に複雑な条件定義を行い、高度な動きをし観点からコンセプトとして「職人は  人で  つ」を掲げ、策する自分の職人に対してのみ探索するので、効率的に探ようとするとランダムな条件の中ではそれに振り職人の人数とフィールド面積の割合を評価し、こ常に  人をペアとして探索を行う。

索を行うことができる。

回され、上手く行動することができないと考えた。

の結果によって行動方針を変えていくようにする。

陣地の取得



よって、自分の動きを最優先とするプログラムを目

基本的には自分の動きを優先し、不確定要素であより広い城郭を取得するため、城壁は斜めに伸ばすこと

開発環境指した。

にする。また、職人は  つの城郭をペアで建築する。最初

26:LQGRZV

に目標と定める城郭を決め打ちし、$VWDU 探索を用いて

使用言語&

最適なペアや最短ルートを推定する。
相手の妨害

3. 職人の行動決定方針

る相手の壁の解体は行わず、移動と建築を行う。ただし、進行方向に城壁がある場合には適宜解体する。

2. 陣地の取得アルゴリズム
基本となる陣地取得の方針だが、職人たちを円を割合が一定値を超える場合には余剰分の職人た

フレームワーク6LY'

描くように配置し、だんだんと円の中心方向へ向か

ちを相手の妨害、および自陣の防衛に回すことによ,'(9LVXDO6WXGLR

う形で陣地を取得していくようにする。

って効率的に職人たちを活用する。

 ペア決定をした際に余った職人がいる場合、その職人は円の中心の決定方法だが、職人たちの位置、人数

相手の妨害を行う。敵が建築した城壁を近い場所から壊しからどの位置が最も効率的に陣地が取得できるか、

24

MSK

都城

加治屋 翔大（２年） 園田 馳弥（２年）
松岡 萌衣（２年） 丸田

要（教員）

26

4. 開発環境
言語：python3.11

本当は自由部門に出たかったはじめに熊本（八代）

嶋中 海人（４年） 福岡 睦仁（４年）
守口

慧（１年） 小島 俊輔（教員）探索プロセスの管理

本大会の競技部門における最大の問題は、各職人がそれ探索に使用する「中立の数」等の重みの重要度は試合のぞれの役割を持ち、無駄のない行動をすることだと考えま

進行に応じて変化する。これらの重要度に応じてリソースした。

や実行時間を割り当て、試合をより有利に展開する。

そこで、職人の人数によって各職人の行動を決定するプ

探索

図 ．陣地づくりアルゴリズム

ログラムを作成しました。

 ビームサーチをベースとしたアルゴリズムで最善手を

また、陣地作りという職人の動きを考え、それを活用し求め、陣地を広げる。この時前回の行動を保存しておき、

意気込み陣地を拡大していく戦略を立てました。

これを用いて探索の枝刈りをすることで探索時間を節約

プロコンは今回が初参加なのですが、自分たちなりに一アルゴリズム

生懸命考えて、“陣地づくり”など独自のアルゴリズムをする。

図 開発中の *8,*8,

人数の変動によって、それぞれの担当の役割に対する比

組み込み、慣れない言語を使いながらプログラムを作って率を変えたり、行動を変えたりするアルゴリズムを作成しきました。これまでの努力が無駄にならないよう、後悔のシステム概要

 フィールドや試合の進行状況を表示する。探索結果が良ました。

ない結果にしたいです。

 「探索プロセスの管理」、「探索」、「フィールドの表示・

好でない場合を考慮し、職人の手動操作に対応する。

開発環境操作」といった処理をそれぞれ別の 3& で行う。これによ開発環境

エディタ：9LVXDO6WXGLR &RGH

り、 ターンの時間が  秒から  秒と短い本競技に迅速使用ライブラリ2SHQ6LY'%RRVW3\7RUFK

開発言語：3\WKRQに対応する。

言語&3\WKRQ26:LQGRZV8EXQWX

その中でも「陣地づくり」というパターン性のある動き
で陣地を固めていこうと考えました。

86

87

競技部門

競技部門

今回の陣取りゲームでは競技フィールド内の領27

404 Not Found宇部

岡島 忍武（５年） 池本 悠生（２年）
山本 健一朗（２年） 田辺

誠（教員）

29

では次のメッセージです。
室岡 陸（２年） 池尻 歩夢（３年）
広島商船 東方田 匠真（１年） 岩切 裕哉（教員）C# を好きになりましょう。

概要

動作をするものや、アルゴリズム的な実装によるものも加 つの戦略に特化した「ストラテジスト」$, を複数用意えている。問題の性質からαβ法などの先読みを行う手

入力されたフィールドデータを基に様々な性格を用いし、その上でそれらを統括する「コンダクター」$, を作法は断念した。選択の多様性を確保するために学習時の各りながら最適解を求める。その後 GUI に表示し，そのデー成することにした。

パラメータやネットワークのノード数を変化させた。

タに齟齬がないかどうか確認し，API サーバにデータを送る。これをゲーム終了まで繰り返す。

コンダクターについて

2. 性格についてコンダクターは盤面情報を受け取り、各戦略のスコア そゲームを有利に進行するため，「七つの大罪」にちなんの局面での戦略の適切さ を計算する。このときスコアのだ，7 つの異なるアルゴリズムを用いた。また，動作の安値に人為的な補正を入れることで、相手チームの戦略等を定性の向上のために，サブのアルゴリズムも作成した。

選択に反映させることが出来る。最高スコアを持つ戦略を

3. 移動アルゴリズム


選択し、対応するストラテジストが職人の動作を決定する。

図  方針の概略図

職人の移動には，Q 学習という機械学習を用いた。周りの状況から最適解を求めることができるが，機械学習のたストラテジストについて

開発環境

め，動作速度に少し難があり，そこに悩まされた。

ストラテジストは主に評価関数を調整して学習させたニ

26:LQGRZV:LQGRZV

4. 開発環境ューラルネットワークを用いるが、それに加えランダムな/DQJXDJH3\WKRQ&

28

職人 .mch苫小牧はじめに小林 広人（４年） 敦賀 心楓（１年）
野澤 和真（１年） 山本 椋太（教員）線形探索による各職人の行動決定

競技部門

競技部門



5. GUI(開発中)

1. 処理の流れ

C#11(.NET 7.0) & Visual Studio 2022

30

チーム名？俺に聞くなよ

舞鶴

グラムのカバーを行う。

予測された考えうる後の試合展開について、場面情報を陣地の取得方針は静的評価関数を用いて決定する。静的

ターンごとに持ち時間が存在する。そのため試合形式とし基に様々な観点から試合展開を判断する関数を用いて評評価関数は「職人同士の距離」、「城と職人の距離」、「陣地ては将棋のような交互着手二人ゲームであると考えた。こ価値を付与、最も評価値が高い試合展開を線形探索によっの完成度」の状態を重みとして算出された特徴量から求めのようなゲームは起こりうる試合展開が大量に存在してて見つける、という流れで各職人の行動を決定している。

る。重みの異なる特徴量を複数作成し、あらゆる盤面に対おり、最適な行動をその中から見つけ出すために探索アル

また、これらの処理について探索範囲が広く計算時間が応することができる静的評価関数を作成する。特徴量の重ゴリズムを用いる方針でアルゴリズムを設計した。

大量に必要になってしまう問題への対策として &38 の性

みは強化学習で決定する。学習における探索をα-β法で能を活かせるようなマルチプロセッシングによるプログ

実施し、特徴量を作成する。得られた複数の特徴量を合成



ラミングを行っている。

し、「移動」、「建築」、「破壊」を表す静的評価関数として

各職人の行動予測方法



出力する。それぞれの静的評価関数の値により職人の行動 幅優先探索、深さ優先探索のアルゴリズムを用いて、各を決定する。



職人の行動決定のための情報を計算する。例えば、各職人

開発環境

．8,

．開発環境が何らかのアクションをとろうとした時、これらのアルゴ

 言語3\WKRQ

リズムから考えうる行動経路と職人のアクションを予測

 開発環境ZVO'RFNHU3\WKRQ

88

矢野 凌太朗（２年） 森 健太郎（教員）人間による操作の余地を残すように作成し、人の手でプロ

．アルゴリズム概要

 今回の競技部門では  対  の対戦方式の試合であり毎し、行動決定に有益な情報を計算した。

林 倫太朗（４年） 西保 洸太（４年）

図 8, の例

図  のように、サーバから得られたマップの情報を表示

26:LQGRZV

し、毎ターンの開始時に通信を行い更新する。&を用い言語&3\WKRQ

て 8, を作成することで、実行速度の向上を図る。また、,'(：9LVXDO6WXGLR

89

31

蟹高専

前田

福井

概要

辻

学（４年） 高橋 知也（４年）
大知（４年） 西仁司（教員）

計算量から有名な探索アルゴリズムのみによる  手以上の先読みは出来ないと判断した。そこで、人力部分と $,建築、破壊の箇所を *8, によって入力する。

 今回の競技部門は、コンピュータによる「陣取りゲーム」

また、フィールドは事前公開されているため城の周りにである。しかし、今回は複数のエージェントがいるため、ついてはゲーム開始前に入力しておく。

部分に作業を分けることを考えた。

大鹿 友滉（３年） 柿元

割り当て、スムーズな操作を可能にした。

重要になる。
アルゴリズム

'LMNVWUD 法を用い、コストは敵の壁への遷移を 、

今回は事前にフィールドが公開されているため、フィー
ルドごとに特化したアルゴリズムを設計した。複数体のエ方向は以下の手順で決定する。まず職人の近傍  方向それ

能実装

ージェントを同時に探索することは難しいため、各エージ



ぞれから 'LMNVWUD 法を行い、次に後述の建築・破壊箇所

予定ェントについて個別に行動を決定した。アルゴリズムは

開発環境との距離の逆数の総和を求める。総和が最も高かった近傍$OSKD%HWD 法をベースにし、評価関数には各フィールド26:LQGRZV

への移動方向に決定する。この手順は建築・破壊箇所の偏に関して事前に計算した評価値を使用した。

使用言語&3\WKRQ*8,,'(9LVXDO6WXGLR&RGH9LVXDO6WXGLR

りを考慮するため 'LMNVWUD 法の復元よりも優秀である。

使用言語・環境など

また、職人の少ないパターンについては陣地を考えないビームサーチを行い、連携能力を高めた。

フィールドの状態、エージェントの位置、城壁ポイント、 &、2SHQ6LY'、:LQGRZV、:LQGRZV

download(5).zip伊藤 達哉（４年） 岡田 真周（４年）

高知

松平 真之介（４年） 立川 崇之（教員）

・城近くでの建築に重みはじめに



競技部門

競技部門

池への遷移を∞、それ以外の遷移を  とした。職人の移動

通信機

32

健（教員）

これらの連携をうまくとることがポイントを得るうえで*8, のボタンだけでなくマウスにもショートカットを

$, 部分（高松）

竹内 歩夢（専２年） 大石 悠馬（３年）

はじめに人力部分

今回のゲームは、 ターンの合法手の多さと陣地更新の

33

香川

背水の陣

)UDPHZRUN2SHQ6LY'

陣地ポイント、城ポイントなどをわかりやすく表示する。

34

都立Castle of SANGI（品川）

石井 一肇（４年） 平良 文哉（２年）
佐藤

舜（２年） 福永 修一（教員）．人間の手による行動決定はじめに 今回のボードゲームでは局面数が多くなりミニマック

*8, およびソフト 本大会ではマス目状に分割されたフィールド上で職人ソルバで求めた手を候補として最終的な職人の行動は

ス法やアルファベータ法では計算量が大きすぎるため、実手元でのデバッグおよび $, 開発のためサーバーの代替を動かしながら城壁を設置し、城壁でマスを囲い陣地を

人間の思考により決定する。職人の行動決定はビジュア

装が比較的容易である原始モンテカルロ探索を用いる。

となるソフト及び *8, の開発も行った。応用し試合中の表より多く取得する競技が行われる。効率的にマスを城壁

ライザから行う。またビジュアライザにはソルバの候

以下に大まかなアルゴリズムを定義する。

示に使う。

で囲み、また効率的に相手の城壁を破壊することが重要

補、領域の配置や現在の職人の位置、城壁が表示されてアルゴリズム

である。そのため、ソルバで手の候補を求め、手の候補いる。人間による行動決定は職人をクリックして指定す原始モンテカルロについて

から最良と予測される手の決定は人間が行うという手法

る方式を採用する。

を用いる。

今回のプログラムで用いている原始モンテカルロ探索

．職人の行動決定方針

は特定の行動やその後の状態から行動の重みを開発者側が考えアルゴリズムとして実装するものである。


図実装中のソフト画面

アルゴリズム内容 試合の進行度に応じて探索方法を変えながらソルバによる探索を行う。ソルバの探索アルゴリズムは全探索を

今回私たちが重みをつける行動の一例です。

開発環境採用し戦況が有利になる手を探索する。候補手が多い場

・敵陣地の開放に重み 26:LQGRZV

合にはフィールドの状況に応じた枝刈りを行い候補手を開発環境

・城壁に隣接した場所に城壁を建設に重み

言語3\WKRQ

削減する。さらに事前に公開されているフィールド情報

 プログラミング言語：&3\WKRQ-DYD6FULSW9XHMV

・陣地を構築する建築に重み,'(9LVXDO6WXGLR&RGH

を活用した探索も行う。

 26：:LQGRZVPDF268EXQWX

90

図職人の行動を“右の領域に建築”に指定する。

91

35

ゼスミナ

近畿大

滝野 慎之助（５年） 西半 涼賀（４年）
楓

悠斗（４年） 坂東 将光（教員）

37

牛丼

木更津

八木 航樹（５年） 富澤 太一（５年）
鈴木 聡一郎（５年） 米村 恵一（教員）

手を選ぶための手法を適用します。このアルゴリズムは、

1. はじめに行動変更経路探索㻌 アプリケーションを介して考えた戦術を実行するため $に職人に具体的な行動パターンを送信する。 の要素から構成されるシステムとなっています。一つ目が有利な状況を築くための可能性を模索します。

築などの経路を決定する。

■開発環境㻌

「盤面情報の入力」二つ目が「探索アルゴリズム」三つ目

4. 出力

評価方法・9LVXDO6WXGLR&RGH㻌

が「出力」の３要素から構成されています。これらの要素

 スタート地点から目的地に向かう経路を調べ、最短のも・3\WKRQ１つずつについての詳細を下記で説明します。

API を介して再び送信されます。これにより、エージェンのを選択する。

2. 盤面情報の入力

トが選択した行動が実際にゲームに反映されます。また、

試合進行㻌㻌㻌

盤面情報の入力は、API を使用して、各ターンごとに現出力された一手の後の点数や盤面情報は都度可視化し、ゲ 基本はアルゴリズムを使って自動で行うようにする。作在のゲーム盤面情報を取得します。この盤面情報には、プームの進行状況やエージェントの戦略が常に把握可能な戦の変更が必要となった場合、人間が作戦を手動で変更す

レイヤーの駒の配置やゲームの進行状況が含まれます。エ

状態を作ろうと思います。

る。㻌

ージェントの行動は、後述する探索アルゴリズムによって

5. 開発環境■人間が行う動作㻌

導き出されます。

言語：Python, JavaScript

戦術立案

3. 探索アルゴリズム

エディタ：Visual Studio Code

エースター アルゴリズムを用いて職人の移動や建きない場合、その場の状況から新しい戦術を考える。㻌

※画面は開発中のものです

スリーピーズ

函館

K E V I N（３年） 水島 悠翔（３年）
上野晃（３年） 小山 慎哉（教員）38

ストラ法を用いた最短距離算出で、城壁を最短で築き、陣 3\WKRQ を用いた機械学習によってｎ乗谷城を攻略できたデータから、戦略に基づいて適切な移動先と行動を決め

地を広げる戦略をとる。

る $, を創造する。

実行する。

2.2 職人の数が多い場合



2. アルゴリズム

職人の数が一定数より多い場合、相手チームの妨害や、

都立

武田進言

概要

初めに、サーバーから情報を読み取る。そこから得られ

探索アルゴリズムによって導き出された最適な一手は、取得した盤面情報を元に、数手先を見越して最も有利な一って探索木を最適化し、その上で探索を行った後、ダイク

1. システム概要

ゲームの戦術や戦略を考慮して、点数を最大化する一方で、探索アルゴリズムは、システムの中核を成す要素です。



基本のアルゴリズムでは試合を有利に進めることがで36

今回、私たちが開発するシステムは、大きく分けて３つ

競技部門

競技部門

■ゲーム進行（荒川）

高野 陽大（４年） 豊田 アディール（４年）
三澤 進生（４年） 鈴木弘（教員）

実際の 8, を図１に示す。

実現方法

問題設定における職人の数に応じて、下記の場合分け城を取りに行くことも視野に入れた戦略を行う。具体的に

  VLPSOHBGLVWULEXWHGBUO でゲーム環境を構築して深層をする。なお、職人（相手の職人も含めれば１２人）の動は、妨害用の職人と、陣地を組む建築用の職人の二手にわ

強化学習によって $, を作った。最適な手を打てる $, ときをすべて評価関数として探索した場合、ターン回答時間

けて行動をさせる。

なるよう学習パラメータを調整した。



内に探索が終わるか非常に怪しいため、盤面をビットボー

基本的な計算方法は少ない場合と同じだが、単純に処理

 深層強化学習にて用いる報酬については、自チーム、ドとして表現することで、回答時間までの時間確保を試みしなければいけない数が増えるので、一人一人の職人の行敵チームが獲得したそれぞれのポイントの総量と関連付る。

動に対する優先度は下がる。

けて計算する。これにより $, が、「ポイントをより多く

26:LQGRZV:LQGRZVPDF260DQMDUR

2.1 職人の数が少ない場合

4.開発環境獲得する」、「対戦に勝利する」という目的を持って学習OS : Windows10,11を行うように誘導した。

/DQJXDJH3\WKRQ

使用言語 : c 言語、Python また、8, を作成することにより我々も $, の判断を観察/LEUDU\SRFRNKFVLPSOHBGLVWULEXWHGBUOS\JDPHIDE : Visual Studio code

し、私たち自身でも作戦を模索することが可能になった。

6SHFLDOWKDQNV&KDW*37SLSHQY

職人の数が一定数より少ない場合は、相手チームの妨害はしない。
まず Minimax 法をもとにして、αβ法による枝狩りを行92

図 *8, デザイン
開発環境

93

3RSB268EXQWX'HELDQ

39

ボゴソート

豊田

宇井 颯汰（４年） 鈴木 健太（４年）
片野 蓮香（４年） 三浦 哲平（教員）41

岡田 慈英（４年） 髙橋 凱亜（４年）

まるで将棋だな

弓削商船 松田 柚鈴（２年） 長尾 和彦（教員）複数ターンの先読み

そして最新プレイヤーとベストプレイヤーで対戦して、勝はじめに 今回は、人間を介して城壁を建てていくものと、ネット

ち越したらベストプレイヤーを交代することで最適なパ 今回の探索は複数の職人をいかに協調的に動作させる

ワークを用いた学習による解析の二つの戦略をフィール

ラメータに近づけた。行動の選択には 0&76 を使用した。

か、対戦相手の行動を予測し、先読みをどう行うかが課題まで比較を行い、最適な動作を選択する。

ドの大きさに応じて使用する。また、フィールド情報の取ビジュアライザ

となる。行動の組み合わせの中で評価が高いものから複数

評価関数

得をスムーズに行えるビジュアライザの作成を行う。

 盤面の透明性の向上やチームメンバー間での情報共有

候補を表示し、人間による介入を可能とする。

 盤面の状態から指定された重み付けによりそれぞれの

戦略

を目的として、ビジュアライザを 2SHQ6LY' で作成した。

行動の選択方法

状態の得点が決定される。これに加えて、城の周囲の評価

城壁建築アルゴリズム

得られた情報からアルゴリズムの強化を潤滑に行うこと

列挙による選択

値に重み付けを行うことで、行動の調整を行う。

 人間側が建てたい城壁の場所の指示をし、その情報からができる。また、ビジュアライザ側から手動での操作も受 ターン当たりで Q 人の職人は  通りの行動を行うた

職人全員の行動を探索し決定する。探索は、指定された城付できるようにした。新たな戦略のテストやアルゴリズム

め、最適な動作 協調あり を確認するためには、Q の探取得した盤面の情報を確認できるようなものを実装す

壁すべてを建てるまでのターン数が最小になるように焼の弱点発見を迅速に行うことが可能になる。

索を要する。職人がそれぞれに最適な動作を順次行う場合る。プログラムによって選択された行動の候補を複数表示

きなまし法を用いてなるべく最適な行動を探す。

開発環境

協調なし は Q となる。協調なしは計算量は小さいが、することで人間による最終確認を可能にする。

デュアルネットワークを用いた解析 使用言語&3\WKRQ

最善手を選択できない可能性がある。協調ありは計算量が開発環境 3\WKRQ の WHQVRUIORZ を用いて事前に訓練したネット 開発環境9LVXDO6WXGLR&RGH9LVXDO6WXGLR

膨大なため、制限時間に間に合う場合のみ使用する。

ワークにより、行動を決定する。ネットワークの訓練は自 26:LQGRZV0DF268EXQWX :6/ 

協調なしで決定した動作案に対して、ランダムに動作を変

己対戦により学習データを集め、パラメータを更新する。

 ライブラリWHQVRUIORZ2SHQ6LY'QXPS\

更する 焼きなまし ことによって最良な動作を選択する。
40

カスタードまぜそば鈴鹿

富永 啓介（５年） 山際 駿太（５年）
青山 俊弘（教員）42

焼きなまし法によって決定した最良解を用いて P 手先8,

開発言語3\WKRQ7NLQWHU

仙台

復活の与謝野（広瀬）𠮷田悟（４年） 岸和希（２年）

佐藤 佑作（１年） 藤原 和彦（教員）1.はじめに

2.2 職人の行動決定

この競技では自陣営と相手陣営が同時に同じフィールド

陣地の取得アルゴリズムにより、両陣営の城郭やそのポイ

フィールドのサイズが最大 25x25 と巨大であり、全探索

通信部は、現在の試合状況とソルバー部から送られてきで行動を行うため、相手陣営のアルゴリズムが自陣営にもントが列挙されるため、それに基づいて自陣営の城郭構築は現実的でないことから、深層強化学習により事前に用意た行動の確認、および行動の選択・編集をする GUI ソフト

大き な影響を及ぼす。そのため、相手陣営のアルゴリズ

や 相手陣営の城郭開放を行う。どちらを行うかは、職人

した学習モデルを用いて、職人の行動を決定する。また、ウェアで、サーバとの通信には OpenSiv3D の SimpleHTTP

ムに合わせて自陣営のアルゴリズムも最適化するべきでごとに城壁構築、
城壁開放それぞれにかかるターン数とそ行動を決定するソルバー部と、サーバとのデータのやり取機能を使用する。ソルバー部との通信には Python のある。

れによっ て相手陣営と相対的に得られるポイントで比べ、りを行う通信部は別々に実装する。

socket モジュールを使用する。

2. 学習方法

4. 開発環境

1. はじめに

3. 通信部

より効率の良い方を行う。
2.アルゴリズム2.1 陣地の取得

学習モデルの作成には、主に Python の Gymnasium ライ

ある地点を中心とする城郭を構築する際、その地点から

言語: Python, C++

ブラリを用いる。

BFS で探索をする過程の探索予定領域のキューの要素 数

今回は、競技フィールドが事前に公開されるため、フィがその探索済み範囲を領地とする城郭を構成するのに足ールドごとに学習を行い、各フィールドに特化した学習モ

りない城壁の数と一致することは自明であることを用いデルを作成する。

3.開発環境て BFS による陣地の領域探索を行う。

C++, Python, TypeScript, Rust, VScode, MacOS

94

ライブラリ: Gymnasium, PyTorch, Stable-Baselines3,
Cython, OpenSiv3D

また、建築・解体など各行動に特化したモデルを作り、通信部で切り替えながら使用するプランも用意する。

95

競技部門

競技部門

はじめに

43

釧路高専

釧路

柿野 りむせ（３年） 小関 将人（２年）
佐々木 笙（２年） 天元

宏（教員）

45

tl;dr

学習用の環境とエージェントを作成した。環境は競技時とシステムの概要

 今回の競技では、効率的に点数を獲得するために、事前同じルールを適用しており、学習に用いるフィールドは事 本システムの目標は、競技サーバから得られる現在の盤に公開された競技フィールドに対しマルチエージェント

前公開されたフィールドを用いている。エージェントは、強化学習を行った。

職人が実行可能な行動をすべて実装している。

はじめに強化学習で用いるアルゴリズム

有明 強化学習を行う目的は、複数の職人（＝エージェント）言語3\WKRQ

が協力し、より高い点数を獲得するためである。そのため

26:LQGRZV/LQX[には、複数エージェントの学習に対応しており、かつ互い使用するソフトウェア3\WKRQ3\&KDUP96&RGH

の７つの情報が載ったサイズ７ＨＷの盤面である。出力の面に対して、勝てる確率の高い職人の行動を決定し、出力形式は「滞在」を除く>移動建築解体@の３つの各行動と、することである。これを実現する為、機械学習の中でも強それぞれに指定できる方向の組み合わせ 移動建築解体

化学習と呼ばれる学習を行うことにした。本番では競技サの順に ８＋４＋４＝ 個の組を出力とする。 個の出ーバから得られる盤面を、作成した学習済みモデルへ渡し、力の中から最も高い評価をとる行動を１つ出力する。評価

強化学習の概要

結成分の個数を考慮した評価を採用した。ここで、連結成

関数は試合の評価方法である陣地の得点に加え、城壁の連 強化学習は入力、出力、評価の３つからなる。入力に分の個数とは 斜め方向を含む 隣接している城壁の個数

図１ ２ 、評価には出力の職人の行動が勝てる確率の

であり、陣地を形成する上で重要な指標になると考えた。
は対局中の現在の盤面 図１ １ 、出力には職人の行動

競技部門

競技部門

高い行動かどうかを定量化する評価関数が必要である 図に協力することを学習できるようなアルゴリズムを採用

坂田 恭亮（３年） 森山 英明（教員）につき>平地池城先手職人後手職人先手城壁後手城壁@

勝てる確率の高い職人の行動を出力、送信する。

開発環境齋藤 健吾（３年） 米村 慶太（３年）

１ ３ 。この評価関数は行動を行った後の盤面から得らする必要がある。我々はこれに適したアルゴリズムとしてれるものであり、強化学習はこの３つのプロセスを経

0$''3* を採用した。

て、評価が高くなるように学習を行う。 人の職人につき１回の予測を行い、 ターン全体では職人の人数分の予測を行う。

学習環境強化学習の詳細 競技時と同じ環境で学習を行わせるため、我々は独自に

44

 強化学習において、入力の形式は縦Ｈ×横Ｗの各１マス

チェストブラザーズ

鹿児島

斜木 太心（３年） 片平 瑠一（３年）
柿木 瑞貴（２年） 原

崇（教員）

46

高専の建築デザイン学Ⅱ

長野

島崎 健太（５年） 佐藤 悠太（５年）
野村 岳歩（２年） 鈴木宏（教員） はじめに 評価関数については，競技の特徴から勝敗を決定する要概要

*8,

 今回の競技では，ゲームの探索範囲が広い中で，最善手

因をピックアップし，それをもとに様々な評価関数を設計

 自前で対戦サーバーを作成し、プログラム同士を戦える 対局中の様子を視覚的にわかりやすくするためにビジを正確に判断することが重要である．このシステムでは，

して実験的に最良の評価関数を求める．その際，対戦相手ようにする。複数の対戦アルゴリズムを用意し、それらをュアライザを作成した。本番では制限時間が短く使えない

ゲーム木を効果的に広げて最善手を選択することを目標

がランダムプレイだけでは評価関数の精度を測りかねる対局させてお互いの強みや弱いところを特定し、改善をしが、人間が操作をすることも可能であり、戦略を考えるとにしている．

可能性があるので，単純な思想の評価関数を多数設計し，ていく。そのときに用意する対戦アルゴリズムには、非常きに活用する。

 ゲーム木探索

相手の動きのバリエーションを増やして，様々な攻撃に対に尖った性能のものを含ませることにより、様々な対戦相

職人の行動はゲーム木探索により決定する．

応できる評価関数の設計を目指す．

手に対応できるようにしていく。

 処理分散

ある盤面から遷移しうる盤面の数は，職人が  人の場合は  個， 人の場合は  個 職人の合法手から

 前述のとおり，職人の行動決定は全員同時に行うのでは

職人の行動決定方法

滞在を除いて計算 であり，また競技の性質上ほかの多く

なく，一人ずつ決定していく．できるだけゲーム木の探索

 事前に、盤面の評価関数を作成し、味方の有利度を数値のボードゲーム オセロ，チェス，囲碁 の様に試合終盤に深度を上げるために，複数の 3& で職人の行動決定の処理化する。行動の選択プロセスでは、まず現在の盤面から未なるにつれて合法手が少なくなるとは限らない．このようを分散する．

来の可能性を洗い出す。その後、0LQL0D[ 法やビームサー

開発環境な広大な探索範囲を探索することは難しいので，職人全員

 開発環境

チなどのアルゴリズムを用いて、最も有利な行動を選択す

使用言語：&、5XVW、3\WKRQ

の行動を決定するのではなく，職人一人ひとりにフォーカ 268EXQWX

る。

開発環境：9LVXDO6WXGLR、9LVXDO6WXGLR&RGH

スを当てて，ゲーム木を構築し最善手を判断する．

 開発言語&，3\WKRQ

96

97

47

過去資料を基に高専プロコン競技部門のチーム名を考えてください

東京

三浦 理稀（４年） 豊島 弘耀（１年）
松尾 幸汰（１年） 松﨑 頼人（教員）

48

陣 ++

鶴岡

1. はじめに澤田 羽衣（２年） 伊藤 友華（２年）
伊藤 大智（２年） 金帝演（教員）

人）を把握し、様々なポイントを計算する。そして、アルはじめに 今回の競技部門ではアルゴリズム同士の対決が行われがある。そこで相手チーム移動の履歴や、実際に用いるもるが、これは非常に難しい問題であると私達は考えている。

のより更に高速なアルゴリズムを相手チームの職人に適非常に僅かな差や見落としが勝敗を分ける可能性がある

用することによって、相手チームの行動を予測し危機を回ため、様々な戦略を比較検討し最善の道を模索することに

避する。

する。

そしてこれらの計算に加えて様々な手法によるアルゴ

アルゴリズム

する。

距離が戦略を立てる上で必要になるが、壁の設置により、

8,

毎ターン各グリッドにたどり着くのに必要な距離が変動

PDWSORWOLE を用いて競技ボードの詳細を表示する。多する。そのため、ターンのはじめに各職人のマスから幅優様な戦略に柔軟に対応できるようにリアルタイム表示を

先探索を走らせることによって距離を再計算する。計算量行い、緊急時は人の手によって指示を下す。

は大きくなるが、マスの数も職人の数もそこまで大きくな

開発環境

いうえ、少し工夫を加えて高速化することによって、問題

26:LQGRZV$UFK/LQX[なく幅優先を走らせるようにする。

使用言語&3\WKRQ

50

井上 将秀（3 年） 境

６人いれば文殊の知恵 ?

結菜（2 年）

サレジオ 白石 昂太郎（1 年） 須志田 隆道（教員）1. はじめに

ファベータ法から得られた結果をもとに職人の行動を決畳み込みニューラルネットワーク、深層学習、モンテカ

通常のそれと異なり、破壊という選択肢がある為、行動の定し、職人の行動情報をサーバへ送信し、フィールドに反ルロ木探索などを用いる AlphaZero のようなアルゴリズ

パターンが多様。その行動の候補からアルファベータ法を映させる。

ムを作成し、セルフプレイによるパラメータ更新を行い、4. 開発環境期待値の高い手が出力できるように学習を進める。

2. アルファベータ法について

リズムを作成し、比較検討することでより良い戦略を構築

今回のルールではすべての職人の位置と各マスまでの今回の競技部門は対戦形式の”陣取りゲーム”である。

用いて最適なものを選択する。

また、壁の建設中に相手チームから妨害を受ける可能性[使用言語]JavaScript,C++として、非常に有名なものであり、将棋やオセロやチェス[pc スペック・OS]などの 2 人対戦形式のゲームでよく採用される。ゲーム木OS :Windows 11pro・Ubuntu-64bit

面を入力し、推論した各行動の得点の期待値が最も高い行において全てを計算し、処理をするミニマックス法に対し、

CPU:Intel corei7 1095G7

動を職人の行動とする。また、状況に合わせて独自の評価計算が不要(計算しても結果が変わらない)と判断された

GPU:NVIDIA Geforce RTX3050raptop関数を使ったモンテカルロ木により最適な行動を求める。

ものを枝刈りしながら処理をするというアルゴリズムでRAM:DDR4 32GB 1600Mhzある。その為、効率的に情報を処理することができる。

[開発ソフト]Visual Studio 2022

3. 陣地取得アルゴリズムについて

図 1 開発中の GUI 画面

2.探索アルゴリズム

アルファベータ法は、ゲームプレイングのアルゴリズム

畳み込みニューラルネットワーク「ResNet」に現在の盤

4. 大会サーバーとの通信
Python を用いて、データ取得と探索結果の送信を行う。

5. 開発環境
OS: Mac OS, Windows OS
言語: Python

3. GUI による結果表示および手動入力
現在の盤面を視覚的に把握するために、図 1 の GUI を用

フ レ ー ム ワ ー ク : Jupyter Notebook, Colaboratory,

いる。GUI では、手動での行動の入力も行えるようにする。

TensorFlow

サーバからフィールド情報を取得し、陣地（城、池、職

98

99

競技部門

競技部門

D 大回りに城壁を築いて陣地を確保する職人

陣地の取得アルゴリズム
 盤面から、数ターン後の得点期待値を算出し、その値か E 上述の弱点を突かれて妨害されたときに、城壁を建て直すなどして補助する職人
ら得点効率が良い位置に城壁を建築する。競技フィールド
ごとに、得点期待値を算出する際に用いる各係数の値を遺 F 敵の城壁を破壊して陣地の獲得を妨害する職人
伝的アルゴリズムやディープラーニング、自己対戦を通し の  グループに D E F の順に優先して割り当て、行動た最適化などであらかじめ調整する。得点期待値を算出し を決定する。
て実際の行動を決定するアルゴリズムは以下の  ステップ その他
に分割できる。
$  盤面のサイズや職人の数などから、制限時間内に探索、  試作した行動決定プログラムのテストやプログラム同士
行動決定、データの送信ができるように探索の深さを決 の対戦、自己対戦などに使えるゲームサーバーを構築する。
める。
各プログラムのベンチマークを行うことで、強く高速なプ% 探索を進めていき、指定した探索の深さに達した時点で ログラムを選定する。本戦の試合では  ターン当たりの時その盤面の得点期待値を算出する。
間が ～ 秒と非常に短いので、コンピューターに操作待& 自陣営および敵陣営が、各々にとっての最適な手を打つ ちの時間が発生すると、計算にかけられる時間が無くなっと仮定して、ミニマックス法の要領で得点期待値を比較 てしまう。そのため、盤面情報の取得、職人の最適な行動
し、最終的に最適だと考えられる手を打つ。
の算出、決定した行動の送信を自動化することで、計算時
間をより多く確保する。また、本競技は  手でとれる選択
職人の行動決定方法
肢が非常に多いため、制限時間に対する探索時間の配分は
 得点を多く獲得するためには、フィールド上でなるべく 可能な限り少なくする必要がある。本戦の盤面ではサイズ
大回りに城壁を築いて一度に大量の陣地を確保する方針が ごとの城や池、職人の初期配置はあらかじめ決められた複有力な戦法の１つだと考えられる。しかし、閉鎖された陣 数の候補から選ばれる。そこで、過去の探索結果を保管し地が完成する前に敵陣営の職人に城壁を破壊されてしまう ておき、似た局面になった場合に参照することで探索時間と、陣地を１つも獲得できないなどの弱点を抱えていると の削減を実現する。
考えられる。そのため各職人を、

49

無双職人〜チームから追放された
新村 康太（４年） 小新堂 叶（４年）
神戸市立 崎谷 優（２年） 朝倉 義裕（教員）
俺が闇の力で世界最強に !? 〜

51

ラスクリンジンドラとメートレー
ファーのパタールストカレードル

1. GUI の概要

米子遠藤 諒悟（３年） 小原 和真（３年）
濱田 悠太（３年） 徳光 政弘（教員）53

面倒なことは AI に沼津

遠藤 大祐（４年） 横山 由宇（３年）
山本 環太（３年） 鈴木 康人（教員）はじめに 基 本 的 に エ ー ジ ェ ン ト の 行 動 は プ ロ グ ラ ム に よ り 

このプログラムの GUI では、ウィンドウの左側にフィー行動を決定し、各行動ボタンを押さずにオートでゲームを 私達のチームでは強化学習を用いてエージェントの

自動的に決定されるが、後述する *8, を用いて操作者が手ルド情報を表示し、右側に各行動ボタンと残りのターン数、進める。AI の開発段階では、機械学習の経過を確認する

行動を決定するという手法を採用した。今回の競技では

動で行動を決定することもできるように設計を行った。

先手と後手の現在のポイントを表示している。職人と陣地ために、一時停止が出来るようにしている。また手動で AI

エージェントが複数配置されるようになったことなどに

は、先手と後手でそれぞれ赤色と青色で区別して表現し、と対戦し脆弱性や傾向を探ることが出来る。本番ではこのより、第  回大会のときと比べてもフィールドの取り得*8, について

視覚的に分かりやすいようにした。(図 1)

AI を主に使用してゲームを進める。

る状態がより膨大となった。そのため、ニューラルネット

 フィールドの状態の把握をより容易とするともに、

3. アルゴリズム

ワークを用いた深層 4 学習 '41 と呼ばれる強化学習の

システムの操作者によりエージェントの手動操作を実現

アルゴリズムを用いて、膨大なフィールドのパターンにするため、システムには &8, に加え、*8, の開発も行った。

せる際の初期の行動アルゴリズムとして、モンテカルロ木対応できるようシステムを構築した。

 *8, 上には現在の陣地の取得状況や敵、味方両方の 

探索や Q-learning などを組み合わせてエージェントを設エージェント位置などを表示することで作戦構築にも定した。

エージェントの行動について役立てる。

4. 開発環境 プログラムに城や池の配置、エージェントの位置などの

AI の強化学習には python を用い、通信環境には C++を使フィールドの状態を与え、4 学習によりその時点で最適

開発環境用した。また、python の tkinter を用いてフィールドのだと思われる行動を各エージェントに取らせるようにす言語5XVW

GUI を作成した。

る。

26:LQGRZV'HELDQ

強化学習環境内において二つのエージェントを対戦さ競技部門
図 1 : GUI の全体図の画像
2. プログラムの概要
このプログラムには、AI が自動で行動を決定する方法と、手動でカーソルを動かして行動を決定する方法がある。

52

もしかして：再帰小山

小川 拓也（３年） 谷島 大起（３年）
山田 納大（２年） 平田 克己（教員）$OSKD=HUR の実行に費やせる時間の最大化を図る。

 はじめに *8,

本チームは $OSKD=HUR アルゴリズムと幅優先探索を用

盤面の遷移の様子は図１のいた最善手推定により、ゲームを進行させる。

ようにビジュアライズするこ $OSKD=HUR アルゴリズム$OSKD=HUR は米 'HHS0LQG 社が開発したモンテカルロ木

54

松n城

松江

また、計算量不足等により明
図１ 㻳㼁㻵 イメージするため今回採用に至った。

らかな悪手（同じ手を繰り返す

 アプローチ等）に対して行動を入力により直接指定する事を可能とす

最初のターンでは入力された盤面データを基に遷移可る。

能な次の盤面について枝切りを行って全探索し、有力な手 開発環境

自チームの各職人の動きをそれぞれ独立に探索し、探索

え、探索が切られたタイミングの職人の位置や、城郭の位した中で最高の評価値が得られた動きを採用するという置、妨害のリスク、協力への期待などを考慮し、最終的なアルゴリズムである。

評価値としている。

2. アルゴリズムては、職人の動きを探索する前に、前計算として各マスに2.1 探索手法

評価値を割り振る形で実現することで、計算量の増大を防いでいる。

与えられた計算時間を職人数で等分して、職人 1 体あたりの計算時間を算出している。また、その時間をフルに使3. 開発環境って探索できるように、反復深化を用いて探索を行う。
枝刈りとして、「同じ場所は訪れない」、「自チームの城

OS: Windows(WSL も併用)

郭を壊さない」という簡単な工夫を行っている。
を残す。次のターンからは $OSKD=HUR を用いたニューラル

使用言語 3\WKRQ&

ネットワークによる盤面評価から最善手を推定する。

コードエディタ 9LVXDO6WXGLR&RGH

 陣地

使用 26 :LQGRZV :LQGRZV

言語: C++, Python, JS
フレームワーク: React JS, Flask

2.2 評価関数
探索によって生成された盤面で、新しく生成された城郭

いもす法を用いて取得陣地を高速に計算することで、

100

剛（教員）

また、職人や城郭の位置、妨害、協力、妨害対策に関し覚的に認知しやすくする。

ルゴリズムは勝率が高くなるような定跡データを不要と鈴木 鷲也（４年） 橋本

や囲み、城への囲みという対戦ルールそのままの得点に加

1. 概要とで直感的にゲーム進行を視とディープラーニングを組み合わせた手法である。このア

三島 知樹（専１年） 安部 滉人（５年）

101

競技部門

AI は強化学習を用いて学習させたアルゴリズムをもとに

55 カラクリと片栗粉

新居浜

中家 海翔（２年） 西元 銀弥（２年）
久保 仁志（２年） 占部 弘治（教員）57 VTC香港
VTC

Lau Wing Yin
Chau Ka Tai
Lam Long Hei Jason
Choy Shu Sang（教員）の城壁や職人にどう対応するかを入力できるようにしま

1. Introduction

feedback to the team. Additionally, the system includes an アルゴリズムは大きく分けて２つになります。まず試合す。次に作成中の8,を示します。

Our software is created to help team players by providing analgorithm that provides recommendations for craftsman

一覧取得 $3, で職人が現在いる領域を調査します。その次overview of the game status, suggesting craftsman movement,

movement. Furthermore, the system handles authentication,に職人の優先順位に従って、可能な行動を選択します。

and facilitating communication with the API server. The

errors, and exceptions appropriately when making API requests.

具体的な職人の優先順位の例として、以下を考えていま

software is built using Processing, which is a Java-based

It ensures that the software adheres to the specifications.

す。・職人の近くに敵の職人がいない場合は城壁の見直programming language and development platform.

2.2 Algorithm Overview:を優先し、自陣営の陣地を確保する・職人のいる領域が

2. Overview of the Development:

The software consists of two algorithms to assist team players.

敵の陣地で自陣営の陣地ができあがっているのであれば、Our team has developed a range of tools that help teammates

1.

解体を優先し、敵の城壁を取り除いて陣地の完成を妨害しdetermine the most effective game strategy. The system can begame state and suggest optimal moves for each craftsman

ます。

divided into two main parts: the user interface and algorithm.

movement.

8, や *8, について

2.1 User interface:2.

We have developed a user-friendly interface that enables thedefense. The software can suggest the best craftsman movement

team to effectively interact with the software during the game.

to protect the castles, build and destroy walls, allocate craftsman

 フィールドの様子がわかるように作成します。職人の

行動や座標もわかるように表示し、職人の行動を指定する

開発環境

Decision-Making: Algorithms that can analyze the current

Castle Control: Algorithms that focus on castle control and

ボタンを配置します。職人の行動には決められた座標や

26：:LQGRZV

The interface displays important information, such as the castle,

efficiently, and prioritize castle capturing or defense based on the

方向への移動、移動しながら城壁を作成するかどうか、敵言語9LVXDO6WXGLR

walls, territory, and craftsman status, and provides real-timecurrent game situation.

56 Silver

Amarsaikhan
新モンゴル Bilguuntushig
Dulguun Zolzaya
高専
Shur-Erdene Buyannemekh（教員）

1. Problem:
The problem was a board game that takes points by seizing
territories by building walls, playing between two players.
Because of that, we explored a few ways that are written down
below.

4. Why Monte Carlo Tree Search for Board Games like ours
(from all other RL algorithms)?
Monte Carlo Tree Search (MCTS) is favored for board games
due to its balanced exploration-exploitation strategy, adaptability
to partial information, simulation-driven decision-making,iterative improvement, and suitability for sequential gameplay.
Unlike other RL algorithms, MCTS excels in complex gamescenarios where long-term strategy, uncertainty, and dynamic
decision sequences are pivotal, making it a powerful tool for
mastering various board games.

2. Exploration:
We tried Brute force methods like minimax and encounteredissues in large-state space games due to the exponential growthof possibilities. These methods exhaustively search through all
potential moves, becoming impractical for games with complex
branching and deep states. So it’s not compatible in our case.
After that, we studied AI.

5.Main learning algorithm: Self-Play + Monte Carlo Tree
Search + Deep Neural Network
In self-play with MCTS and deep neural networks, agents learn
by competing against each other. MCTS guides decision-making
based on simulations, and deep neural networks estimate values
and policies. Through iterations of self-play, agents improvetheir strategies, making this approach effective for mastering
complex board games.

3. Why Reinforcement Learning from all other AI learning
methods?
Reinforcement Learning (RL) is well–suited for board games
due to its ability to learn strategies through interactions. Unlike
supervised learning, which lacks feasible labeled data, andunsupervised learning, which lacks feedback, RL navigatesgame challenges.

6. Tools and environment
Language: Python, C++,
Deep Learning Frameworks: TensorFlow, PyTorch
RL Libraries: OpenAI Gym, Stable Baseline
Simulators and Environments: We made our game in
Python using pygame library, and Jupyter notebook

102

58 CoreMind

Chinbatモンゴル Gal-Erdene
Ulambayar Luvsanjargal
科技大 Khuder Altangerel（教員）

1. Introductionthat maximize our potential score.

An efficient algorithm that guides our builders’ every move.

3. Algorithm approachWith a united front, we present the key features, algorithmic

Shortest Path Calculation: Leveraging sophisticated pathfinding

approach, and potential future enhancements that define ouralgorithms like Dijkstra's, we calculate the most efficient routes

algorithm.

for our builders to traverse the terrain.

2. Key features

Dynamic

Building Strategy: One of our primary strategies involves

computations, we predict potential scores for different action

identifying key locations to build Walls that can lead to thesequences.

highest scores.

Strategic Building and Elimination: Our algorithm strikes a

Destroying Strategy: The "Destroy" strategy is carefullybalance between building structures for long-term gains andintegrated into our builder action plan.

strategically eliminating rival structures.

Strategic Action Prioritization: Our algorithm empowers us with

4. Future enhancement

the ability to prioritize actions based on strategic importance.

Our team foresee these enhancements to refine our algorithm's

Whether it's building structures, making calculated movements,

capabilities: Reduce time complexity, Predict opponent’s move.

or dismantling enemy defences, our algorithm chooses actions

103

Score

Evaluation:

Throughsimulations

and

競技部門

競技部門

アルゴリズム

59 HaUI̲Miuxinhhh

ハノイ
工業大

I. Technical Approaches

1.
2.
a.

Nguyen Duy Minh Quan
Ma Thi Chau（教員）PPO updates the current version of the network being trained
and fires a callback that saves the network to the bank if thecurrent version has outperformed previous versions.

In this section, we present two solutions for the current
competition.

The self-play wrapper converts the 2-players baseenvironment into a 1-player environment that can be learnt
by the PPO engine.

The
first
approach
involves
employingReinforcement Learning (RL) and training themodel using the self-play technique.
The second approach entails utilizing a semiautomated gameplay system in cases where modelin the first approach proves inefficient.
Self-Play Reinforcement Learningb.

Semi-automated Gameplay System

The semi-automated game play system mainly based onhumans giving future actions to each Craftsman. By using asimple Breadth-First Search (BFS) algorithm, Craftsmen
independently determining the shortest possible moves to
execute assigned actions.

The training loop is illustrated by the following diagram:

競技部門
The network bank stores previous versions of the agents topull into the Game Logic as opponents.

104

協賛企業広告一覧

Nguyen Tien Duy

第 34 回全国高等専門学校プログラミングコンテストでは、全国の企業より多くのご支援をいただきました。衷心より厚くお礼申し上げます。
（敬称は省略させていただきました。なお、数字は広告掲載ページです。）
アバナード
（株）

106-107

アイフォーコム（株）170（株）Blueship108-109

富士ソフト
（株）

171

（株）NSD

110-111

アイ・システム
（株）

172

ピクシブ
（株）

112-113

（株）
メンバーズ

173

（株）jig.jp

114-115

オープンテクノロジー
（株）

174

（株）AGEST116-117

（株）
タブチ

175

（株）
セゾン情報システムズ

118-119

（株）
ワイズ

176

II. Functionality

（株）
日立製作所

120-121（株）OEC177

We use python, flutter and related libraries.

チームラボ
（株）

122-123（株）CRI・ミドルウェア

178

The system serves the following key functions:
Retrieving match information and transitioning
between matches.
Providing the next move and sending the results.
Offering manual strategic input, or allowing thesystem to autonomously determine the next moveand send the results.

（株）トヨタシステムズ

124-125（株）
アイスタイル179

さくらインターネット（株）126-127（株）TOKIUM

180

ネクストウェア
（株）128-129（株）日本総合研究所

181（株）
シーエーシー130-131（株）みらいスタジオ

182（株）FIXER

132-133（株）朝日ネット183

アドバンスドプランニング（株）

134-135

スパイスファクトリー
（株）

184

（株）
ブロードリーフ136-137（株）TwoGate

185

LINEヤフー（株）138-139

（株）
オプティム

186

（株）NTTデータフィナンシャルテクノロジー

140-141

国立研究開発法人 情報通信研究機構

187

（株）
アイ・エス・ビー

142-143（株）
ネットスプリング188（株）インフォコム西日本

144-145（株）亀山電機189（株）
サイエンスアーツ

146-147

スパイラルセンス（株）190

コスモリサーチ（株）148-149（株）
ファインディックス

191

（株）
デンソー

150-151（株）田中地質コンサルタント

191

（株）
アフレル

152-153（株）電波新聞社

191（有）ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所

154-155（株）
アートテクノロジー

156-157（株）インフォコム東日本

158-159（株）
サイバーエージェント

160-161

KDDIアジャイル開発センター（株）162-163

越前がにロボコン

164-165（合）DMM.com

166

（株）
インテリジェント ウェイブ

167

（株）
クレスコ

168

（株）
ワコム

169

105

高専出身 内定者データ

2024年卒内定者中

高専出身者
約

45

％
機械

専攻科卒

17%

■卒業課程

4%

情報

本科卒

48%

■学科系統

電気電子

48%

83 %
アイ・エス・ビーの事業領域

高専 生

積極採用中！

モバイル
端末

モバイル
インフラ

モビリティサービス、移動無
線端末、基地局に関わるシ
ステム、および車載を主とする組込み系システムを開発。

官庁・自治体、金融機関向けのシステム開発、および イ
ンフラに関わるシステム開

医療用
組込み系システム

車載組込み系
システム

モビリティ
ソリューション
事業

ビジネス
インダストリー
ソリューション
事業

エンタープライズ
ソリューション
事業

プロダクト
ソリューション
事業

業務
システム

民間企業向 け のシ ステム、
およ び 医 療・産 業 機 器 などの組込み系システムを開発。

市場ニーズを捉えた新たな製品の開発やサービスの提供を実施。

発・保守を担当。

公共
システム

金融
システム

フィールド
サービス

株式会社 アイ・エス・ビー

セキュリティ

医療システム

採用ホームページ公開 中！
https://www.isb.co.jp/jinji_saiyou/index.html

東 証 プ ラ イム

※掲載データはすべて2023年7月現在

Softwear Defined Radio
ソフトウエアで創る無線機

高専生にこそふさわしい職場

コスモリサーチは尖った技術で無線機を作る会社
徹底した OJT で開発エンジニアに育てます。

コスモリサーチ株式会社
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ँऴोॊ୳ः॑‫&ؚ‬5,:$5(द‫؛‬ˡ852-8002 ௗ࡜ࢤอళௌ3൬16ߺ
Tel. 095-864-7000 Fax. 095-864-7001

21E ‫ ీ܂‬27E ୉ీ
32S ୎ઔ 44M ࣴࢃ
57S ௗඎMEMO

大会委員・プロコン委員・主管校実行委員・事務局等
大会役員
大会会長
副会長
副会長
副会長
副会長
副会長
副会長

一般社団法人
一般社団法人
一般社団法人
一般社団法人
特定非営利活動法人

全国高等専門学校連合会会長
全国高等専門学校連合会副会長
全国高等専門学校連合会副会長
全国高等専門学校連合会副会長
高専プロコン交流育成協会理事長

第３５回大会次期主管校校長
第３４回大会主管校校長

プログラミングコンテスト実行委員会
委員長
長谷川 章
副委員長
中谷 実伸
副委員長
尋木 信一
ブロック委員三上剛
ブロック委員
竹下 大樹
ブロック委員吉成 偉久
ブロック委員
小村良太郎
ブロック委員井上 泰仁
ブロック委員河野 清尊
ブロック委員岡本 浩行
ブロック委員
松野 良信
企業委員
久保 愼一
企業委員
田中 達彦
企業委員
伊藤
陽
企業委員
飯岡あゆみ
企業委員
伊藤
翼
企業委員
リン メイチュ
専門委員
伊藤 祥一
専門委員
長尾 和彦
専門委員
福永 修一
専門委員
小山 慎哉
専門委員
臼井 昇太
専門委員
森本 真理
専門委員
三上
剛
専門委員
小村良太郎
専門委員
河野 清尊
専門委員
吉成 偉久
専門委員
中井 一文
専門委員
田中
諒
専門委員
寺元 貴幸
専門委員
小保方幸次
専門委員
佐藤 秀一
専門委員
松野 良信
専門委員
黒木 祥光
専門委員
出江 幸重
専門委員
井上 泰仁
専門委員
川本 真一
専門委員
重本 昌也
専門委員
鈴木
宏
専門委員
松林 勝志
専門委員
田添 丈博
専門委員
小嶋 徹也
専門委員
都築 啓太
専門委員
山下 晃弘
専門委員
サプコタ アチュタ
専門委員
岡本 浩行
専門委員
千田 栄幸
専門委員
江崎 修央
専門委員
竹下 大樹
主管校実務委員斉藤徹
主管校実務委員
青山 義弘
主管校実務委員
波多 浩昭
主管校実務委員
石山 隆三
主管校実務委員近藤 理恵
主管校実務委員
久佐木幸江
情報系有識者委員
奥田 遼介
次年度主管校委員
山口 賢一
次々年度主管校委員
渡部徹
前年度主管校委員
布施川秀紀

鶴見
智
林
泰三
小島 知博
大塚 友彦
桑原 裕史
近藤 科江
長谷川 章

北九州工業高等専門学校長
神戸市立工業高等専門学校長
サレジオ工業高等専門学校長
釧路工業高等専門学校長
鈴鹿工業高等専門学校名誉教授
都城工業高等専門学校名誉教授
奈良工業高等専門学校長
福井工業高等専門学校長

福井高専
福井高専
有明高専
苫小牧高専
秋田高専
茨城高専
石川高専
舞鶴高専
米子高専
阿南高専
有明高専
ネクストウェア株式会社
日本マイクロソフト株式会社
LINE ヤフー株式会社
株式会社インテリジェント ウェイブ株式会社 FIXER
チームラボ株式会社
長野高専
弓削商船高専東京都立産技高専（品川）
函館高専
都城高専
秋田高専
苫小牧高専
石川高専
米子高専
茨城高専
鳥羽商船高専
久留米高専
津山高専
一関高専
長岡高専
有明高専
久留米高専
鳥羽商船高専
舞鶴高専
群馬高専
大島商船高専
長野高専
東京高専
鈴鹿高専
東京高専
豊田高専
東京高専
木更津高専
阿南高専
一関高専
鳥羽商船高専
秋田高専
福井高専
福井高専
福井高専
福井高専
福井高専
福井高専

校長
一般科目（学生主事）教授
創造工学科 教授
創造工学科 教授
創造システム工学科 准教授
国際創造工学科 准教授
電子情報工学科 教授
電気情報工学科 准教授
総合工学科 嘱託教授
創造技術工学科 教授
創造工学科 教授

奈良高専
松江高専
群馬高専

情報工学科 教授
情報工学科 教授
電子メディア工学科 准教授

主管校実行委員会（福井工業高等専門学校）
委員長
長谷川 章（校長）
副委員長
中谷 実伸（学生主事 一般科目 教授）
事務局長
斉藤 徹（電子情報工学科 教授）
総務
中谷 実伸、斉藤 徹、東章弘、蓑輪 圭祐
近藤 理恵
受付・案内
大野 速太、田安 正茂、藤田 卓郎、酒井 友幸
小林 正幸
会計
近藤 理恵

工学科 教授情報工学科 教授
ものづくり工学科 准教授
生産システム工学科 教授
電気情報工学科 教授
一般教科 准教授
創造工学科 教授［兼任］電子情報工学科 教授［兼任］総合工学科 嘱託教授［兼任］国際創造工学科 准教授［兼任］
情報機械システム工学科 准教授
制御情報工学科 助教
総合理工学科 教授
未来創造工学科 教授
一般教育科 教授
創造工学科 教授［兼任］制御情報工学科 教授
情報機械システム工学科 教授
電気情報工学科 准教授［兼任］電子情報工学科 准教授
情報工学科 助教
工学科 教授情報工学科 教授
電子情報工学科 教授
情報工学科 教授
情報工学科 准教授
情報工学科 准教授
情報工学科 教授
創造技術工学科 教授［兼任］未来創造工学科 教授
情報機械システム工学科 教授
創造システム工学科 准教授［兼任］電子情報工学科 教授
電子情報工学科 教授
電子情報工学科 教授
学生課長
学生生活係長
学生生活主任式典
輸送・弁当・警備
広報・記録
課題・自由部門

伊藤 幹雄、石山 隆三、中出 智美
吉田 雅穂、秋山肇、大矢 啓治
辻子 裕二、西仁司、近藤 智裕
亀山建太郎、辻野 和彦、加藤 寛敬、入澤

競技部門
学校 PR
企業ブース

波多 浩昭、原口治、二井土 聡藤田 克志、佐々 和洋、金森 周二
芳賀 正和、松井 栄樹

啓文

大会事務局・委員会事務局〒 916-8507 福井県鯖江市下司町
福井工業高等専門学校 第 34 回プロコン実行委員会事務局 学生課 学生生活係
TEL：0778-62-8210 / FAX：0778-62-2490 / E-mail：jimu34@procon.gr.jp
高専プロコン交流育成協会（NAPROCK）事務局〒 541-0057 大阪市中央区北久宝寺町 4-3-11 ネクストウェアビル
TEL：06-6281-0307 / FAX：06-6281-0318
担当
事務局
木戸 能史 NAPROCK 事務局長
渡邉 博和 NAPROCK 事務局長次長
2023年10月10日 発行
第34回 全国高等専門学校プログラミングコンテスト実行委員会