リザーブプラス AIハッカソン開催だ！　テーマはAIエージェント！

こんにちは、萩田です。

今回はエンジニアチームによるハッカソンを開催したので、その様子をお送りしたいと思います。

テーマは今回『AIエージェント』です！

選手紹介

参加選手は以下の4人。テーマは以下だ！

長司「AIでMySQLのスロークエリを分析をやってみるぜ！」

熊野「AIで社内サポートSlackエージェント開発するぜ！」

馬場「AIでおすすめのクリニックをレコメンドするぜ！」

萩田「AIでのリアルタイム電話対応をやってみるぜ！」

とにかくすげーぜみんな！　いいもん作ってくれよな。

レディー…　ファイッッ！！

#1. AIでMySQLのスロークエリを分析（長司）

やりたいこと

従来はデータベースで発生した遅延ログ＝『スロークエリ』を、人力で解析していた。

これをAI（Claude AI）で解析し、省力化と対応速度向上を図った。

さらに、『どう直すべきか提案』してほしい。

技術スタック

Python 3.11.9 / MySQL / Claude AI

道のり

テーブル情報などの匿名化に時間を取られたが、他は比較的スムーズに進み、提案を返すところまでは実装できた

課題:

- 提案した内容をもとに、自律的にDB設定変更・改善・計測までさせたい

- 画像・音声・動画を生かしたマルチモーダルな機能開発も取り組んでいきたい

成果

【成功】無事にClaudeを使って『SQLクエリチューニングのAI化』を実現！

#2. AIで社内サポートSlackエージェント（熊野）

やりたいこと

お客様対応を円滑化するため、『サポート熟練者の回答を元にAI化』したい。

まずは社内利用専用で、Slack経由でプロダクトについて回答してほしい。

技術スタック

Slack API / Azure OpenAI（GPT-4）

SlackのEvent API→WEBサーバ→Azure OpenAIという処理の流れを実装した。

道のり

Slack API連携の設定が地味に引っかかったが、他は問題なし！

成果

【成功】日常利用しているSlack経由で、プロダクトに関するQ&Aロボを実現！

#3. AIでおすすめのクリニックをレコメンド（馬場）

やりたいこと

ブラウザ音声入力より、近隣クリニックをGoogleMapからレコメンドしてほしい！

技術スタック

Livekit / OpenAI Whisper / OpenAI GPT-4o / Cartesia Sonic-2

道のり

以下の3 つが難しく、時間をかけて対応した。

- 技術選定

AI はとにかく進化が早いので、いわゆる枯れた技術がなく、どのようなAPI やフレームワークを使って実装するかがとても悩んだ。

音声変換のスピードや日本語対応、安定さ、フレームワークによる抽象化度合い（あまり依存しすぎると変更が辛い）など、ドキュメントだけでなく実際に動かした上での判断を丁寧にした。

- Function Calling

AI エージェントの肝と言えばAPI の呼び出しだが、Livekit の場合独自で実装されているので、中々キャッチアップするのが大変だった。

MCP のような共通プロトコルが整備されてくると、開発者としてはありがたいと思う。

- Google マップAPI

久々に使ったので、Nearby Search など最近のAPI の仕様変更に地味に悩まされた。

成果

【成功】無事AIレコメンドシステムを実現できた！

#4. AIでのリアルタイム電話対応（萩田）

やりたいこと

AIでのリアルタイム電話対応を実装してみたい。普通に電話をかけて、会話する感覚でやりとりできるようにしたい。

技術スタック

Python 3.9 / Twilio API（Stream機能で着電）/ OpenAI Realtime API（Twilioの着電を転送）

Stream（音声の動的なリアルタイムデータ）を両方向で処理するため、WebSocketを、『Twilio - WEBサーバ - OpenAI』の3者で張るところが繊細だった。

道のり

最先端のOpenAI Realtime APIを投入！　情報が限られていて困ったところもあったが、公式情報などを参照しなんとか価値になったと思う。

成果

【成功】無事、音声電話＋AI対応を実現できた！

総括

こんな感じで『リザーブプラス AIハッカソン』は無事に終了しました。

今回はAIでの業務支援をテーマとし、さまざまな新技術を検証することができました。

今後もこのような新技術を活用し、医療現場に貢献できればと思っています。