OpenAI Build Week は、「Codex と GPT‑5.6 を使って、実際に使えるものを作ろう」というシンプルな呼びかけから始まりました。その挑戦に応え、自分の手で作ることの楽しさにあふれた一週間にしてくださった皆さんに感謝します。
186 か国から 4 万 7,000 人近くが参加し、OpenAI 史上最大のハッカソンとなりました。8 日間で 8,000 件を超えるプロジェクトが寄せられました。コミュニティイベントもオンラインで 7 回、対面で 60 回開かれ、参加者は互いに学び、新しいツールを試し、作品を世に送り出しました。
Build Week では、これからのソフトウェア開発の姿も垣間見えました。プログラミング経験のない獣医師がトリアージツールを開発し、人手不足の自院で試験運用を始めています。カイロの循環器内科医は病院勤務の合間に、心停止への対応を支援する研究用プロトタイプを作りました。自身の経験をもとに、発話やベトナム語の発音を支援するツールを作った受賞者もいます。開発者たちは、MCP のセキュリティ、空間オーディオの設計、古代の機械を操作できる形で復元することにも挑みました。
これらのプロジェクトから、作り手の裾野がどう広がっているかがわかります。開発者はより意欲的なシステムに挑み、ほかの分野の専門家も、自分の知識を実際に動くソフトウェアにできるようになっています。
本日、「暮らしのアプリ」「仕事と生産性」「開発者向けツール」「教育」の 4 部門で選ばれた 8 組の受賞者を発表します。
審査では、技術的な実装、デザインとユーザー体験、期待される効果、アイデアの質を評価しました。
受賞した 8 組には総額 10 万ドルの賞金が贈られます。各部門の 1 位には、OpenAI DevDay の参加パス、Codex チームとの交流の機会、ChatGPT Pro の 1 年間の利用権も贈られます。
各部門から受賞作を 2 件に絞るのは難しいことでした。OpenAI Build Week で生まれた作品は、全プロジェクトのギャラリーでご覧いただけます。
暮らしのアプリ
1 位：Second Voice
開発者： Ravitez Dondeti 氏
Ravitez Dondeti 氏が子どものころ、親族に発話障害のある女性がいました。身ぶりでなんとか意思を伝え合おうとしたこと、そして彼女が亡くなってから、聞けずにいたことや言えずにいたことの多さに気づいたことを、今も覚えています。
その経験を出発点に、Ravitez 氏は Build Week の期間中に一人で Second Voice を開発しました。構音障害がある方や体の動きをうまく制御できない方が、会話の最中に言いたいことを相手に伝えられるよう支援するツールです。
Second Voice は、本人が発した言葉の断片に、本人用のフレーズ集とその場の会話の流れを組み合わせ、言おうとした文の候補をいくつか示します。利用者が文を選んだり編集したりしてからアプリが読み上げるので、何を伝えるかは本人が決められます。
当初、Ravitez 氏は文を復元することが一番難しいと考えていました。実際に最も重要だったのは、操作に関わる細かな設計でした。候補をいくつ表示するか、どれだけ早く表示するか、体を思いどおりに動かせない人にとって確定操作がどれほどの負担になるか、といった点です。
「UX のほんの細かな判断が、一番大きな意味を持ちました。体を思うように動かせない人が会話の途中でひと言伝えようとするとき、その人にとっては、そうした細部こそが製品そのものです。技術的に動いていても、実際の場面で使えなければ十分とは言えません」— Ravitez Dondeti 氏
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。
2 位：AirBridge for Windows
開発者： Adam Tarantino 氏
AirBridge は、なかなか解決できずにいた日常の困りごとから生まれました。Adam 氏の自宅には各所に AirPlay 対応スピーカーがありましたが、Windows PC から手軽に使う方法がありませんでした。2024 年にも当時の OpenAI モデルを使って取り組んだものの、実際に動く製品にまでは仕上げられませんでした。
Build Week で、Adam 氏はもう一度挑戦しました。
AirBridge は、Windows で再生中の音声を取り込み、仮想オーディオケーブルや一時ファイルを使わずに HomePod、Apple TV、Mac に直接配信します。単に音声を再生するだけでなく、複数のスピーカーを利用でき、部屋ごとに遅延を調整できます。音声の代わりに映像を遅らせて口の動きと音声のずれを補正するブラウザ拡張機能も備えています。
GPT-5.6 を搭載したアシスタントを介して音声でシステムを操作できます。どの操作を許可するかはローカルのポリシー層が判断し、その結果を実機の状態と照合します。
「ソフトウェアエンジニアとして 10 年以上働いてきましたが、ハッカソンへの参加は今回が初めてでした。経験がどれくらいあっても、アイデアが大きくても小さくても、ハッカソンに参加する価値はあります。挑戦してこそ、勝つチャンスが生まれます」— Adam Tarantino 氏
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。ご自身で試すこともできます。
暮らしのアプリ部門のファイナリスト
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Bander を使うと、家族のアカウントで AI アシスタントが何をしようとしているかを、実行前に確認できます。
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O2 by Agent9 は、大気質の測定値、山火事の発生状況、警報、予報を一か所にまとめます。
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SayAhead は、ろう者や難聴者が電話の内容を文字で読み、会話の流れを決め、自分で通話を進められるよう支援します。
仕事と生産性
1 位：veTriage
開発者： Erin Downes VMD
今年、動物病院 Paoli Vetcare の獣医師は 3 人から 1 人に減りました。心配した飼い主からは変わらず電話がかかってきますが、一件ずつ状態を評価できる診療スタッフは少なくなりました。
同院を経営する 61 歳の獣医師 Erin Downes 氏は、プログラミング経験こそありませんでしたが、数十年にわたり診療と病院運営の現場で培った判断力を veTriage に生かしました。このアプリは、受付スタッフが必要な病歴を聞き取り、緊急性を示す兆候に気づき、適切な担当者に評価を依頼できるよう支援します。診療に携わらないスタッフが医学的な判断を下す必要はありません。根底にあるのは、予約が埋まっていても患者の緊急度は下がらないという考え方です。診療上の必要性と病院の受け入れ能力は、分けて扱う必要があります。
Erin 氏のチームは、すでに veTriage の試験運用を始めています。難しい業務に日々向き合う人たち自身が、必要なシステムの開発に携われるようになった一例です。Codex は、Erin 氏の臨床知識を院内で使える業務手順に落とし込むのに役立ちました。GPT-5.6 は受付での聞き取りが効率よく進むよう支援し、医学的な判断は人が担います。
「61 歳の私の挑戦を見て、一つの分野で経験を積んできた方に、今からでも作り手になれると思っていただけたらうれしいです。私にはプログラミングの経験がありません。それでも、自分の専門知識が、課題を解決するものを作る出発点になるとわかりました」— Erin Downes 氏
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。プロトタイプも公開しています。
2 位：Pulse
開発者： Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb 氏
カイロの循環器内科医 Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb 氏は、病院勤務の合間に Pulse を開発しました。医療現場でもとりわけ難しい、心停止への対応を支援する研究用プロトタイプです。
蘇生処置の最中、チームリーダーは、室内のあちこちから飛び交う報告を聞きながら、心電図のリズム、電気ショック、投薬のタイミング、心肺蘇生のサイクル、胸骨圧迫の中断を把握しなければならないことがあります。Pulse は心停止への対応中に現場の声を聞き取り、臨床状況を継続的に記録します。エジプト・アラビア語とほかの言語が混じる発話にも対応し、何が行われ、次にどの処置のタイミングが近づいているかをチーム全員が確認できます。Pulse は、緊迫した状況で働く医療従事者を AI で支えつつ、判断は本人たちに委ねます。聞き取りにくい発話の解釈には GPT-5.6 を使い、蘇生処置の進行は決定論的で監査可能なコードで追跡します。判断材料が不十分なときは、チームに確認を求めます。
「Pulse はカイロで、病院勤務の合間に作りました。チームも研究室も資金もありませんでした。本格的な医療ツールを作れるのは、大学の研究グループか資金の豊富なスタートアップだけだと、どこかで思われています。Pulse は、そうとは限らないことを示す小さな実例です」
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。
仕事と生産性部門のファイナリスト
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LabSpace AI は、研究室の配置とそこにあるすべての物を、検索できるマップにします。
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OpenCounsel は、破損した訴訟書面を復元し、出典を検証したうえで、そのまま提出できる書類一式にまとめます。
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Tomok – Construction Intelligence は、工程表、仕様書、報告書を関連付け、インフラ事業のチームが遅延の原因をたどれるようにします。
開発者向けツール
1 位：Echo Canvas
開発者： Kevin Yang 氏
空間オーディオをテストするのは、ゲームエンジンでシーンを組み上げた後になりがちです。そのため、デザイナーや開発者が制作の早い段階で、その空間では音がどう響くとよいかを探るのは困難でした。
Kevin Yang 氏は、視覚的な設計に使うワイヤーフレームの音響版として Echo Canvas を開発しました。チームのメンバーはブラウザで空間をスケッチし、音源と聴取位置を配置できます。ドアを開けたり壁の素材を変えたりすると、その場で響きの違いを聞くことができます。
GPT-5.6 は、あらかじめ制約を設けたスキーマの範囲内でシーンの作成や説明を支援します。形状や音響の計算は決定論的なシステムが担い、音声はブラウザ上でローカルにレンダリングします。
目に見えない音の設計を、実際に耳で確かめながら検証できます。技術に詳しい人もそうでない人も、一緒に試行錯誤しやすくなりました。
「追跡する音線を増やせば、それだけで製品が良くなるわけではありません。AI の信頼性が最も高くなる使い方もわかりました。幾何計算やリアルタイムのデジタル信号処理を代行させるのではなく、制約を設けてシーンの作成と説明を任せることです」
プロジェクトの詳細をご覧ください。デモを試すこともできます。
2 位：Sentinel
開発者： Malik Bashaar Javaid 氏
MCP サーバーを介すると、エージェントはファイル、API、データベース、シェルコマンドにアクセスできます。Malik Bashaar Javaid 氏はエージェント型システムの開発中に、クイックスタート用テンプレートとして共有されている MCP サーバーで、同じような問題をたびたび目にしました。入力を無害化せずにシェルを呼び出すもの、認証情報が埋め込まれているもの、権限の境界が十分に守られていないものがあったのです。
そこで、MCP サーバーのリリース前にこうした問題を見つけるために開発したのが Sentinel です。決定論的な静的解析、厳しい制約のもとで実際のソースコードに照らして検出結果を精査する GPT-5.6 のレビュー、Docker で隔離した環境でサーバーの実際の挙動を調べるプローブを組み合わせています。モデルは検出結果を裏付けたり、異議を唱えたりできます。一方で、実行可能なプローブを独自に作ったり、存在しないコードを引用したりすることはできません。モデルが利用できないときに、指摘事項が通知もなく消えることもありません。Sentinel は検出結果を OWASP Agentic Top 10 の項目に対応付け、GitHub のコードスキャンにも取り込めるようにしています。これにより、急速に普及する MCP サーバーにも、従来の開発で使われてきたビルド時のセキュリティ対策を適用できます。
「モデルに制約をかける方が、プロンプトを書くより難しいです。作業時間の大半は、プロンプトエンジニアリング以外に費やしました。スキーマを検証する仕組みや、存在しないコードの引用を防ぐルールを作りました。プローブにはテンプレートを用意し、［GPT-5.6］ができるのはパラメーターの設定までとし、プローブ自体は書けないようにしました」
Sentinel は、Bashaar 氏が初めて参加したハッカソンで作った作品です。Bashaar 氏は最近、コンピューターサイエンスの学位を取得して大学を卒業しました。
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。ご自身で試すこともできます。
開発者向けツール部門のファイナリスト
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Emberframe Studio は、開発者が AI エージェントと一緒に開発を進めるための空間的なキャンバスを提供します。
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GenUI は、モデルが生成した JSON を、検証済みのネイティブ SwiftUI に変換します。
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Vibe Signal を使うと、iPhone や Apple Watch から Codex の進行状況を確認し、指示を出せます。
教育
1 位：Mechanica
開発者： Weiying Zhu 氏、Yukun Li 氏、Shan Wei 氏
Mechanica のアイデアが生まれたのは、博物館を訪れたときでした。「口に出すとおかしいし、ちょっと恥ずかしいのですが、展示品に見入るあまり、ケースのガラスに何度頭をぶつけたかわかりません」と Shan Wei 氏は話します。
チームが望んでいたのは、展示された機械を眺めるだけでなく、自分で動かし、分解して、その仕組みを理解することでした。Yukun Li 氏の言葉を借りれば、「その文化をもっと間近で見て、感じる方法」が欲しかったのです。
Mechanica は、断片的な史料をもとに、古代中国の 4 つの機械を実際に操作できる形で復元しました。天文時計塔から、現代のコンピューターが登場する何世紀も前に作られた、プログラム可能な織機までがそろいます。来館者は機構を動かしたり分解したりできるほか、一つひとつの寸法の根拠が古典の記述にあるのか、遺物の実測値にあるのか、それとも研究者の推定として明示されているのかを確かめられます。
古代の機械のなかには、手がかりがわずか数行の記述に限られ、どのように動いたのか想像しにくいものもあります。歴史家の見解が分かれる場合、Mechanica は一つの答えを定説として示すことはせず、異なる復元案を並べて紹介します。
開発にあたった 3 人には数十年にわたるソフトウェア開発の経験がありましたが、3D モデリング、アニメーション、物理シミュレーション、ハッカソンはほぼ未経験でした。チームが 3D モデリングや物理シミュレーション、アニメーションといった未知の分野に踏み出すのを支えたのが Codex です。GPT-5.6 は博物館の AI ガイドに使われています。このガイドは、館内の資料から根拠を示し、裏付けとなる資料がなければ回答を控えるよう設計されています。
「本当に、どこまで作れるかは自分の想像力次第です。25 年間ソフトウェアを書いてきましたが、3D もアニメーションもまったくの専門外でした。今はもう、その壁がありません。自分の専門をはるかに超えたものを作れるんです」— Weiying Zhu 氏
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。デジタル博物館も訪問できます。
2 位：Dấu
開発者： Robert Huynh 氏
Robert Huynh 氏は Build Week の前にも一度ハッカソンに参加しましたが、「自分の技術力でここにいていいのだろうか」と不安になり、半日で帰ってしまいました。今回の Build Week にはハノイで一人で参加し、ベトナム語の学習で特に難しい声調を、目で見て練習できるツール Dấu を作りました。
ベトナム語を話す家庭で育った Robert 氏は、よくあるもどかしさを身をもって知っていました。ある単語を口にするとみんなが笑うのに、自分の声調で意味がどう変わってしまったのかわからないのです。
ベトナム語では、同じ音節でも、声の高さと声質によって 6 通りの意味を持ちえます。Dấu はその違いを目に見える形にします。学習者が単語を録音すると、自分の声の高さの変化を示す曲線が、母語話者による検証済みの発音見本の曲線と並んで表示されます。自分の発音がどんな意味に聞こえた可能性があるかがわかり、声の出し方を具体的にどう変えればよいか、助言を受けられます。
Robert 氏が下した技術上の判断のなかでも特に重要だったのは、何を AI に任せないかということでした。声調の評価には決定論的な信号処理を使い、GPT‑5.6 は学習者への助言を担当します。はっきり判定できないとき、Dấu は誤った答えを自信ありげに伝える代わりに、もう一度発音するよう促します。
「以前は、ハッカソンに参加できるほど自分に技術力があるのかと悩んでいました。それが今回、一人で作ったものが最終選考に残ったんです。AI のおかげで、ずっと多くの人が作り手になれます。自分の技術力に自信がつくまで、やりたいことを先延ばしにする必要はありません」— Robert Huynh 氏
プロジェクトの詳細とデモをご覧ください。ご自身で試すこともできます。
教育部門のファイナリスト
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Canopy は、AI から学んだことをコーディング用のサンドボックスで実践するよう学習者に促します。
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Encore! は、子どもがテストで間違えた問題をもとに、その子に合わせた絵本形式の教材を作ります。
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ResearchOS は、研究で示された一つひとつの主張を、その出典までたどれるようにします。
参加してくださった皆さんへ
世界中でものづくりを楽しむこのイベントを支えてくださったすべての作り手、イベント参加者、Codex アンバサダーの皆さん、ありがとうございました。OpenAI の開発者向けの最新情報は、開発者向けページでご覧いただけます。直接顔を合わせて交流を続けたい方は、ぜひお近くのコミュニティイベントにご参加ください。