Adapty_東京AI祭ハッカソン2025ピッチスライド

東京AI祭ハッカソン2025の決勝戦で発表した「Adapty」のピッチスライドです

Transcript

1. Adapty AI Agentsと親の共同体制で⼦供のネットリテラシーを育成 Shino Yamada
2. Adaptyの3つの機能 3つの機能で、親⼦の共同学習と対話をサポート 事例検索機能 最新トラブル事例と 予防策をキャッチアップ RPG機能 ネットリテラシーを楽しく向上 親⼦ナビ機能 ⼦供への適切な助⾔をサポート 👫親向け 👶⼦供向け 👫親向け
4. 親⼦を⽀えるMulti-Agent-System ⼈間に価値を届けるAgentsと彼らのコンテキストを更新するAgentsが協働 親⼦ナビAgent 親 プロファイル DB 司書Agent 専⾨家として知⾒提供 事例ナレッジ Web検索Tool 教材更新Agent ⼦のリテラシーレベルを コンテキストとして活⽤ パーソナル トレーナーAgent 分析Agent シナリオDB AgenticRAG ⼦ 親 コンテキスト更新 コンテキスト活⽤
5. コンテキストエンジニアリング設計 コンテキストエンジニアリングを意識した設計により効率的な情報管理を実現 教材更新Agent 親⼦ナビAgent プロファイル DB 司書Agent 事例ナレッジ Web検索Tool パーソナル トレーナーAgent 分析Agent シナリオDB RAG コンテキスト更新 コンテキスト活⽤ 各Agentの関⼼領域分離 コンテキストDBの独⽴ タスク関連情報の抽出 1 2 3
6. コンテキスト最適化の実証結果（W&B Weave） 親⼦ナビAgentではDBから抽出した変数を使ってプロンプトを構成、DB全データを 参照する⽅式と⽐較して消費トークン‧コスト43%減 全データ参照⽅式 変数抽出⽅式 消費トークン コスト
8. Appendix
9. 収益化戦略 保護者向けにフリーミアムモデルを導⼊してブランド認知度を確⽴し、段階的に 学校‧学童保育市場へ展開 Phase1 Phase2 B2C 保護者向けフリーミアムモデル B2B2C 学校‧⾃治体とのライセンス契約モデル ⽉額880円 (※1) 年額1500円 /⽣徒あたり (※2) ユーザー基盤の構築‧拡⼤ スケーラブルな収益モデル確⽴ ※1 教育アプリの相場は⽉額700〜1000円 ※2 学校向けEdTech (Qubena等) の標準的な価格帯
10. 競合優位な提供価値 2つの独⾃ループがかみ合って⽣まれる「⾃⼰進化する教育エコシステム」
11. システムアーキテクチャ フロントエンドはReact, バックエンドはExpress, AI層はDifyを使⽤ DB層 Dify KB/GD フロントエンド React バックエンド Express 親⼦ナビ画⾯ RPG画⾯ 事例検索画⾯ API Routes AI層 Dify 親⼦ナビAgent トレーナーAgent 司書Agent 教材更新Agent 分析Agent 事例ナレッジ Perplexity Tool シナリオDB プレイ履歴DB プロファイルDB
12. コンテキストエンジニアリングの指針 「Adapty」のマルチエージェントシステムは、Anthropic発表の技術ブログで⾔及 されているコンテキスト戦略に沿った設計となっている 1. Separation of Concerns 2. “just in time” approach 3. smallest possible set コンテキスト戦略
13. AgenticRAGの実装 司書Agentでは、従来のRAGを超え、動的な検索選択‧適応的なツール利⽤‧⾃律 的な知識ベースの更新（AgenticRAG）を実現 Tool Agent 👤ユーザー 質問 🕐時刻取得 🌐Web検索 ✨知識 ベース更新 📚知識 ベース 💬回答 🤖⾃律的 判断 既存知識で⼗分 追加情報必要 期間指定あり ⾃動追加
14. 事例ナレッジのデータ形式 ネットトラブル事例のナレッジベースには、事例カテゴリ‧タイトル‧概要‧教訓 を定型フォーマットで記載したドキュメントが格納されている
15. WeaveによるQCT評価とLLM選定 品質要件(Q)‧速度要件(T)を満たすものの中で安価(C)なLLM(gpt-5-chat)を選定