OpenAI Build Week は、Codex と GPT‑5.6 で実際に使えるものを作るという、シンプルな挑戦から始まりました。その挑戦に取り組み、ものづくりの精神をたたえる活気に満ち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 47,000 人近くの作り手が参加し、私たちにとって過去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を提出したほか、オンラインで 7 回、対面で 60 回のコミュニティイベントに参加し、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、ものづくりのこれからも垣間見えました。コーディング経験のない獣医師が作ったトリアージツールは、人手不足の自身の病院ですでに試験運用されています。カイロの循環器内科医は、病院勤務の合間に、心停止対応を支援する研究用プロトタイプを開発しました。ほかにも、自らの経験をもとに発話のアクセシビリティやベトナム語の発音を支援するツールを作った受賞者がいる一方、開発者たちは MCP のセキュリティ、空間オーディオの設計、操作できる古代機械の復元に取り組みました。
これらのプロジェクトは、作り手のコミュニティがどう広がっているかを示しています。開発者はより野心的なシステムに挑戦でき、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変えられるようになっています。
本日、「暮らしのためのアプリ」「仕事と生産性」「開発者向けツール」「教育」の 4 部門で、8 件の受賞プロジェクトを発表します。
審査員は、技術的な実装、デザインとユーザー体験、期待される影響、アイデアの質を基準に各プロジェクトを評価しました。
8 件の受賞プロジェクトには、総額 100,000 ドルの賞金が贈られます。各部門の 1 位のチームには、OpenAI DevDay の参加パス、Codex チームと交流する機会、ChatGPT Pro の 1 年間の利用権も贈られます。
各部門で受賞プロジェクトを 2 件だけ選ぶのは難しい作業でした。OpenAI Build Week で参加者が作り上げた作品を、全プロジェクトのギャラリーでぜひご覧ください。
暮らしのためのアプリ
1 位：Second Voice
制作者： Ravitez Dondeti
Ravitez Dondeti さんが子どもの頃、親族の一人に発話障害のある女性がいました。身ぶりで意思を伝え合おうとしたこと、そして彼女が亡くなった後、聞けなかったことや伝えられなかったことがどれほど多かったかに気づいたことを覚えています。
その経験が、Second Voice の出発点となりました。構音障害がある人や身体の動きを制御しにくい人が、会話の場で言いたいことを相手に伝えるための支援ツールで、Build Week の期間中に一人で開発しました。
Second Voice は、本人の断片的な発話に、その人のフレーズ集とその場の文脈を組み合わせ、意図に合いそうな文を少数の候補として提示します。アプリが読み上げる前にユーザーが文を選択または編集するため、何を話すかは本人が決められます。
Ravitez さんは当初、文の再構成が最も難しい課題になると考えていました。ところが、実際に最も重要だったのは、操作に関する細かな設計判断でした。選択肢をいくつ表示するか、どれほど速く表示するか、身体の動きを制御しにく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 のごく細かな判断が、最も大きな意味を持ちました。身体の動きを制御しにくい人が会話の途中で一言を伝えようとするとき、その設計判断こそがプロダクトそのものになります。技術的に動くアプリでも、実際の場面で使えなければ十分ではありません。」— Ravitez Dondeti
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。
2 位：AirBridge for Windows
制作者： Adam Tarantino
AirBridge は、なかなか解決できない日常の困りごとから生まれました。Adam さんの家には AirPlay 対応スピーカーが各所にありましたが、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 モデルでこのアイデアに取り組んだものの、実際に動くプロダクトにはできませんでした。
Build Week で、彼は再び挑戦しました。
AirBridge は Windows の音声をリアルタイムで取り込み、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 に直接ストリーミングします。単純な再生にとどまらず、複数スピーカーへの対応、部屋ごとの遅延補正、音声ではなく映像を遅らせてリップシンク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で音声によるシステム操作ができます。一方、ローカルのポリシーレイヤーが許可される操作を判断し、その結果を実際のハードウェアの状態と照合して検証します。
「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。スキルのレベルやアイデアの大小にかかわらず、ハッカソンには参加する価値があります。参加しなければ、勝つこともできません。」– Adam Tarantino
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。実際に試すこともできます。
暮らしのため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 アシスタントが操作を行う前に、その内容を確認できます。
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O2 by Agent9 は、大気質の測定値、山火事の状況、警報、予測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読み、会話を進め、通話を制御できるよう支援します。
仕事と生産性
1 位：veTriage
制作者： Erin Downes VMD
今年、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の電話は変わらずかかってきますが、一件一件の状態を判断できる診療スタッフは少なくなっていました。
獣医師であり病院経営者でもある 61 歳の Erin Downes さんは、コーディング経験がないまま、数十年にわたる診療と病院運営で培った判断力を veTriage という形にしました。このアプリは、医療職ではないスタッフに医学的判断を求めることなく、受付担当者が必要な病歴を聞き取り、緊急性を示す兆候を見つけ、適切な評価につなげられるよう支援します。中心にあるのは、予約が埋まっていても患者の緊急性は下がらないという考え方です。診療の必要性と病院の受け入れ能力は、分けて扱わなければなりません。
Erin さんのチームですでに試験運用されている veTriage は、難しい業務の現場を最もよく知る人たちが、今では自分たちに必要なシステムづくりに参加できることを示しています。Codex は Erin さんの臨床の専門知識を、病院で実際に使える業務フローへと形にするのに役立ちました。一方、GPT-5.6 は医学的判断を行わず、受付時の聞き取りを人が効率よく進められるよう支援します。
「61 歳の私の挑戦を通じて、深い専門知識を持つほかの方々にも、作り手になるのに遅すぎることはないと感じてもらえたらと思います。私にはコーディング経験がありませんが、専門知識を出発点に、課題を解決するものを作れると気づきました。」– Erin Downes
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。プロトタイプもご覧いただけます。
2 位：Pulse
制作者： Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb
カイロの循環器内科医 Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb さんは、病院勤務の合間に Pulse を開発しました。医療の中でもとりわけ厳しい対応が求められる場面の一つ、心停止への対応を支援する研究用プロトタイプです。
蘇生処置中、チームリーダーは、室内のあちこちから状況報告の声が上がる中で、心調律、電気ショック、投薬のタイミング、CPR 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 は心停止対応の現場の音声を聞き取り、エジプト・アラビア語とほかの言語が混在する発話にも対応しながら、臨床状況を継続的に把握します。そして、何が行われ、次に何を行う必要がありそうかを、チームで共有できる形に保ちます。Pulse は AI を活用し、重圧のかかる環境で医療従事者を支援しますが、その判断を代行することはありません。GPT-5.6 が不明瞭で入り組んだ発話の解釈を助ける一方、決定論的で監査可能なコードが蘇生処置の流れを追跡し、根拠が不明確な場合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、チームも研究室も資金もない状態で作りました。本格的な医療ツールは、大学の研究グループか、豊富な資金を持つスタートアップから生まれるものだという暗黙の思い込みがあります。このプロジェクトは、そうとは限らないことを示す小さな証拠です。」
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。
仕事と生産性部門のファイナリスト
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LabSpace AI は、研究室とその中にあるすべてのものを、検索可能な空間マップにします。
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OpenCounsel は、破損した訴訟書面を、出典の検証を済ませた提出可能な書類一式に仕上げます。
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Tomok – Construction Intelligence は、工程表、仕様書、報告書を結び付け、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
空間オーディオのテストは、ゲームエンジンでシーンを構築した後に初めて行われることが少なくありません。そのため、デザイナーや開発者は、制作の早い段階で空間の音の響きを検討しにくいという課題があります。
Kevin Yang は、視覚的なワイヤーフレームに相当する音響ツールとして Echo Canvas を開発しました。共同作業者はブラウザで空間をスケッチし、音源や聴き手を配置したり、出入り口を開けたり、壁の素材を変えたりして、その結果をすぐに音で確かめられます。
GPT-5.6 はシーンの作成や説明を支援できますが、その動作は制約のあるスキーマの範囲内に限られます。幾何計算と音響計算は決定論的なシステムが担い、音声はブラウザ内でローカルにレンダリングされます。
これにより、通常は目に見えない設計上の問題を音で聞き、詳しく確認できるようになります。技術者も技術者以外の共同作業者も、一緒にはるかに検討しやすくなります。
「レイの数を増やせば、自動的に良いプロダクトになるわけではありません。また、AI が最も信頼できるのは、幾何計算やリアルタイム DSP の代わりとしてではなく、制約を設けた作成・説明のレイヤーとして使う場合だと学びました。」
プロジェクトの詳細をご覧いただくか、こちらでデモをお試しください。
2 位：Sentinel
開発者： Malik Bashaar Javaid
MCP サーバーは、エージェントにファイル、API、データベース、シェルコマンドへのアクセスを提供できます。Malik Bashaar Javaid はエージェント型システムを構築する中で、入力がサニタイズされていないシェル呼び出し、埋め込まれた認証情報、不十分な認可境界を含む MCP サーバーが、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例を何度も見つけました。
そこで、MCP サーバーのリリース前にそうした問題を見つけるため、Sentinel を開発しました。決定論的な静的解析、厳しい制約の下で実際のソースコードの文脈に照らして検出結果を確認する GPT-5.6 によるレビュー、そしてサーバーの実際の挙動をテストする Docker で隔離された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疑問を呈したりできますが、実行可能なプローブを新たに作ること、存在しないコードを引用すること、モデルを利用できないときに懸念事項を黙って消すことはできません。Sentinel は検出結果を OWASP Agentic Top 10 に対応付け、GitHub のコードスキャンに取り込むこともできます。急成長するエージェントのエコシステムの一分野に、従来からあるビルド時のセキュリティ対策を導入する仕組みです。
「モデルに制約を設けるのは、プロンプトを与えるよりも難しいことです。作業の大半はプロンプトエンジニアリングではありませんでした。スキーマのチェック、存在しないコードの引用を禁じるルール、そして [GPT-5.6] がパラメーターを設定することはできても、自ら書くことは決してできないプローブのテンプレートを作ることでした。」
Sentinel は、Bashaar が初めて参加したハッカソンで制作したプロジェクトです。彼は最近、コンピューターサイエンスの学位を取得して卒業しました。
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。実際に試すこともできます。
開発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 エージェントとともに開発を進めるための空間キャンバスを提供します。
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GenUI は、モデルが作成した 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 では、iPhone や Apple Watch から Codex の状況を確認し、指示を出せます。
教育
1 位：Mechanica
開発者： Weiying Zhu、Yukun Li、Shan Wei
Mechanica のアイデアは、博物館を訪れたときに生まれました。「口にするとおかしくも恥ずかしい話ですが、ガラスの向こうの展示品に夢中になりすぎて、博物館のガラスに頭をぶつけたことが数え切れないほどあるんです」と Shan Wei は語ります。
チームが望んだのは、展示された機械を眺めるだけでなく、実際に動かし、分解して、その仕組みを理解することでした。Yukun Li の言葉を借りれば、「文化をもっと間近で見て、感じる方法」です。
Mechanica は断片的な歴史資料を基に、古代中国の 4 つの機械を、実際に動かして操作できる形で復元します。天文時計塔から、現代のコンピューティングより何世紀も前に作られたプログラム可能な織機までが対象です。来館者は機構を操作したり分解したりでき、すべての寸法について、古典文献、遺物の実測値、または学術的推論であると明示された根拠にまでさかのぼれます。
古代の機械の中には、わずか数行の記述が主な手がかりとして残るものもあり、どのように動いていたかを想像するのは困難です。歴史家の見解が分かれる場合、Mechanica は唯一の確定的な答えがあるかのように装わず、異なる解釈に基づく復元を提示します。
3 人の開発者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、ハッカソンの経験はほとんど、あるいはまったくありませんでした。Codex は、3D モデリング、物理、アニメーションという未知の領域に踏み出すチームを支援しました。一方、GPT-5.6 は AI ガイドを動かしています。このガイドは、博物館が持つ根拠を引用し、根拠がない場合は回答を控えるように設計されています。
「本当に、限界を決めるのは自分の想像力だけです。ソフトウェアを 25 年間書いてきましたが、3D やアニメーションは完全に専門外でした。それなのに今、その壁はもうありません。誰もが自分の専門分野をはるかに超えたものを作れるのです。」– Weiying Zhu
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。デジタル博物館を訪れることもできます。
2 位：Dấu
開発者： Robert Huynh
Robert Huynh は Build Week 以前にも一度ハッカソンに参加したことがありましたが、自分には参加するのに「十分な技術力がない」と不安になり、半日で帰ってしまいました。Build Week ではハノイの会場に一人で参加し、ベトナム語学習の最難関の一つである声調を視覚的に指導するツール、Dấu を開発しました。
Robert はベトナム語を話す家庭で育ちました。何か単語を口にするとみんなが笑い出すのに、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。そんな、よくあるもどかしさを身近に感じていました。
ベトナム語では、同じ音節でも声の高さや声質によって 6 つの異なる意味を持つことがあります。Dấu はその違いを視覚化します。学習者は単語を録音し、自分のピッチ曲線を検証済みのネイティブ話者のお手本と並べて確認できます。また、自分の発音がどんな意味に聞こえた可能性があるかを知り、発声時の身体の使い方について具体的な修正指導を受けられます。
Robert が下した最も重要な技術的判断の一つは、AI に何をさせないかを決めることでした。決定論的な信号処理が声調を評価し、GPT‑5.6 が学習者を指導します。根拠が曖昧なとき、Dấu は誤った答えを自信ありげに返すのではなく、もう一度試すよう学習者に促します。
「ハッカソンに参加できるほどの技術力が自分にあるのかと悩んでいたのに、一人で作ったものが最終選考に残るまでになりました。AI のおかげで、ものづくりに挑戦できる人はずっと増えています。十分な技術力が身についたと感じるまで、やりたいことに取り組むのを待つ必要はありません。」– Robert Huynh
プロジェクトの詳細とデモはこちらをご覧ください。実際に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、子どものテストの間違いを、その子に合わせた物語形式のレッスンに変えます。
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ResearchOS は、研究におけるすべての主張について出典をたどれるようにします。
皆さまに感謝！
この世界規模のものづくりの祭典を実現し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まに感謝します。OpenAI の開発者向けの最新情報は、開発者向けページでご確認ください。また、直接交流を続ける機会として、お近くのコミュニティイベントにぜひご参加ください。