ハッカソンで ChatGPT を中心とした AI のテクニカルメンターをしたり教材を作ってみた現在地のメモ
ハッカソンで ChatGPT を中心とした AI のテクニカルメンターをしたり教材を作ってみた現在地のメモです。
この記事は ChatGPT Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。
背景
今日はハッカソンのサポートしてきます!生成 AI もサポートしつつ広範囲にやります! pic.twitter.com/YUaR7jtTXC
— Tanaka Seigo (@1ft_seabass) December 10, 2025
- クローズドハッカソンで ChatGPT +α なテクニカルメンターをしてきました 2025年度版 - 1ft-seabass.jp.MEMO
- 合同ハッカソン Hack Rock Fes 2025 でテクニカルサポートをしてきました - 1ft-seabass.jp.MEMO
このようなハッカソンで ChatGPT を軸にテクニカルサポートをした時に「もうちょっと活用例として補足が必要かなあ」と思い教材を作ってみた雑感をまとめておきたいと思いました。
こちらの記事は ChatGPT 含め AI の活用範囲として自分が伝えてみてどんなものかなあというもので AI の使い勝手を比較してありするものではありません。
つくった教材

[AI・MCP ハッカソン教材 2025/11] この教材について
作った教材はこちらです。
- 基礎編:ChatGPT API
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- 環境構築とセットアップ
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- 基本的な使い方
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- ツールとFunction Calling
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- 継続会話の基礎
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- 応用編:対話型・サーバー実装
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- 対話型アプリケーション
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- Web APIサーバー実装
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- MCP編:Claude Desktop連携
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- MCP 基礎
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- MCP の HTTP API 化
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教材をつくってみると MCP 手前の他の手法もやはり便利
実は当初 MCP が最近のアプローチで楽しいので使ってみてほしかったのですが、MCP は、いかんせん覚えることが多いので、もっと段階的にステップアップできるようにしたくてこの教材を作った経緯があります。
また、ハッカソンにおけるポイントとして、他の仕組みと親和性を高めることは、より大きな構想を組む時には大切で「JSON のような構造データで AI と API を連携する」のポイントは大事になるわけです。
その流れで教材を段階的につくっていくと現在のブラッシュアップされた Function calling を使ったツール選択の段階の実装でも結構できることが分かってきました。
Web サーバー化も教材の提示としては大切だった
といいつつも、ハッカソンの場合、チーム内で様々な連携をする観点からいうと、分担して疎結合でバラバラにつくるニーズも多いです。
ですから MCP であろうと Function calling のアプローチであっても、他と連携するときに、HTTP サーバーとして建ちつつ、外部からは会話として話しかけられるような一種の複数 AI エージェント連携のようなアプローチも伝えると腑に落ちやすかったです。
もちろん熟練すれば、コード内に、複数の連携もできるようにはなりますが、たしかに単機能でサーバレス的に AI の仕組みも動くと、複雑な仕組みをつなげるときには、見通しはしやすくなります。
実際、サポートをしていると、いざ連携というときに、コードで頑張ってという流れはなかなか高カロリーなので、各機能をサーバーでバラバラにするアプローチを伝えやすかったです。
継続した会話や複数のツールを使う場合は MCP と Function calling の違いは見えやすいのかも
と、こうやって教材を作っているとわかってきたのですが、わかりやすく伝えるためにシンプルな仕組み、つまり単機能のツール選択のサンプルや流れの説明をした状態でのシチュエーション(場の定義)の場合は、正直、MCP と Function calling の違いはあまり見えにくそうです。
個別で質問があって回答をしたときは「いきなり MCP 自作は楽しいけど実行する MCP クライアントが必要だったり MCP サーバーの概念理解は必要で難易度は高いので、まず、Function calling を使って、まず JSON で受け取って次の仕組みに渡すところから小さくスタートしてみよう」とアドバイスしていました。
もちろん MCP は、いままでの大変さが考慮されていることが多くて、複数ツールの管理についても仕様として決まっていて、いままでだと自分で設計が必要だったところが解決がなされていたり、ツールの追加・削除においても、いままでならコード変更が必要なようなところが、設定ファイルだけで設定完了できるんですけどね。
ということで、もちろん定まった観点ではありませんが教材を作ることで AI を組み込んでとこでも、段階的というか、やりたいこと、実装のカロリーと実際のできたときの効果といったところでは、適材適所で、ちゃんとおススメを示していけるといいなという気持ちを新たにしました!