非エンジニアの元テレビ報道ディレクターが初めて開発したAI、Google主催の国際AIハッカソンでParallel部門1位に

1万人を超える人が参加登録した大会で、日本から唯一の受賞※　撮影したその夜に、出典確認と仮編集の下準備を進めるAI「CurrentCut」

株式会社フィールドキャスター

2026年10月17日 08時04分

エンジニアではない元テレビ報道ディレクター・田中政和（株式会社フィールドキャスター代表取締役）が、初めてのプロダクト開発で、Google LLC主催・Devpost運営の国際ハッカソン「Agentic Cinema: The Blockbuster Hackathon」のParallel部門1位（大会の5つの企業別部門の一つ・賞金7,500米ドル）を受賞しました。AIのコーディングエージェントと約5週間で開発し、個人として応募したAIエージェント「CurrentCut（カレントカット）」です。結果は日本時間2026年10月17日（米国時間16日）に発表されました。

大会には、世界各国のエンジニアやAI関係のプロフェッショナルなど1万人を超える人が参加登録し、893件の作品が提出されました。賞は5部門に1〜3位ずつの15枠で、日本からの受賞はCurrentCutだけです。

※受賞者20人のDevpostプロフィールに書かれた所在地を当社で確認（2026年10月17日時点。1人は所在地の記載なし）

取材・デモのお申し込み、映像制作のAI研修・導入のご相談を受け付けています（tanaka@fieldcaster.net）。

受賞作品「CurrentCut」の画面。発言の字幕に、確かめた情報源が添えられる（人物・店舗・情報源はすべてデモ用の架空のもの）

■ 受賞の概要

大会名：Agentic Cinema: The Blockbuster Hackathon
主催：Google LLC（運営：Devpost, Inc.）
テーマ：映画・映像業界の実務の課題を、AIエージェントで解決する
受賞：Parallel部門 1位（賞金7,500米ドル）。Parallel部門は、大会の5つの企業別部門の一つで、AI向けのWeb検索サービスを提供するParallel社の技術を使った作品が対象
受賞作品：CurrentCut（田中政和が個人として開発・応募）
大会ページ：https://agentic-cinema.devpost.com/
受賞作品の一覧：https://agentic-cinema.devpost.com/project-gallery
作品ページ：https://devpost.com/software/currentcut
デモ動画（英語・約3分）：https://www.youtube.com/watch?v=WTuQZxnvq1Y

Devpostの作品ページに表示された受賞の表示（Agentic Cinema: The Blockbuster Hackathon　Parallel - 1st Place）

■ 田中政和（たなかまさかず）について

元テレビ報道ディレクター／株式会社フィールドキャスター代表取締役。早稲田大学社会科学部を卒業後、テレビ番組制作会社で、TBS「イブニング・ファイブ」「総力報道！THE NEWS」、フジテレビ「スーパーニュース」「FNNプライムオンライン」などのニュースのディレクターを務め、フジテレビ報道センター長賞を受賞しています。2014年に株式会社フィールドキャスターを設立し、現在は、会社紹介動画の制作や、決算説明会の生配信業務を行っています。情報セキュリティの国家資格「情報セキュリティマネジメント」も持っています。

■ AIエージェント「CurrentCut」とは

5〜15分ほどの、事実を伝えるテレビの企画（情報番組の特集や経済ニュースなど）を担当するディレクターのためのAIエージェントです。撮影が終わったら、撮った素材を登録してボタンを押すだけ。ディレクターが寝ている間に、AIが次の作業を進めます（現在はデモ版を公開中）。

すべての素材を見て、発言を時間つきで書き起こす
オフレコと判定・指定された部分を、検索・台本・仮編集から外す
発言に出てくる数字や事実の出典を、インターネット上で探す（公的機関や企業の公式な情報を優先）
どの情報で確かめたかを1行ずつ添えた台本と、テロップの発注表をつくる
仮編集の映像を書き出す

翌朝は、AIが用意した台本と仮編集を出発点に、「どの場面を使うか」「どの数字をもう一度確かめるか」を決めるところから仕事を始められます。放送・公開前の最終確認は、これまでどおり人が行います。

■ 3つの特長

1. 台本の1行ごとに「どこで確かめたか」がつく

数字や事実を含む行には、確かめた情報源が添えられます。確かめられなかった行は、印をつけずに出すことはせず、「確かめられなかった」とはっきり書きます。ページに同じ数字が載っているだけでは「確かめた」とはみなしません。「何の」「どの項目が」「いくつか」の3つがすべて合っているときだけ、確かめた扱いにします。

AIが作った日本語のテロップ原稿（発注表）。行ごとに出典表記と「裏付け」が入り、裏付けのない数字には確認事項が書かれる（店舗・情報源はすべてデモ用の架空のもの）

同じテロップ発注表の英語版。海外の大会向けに英語の取材素材で作ったもの（デモ用の架空の素材）

2. オフレコは検索・台本・仮編集に使わず、何を止めたかを見せる

オフレコと判定・指定された部分は、ネット検索の言葉にも、台本にも、仮編集にも使いません。止めた部分は一覧にして、ディレクターが確かめられます。この線引きはAIの判断だけに任せず、プログラムの決まりで守っています。なお、書き起こしでは、AIがすべての素材を読みます。

オフレコの発言を見つけて、検索・台本・仮編集から外した場面（人物・店舗はデモ用の架空のもの）

3. 放送までに変わりそうな情報に、先に印をつける

「8月末までのキャンペーン価格」「今月さらに2店舗が開店」のように、情報源に期限や予定の変更が書かれているものを見つけて知らせます。撮影から放送までの間に変わってしまう情報を、構成を固める前に洗い出すためです。使うかどうかはディレクターが決めます。

■ 開発のきっかけ

事実を伝えるニュース番組の企画では、撮影のあとの夜に、素材の書き起こし、数字の確認、仮編集を一人で同時に進めることがよくあります。お店の数や価格は撮影の日から放送の日までの間に変わることがあり、オフレコの一言が編集に残ってしまえば大きな事故になります。CurrentCutは、この「撮影のあとの夜」を、田中が自分の経験をもとに形にしたものです。

田中はエンジニアではありません。課題の設定、判定のルール、確かめ方は田中が決め、実装はAIのコーディングエージェントが担う形で、約5週間で開発しました。たとえば「出典が見つかっても、何の・どの項目の・いくつの数字かがそろわなければ『確かめた』にしない」「オフレコかもしれない発言は、念のため使わない」といった判定のルールは、田中が現場の経験から決めたものです。動いているAIは、GoogleのGemini、Google ADK（AIエージェントを動かすための仕組み）、Parallelの検索APIです。

■ 非エンジニアだからこその苦労と失敗

初歩の初歩から、AIと一緒に勉強した

田中はプログラマーではありません。Docker（アプリを“箱”に詰めて、どこでも同じように動かす仕組み）や環境変数（アプリに設定を外から渡す仕組み）など、プログラマーなら当たり前に知っていることも知らないまま始めました。わからない言葉が出るたびにAIに聞き、初歩的なところから一緒に勉強しながら進めるしかありませんでした。日中は映像制作の仕事があるため、開発は夜や休日に進めました。

AIが全員一致で出した案を断った

開発を始めた日、4つのAIに企画を評価させたところ、全員が「放送の直前の作業を手伝うAIに変えるべきだ」と答えました。でも放送の直前、ディレクターは編集所で編集マンと一緒に作業しています。そこにAIは要りません。田中は案を断って、AIが手伝うのは「撮影のあとから、編集所に入るまで」と決めました。

プログラムは書けなくても、現場で何が起きるかを知っていることが、いちばん役に立ちました。

■ サービスにするときの課題

今後、サービスにすることを考えるうえで、いちばんの課題になると考えているのは「放送前の撮影素材を、AIに入れてよいか」という点です。放送前の素材には、まだ公にできない情報や、取材先との約束が含まれます。どこまでAIに任せられるかを、制作の現場の方と一緒に考えていきたいと思います。

■ 誤りの数も、そのまま公開

実際の実行から取り出した34件の主張に、人の手で一つずつ正解を付け、同じ34件を3回続けて判定させて比べました。根拠が足りないのに「確かめた」としてしまった誤りは、3回とも0〜1件。裏付けがあるのに「確かめられなかった」と控えてしまったものは、3回とも7件でした。限られた34件での評価で、迷ったら控える設計のため、控えすぎが多めに出ます。どちらの数字も、誤りの中身とあわせて、公開しているソースコード（https://github.com/tanaka-cell/currentcut ）の中でそのまま公開しています。

■ 「Agentic Cinema」とは

Googleが主催し、米国のDevpostが運営した、オンラインの国際ハッカソン（ソフトウェアを作って競う大会）です。テーマは「映画・映像業界の現場の困りごとを、AIエージェントで解決する」。2026年7月27日から9月9日（米国太平洋時間）までの約6週間に、世界中から10,110人が参加登録し、893件の作品が提出されました。賞金の総額は7万5,000米ドルです。

大会には、IBM、Grafana Labs、Parallel、ClickHouse、Replitの5社がパートナーとして加わり、部門ごとに1〜3位が選ばれます。賞の枠はあわせて15です。

審査は、Google・Devpost・パートナー企業の社員が担当しました。まず、決まりをすべて満たしているかを合否で判定し、通った作品だけを、次の4つの観点で同じ重みで採点します。

技術：どれだけしっかり作られ、GoogleのクラウドとパートナーのサービスをAIエージェントにどう生かしているか
完成度：技術の試作にとどまらず、一つの製品としてまとまっているか
影響：実在する人の、実在する困りごとを解決できると示せているか
アイデア：ありきたりではない発想で、その分野をよく理解しているか

作品は、実際に動くアプリのURL、公開したソースコード、英語の3分のデモ動画、英語の説明文をそろえて提出する決まりです。紙の企画書ではなく「実際に動くもの」で競う大会です。

大会の決まり（審査・賞金）：https://agentic-cinema.devpost.com/rules
大会の紹介記事（EdTech Innovation Hub）：https://www.edtechinnovationhub.com/news/google-cloud-opens-75000-agentic-cinema-hackathon-for-gemini-powered-media-tools

■ 代表コメント

「撮影が終わってから、ディレクターの長い夜が始まります。素材を見返して、インタビューで出た数字を一つずつ調べて、仮編集をつなぐ。私も何度もやってきました。あの夜の作業をAIに手伝ってもらえたら、朝は『この企画で何を伝えるか』を考えるところから始められる。そう思って作ったのがCurrentCutです。私はエンジニアではありませんが、現場で何に困っているかを知っていれば、AIと一緒に道具を作れる時代になりました。同じように困っている制作の現場に、この経験を役立てていきたいと思っています。」

（株式会社フィールドキャスター代表取締役田中政和）