AI Engineer Singapore 2026 完全現地ガイド — builderの「水準」を感じ取る

PART 1

感じ取るべき7つの水準シグナル

各シグナルは〈いま起きていること → 日本との距離 → 持ち帰る象徴 → 現地での測り方〉。象徴（金枠）が、レポートの背骨になる一行。

①

コードは「エージェントに書かせる」が前提。価値は“意図とtaste”の上流へ移っていた

いま起きていること

Greptileは「マージPRの1/4超が、人間が一切介在しない無人エージェント発」と語り、500万件の“vibecoded PR”を分析（エージェントのコードは人間と同程度に通るが、各エージェント固有の壊れ方をする）。Stripeは社内エージェントMinionsでSlackから巨大モノレポにPRを自動生成。Exaの講演「2025年11月24日—次に来るもの」は、Claude Opus 4.5を“相転移”と位置づけ、言語の流暢さ＝トークン単価へ収束、価値は「何を作るべきか＝意図とtaste」へ上流移動と主張。

日本との距離

日本のエンジニア組織はまだAIコーディングを“補完・アシスタント”として扱いがち。「無人マージPRが1/4」を前提に組織・レビュー体制を組む段階にはない。Design勢（Cursor・Figma・Google）も口を揃えて「AIが全部作る時代の差は“taste”と“摩擦の残し方”」と語る。

持ち帰る象徴
コードを“書く”話がほとんど出なかった。前提は「エージェントに書かせ、人間はレビューと意図の指定に回る」。マージPRの1/4はもう無人だった

▶ 測り方：「無人マージのPR、御社もう何%？レビューは人？エージェント？」 数字が即出るかが水準。

②

「エージェントはサンドボックスで隔離して走らせる」が初期設定。安全はOSレベルの話に

いま起きていること

Daytona「自律エージェントにサンドボックスは交渉の余地なし」——Claude Code/Cursor/Codexはあなたと同権限でシェル・FS・ネットを握り、MCPサーバは未監査の他人のコード、プロンプトインジェクションだけで悪用経路が開く。Tusk/Fence「“お行儀よくして”と頼むのをやめろ」——確率的なper-callチェックは長時間セッションで劣化、決定論的なOSレベル境界が要る。NanoClawもハード隔離・ゼロトラスト鍵分離・human-in-the-loopを前提に語る。

日本との距離

日本では「エージェントにシェル権限を渡し、隔離環境で常時走らせる」運用やガバナンスの議論はまだ薄い。汚染MCP・プロンプトインジェクションを“前提の脅威”として設計に織り込む水準。

持ち帰る象徴
“エージェントを信じてお行儀よくさせる”のはもう無理、が前提だった。OSレベルで隔離して走らせるのが当たり前になっていた

▶ 測り方：「コーディングエージェント、サンドボックス必須にしてます？ MCPサーバの監査は誰が？」

③

「一人一台、自分のソフト会社」——個人用エージェント（OpenClaw/Zo/Hermes）が文化になっていた

いま起きていること

本ステージに「The State of OpenClaw」（OpenClaw maintainer）、「Everyone Gets A Software Company」（Zo Computer＝“元祖OpenClaw”、個人クラウド＝“ママでも使えるAWS”）、pi.devでOpenClawを自社製品に組み込む話まで。Sonzaiは“人格を埋め込んだ記憶”でコンパニオン→AI社員へ。会期週には ClawCon Singapore や Hermes Night も。（※台湾の「養龍蝦」と同じOpenClaw系譜。個人が常駐エージェントを“飼う”流れがアジアの builder で加速）

日本との距離

日本では、個人がエージェントを常駐させPCやクラウドを丸ごと任せ、“自分専用のソフト会社”を生活インフラにする文化はまだ。ここはアジアの builder 界隈の方が前を走る。

持ち帰る象徴
“一人一台、自分のソフト会社を持つ”前提で話していた。個人がOpenClaw/Zoを常駐させ、生活と仕事のインフラにしていた

▶ 測り方：「自分用のエージェント、もう常駐させてます？何を任せてる？」 反応の軽さが水準。

④

主役は「評価（evals）」。汎用ベンチではなく“本番条件のシナリオ評価”が出荷の条件

いま起きていること

Resaro「シナリオ特化の評価」——汎用ベンチはもう不十分、Operational Design Domainを定義し本番条件の証拠を出す（シンガポールのAI Verify / MAS Veritasに関与）。Sonarのコードレビュー評価c-CRABは現行ツールが約40%しか解けないと示し、Bifrostは「ラボのベンチは過学習を測るだけ、現場対応力は別物」（ロボの評価）。Arizeはeval/トレース/フィードバックループ。

日本との距離

日本でも評価は重視されるが、「汎用ベンチは無意味、本番シナリオ評価で出荷可否を判断」＋政府主導の評価枠組み（AI Verify）まで持つのが距離。

持ち帰る象徴
“動いた”では誰も出荷しない。本番条件のシナリオ評価で証拠を出すのが前提。政府まで評価フレームワークを持っていた

▶ 測り方：「出荷判断、どのevalで？汎用ベンチ？本番シナリオ？証拠は誰が出す？」

⑤

政府が「先頭ランナー」を自任。Sovereign AI と builder が同じステージに立つ

いま起きていること

本ステージの開幕級にシンガポール外相 Dr Vivian Balakrishnan（“Second Brain”）。GovTechは「政府は遅れる側、と思われがち。シンガポールはそうでないと賭ける」とし、職員が“AI-first”で考える文化づくりまで。IMDA・GovTechがスポンサー。一方でSakana AI（東京）は「Sovereign AI：日本向けにフロンティアを現地化」を講演。

日本との距離

ここは日本との対比が鮮烈。シンガポールは政府が“AI-first”を実装し、builder会議の本ステージに外相が立つ。日本の政府AIはより慎重・分散的。ただし「主権AI・現地化（Sakana）」は日本固有の強い論点でもある。

持ち帰る象徴
外相とGovTechがbuilder会議の本ステージに立っていた。政府が“遅れる側”ではなく“先頭を走る”前提だった

▶ 測り方：シンガポール勢に 「政府の調達・規制って、ボトルネック？それともアクセラレータ？」

⑥

フロンティアは「中国・アジア・オープン勢」が対等以上。西側モデル中心の世界観はもう前提でない

いま起きていること

Z.aiがOpenAIと並ぶDiamondスポンサーで、GLM-5.1（長期タスク向け）を基調級で。MiniMaxは「自分の計算資源を自分で管理するエージェント」、Rekaはworld model、RWKV/Featherless（シンガポールのEugene Cheah）はオープンモデルの実用、Cerebras（ウェハースケール）/Groq（高速推論）も。Wei Wei Hsuは「東洋のプロダクト作りの別プレイブック」（原神・TikTok・深圳の速度）。

日本との距離

日本のエンジニアは依然 OpenAI/Anthropic/Google 中心の世界観になりがち。ここでは中国フロンティア（Z.ai/MiniMax）やオープンモデルが“当然の選択肢”として対等に並ぶ。

持ち帰る象徴
OpenAIの隣にZ.aiが同格で並んでいた。“西側モデル中心”の世界観は、ここではもう前提ではなかった

▶ 測り方：「いま本番で使ってるモデル、西側だけ？中国・オープン系も評価に入れてます？」

⑦

「モデル待ち」は誰もしない。勝負は“足回り”——harness・memory・eval・sim

いま起きていること

Bland「Voice AIはモデルの問題じゃない」（本番のハードはリーダーボードに無い、3年・数百万コールの傷跡）。IBM「harness（足回り）」、Prime Intellectは長時間エージェントのscaffold/継続学習、Sonzaiは記憶、LlamaIndexは「規模で最初に・最悪に壊れたもの」、Bifrostはsim-to-real。Sara Hooker（Adaption）は「規模の力押しを超え、継続的に適応する知能」。

日本との距離

「次の新モデルが全部解決してくれる」を待つ姿勢 vs 「モデルは来る、勝負はループ（足回り）」という前提。日本は前者寄りになりがち。

持ち帰る象徴
“次のモデル待ち”の人は一人もいなかった。勝負はモデルの賢さじゃなく、harness・memory・evalの足回り——が共通前提だった

▶ 測り方：「いま詰まってるの、モデルの賢さ？それとも足回り（memory/eval/harness）？」

原理①

数字を人に当てて“温度”を測る

講演で語られる数字は、担当者に「実感どう？」と当てる絶好の的。数字スライドは必ず撮る＋声で読み上げ。

出どころ	語られる数字	当てる質問
Greptile（土・コードレビュー）	マージPRの1/4超が無人エージェント発／月3Bライン・1M PRをレビュー／9,000+チーム（NVIDIA・Scale AI・Brex）	「無人マージPR、御社は何%？どのエージェントが一番壊す？」
Sonar / c-CRAB（土）	現行のAIレビューツールはベンチ課題の約40%しか解けない	「御社のレビューエージェント、本番でどれだけ拾えてる？人と何が違う？」
Daytona（土・サンドボックス）	1日あたり数百万のサンドボックスを稼働／$31M調達	「数百万/日の内訳は？一番多い用途はコーディングエージェント？」
GroqCloud（土・推論）	週に数兆トークンを提供	「数兆トークン/週、APACの比率は？レイテンシのボトルネックは？」
Exa「11/24」（土・基調的）	言語の流暢さの価値が“トークン単価”へ収束（Claude Opus 4.5を相転移と位置づけ）	「“コードはコモディティ”なら、御社エンジニアの価値は何に移った？」

※数字は公式スケジュール・講演概要に基づく見立て。会場の最新スライドと突き合わせる（食い違い＝温度の的）。

PART 2

これは何？——日本人向け腹落ち辞典

名前を見て“知らない”で素通りしないための最小地図。

人・組織

swyx: 「AI Engineer」という言葉の提唱者。主催65labsの中心人物でCognitionアドバイザー。締めの「The Agent Lab Nation」。
65labs: シンガポール拠点のbuilderコレクティブ＝本イベント主催。地域のCursor/Gemini/Codexハッカソンを運営。
Dr Vivian Balakrishnan: シンガポール外相、元・Smart Nation担当。本ステージで「Second Brain」（シグナル⑤）。
Dr Feng Yuzhang: GovTech Singapore のAI責任者。政府の“AI-first”実装を語る。
Sara Hooker: Adaption Labs 共同創業（元Cohere VP of Research、元Google Brain）。継続的に適応する知能（シグナル⑦）。
Thibault Sottiaux: OpenAI Codex責任者。「Amplifying Every Builder with Agents」。
Zixuan Li: Z.ai（Zhipu系の国際ブランド）責任者。GLM-5.1を発表（シグナル⑥）。
Geoff Huntley: OSS研究者。継続実行ループ「Ralph（Wiggum）」で知られる。「Everything Is a Factory」。
Eugene Cheah: シンガポールの開発者。RWKV共同リード／Featherless創業。オープンモデルの実用（シグナル⑥）。
Sakana AI: 東京のAIラボ。登壇は「日本向けの主権AI・現地化」（シグナル⑤⑧）。Stefania Drugaが研究員。

バズワード

vibe coding / vibecoded PR: 自然言語で“雰囲気”で書かせる開発／そうやって生まれたPR。シグナル①の核。
harness / scaffold: モデルの周りの“足回り”——ツール接続・権限・オーケストレーション・回復処理。勝負所（シグナル⑦）。
MCP: Model Context Protocol。エージェントに外部ツール/データを繋ぐ標準。便利だが未監査=リスク（シグナル②）。
evals（シナリオ評価/ODD）: 汎用ベンチではなく本番条件で測る評価。Operational Design Domain＝想定運用領域（シグナル④）。
sandbox / ゼロトラスト: エージェントをOSレベルで隔離して走らせる前提（シグナル②）。
OpenClaw / Hermes / personal agent: 個人が常駐させる自律エージェント。台湾の「養龍蝦」と同系譜（シグナル③）。
VLA / world model / sim-to-real: Vision-Language-Action＝身体性AI／世界モデル＝物理を予測・生成／模擬から実機への移行。Physical AIトラックの核。
continual learning / gradient-free: 使うほど賢くなる継続学習。再学習なしで適応（Adaption／Prime Intellect）。
agentic frontend: 人間だけでなく“AIエージェントも操作する”前提で作るUI（Figma/GreatFrontEnd）。
wafer-scale / MoE: ウェハー一枚規模のチップ（Cerebras）／専門家混合モデル。推論・学習の効率化。

PART 3

観察プレイブック

7シグナルを“確かめに行く”のが現地の仕事。記録は「①発言そのまま／②数字とファクト／③自分のひらめき」で声に残す（録り始めに種類を一言）。

見る（写真・メモに残す）

どのトラックが満席か（Software vs Design vs Physical AI vs Demo Stage、人の集まりが体温計）
ターミナル実演・ライブデモの“素のコマンド”と失敗の出方
"agent" "eval" "sandbox" "MCP" "harness" が出る頻度＝バズワード密度

聞く（水準を測る5つの質問）

「無人マージPR、もう何%？」①
「エージェント、サンドボックス必須？」②
「自分用エージェント、常駐させてる？」③
「出荷判断、どのevalで？」④
「中国・オープンモデルも本番評価に？」⑥

象徴を拾う

その日の終わりに30秒、「今日いちばん“もう当たり前になってた”のは何？」を一言で録る。これが帰国後レポートの背骨になる。サイドイベント（夜のmeetup/hackathon）が本番の半分。

PART 3.5

「だったら…」の8問

だったら…と、前提にぶつける。

7シグナルが腹に落ちている前提で、現地が“当然”とする所に〈で、なんで？〉〈影を聞く〉をぶつける。同じ問いを必ず2人目にも（一致＝確信、割れ＝論点）。想定どおりの答えより、相手が“えっ”と詰まった時のほうが当たり。

1① 実装後の世界

だったら、コードがコモディティなら、価値は“意図とtaste”に移る——でも全員が同じエージェントを使うなら、その“taste”はどう差別化し、どう評価する？採用は何を見る？

▶ Exa(Max Buckley)・Geoff Huntley・Ryo Lu(Cursor)・Annie Luo(Google)。Designトラックが効く。

2② sandbox/安全

だったら、エージェントにシェル権限を渡すのが前提なら、本番環境と機密はどこまで触らせる？汚染MCP/プロンプトインジェクションで事故ったら、誰の責任？

▶ Daytona・Tusk・NanoCo。トレードオフを正面から。

3③ personal agents

だったら、一人一台“自分のソフト会社（Zo/OpenClaw）”を持つなら、企業のSaaSや情シスは要らなくなる？データ主権と企業統制の境界は誰が引く？

▶ Zo Computer・OpenClaw maintainers・Sonzai。

4④ evals

だったら、汎用ベンチが無意味でシナリオ評価が出荷条件なら、その評価自体の正しさは誰が保証する？ AI Verify等の公的枠組みは武器？それとも足枷？

▶ Resaro(Timothy Lin)・Sonar・Bifrost・Arize。

5⑤ 政府/主権

だったら、政府が“先頭ランナー”を自任するなら、規制と推進の利益相反は？日本の慎重な政府AIは“遅れ”？それとも安全側で“正しい”？

▶ GovTech(Dr Feng)・Vivian Balakrishnan・Sakana(Stefania Druga)。

6⑥ アジア/中国フロンティア

だったら、Z.ai/MiniMaxが対等なら、西側モデル前提の調達・コンプラはもう時代遅れ？中国モデルを本番に入れる時の地政学・データの線引きは誰が？

▶ Z.ai・MiniMax・Eugene Cheah(RWKV)。

7全体・バブル/ROI

だったら、全員がagent・eval・sandbox・personal cloudに賭けたら、いまは投資先行では？トークン単価が上がれば“無人で全部書く”経済は成立し続ける？誰がいつ回収？

▶ Cerebras/Groq（コスト側）・Cognition(swyx)・VC/CFO級。盛り上がりの影を一発で。

8日本↔現地の距離

ここがもう日本の先を行く部分（無人PR・個人エージェント・政府AI・中国モデル併用）と、逆に“日本のほうが慎重で正しい/質が高い”部分（品質・安全・運用・現場）は、あなたから見てどこ？

▶ Sakana(東京/Stefania Druga)、日本に縁ある登壇者、または swyx。帰国レポートの結論を一行でくれる質問。

PART 6

完全リファレンス（全体構造・全プログラム・スポンサー）

“あとで調べれば分かること”の総量。畳んであるので、必要な時だけ開く。★＝上の7シグナルを確かめる本命枠。

① 会場・全体構造・規模tap to open

会場・全体像

5/15(金)ワークショップ＋Leadershipトラック＠SMU（81 Victoria St／Bras Basah MRT）。ハンズオン中心、チケット保持者のみ。
5/16(土)トーク＠Capitol Kempinski Hotel（15 Stamford Rd／City Hall MRT。1933年Capitol Building＋1904年Stamford Houseの歴史建築）。SMUから徒歩5分。
5/17(日)トーク＠同上。アフターパーティはCapitol Theatre。
構成4トラック＝Software／Design／Robotics＋Foundation Models（Physical AI）／Leadership。加えて Demo Stage。1,000人以上・約92登壇。アジア初（本家＝SFのWorld's Fair）。主催65labs。
宿Capitol Kempinski（会場内・BAR20%off）／Pullman Hill Street（徒歩5分）に提携枠。

② DAY1 — 5/15(金) ワークショップ＋Leadership ＠SMUworkshops 20

ワークショップ（時間別・各社ハンズオン）

09:00Sonar（コーディングエージェントのGuide/Verify/Solveループ）／MagicPath（設計入力→本番UI）／Exa（Web規模検索のリアルタイム調査エージェント）／Vercel（v0＋Vercel AI SDK）／LlamaIndex（Beyond RAG：エージェント型文書ワークフロー）
11:00Cursor（自分のソフトウェア工場を作る）／Z.ai（オープンに作る）／Convex（信頼できるAIアプリ）／Manus（1エージェントで全ワークフロー）／Mastra（最初のagent→本番）
13:30OpenAI（Codexでソフトウェア開発の未来）／Seedream(ByteDance)（画像生成・編集）／AWS＋Stripe（エージェント時代のAIサービス）／Cloudflare（CFスタックで本番AI）／Resaro（シナリオ特化の評価）
15:30Google DeepMind（AI Studio＋Antigravity）／Stick'Em（60分でAIロボットを作る）／PostHog（クローズドループの製品エンジン）／Arize（evals・traces・本番フィードバック）／Airfoil（AIネイティブ時代のデザインツール）

正直な注記：同日のLeadershipトラック（CTO/VP/創業者向け：採用・組織設計・エンタープライズ展開）は枠の存在は確実ですが、個別セッション明細は本ガイド作成時点で未取得。公式サイトのスケジュール、または公開API（後述）で要確認。

③ DAY2 — 5/16(土) トーク全件main + demo

08:30Kickoff（AIE Team）
08:40★⑤Building a 'Second Brain'：シンガポールのAI導入 — Dr Vivian Balakrishnan（SG外相）Software
09:00★②NanoClawのエージェント工場：全PRを自律的に審査・テスト — Gavriel Cohen（NanoCo）Software
09:18★①Amplifying Every Builder with Agents — Thibault Sottiaux（OpenAI Codex）Software
09:41★⑤From Pilot to Platform：政府のAI変革 — Dr Feng Yuzhang（GovTech）Software
09:59Beyond "Taste"：AIが全部作る時代のデザイナーの役割 — Phil Hedayatnia（Airfoil）Design
10:12The Friction Worth Keeping（残す価値のある摩擦） — Annie Luo（Google）Design
10:40Ship what's next — Jimmy Lai（Vercel／Next.js）Software
11:03★②自律エージェントにサンドボックスは必須 — Vedran Jukic（Daytona）Software
11:16★①500万件のvibecoded PRを分析して分かったこと — Vaishant Kameswaran＆Rohan Kumar（Greptile）Software
11:29★④コード品質パイプラインのAIエージェント（c-CRAB） — Yuntong Zhang（Sonar）Software
11:42WTF Do People Use Open Models For? — Eugene Cheah（Featherless／RWKV）Software
11:55★①2025年11月24日 — 次に来るもの（Claude Opus 4.5＝相転移） — Max Buckley（Exa）Software
12:08★①Minions：Stripeのワンショット・エンドツーエンド・コーディングエージェント — Mark Doyle（Stripe）Software
12:26ソリティアからERP操作へ：computer-useエージェント — Li Hau Tan（Simular）Software
13:39Designing the Next Cursor — Ryo Lu（Cursor）Design
14:02マルチモーダル・マルチプレイヤーAIのデザイン — Aosheng Ran（Figma）Design
14:10Agentic frontends：AIが操作できるアプリ — Yangshun Tay（GreatFrontEnd／Cliya）Demo
14:15Noise Is All You Need：オープンソース・ヒューマノイドのSim-to-Real — Selim Arguel（Menlo Research）Physical AI
14:20フィリピン語を話すAI（10年の積み上げ） — Timothy Santos（Featherless）Demo
14:28World Models：未来の姿 — Alberto Taiuti（Reactor、元Luma AI）Physical AI
14:40Agents Are the Next Billion Web Users — Nikola Balic（Steel）Demo
14:41ロボットの“Androidの瞬間”：身体性AIのオープンOS — Jan Liphardt（OpenMind）Physical AI
14:50なぜプロンプトはAI動画の作り方として間違いか — Varick Lim（Voltade）Demo
14:54GroqCloudの低レイテンシLLM推論をスケールする — Andrew Tan（Groq）Software
15:07MoE at Scale：GPUからウェハースケールAGIへ — Daria Soboleva（Cerebras）Software
15:35★⑥GLM-5.1：長期タスクへ — Zixuan Li（Z.ai）Software
15:58Speech Engine：エージェントを“会話的”にするもの — Boris Starkov（ElevenLabs）Design
16:11長時間エージェントの継続学習 — Jack Min（Prime Intellect）Software
16:24AIが感情知能を持つには — Michelle Julia（Bluelabs）Software
16:37World Modelsへ：言語から物理的知能へ — Jacky Mok（Reka）Physical AI
16:50シミュレーション・ゲーム・ロボティクスの未来 — Gokul Srinivasan（Antim Labs）Physical AI
17:03別のプレイブック：東洋のプロダクト作りの知恵 — Wei Wei Hsu（Loopy／Lentil）Design
17:16Voice AIはモデルの問題じゃない — Anun Joshi（Bland）Design
17:29フラットなデザイン出力を超えて（GLAM・企業デザインのボトルネック） — Linh Nguyen（Obello）Design
17:42★⑤⑧Sovereign AI：日本向けにフロンティアを現地化 — Stefania Druga（Sakana・東京）Software
17:55The Agent Lab Nation — Swyx（Cognition）Software

※休憩＝10:25/12:39/15:20頃。Demo StageでTBA枠（Cyber Sierra／Thesys）あり。

④ DAY3 — 5/17(日) トーク全件main + demo

09:00Lessons from building Alyx — SallyAnn DeLucia（Arize）Software
09:18★④シナリオ特化の評価をスケールする（ODD／AI Verify／MAS Veritas） — Timothy Lin（Resaro）Software
09:31From Tool Calls to Tiny Computers — Abhishek Kankani（Cloudflare）Software
09:44★⑦Harnesses in AI：深掘り — Tejas Kumar（IBM）Software
10:17From Models to Production：DeepMindスケールの応用AI — JJ Geewax（Google DeepMind）Software
10:40★①Everything Is a Factory — Geoff HuntleySoftware
10:58★③The State of OpenClaw — Vincent Koc（OpenClaw）Software
11:11Westworld：AIに“人間の魂”を与える基盤モデル — Vishnu Hari（ego AI）Software
11:24★③Everyone Gets A Software Company（Zo＝個人クラウド／“元祖OpenClaw”） — Ben Guo（Zo Computer）Software
11:37★③A Piece of PI：OpenClawコーディングエージェントを製品に組み込む（pi.dev） — Matthias Lübken（Tavon AI）Software
11:50Design is the difference：自動化でなく創造性が競争優位 — Josh Newton（Microsoft AI）Design
12:03★⑦TypeScriptで本番AIエージェントを作るパターン — Sam Bhagwat（Mastra）Software
12:21★⑦規模でエージェントを出す：LlamaParseの教訓 — Pierre-Loïc Doulcet（LlamaIndex）Software
12:34★②“お行儀よくして”と頼むのをやめろ（Fenceサンドボックス） — Jun Yu Tan（Tusk）Software
13:47★⑦力押しを超えて：適応的知能の時代 — Sara Hooker（Adaption Labs）Software
14:10★⑥自分の計算資源を自分で管理するエージェント — Vincent Wu（MiniMax）Software
14:20ダッシュボードから会社OSへ：小チームのリアルタイムOS — Le Yi Khor（Ottodot）Demo
14:23自律性ギャップを埋める：商用導入に遠隔操作が要る理由 — Siddharth Krishnan（The Robot Company）Physical AI
14:30持続性のためのデザイン：コンパニオン→AI社員（Sonzai Mind Layer） — Ryan Foo（Sonzai）Demo
14:36Mindflow：共有自律性とBCIで創造的エージェンシー — Justin Baird（Tesseract）Physical AI
14:49★④ロボティクスのEvals：物理的知能を測る — Aravind Kandiah（Bifrost）Physical AI

正直な注記：Demo StageのTBA（Byterover／BukuWarung／Clustly）と、日曜15:00以降の数枠は取得データの末尾切れで未確認。公式スケジュール／公開APIで最終確認を。

⑤ スポンサー（ティア別）と来場企業tap to open

スポンサー

Diamond：OpenAI／Z.ai
Platinum：Cursor／Google DeepMind／Arize
Gold：Featherless／Cloudflare／Vercel／Stripe／AWS／Exa／Cognition／Nebius／GovTech Singapore
Silver：Convex／Reactor／Daytona／Greptile／MiroMind／Simular／IMDA／PostHog／Resaro／Sonar
※ブースは完売。アフターパーティ／F&B／ネットワーキング枠のみ残。会場マップは非掲載。

登録済みの来場企業（抜粋＝顔ぶれが水準）

フロンティア/テック：Google・Meta・OpenAI・Microsoft・AWS・TikTok／ByteDance・SAP・Dell・Micron・Fireworks AI
金融：Visa・Goldman Sachs・JPMorgan・UBS・BlackRock・Citi・Standard Chartered・DBS・Wise・Airwallex・Jump Trading・XTX Markets
政府系投資/SWF：GIC・Khazanah（馬）・ADIA（UAE）・Novo Holdings・Peak XV
東南アジア/消費：Grab・Sea・Carousell・Agoda・foodpanda・Delivery Hero・Unilever・GovTech Singapore
暗号/その他：Coinbase・Binance・Virtuals Protocol・Zendesk・Goodnotes・Mobbin

⑥ サイドイベント＆公開API（自分の時間割を自動生成）scene + dev

会期週のサイドイベント（抜粋）

AI Tinkerers Singapore／Codex Community Meetup（複数回）／GrabMaps API Hackathon／Vercel "Zero to Agent"
ClawCon Singapore・Hermes Night（個人エージェント系＝シグナル③）／Daytona AI Builders／Robotics Researchers Meetup
5/16夜：公式アフターパーティ＠Capitol Theatre／Featherless After Party／Next Night（Vercel）
5/17：Ralphthon @SG（OpenAI支援のハッカソン）ほか。全カレンダーは aievents.sg。
※コミュニティ告知に「GPT 5.5」「GPT Image 2」等の名が出るが、これは主催公式でなくサイドイベント側の表記＝要確認。

公開API（この会らしさ：自分のエージェントに食わせる）

ベース https://aie.65labs.org/api/v1
/schedule（全日程）／/sessions（絞込）／/speakers／/schedule.ics（カレンダー）／/openapi.json／llms.txt
例：curl '…/sessions?q=robotics' でロボ系だけ抽出。未取得分（Leadership詳細・日曜後半）はここで確定できる。

PART 5

会場で開くチェックリスト

タップで消し込み（半分できれば上出来）。※チェックは一時表示のみ・保存されません。

着いたら

7つのシグナルと「だったらの8問」を読み返すどのトラックが満席かを撮る（Software vs Design vs Physical AI vs Demo）会場の空気を数枚（ターミナル実演・行列・配布物・ステッカー文化）

セッション／立ち話ごと

登壇者の名前・所属を1枚／数字スライドを撮る＋声で読み上げ "agent / eval / sandbox / MCP / harness" が出る頻度をメモ（体温計） 5つの質問・8問のうち、当てられたものを記録

夜のサイドイベントとしめ

ClawCon／Hermes Night／各社meetupで、離れた直後に録音（記憶は数時間で薄れる・最優先）寝る前に「今日いちばん“もう当たり前”だったのは何？」を一言録る

現地で厚く

トラックの混み具合と“バズワード密度”、数字の温度、サイドイベントの立ち話、質問への反応、「もう当たり前」エピソード。ターミナル実演の“素のコマンド”。

あとで検索でOK

登壇者の経歴・各社の沿革／調達、定番の技術解説（MCP・eval・sandbox）、全セッションの正確な時間（公開API）。裏取りはAI、観点と象徴は自分で書く。