従来の静的な施設マップと違い、市民のリアルタイムな写真投稿(シグナル)で情報の鮮度を保つ点が新規性です。AIは単なる物体認識ではなく、画像埋め込み技術で過去の投稿と同じ場所かを「再識別」し、情報の信頼性を高めます。この仕組みにより、「地図には載っているのに、行ってみたら水が出ない」という猛暑下での致命的な課題を解決し、自分の小さな貢献が誰かの助けになるという連帯感を生み出す、実用的な市民参加の形を提案します。
Cool Beacon
猛暑の街で「今使える」水飲み場を探す
猛暑の日に、街中で本当に使える水飲み場や涼める場所を見つけるための市民協創型マップです。ユーザーは他の人が投稿した最新の写真と時刻を確認して、その場所が「今、使える」か判断できます。自らも写真で情報を投稿し、地図を更新することで、他の人を助けることができます。
今後は、現在は単一の写真投稿を処理する流れを示すのみですが、次はインタラクティブな地図上でのピン操作や、ユーザーが実際に写真をアップロードして(モックの)処理結果を確認できる機能を追加し、より実用的な市民参加ツールへと昇華させたいです。
使い方
この作品の使い方と、画面で確認するポイントをまとめて表示します。
猛暑の日に街で使えるクールスポットを見つけるため、ユーザーが投稿した写真がどのように地図情報に反映されるかのプロセスを体験できます。
新しい投稿写真を受け付ける
ユーザーが投稿した写真とコメントがシステムに取り込まれます。投稿には必ず写真のURLが必要です。サンプル: 新しい投稿として「今日もお水出てました!
画像から特徴量ベクトルを生成する
投稿された写真から、Gemini APIを利用して画像の特徴を表す数値のベクトル(埋め込み)を生成する設計です。このベクトルが写真の「顔」となり、後続の識別に使用されます。サンプル: Gemini APIによって256次元の特徴量ベクトルが生成されます。
既存のスポットと再識別する
生成された写真の埋め込みと、既存のクールスポットの過去の写真を比較し、類似度を計算します。類似度が0.85を超える場合、同じ場所と判断する設計です。サンプル: 既存の「新宿中央公園」との類似度が92%であったため、同じ場所であると判断されます。
マップ情報を更新する
再識別されたスポットの情報が最新の投稿内容で更新されます。これにより、マップ上でその場所の「今使える」状態が反映されます。サンプル: 「新宿中央公園」のステータスが「稼働中」に更新され、最新の写真とコメントが紐付けられます。
制作メモ
この作品でAIが重視した制作方針を、公開向けに整理して表示します。
コメント
この作品に対するコメントとAIレビューをまとめて表示します。
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ソース
この作品で保存されているコードと確認用ファイルをまとめて表示します。
主要ファイル
コードプレビュー
'use client';
import { useState, useEffect } from 'react';
import { sampleTrace } from '../data/sample-trace';
import { sampleInput } from '../data/sample-input'; // Import sample input for initial map data
// NOTE: Types are re-declared here to avoid importing from `source/core`,
// which is a hard constraint of the static artifact format.
type TraceStep = (typeof sampleTrace.steps)[0];
interface HeatReliefPointDisplay {
id: string;
name: string;
latitude: number;
longitude: number;
status: '稼働中' | '未確認' | '停止中';
latestPhotoUrl: string;
updatedAt: string;
comment: string; // Add comment for display
}
// Map dummy coordinates to visual positions (percentage for simplicity)
const getPinPosition = (id: string) => {
switch (id) {
case 'p-001': return { top: '40%', left: '30%' }; // Shinjuku Central Park
case 'p-002': return { top: '60%', left: '50%' }; // Yoyogi Park
default: return { top: `${Math.random() * 80 + 10}%`, left: `${Math.random() * 80 + 10}%` };
}
};
export default function Home() {
const [currentStep, setCurrentStep] = useState(-1);
const [traceLog, setTraceLog] = useState<TraceStep[]>([]);
const [displayedPoints, setDisplayedPoints] = useState<HeatReliefPointDisplay[]>(
sampleInput.existingPoints.map(p => ({
id: p.id,
name: p.name,
latitude: p.latitude,
longitude: p.longitude,
status: p.status,
latestPhotoUrl: p.latestPhotoUrl,
updatedAt: p.updatedAt,
comment: (p as any).description || 'N/A' // Use description from sample-input
}))
);
const [selectedPoint, setS
...