geo-discussion-facilitator-ai

Inspiration

• 背景として、SDGs目標のような様々な社会課題に関する議論のEvidenceとして、近年は地理情報データが活用されています。例えば、大気汚染・都市開発・森林の分布などを地図に紐づけたデータです。
• 一方で、地理情報を用いた議論のプロセスは未だに古いままです。まず第一に、専門知識のある人しかデータを分析できないという点があります。
• また、社会課題は多様な背景の人が一緒に議論するべきですが、言語が違ったりすると一緒に議論しづらい点もあります。
• さらに、地理情報を地図に紐づけて可視化しても、それを分かりやすくアーカイブするのが難しくなっています。
• その結果、限られた人しか分析・議論できなかったり、何が分析・議論されたのか、後から見返せないといった問題が生じています。

What it does

• 私達の開発したAIは、3D地図表示機能・コメント機能及びそれらを自動的に処理するAI機能を有しています。
• それにより、

How we built it

• LLMエージェントを使うことで、ユーザーの対話に合わせて自律的に地理情報処理を回す処理をできるようにしました。

Challenges we ran into

• サーバー構成をどうするかの検討。LLM Agentを用いてUIのパラメータまで生成する（Generative UI）開発において、単純にサーバーとレポジトリを分割してしまうと、テストが難しくなってしまうため、今回は同一サーバーで構成しました。
• LLM Agentによる自律的な地理計算処理

Accomplishments that we're proud of

• AIの柔軟性を使うことで、社会課題により多くの人を巻き込める可能性を実際に証明しました。
• LLMエージェントを使うことで、ユーザーの対話に合わせて自律的に地理情報処理を回す処理をできるようにしました。
• 単なる計算処理だけでなく、DeckGLのUIパラメータまで推定することで、操作が難しい３DデータについてもAIの出力に基づいて生成できることを実証しました。

What we learned

• LLM Agentを用いてUIのパラメータまで生成する（Generative UI）開発において、サーバーをどう構成するかは非常に重要な問題であることがわかりました。単純にサーバーとレポジトリを分割してしまうと、テストが難しくなってしまうため、今回はどういつサーバーで構成しました。

What's next for geo-discussion-facilitator-ai

• 今後はさらなるユニバーサルデザインを目指して、音声やタッチなどマルチモーダルでの入力を可能にすることで、より多くの人がより使いやすいアプリに改善していくことを目指します。

Built With

• gemini
• google-compute-engine
• google-maps
• google-vertex-ai