【要約】「富士山」は登録されていなかった 〜地形データで作る東京都庁展望室から見た山並み稜線シミュレーター [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が、東京都庁展望室から見える山々の稜線を正確にシミュレートしたいと考えた。\n・遠方の山々は視覚的な同定が困難である。\n・地球の曲率や大気屈折の影響を考慮した、精緻な仰角計算が必要となる。\n・膨大な山頂データから、実際に稜線を構成する山を特定する仕組みが求められた。
// Approach
地形データとレイキャスティングを用い、生成AIを活用して高速に開発した。\n・AWS S3からSRTM（数値標高モデル）を取得し、地形の基盤とした。\n・方位角0.1度、距離100m刻みでレイキャスティングを実行。\n・地球曲率と大気屈折の補正を適用し、方位角ごとの最大仰角を算出した。\n・Overpass APIで取得した山頂データを用い、稜線の仰角の90%以上の山を同定した。\n・Claude Code（Sonnet）を使い、数日でプロトタイプを構築した。
// Result
インタラクティブな操作が可能な、山並み稜線シミュレーターが完成した。\n・スマートフォンでの操作に対応し、タップによる山名表示を実現した。\n・「富士山」が複数の峰として登録されている等の、データ上の特性を可視化した。\n・生成AIの活用により、開発プロセスを劇的に効率化した。
Senior Engineer Insight
> GISと生成AIの融合による、極めて効率的なプロトタイピング事例である。物理補正を含む計算ロジックをAIで実装した点は、開発体験の進化を象徴している。実戦では、DEMの解像度向上に伴う計算負荷の増大が懸念される。大規模データへのスケーラビリティ確保が、商用化への鍵となるだろう。