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HANDS-ON ── 編集部が使って確かめた

HANDS-ON体験・検証

話題のAIツールやオープンデータを、編集部が実際に使って確かめます。作った画面や作例とともに、うまくいった点とつまずいた点を伝えます。

4本の体験・検証
夜の湘南の海岸の上に、衛星写真・建物の点・地形・地震の揺れのマス目・地価のピンの5枚の地図が積み重なって浮かぶ絵と、右で帯の後ろから「え?」という顔でこちらを見るDATA TIMES編集長の小笠原海人。「AIで16万棟を1棟ずつ」「重ねすぎ」の文字LATEST HANDS-ONNEW体験・検証BUSINESS16 MIN16万棟の災害台帳が、無料データだけで作れた。藤沢市のPLATEAUに衛星・地形・地震・地価を1棟ずつ重ねてみた国交省の3D都市モデル「PLATEAU」から神奈川県藤沢市の建物16万5,411棟を取り出し、国土地理院の地形分類、大規模盛土造成地、J-SHISの地震の揺れの確率、Sentinel-2の衛星写真、公示地価を1棟ずつ書き込んだ「災害台帳」を、AIにプログラムを書かせて作りました。市内でとくに揺れやすい1割の建物のうち、浸水のハザードマップで色が付くのは4棟に1棟だけ。衛星は3Dの街に載る前の造成地を見つけ、津波の想定区域の地価は区域外より上がっていた。作り方、つまずいた所、1棟ずつ言えることと言えないことを、再現手順ごと公開します。
出店するなら、どの駅に出す?。晴れた海沿いの駅前の広場で、紺のエプロンをしたDATA TIMES編集長の小笠原海人が、あごに手を当てて疑うような顔をしている。手には3つの丸が描かれた地図のタブレット。右側に黄色い帯の上に大きく黒い文字で「どの駅に出す?」、その上の赤い札に「出店するなら」。NEW体験・検証BUSINESS16 MINカフェを開きたい編集長が、AIに出店を相談してみた。湘南の3駅を国のデータで比べると、人がいちばん多い駅は選ばれず、売上と家賃の上限まで出てきた「世界初のデザインAI Lovart 使い倒してみた!」の文字と、驚いた表情の筆者、Lovartで作ったReFUEL、VTuber三面図、DATA TIMESポスター体験・検証BUSINESS13 MINAIチャットの次は「AIキャンバス」へ。企業価値3,000億円超のデザインAI「Lovart」を使い倒し、公式体験会にも潜入してきた「国交省の3D都市モデル PLATEAU AIで化ける。」の文字と、考え込む筆者、3Dで描かれた東京駅周辺の街。下部に「東京駅前1,022棟をAIで分析!」体験・検証BUSINESS10 MINPLATEAUは、AIで使うと化ける。国交省の3D都市モデルにAIから話しかけ、東京駅前1,022棟を丸裸にしてみた