AIエージェント活用事例
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開発・コーディング

シンガポールの煙霧の原因を示す地図を作るエージェントチーム

インドネシアの火災による煙と風を1画面で見られる煙霧マップをClaude Codeで作りました。

Claude Code

使い方

  1. 投稿者は、何を作るか、地図上でどこまで主張するかを決め、データ処理コード、地図、粒子モデル、CIはClaude Codeが書きました。
  2. 複数のClaude Codeセッションを別々のgit worktreeで動かしました。すべての変更はGitHubのIssueから始め、変更前後の画面を添えたPRにし、リード役のセッションが確認してマージしました。
  3. 衛星の火災データに含まれるガスのフレア、工場、火山、水面反射などの誤検知を、それぞれのルールで除いたそうです。

結果

誤検知51,922件を除いて地図を公開しました。現在はGitHub Actionsが1日2回データを更新し、古くなるとCloudflare Workerが知らせるとのことです。

補足

地図は無料でログイン不要です。予報と予想PSI範囲は予報として表示したそうです。開発期間や費用は明かしていません。

出典

Reddit 原文 ↗

プロンプト例 · Claude Code

［地域］の大気汚染がどこから来たかを1画面で見られるWeb地図を作ってください。

入力：表示する地域［地域］、期間［開始日から］、使用する公開データ［例：衛星による火災検知、大気質指数、風の予報］、画面の言語［言語］。まず各データの利用条件、更新頻度、出典の表示方法を確認して表にし、無料で使えるか教えてください。

実装手順：1）データを取得・整形するPythonスクリプトを作る。2）衛星の火災データから工場、火山、水面反射などの誤検知をルール別に除き、各ルールで何件除いたか記録する。3）日付ごとの火災位置、煙、風を地図上に重ねる。予報データは必ず予報と表示する。4）変更をIssueとPRの単位に分け、PRには変更前後の画面を添えて、こちらの確認後にマージする。5）決まった時刻にデータを更新する自動処理と、データが古くなったら知らせる点検を作る。

成果物：スマートフォンでも開ける地図URL、データの出典一覧、誤検知除去のルールと件数、運用方法1段落。まず1日分のデータで地図を作り、誤検知が残っていないかこちらが確認してから、全期間と自動更新を有効にしてください。未確認の原因を地図が断定しないよう、文言も確認してください。