Piomatix LBS API × ChatGPTで
冠雪した富士を見るツアーを考えてみた

1. 自己紹介

竹内　智一

パイオニアに2018年新卒入社し、社歴6年目。
アプリケーションエンジニアとして、ナビゲーションアプリの機能試作やLBS API機能の比較ツールなどに携わっています。

2. ツアー検討とChatGPT

LBS APIの技術ブログ記事作成にあたり、近年流行の中にあるChatGPTにアイディアを考えてもらうことにしました。
ChatGPT-3.5は無料で利用できます（記事作成時点）。

ChatGPTを使えるようにする

ChatGPT

右上にある「Try Chat GPT」のリンクに飛びます。
新規にアカウント作成する場合はサインアップボタンをクリックし、メール認証等するだけで3.5はすぐに使えるようになります。

早速ドライブで巡れる場所を提案してもらいましょう。

「富士五湖」は私が知らなかったフレーズで、興味が湧きました。富士五胡周辺を巡ることで、富士山を複数の角度から見ることができ、冬には冠雪した富士山も見られるという楽しそうなツアーが想像できました。

3. 停車するスポットを決める

河口湖と山中湖は施設が多く、食事処や休憩、水上のアクティビティも豊富なようです。個人的には西湖のコウモリ穴という溶岩洞窟が気になりました。暫定でそれぞれの駐車場位置にピンを立ててみます。

1. 河口湖　河口湖大橋前の駐車場
2. 山中湖　山中本通りの駐車場
3. 西湖　コウモリ穴前の駐車場
4. 精進湖　精進湖畔線の駐車場
5. 本栖湖　本栖湖畔線の駐車場

4. LBS 巡回最適化APIで東京からの最適ルートを引いてみる

LBSの巡回最適化API（有料・高速道路あり）を実行すると、以下のようなルートが得られました。

巡回順は東京駅出発で3⇒4⇒5⇒1⇒2が最短ルートになりました。

5. LBS ルートマトリクスAPIを使ってスケジュールを立ててみる

右に表示されている表は、縦が出発地、横が到着地としたときのそれぞれの所要時間予測（分単位）です。
※ルートマトリクスAPIではスタート/ゴール地点がなく、一番目の地点を東京駅としているため、先ほどの巡回最適化で得られた順番が1つずつずれています。

表から所要時間予測を抜き出すと、以下のようになります。

1. 東京駅→西湖：113.2分(約120分)
2. 西湖→精進湖：15.3分(約20分)
3. 精進湖→本栖湖：12.3分(約20分)
4. 本栖湖→河口湖：33.1分(約40分)
5. 河口湖→山中湖：24.6分(約30分)
6. 山中湖→東京駅：103.8分(約110分)

各スポットで90分散策、河口湖で昼食という条件で仮のスケジュールを立ててみると以下の図のようになります。

図1. 仮のスケジュール（水色は移動を表す）

このスケジュールでは、休憩場所や朝食のタイミングが難しくなりそうですので、以下の条件でスケジュール調整を行ってみます。

• 休憩タイミングを追加（高速を降りた河口湖が施設も多いため◎）
• 施設の多い河口湖・山中湖と西湖コウモリ穴での滞在時間を90分
• 精進湖・本栖湖での滞在時間を30分

図2. 調整後のスケジュール（水色は移動を表す）

少しは旅行プランらしくなったのではないでしょうか。