このプロジェクトの全体像はこちら
https://www.michinoeki-hokkaido.com/project
これまで、
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駅数の整理
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エリア分割
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必要日数
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モデル日程
を組み立ててきました。
今回はいよいよ、
AIに実際にルートを作らせてみます。
AIへの依頼内容
AIには、次の条件で依頼しました。
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北海道の道の駅をすべて回る
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無駄な往復を減らす
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1日あたり無理のない距離
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約30日を想定
つまり、
効率重視＋現実的ペース
です。
AIが出した基本方針
AIの提案は、非常に論理的でした。
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地理的に連続する駅を優先
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大きな円を描くような周回ルート
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距離を最短化する構造
いわば、
地図上で最も合理的な順番
です。
人間の感覚との違い
ここが面白いところです。
AIの提案は「距離」は合理的ですが、
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走りやすさ
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混雑の傾向
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宿泊拠点の現実性
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疲労の蓄積
といった要素は、まだ考慮が薄い。
例えば、
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3日連続で長距離エリア
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山間部が続く日程
など、
理論上は正解でも、体感ではきつい構成
が見られました。
AIの強み
しかし、AIには明確な強みがあります。
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駅密度の可視化
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距離比較の高速化
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組み合わせの提案力
これは人間が地図とにらめっこするより圧倒的に速い。
結論：どちらが正しいのか？
答えは、
どちらも正しい。
AIは「距離の最適解」を出す。
人間は「継続できる最適解」を出す。
今回のプロジェクトで目指すのは、
AIの合理性 × 人間の経験
この融合です。
次回予告
次回は、
AIルートを具体的な日程表に落とし込む
実際の走行距離・時間目安まで
踏み込んで検証します。
北海道道の駅完全制覇は、
単なる距離の問題ではありません。
計画とは、
合理性と現実のバランスなのだと思います。
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