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Repository relocated / 開発先を移行しました（2026-11-04）
CircuitForge AI の2026年度ゼミ論・開発の正本は furuhashilab/2026gsc_TomoyaAiko です。
現行README / 開発手順 / Issue一覧 / 移行対応表
新しいIssue・PR・開発作業は正式リポジトリで行ってください。 この旧リポジトリは過去のコミット・PRの参照用に残しています。以下は移行前のREADME原文です。
Generate imaginary motorsport routes from real geospatial data, then experience them in 3D.
Research-stage project at Furuhashi Lab. Status: concept / planning (2026-11-03). No working route generator, AI model, or 3D driving demo is claimed yet.
「これから何を、どの順番で、どのツールを使って進めるか」は 実作業ガイド（WORKFLOW.md） に具体的にまとめています。 初めて着手する場合は、まずこのページを読んでください。
- 研究条件の確認： #1 研究目的・対象都市 と #9 データ・ライセンス。
- 実装開始： #2 開発環境 をClaude Codeで、1 Issue → 1ブランチ → 1 PRで進める。
- 最初の動く成果物： #3〜#6 を通して、手動のルートを3Dで表示し、車両が追走できるデモを完成させる。その後に自動生成とAI研究へ進む。
作業のたびに「何を確認するか」、Macでの操作例、Claude Codeへの最初の指示文、PRの書き方、卒論向けの実験記録方法まで WORKFLOW.md に記載しています。
CircuitForge AI は、ユーザーが好きな地域と理想のコースの特徴を指定すると、実在する道路網・都市モデル・標高などの地理空間情報をもとに、架空のモータースポーツコースを提案し、そのレイアウトを3Dで追体験できる研究開発プロジェクトです。
発想の出発点は「自分の好きな都市に、自分の理想のF1市街地サーキットを作れたら？」という問いです。将来的には山岳地形や林道にも広げ、ラリーステージの設計・3D車両追従表示まで視野に入れます。
本システムは実際のレース開催、安全認証、公道の走行可能性を判断するものではありません。生成ルートは創作・GIS研究・可視化を目的とします。
- 地図上で地域（AOI: Area of Interest）を指定する。
- コース種別と好みを入力する（例：全長3–5km、長い直線、テクニカル区間、ランドマーク経由）。
- OSMの道路ネットワークから候補ルートを生成し、接続性・距離・方向などを検証する。
- 計測可能な特徴量と、将来的には独自の小型AIモデルで候補を評価・選択する。
- PLATEAUの都市モデルや地形を使ったCesiumJSビューアでコースを表示する。
- 3D車両の走行アニメーションを追走・車載・上空視点で再生する。初期版は物理シミュレーションではない。
- 対象：まずPLATEAUデータが利用できる1都市・限定した範囲。札幌中心部は候補であり、データ検証後に確定する。
- 実在道路の接続を考慮した閉じた周回ルート。
- 入力例：希望距離、直線重視／テクニカル重視、景観やランドマークの優先度。
- 最初の動作目標：手動で指定したルートを3D都市空間に表示し、汎用3D車両で走行プレビュー。
- 次の目標：ルールベース・グラフ探索によるコース自動生成と評価。
- AIによる嗜好適応・知識蒸留は、ベースラインを確立してから検証する研究テーマ。
- 山道・林道・高低差を考慮した地点間ステージ（通常はスタートとゴールが異なる）。
- 舗装／未舗装などのOSM道路属性、標高データを評価。
- 3Dのラリー車両を追従カメラで再生（GR Yarisなど特定車種の3Dアセットは利用権限が確認できるまで使用しない）。
- 実運転・ドリフト・車両物理・ゲームへのエクスポートは長期構想。
| 領域 | 候補 | 用途 |
|---|---|---|
| 道路・交差点 | OpenStreetMap | 道路接続・一方通行・道路属性 |
| 都市3D・地形 | Project PLATEAU | 建物・地形などの3D表現（収録範囲を確認） |
| GIS処理 | Python / OSMnx / NetworkX | 道路グラフ・周回路探索・特徴量 |
| コース交換 | GeoJSON (+ 明示的なmetadata) | 生成器とビューアの疎結合 |
| 3D表示 | CesiumJS / glTF・GLB | 3D地図・コース・車両の再生 |
| フロントエンド | TypeScript（フレームワーク未決定） | 入力UI・プレビュー |
| 将来の学習 | Python / PyTorch 等（候補） | 教師モデル評価に基づく生徒モデルの比較 |
| 開発 | Claude Code（主） / ChatGPT（研究設計） / Codex（独立レビュー） | AI支援開発 |
AIの役割： 大規模言語モデルが直接「正しい緯度経度の列」を生成する前提にはしません。まず道路グラフに沿って妥当な候補を生成し、AIが自然言語の好みを構造化したり、候補を評価・ランキングしたりする方針を検証します。教師モデルの出力を学習に用いる場合は事前に利用規約・権利を確認します。
仮の研究質問： 「実在する道路網から生成した周回路を、ユーザーの希望する走行特性に合わせて選択・評価できるか。また教師モデルのコース評価傾向を小型モデルへ蒸留すると、嗜好一致度や計算コストはどう変化するか？」
- 制約の満足度： 経路の連結性、方向制約、距離誤差、周回性。
- 嗜好への適合： 直線・曲がり角・景観等の特徴量、ブラインドでの人手評価。
- 候補の多様性： 同一AOI・異なる希望条件で候補がどの程度変化するか。
- 再現性・効率： 入力、抽出したデータ、乱数seed、処理時間、失敗率。
- 比較： ルールベース／教師モデル／蒸留後の小型モデル（順次検討）。
卒論の研究範囲は指導教員との相談・データ実証を踏まえて決定します。計画時点でモデルの学習や性能達成は主張しません。
| 段階 | 内容 | 優先度 |
|---|---|---|
| 0: Research foundation | 研究質問・対象都市・権利とデータを確認 | P0 |
| 1: 3D route viewer | 手動ルートのGeoJSONを表示、3D車両で追走 | P0 |
| 2: Automatic circuit | OSMグラフから有効な周回路候補を生成 | P1 |
| 3: Preference-aware ranking | 好みの入力・特徴量・比較実験 | P1 |
| 4: Model distillation | 許諾確認後、教師評価→小型モデル→性能比較 | P2 |
| Future | Rally Mode、山岳地形、より高度な車両挙動、他ゲームとの連携 | Future |
詳細は Roadmap、進行中の課題は Issues を参照。
- 研究の目的・方法
- システム構成・データフロー
- ロードマップとスコープ
- 地理空間データ・ライセンス・安全性
- 意思決定ログ
- Claude Codeへの指示 / その他のAIエージェント
- 開発・PRのルール
現在はドキュメント整備段階です。実行可能なアプリ・インストール手順はまだありません。 開発環境の構築は Issue #2 で管理します。実行手順が決まり次第追記します。
OSM・PLATEAU・車両3Dモデル・教師AI出力はそれぞれ利用条件が異なります。READMEに名前を挙げたことは利用許諾の確認を意味しません。帰属表示、再配布、商標、AI学習利用可否を DATA_AND_LICENSES.md で確認してから公開してください。**ソースコードのLICENSEは未選定（無許諾のまま）**です。
CircuitForge AI is an early-stage GIS research concept for generating fictional motorsport routes on real-world road networks, visualizing the routes in 3D city/terrain scenes, and replaying them with a follow-camera 3D vehicle. The initial research MVP focuses on an urban closed-loop circuit using OpenStreetMap and, where available, Project PLATEAU. A future rally mode would consider elevation, forest roads, and point-to-point stages. A preference-aware AI ranker and model distillation are research goals, not implemented features. Routes are not validated for real-world racing or public-road use.
Repository: Furuhashi Lab · Project lead: @mapbytomoya · Founded 2026.