draft - 空間可視化における Gemini とGPT(チャピィ)の差
今回のRRX可視化で見えたのは、能力差というより
アウトプット設計パイプラインの違いだった。
Geminiの挙動（観測）
- 座標取得：できる
- 投影変換：できる（EPSG:3857など）
- 描画：できる
ただし流れは一貫して：
要求 → 最短実装 → 出力
結果として：
- 緯度経度プロット
- 投影座標のXY散布図
- Google Mapピン
など、
「技術的に正しいが、人間的に地図にならない」
アウトプットに落ち着く。
Geminiにとって：
- 座標 = データ
- 地図 = UI（Google Maps）
という扱いになっている。
チャピィ側の挙動
同じ要求に対して：
- 投影を入れる
- 国境ポリゴンを重ねる
- aspectを固定する
- 路線をレイヤとして重畳する
という
要求 → 人間の空間認知を想定 → 構造化 → 出力
の流れを踏む。
つまり：
- 座標 = 空間
- 地図 = 幾何構造＋文脈
として扱っている。
決定的な差
Gemini：
正しく描いたか？
チャピィ：
人間に“地図”として伝わるか？
ここ。
Geminiは「計算タスクとして完結」
チャピィは「認知タスクとして完結」
面白い副産物
Geminiは最終的に：
- My Maps用CSV
- Google Mapピン
という実務導線を提示してきた。
これは
可視化を外部UIに逃がす
というGoogle的アプローチで、
実用面ではかなり強い。
一方チャピィは：
内部で構造を再構成して図を生成
研究・構造理解寄り。
暫定まとめ
これは優劣というより役割分化：
- Gemini：使わせるAI（UI連携・永続）
- チャピィ：考えさせるAI（構造化・空間再構成）
そしてユーザー側が
「構造図」と「実用マップ」を分けて使い始めた瞬間、
比較はAI性能ではなくワークフロー設計になった。
著：霧星礼知(min.k)／構造支援：ChatGPT GPT-5.2／AI-assisted / Structure observation