AIエージェントとの協業で「施設ポリゴン作成の効率化」を試みた話 - GO Tech Blog

はじめに こんにちは。AI技術開発部の佐竹です。 タクシーアプリ『GO』では、タクシー需要を詳細に分析するため、駅や病院といった施設ごとに「その施設を起終点とする乗降が発生する場所」を地理的な境界（ポリゴン）として定義しています。本記事では、AIエージェントを活用して、この施設ポリゴン作成を効率化している取り組みを紹介します。 なぜ「施設ポリゴン」が必要なのか？ タクシー需要の分析では、地球表面を六角形グリッドに分割するH3 1 などの均一メッシュで面的に需要を可視化する手法が一般的です。一方で、「駅周辺のニーズ」や「医療施設への通院パターン」など、施設を起点とした分析が必要な場面も多々あります。 このような施設起点での分析を行う際、タクシーの乗降データ（緯度経度の点）と施設の「中心点」を直線距離で単純に紐付けると、建物の形状や周辺道路を考慮しないため、大きな問題が生じます。例えば、複数の