地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter 3Dデータ編
はじめに この記事では、ChatGPT Code Interpreterを用いて地理空間情報の中でも3Dデータに対する処理がどこまで出来そうかを調査していきます。 記事を書こうと思った経緯や2Dのベクタデータに対する調査はこちらの記事に書いています。 調査 調査の概要 以下の3つの内容をChatGPTに依頼して調査していきます。 Project PLATEAUにて配布されているCityGML形式データの可視化 兵庫県が公開しているDSMデータの可視化 静岡県が公開している3次元点群データの可視化 1. CityGMLデータの解析 CityGML形式のデータをアップロードし、このデータの可視化を頼んでみます。 使用したデータ 国土交通省都市局「3D都市モデル（Project PLATEAU）東京都23区 CityGML」 指示した内容 1つ目の指示 この指示を実現には以下のようなことを行う必
地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter ベクタデータ編
はじめに 7月からChatGPT Plusのユーザ向けに「Code Interpreter」というプラグインが使えるようになりました。 このプラグインを使用すると、ユーザがプロンプトに書いた要望を実現するPythonコードの生成をしてくれるだけでなく、Pythonコードを実行したり、ファイルをアップロードしてそれに対して処理を行ってくれます。アップロードしたファイルの分析や資料作成、グラフを描画するなど様々な活用例を紹介している方が既にいらっしゃるので、詳しくはそちらを確認いただければと思います。 色々な活用例の記事はあるものの、地理空間情報というニッチな分野においてどのようなことが出来そうか記事を書いている方が見つからなかったので、色々試してみました。 この記事では、地理空間情報の中でもベクタデータに対する処理がどこまで出来そうかを調査していきます。3Dデータに対する調査はこちらの記事に
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