本プロンプトセットは、19世紀の古地図と現代のデジタル地図を照合し、都市の「代謝の痕跡」を抽出するためのフレームワークである。AIに以下の指示を与えることで、地形の変化、道筋の変遷、街区の性格が現代にどう継承されているかを論理的に導き出す。 ### 1. 空間認識・メタデータ抽出プロンプト このプロンプトは、AIに対して古地図を「情報レイヤー」として認識させるための基本設定である。 ```markdown # Role: 都市考古学スペシャリスト # Task: 下記の[古地図画像]と[現代地図の座標]を照合し、空間的代謝を解析せよ。 ## 解析ステップ: 1. 【地形的基盤の抽出】古地図から、現在も維持されている自然地形（高低差、水系、谷筋）を特定せよ。 2. 【道の履歴解析】19世紀当時から存在する「主要幹線」と、現代では消滅した「路地・小道」を分類せよ。 3. 【用途の変遷】古地図上の地名や施設表示を読み取り、現在の都市機能（商業、住宅、官庁）との乖離を指摘せよ。 ## 出力フォーマット: - [空間座標]: (x, y) - [19世紀の地勢]: （例：湿地、寺社、街道） - [現代の都市機能]: （例：ビル街、住宅地、公園） - [代謝の考察]: なぜこの場所は用途を変えたのか、あるいはなぜ残ったのかを歴史的背景から推論せよ。 [古地図画像データまたはURLをここに挿入] [現代地図の対象エリア・座標] ``` ### 2. 街区の「時間の化石」探索フレームワーク 都市の断片的な記憶を掘り起こすための、思考ツールとしての質問セットである。 以下の質問をLLMに対して順次投げかけることで、街の深層構造を可視化する。 1. 「この古地図上の道幅と、現代の道路幅を比較した際、この街が『馬車・徒歩の時代』から『自動車の時代』へ移行する過程で、どのような強制的な空間整理が行われたと推測できるか？」 2. 「地図上で『境界線（堀、門、橋）』であった場所は、現代ではどのような公共空間や境界に変換されているか？（例：堀→暗渠→遊歩道）」 3. 「19世紀の地図には記載されているが、現代の地図からは完全に消失した『微細な地名（字）』を抽出し、その場所の現在の社会経済的ステータスと比較せよ。」 ### 3. 都市の代謝をコード化するPythonスニペット 古地図の座標点と現代のPOI（Point of Interest）をマッピングし、変化の密度を算出するための補助コード。 ```python import pandas as pd import numpy as np def calculate_urban_metabolism(old_map_points, modern_map_points): """ 古地図上の重要地点(old)と現代の地点(modern)の距離を計算し、 都市の変容密度をスコア化する。 """ metabolism_score = [] for old in old_map_points: distances = [np.linalg.norm(np.array(old) - np.array(mod)) for mod in modern_map_points] # 最も近い現代施設との距離が遠いほど「変容が激しい」と定義 metabolism_score.append(min(distances)) return pd.DataFrame({'metabolism_index': metabolism_score}) # 19世紀の街道の交差点を入力 old_points = [(139.7, 35.6), (139.8, 35.7)] # 現代のコンビニ・駅の座標を入力 modern_points = [(139.71, 35.61), (139.79, 35.69)] print(calculate_urban_metabolism(old_points, modern_points)) ``` ### 4. 街の「性格」再定義プロンプト 古地図から読み取った情報を、現代の街並みと組み合わせるための推論フレームワーク。 ```markdown # コンテキスト: あなたは都市社会学者です。19世紀の古地図と現在の街並みの差異を分析し、その街が「何を捨て、何を守ったのか」を言語化してください。