概要
https://qiita.com/Tyamamoto1007/items/bf064c36a4a220bff9af
詳細内容
## 【生成AI】Gemini 2.5 ProでGoogle MapAPIによる人口増減のヒートマップが1時間で作れてしまった！ #データ分析
https://qiita.com/Tyamamoto1007/items/bf064c36a4a220bff9af
Gemini 2.5 ProがGoogle Map APIを用いた人口増減ヒートマップのJavaScriptコードを生成し、データ可視化を大幅に加速させた事例を紹介する。
[[生成AI, Google Maps API, データ可視化, コーディング支援, Geocoding]]
本記事は、Gemini 2.5 Proを活用し、Google Map APIによる人口増減ヒートマップをわずか1時間で作成した事例を詳述しています。著者は当初、Excelでのデータ分析に限界を感じ、地理的特性の可視化のためにGoogle Map APIの利用を決定しました。Gemini 2.5 ProにJavaScriptコードの生成を依頼し、APIキーの埋め込みを経て迅速にプロトタイプを構築。しかし、Geminiが生成した緯度・経度データに誤りがあったため、Google Geocoding APIを用いて正確な情報を取得し、修正することで最終的なヒートマップを完成させました。この事例は、生成AIがコーディング作業を効率化し、データ可視化の障壁を低減する可能性を示唆しています。
**編集者ノート**: この事例は、Webアプリケーションエンジニアにとって生成AIが単なるコード生成ツールではなく、プロトタイピングやデータ可視化の強力なアシスタントになり得ることを明確に示しています。特に、地理情報のような複雑なAPI連携を伴う開発において、AIが初期コードを迅速に提供することで、開発者は本質的なビジネスロジックやデータ品質の検証に集中できます。AIの出力に完璧を求めず、その不完全さを補完する形で既存のAPIやツールを組み合わせる「AI駆動開発」のワークフローが、今後のWeb開発の主流となるでしょう。将来的には、AIが生成するコードの品質向上と、Geocodingのような外部APIとの連携がよりシームレスになることで、開発サイクルはさらに短縮されると予測します。