地図が会話を促進する

会話型AIがあなたの近くの地図に登場します。多くのユースケースで新しいユーザーインタラクションをどのように「会話型マップ」が実現できるかを探求してください。Mapboxは、会話型マップの仕組みを示すためにMapbox Location Agentを構築しました。これは、大規模言語モデル（LLM）とMapbox MCP（Model Context Protocol）サーバーを使用して構築された、位置情報対応の会話型エージェントです。ユーザーとのインタラクションにおいて、地図を主要なコンポーネントとして利用します。 

地図との対話

会話型AIが、ユーザーが現実世界で検索、計画、意思決定を行うための主要なインターフェースになるにつれて、地図はこれらのインタラクションを受動的な探索から、地理空間コンテキストに基づいた合理的で実用的なガイダンスに変えることができます。会話型マップは、LLMの推論機能と、地理空間データ、ルーティングアルゴリズム、およびインタラクティブな地図上に重ねられた豊富な移動データを組み合わせることで、正確で根拠のある回答を見つけるための複数ステップのプロセスを排除できます。

Mapbox Location Agentは、LLMとMapbox MCP（Model Context Protocol）サーバーを組み合わせ、地図ベースのビジュアルインターフェースを通じてユーザーに応答を提供します。LLMはユーザーのクエリと地理的エンティティを解釈し、Mapbox MCPサーバーはMapbox APIを使用してジオコード、ジオメトリ、およびルートを取得します。最後に、エージェントはMapboxの地図レンダリングおよびインタラクションライブラリを呼び出して、LLMの応答を地図上に重ねます。これらを組み合わせることで、自由な流れのマルチターンの会話を可能にする会話型でインタラクティブな地図インターフェースが実現し、旅行計画、通勤比較、用地選定、フィールドオペレーションなどの現実世界のタスクをサポートします。 

アクセスをリクエストして、Mapbox Location Agentのデモをご覧ください。独自に構築するには、GitHubのMapbox MCP Serverを確認し、Mapbox MCP Serverのドキュメントをご覧ください。

地図作成者にとっての全く新しい世界

地図ベースのアプリケーションは通常、「ラスベガスのホテル」のような特定の、しかし単純なクエリを処理するように最適化されています。地図ベースのアプリケーションのユーザーは、フィルタリングメニューを使用したり、地図レイヤーのオンとオフを切り替えたりして質問への回答を得るなどの一般的なパターンに慣れています。

しかし、地図が会話型になると、従来の複数ステップのユーザーパターンは不要になります。ユーザーは自然言語で質問するだけで、ニーズに合わせた視覚的で実用的な回答を得ることができます。会話型マップが複雑なワークフローをエンドツーエンドでどのように処理するかを示す例を以下に示します。

• プロンプト：「タイムズスクエアに近い主要なホテルから徒歩約10分で行ける、私の旅行中に特別な展示会を開催している美術館はどこですか？」 

推論ステップ: 位置情報エージェントは、タイムズスクエアをジオコードし、その近くのエリアを解釈し、そのエリア内のホテルを特定し、それらのホテルの場所の周りに10分の徒歩圏内ポリゴン（または「アイソクロン」）を作成し、そのエリア内にある美術館を検索し、美術館での現在の展示を調査し、その結果をビジュアルマップ上にプロットして返します。これらすべてが数秒で行われます。

このパターンは、以前は複数のアプリと重要な人間の推論を必要とした、広範囲の実世界のシナリオにまで及びます。

• “トラックの高さ制限のある橋にぶつからずに、これらの注文を今日中に配達する最も速い方法は何ですか？” エージェントは、車両固有のルーティング規則を適用し、ルートオプションを評価し、制約を考慮して、最適化された安全なルートを地図上に生成します。
• “シカゴへの転職が決まりました。学校、ドッグラン、騒音の少なさ、高い安全性、お店やパン屋さんへの徒歩でのアクセスの良さなど、どのエリアが良いでしょうか？” エージェントは複数の検索クエリを統合し、エリア属性の複合的なプロファイルを作成し、推奨事項をまとめ、候補エリアを地図上で直接ハイライト表示します。

これらの例は、会話型マップが複数ステップのワークフローを単一のプロンプトに集約し、直感的なマップインターフェイスを通じて、根拠があり、実行可能で、空間的に認識されたガイダンスをどのように提供するかを示しています。

会話型マップの活用

以下のデモでは、会話型AIが典型的な地図操作に対するユーザーの期待をどのように変革しているかを示します。

ベガスのベストスフィアビュー

プロンプト：「ラスベガスのスフィアの素晴らしい景色が見える最高のホテルの部屋はどこですか？」

会話型マップ：エージェントが視点、ホテルの場所、部屋のランキングを分析し、没入感のある3Dマップでオプションを返します。

複数地点経由の用事プランナー

プロンプト：「今日、仕事から帰る途中に郵便局、食料品店、薬局に寄れるルートを計画して。」

会話型マップ：エージェントが最適な立ち寄り場所を選択し、単一のリクエストで順序を最適化します。

ヘルシンキでのタイ料理のテイクアウトの注文

プロンプト：「近くのタイ料理店を探して…テイクアウトを注文して…スクーターを予約して。」 

会話型マップ：複数のアプリにまたがる複数ステップの用事を、シンプルな会話型ワークフローで実現します。

Mapbox MCP Serverで構築 

AIとMapboxを組み合わせることで、地図とナビゲーション体験は、よりスマートで、ユーザーの特定のニーズに合わせたレコメンデーションを提供できます。Mapbox Location Agentは、地図がどのように進化して、まったく新しい方法で簡単な探索、計画、意思決定をサポートするかを示すデモンストレーションです。Mapbox Location Agentへのアクセスをリクエストして、さらに詳しく調べてください。 

構築を開始する準備はできましたか？Mapbox MCP Serverを調べて、会話型マップの将来に関するコラボレーションについてMapbox チームと連携してください。