https://speakerdeck.com/ytsukasa 2026-04-20 23:14:04 -0400 自然言語（気分）と指定した歩数から、最適な散歩コースを自動生成するWebアプリ「Hokõ」を個人開発した際のLT資料です。 LLMを用いて立ち寄りスポットを抽出しルートを生成する際、候補となる全経路でGoogle Maps APIを叩くとAPI料金が爆発してしまう問題に直面しました。 本資料では、地球上の2点間の距離の近似値を得る「Haversine公式」と「Detour Factor（迂回係数）」を用いて、APIのコール数を1回に抑えつつ、コストを節約して最適なルートを導き出す工夫について解説しています。 散歩好き必見です！ 自然言語（気分）と指定した歩数から、最適な散歩コースを自動生成するWebアプリ「Hokõ」を個人開発した際のLT資料です。 LLMを用いて立ち寄りスポットを抽出しルートを生成する際、候補となる全経路でGoogle Maps APIを叩くとAPI料金が爆発してしまう問題に直面しました。 本資料では、地球上の2点間の距離の近似値を得る「Haversine公式」と「Detour Factor（迂回係数）」を用いて、APIのコール数を1回に抑えつつ、コストを節約して最適なルートを導き出す工夫について解説しています。 散歩好き必見です！ Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/ytsukasa/google-maps-apiwojie-yue-sitasan-bu-kosusheng-cheng-apuriwozuo-tutemita https://speakerdeck.com/ytsukasa/google-maps-apiwojie-yue-sitasan-bu-kosusheng-cheng-apuriwozuo-tutemita