Reality Reconstruction Engine

現地リアリティ再現ループ（site-twin loop） — 現在地と、これから

南房総清掃マニュアルPJの敷地見取り図作りから切り出した、現地をバーチャル再現する“自己検証ループ”の構想。後で skill 化する土台。

現在地

NOW

清掃マップ作りから「再現エンジン」を発見した

出発点＝清掃マニュアルの敷地見取り図（クオリティは清掃員用で十分なはずだった）

敷地見取り図を SVG手描き(ゴミ品質) → AIイラスト俯瞰(3/4アクソメ＝ジオメトリを創作してしまい却下) → トップダウン実衛星の image-to-image 清書 と辿って到達。
建物の色(白/黒)・フェンスの連続性・砂利かコンクリか… で、人間が「ここが違う」と何度も修正する往復が発生した。
本命は清掃マップ自体ではない。この“現地再現プロセス”をエンジン化して再利用すること（自分たち用・実用クオリティ／将来は3D追体験）。

↓

直近やったこと

JUST NOW

往復の根本原因を特定し、「ループ」として設計した

核心＝AIに正解(ground truth)を渡せば、AI自身が照合できる

根本原因: AIが「自分の出力が間違っている」と気づけなかった＝手元に正解が無く、人間が検証役になっていた。
解決: 参照素材(写真・図面・衛星)を“正解”として渡せば、AIが生成物と照合できる → 検証を機械側に閉じ込められる。
これを 6 ステップの自己検証ループとして設計（下の「ループ構造」）。人間が要るのは “素材に写っていない事実”だけ。

ループ構造 ─ site-twin loop（6ステップ）

★[4] 自己検証が肝。ここが人間の「ここが違う」を肩代わりする。

素材投入　衛星(真上＝ジオメトリ) ／見取り図(間取り) ／地上・俯瞰写真(色・材質・実態) ／任意で色塗り注釈(領域＝材質の指定)

正解抽出　vision が全素材を読み、構造化「正解スペック」を作る（例: 建物=白/屋根白/黒は下層前面・前庭=砂利(駐車)+中央コンクリ1枡・フェンス=表+右で連続…）

生成　衛星を image-to-image で清書（創作禁止・真上のまま）＋正解スペック注入

自己検証（肝）　vision が「生成物 vs 正解スペック/写真」を照合し、差分を構造化で出す（重大／中／軽。例「建物が黒い=重大」「右フェンスに隙間=中」）

判定　差分が閾値超 → 差分を補正指示にして [3] へ戻る（ループ）／差分ほぼ無し → 完成

詰み検出　写真から決められない事実(ゴミ置場・サウナ位置等)だけ残ったら、そこだけ user に 3案生成で選ばせる（今回の多段分岐を“最後の砦”に降格）

↻ [4]→[5]→[3] を、差分が消えるまで自動で回す

↓

次の一歩

skill-creator で site-twin を骨組み化（自己検証ループ込み）。
[4] 差分スキーマと収束閾値を定義（要素別 × 重大/中/軽、何件以下で完成とするか）。
入力コントラクトをテンプレ化：最初に揃える素材＝高解像トップダウン衛星＋地上/俯瞰写真2–3枚（＋図面・色塗り注釈）。先出しすれば一発に寄る（今回は後出しで往復した）。
次の物件で実走テスト（往復回数が減るかを指標に）。

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遠い未来

FAR

追体験できる digital twin へ

ループ構造は不変。[3] の出力を「俯瞰マップ」→「3Dシーン／複数視点」に差し替えるだけ。
[4] 自己検証は「各視点 vs 現地写真」の照合に拡張。
自分たちがバーチャルで現地を追体験できる digital twin（物件理解・スタッフ研修・オーナー提案・遠隔運営の基盤）。

引き継ぎ情報

ファイル・URL・コマンド

種別	パス / URL	用途
パイプライン雛形	`scripts/tmp_gen_suntc_sitemap_final.py`	v2ベース→最小変更で複数候補→自己選別の実装例（[3]に相当）
成果物（実例）	`C:\dev\Claude_WorkFolder\facilities\minamiboso\outputs\team\cleaning_manual\images\sitemap.jpg`	このループで到達した敷地俯瞰マップ（v4b）
マニュアル本番	`https://yamato-minamiboso-cleaning.pages.dev`	敷地図が乗っている清掃マニュアル
引き継ぎ(PJ全体)	`C:\dev\Claude_WorkFolder\tasks\handoff_minamiboso_cleaning_manual.md`	清掃マニュアルPJの本体ハンドオフ
学び（memory）	`feedback_image_engine_selection` ②-b	3/4アクソメ禁止・トップダウン清書・ラベルはHTMLピン・先出し素材
素材例（正解源）	衛星 19h08 ／外観 P_20260606 ／アペリアル 20h50	ジオメトリ＝衛星、色・材質＝写真
既存資産	`quality-loop` ＋ `orchestrator`	その上に乗る“現地再現特化レイヤー”（design-evolve の別ドメイン版）

残課題・既知の論点

[4] 自己検証の差分スキーマ・収束閾値が未定義（重大/中/軽の判定基準と完成条件）。
3Dエンジン未選定（複数視点の整合生成か、3D生成モデルか）。
入力コントラクトの“先出し”運用が未検証（次物件で往復削減を実測）。
skill 名・構成は site-twin 仮称。quality-loop との責務分担を明確化する。

必要な素材さえ先に渡せば、AIが自分で正解と照合して収束する。人間は“写真に写っていない事実”だけ答えれば、ワンアクションで現地がバーチャルに立ち上がる。