作るもの

一人旅のための、耳で完結するAI旅行コンパニオン。出発地・経由地・到着地を選ぶと、乗り換えAPIで実在する経路・所要時間を確認したうえで出発する。歩いている間は、ルート沿いの実在スポット（地図データ由来）の中からLLMが紹介する価値のあるものを選び、近づいたタイミングで解説を自動再生。会話が途切れた沈黙は、LLMが生成する道中ナレーションや内省の問いかけで埋める。Apple Watchは次の目的地への方角と距離を矢印で示し続けるので、スマホを見なくても進む方向がわかる。一日の終りには、訪れた場所・道中で流れた解説・その場で選んだ写真をひとまとめにし、足跡と統計を重ねた1枚のシェア画像として書き出せる。

主な機能

位置情報連動のプロアクティブ観光解説（接近検知で自動再生、スポットは実地図データからLLMが厳選）
沈黙を埋める道中ナレーション・内省プロンプト（LLM生成）
Apple Watchの方角案内（次の目的地への矢印表示。スマホを見ずに歩ける）
訪れた場所・解説ログ・写真をまとめて書き出すジャーナル共有カード

技術スタック

フロントエンド（iOS / watchOS）

Swift + SwiftUI（ネイティブのみ）。iPhoneアプリ本体 + Apple Watchアプリの2ターゲット構成。
状態管理: Swift Observation（@Observable）。
MapKit: スポット検索・逆ジオコーディング、経路のポリライン描画、共有カード用の地図スナップショット生成（MKMapSnapshotter）。
CoreLocation: 現在地監視とスポットへの接近判定、Apple Watchの方角センサー（heading）によるコンパス表示、CLGeocoder。
AVFoundation: AVSpeechSynthesizer（オンデバイス音声合成フォールバック）、AVAudioPlayer（AI音声再生）、AVAudioSession（AirPods/スピーカー両対応の.playback設定）。
PhotosUI: PhotosPickerによる複数写真選択。
WatchConnectivity: iPhone⇔Apple Watch間の経路・案内状態の同期（startNavigation()から実際に送信されている）。
永続化: 端末内DocumentsにJSONで記録・写真を保存（サーバー・アカウントなし）。

バックエンド

TypeScript製Vercel Serverless Functions（@vercel/node）。実際に呼ばれているのは3本:
- /api/guide — スポット解説文の生成（GuideClient経由、Navi画面で使用）
- /api/route-guide-points — MapKit由来のPOI候補からLLMが紹介する価値のあるものを選び解説を書く（RouteGuideService経由）
- /api/route-briefing — 沈黙埋め用の道中ナレーションをまとめて生成（RouteBriefingService経由）
- /api/tts — テキストを音声（mp3）に変換（SpeechService経由）
LLM/音声: OpenAI API（テキスト生成 gpt-4o-mini、音声合成 gpt-4o-mini-tts）への薄いプロキシ。

インフラ・運用

ホスティング: Vercel（backendディレクトリをルートに指定し手動デプロイ）。
シークレット管理: OpenAI APIキーはVercel環境変数OPENAI_API_KEY。iOS側はSecrets.swift（gitignore対象）。
ローカル署名設定: [[[Config/Local.xcconfig（gitignore対象）でXcode署名・バンドルIDを分離。](URL Here)](URL Here)](URL Here)

挑戦

どちらも初めてのハッカソンのため、縛られすぎずに柔軟に進めていく。

としひろ：・初めてのSwift/Xcodeでのネイティブアプリ開発・iPhone・AirPods・Apple Watchの3デバイス連携・LLMのTool Useで外部APIと接続するagenticな構成

れお：・初めてのSwift/Xcodeでのネイティブアプリ開発・iPhone・AirPods・Apple Watchの3デバイス連携・写真のGPSメタデータと位置情報を組み合わせたジャーナル機能

Otomo チーム二子橋

スマホを見ない一人旅。耳で巡るAI旅コンパニオン

推しアイデア

作った背景

推し技術