「氷見市」から「藤子不二雄Ⓐ」まで、何クリックでたどり着けるだろうか。
Wikipediaの「氷見市」記事を起点に、関連ページを自動探索してネットワークグラフで可視化するナレッジエクスプローラー。ノードをクリックするたびに知識のつながりが広がっていく。
地理（緑）、人物（ピンク）、歴史（金）、文化（紫）、産業（オレンジ）——カテゴリごとに色分けされたノードが織りなすネットワークを眺めていると、「氷見」を起点にした意外な知識のつながりが見えてくる。
👉 デモアプリを開く
📱 使い方
- 「氷見市」ノードからスタート。接続されたノード（関連記事）を確認
- 興味のあるノードをクリックして、さらにその先の関連記事を展開
- 記事カードで各ページの概要とWikipediaへのリンクを確認
- 統計カードで探索済み記事数・接続数・深度・カテゴリ内訳を確認
- ズーム操作（+/-/リセット）でグラフ全体を俯瞰したり詳細を拡大
💡 ポイント: MediaWiki APIで関連記事をリアルタイム取得し、Canvas上にforce-directedグラフで描画。カテゴリ自動分類により、地理・人物・歴史など知識の分布が視覚的に把握できます。
🎯 こんな人におすすめ
- 氷見に関連する知識のつながりを楽しみたい探究心旺盛な人
- Wikipediaを使った学習ツールを探している教育関係者
- ネットワークグラフやデータ可視化に興味があるエンジニア
開発メモ
目的： Wikipediaの知識構造をネットワークグラフで可視化し、探索的学習を促進
技術： Canvas API, MediaWiki API, force-directed graph アルゴリズム
工夫： カテゴリ推定によるノード色分けで知識の分布を直感的に把握。探索パスを記録して「どうやってたどり着いたか」を振り返れる設計
氷見AIラボは、100+のWebアプリで氷見のことを届けるプロジェクトです。 himi-ai-lab.jp
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