攻略法

PLATEAUの過去受賞作品をまとめてみた「アイデア→実装パターン集」

はじめに：この記事を読むとわかること

前回の記事では京都市の都市課題を4つ紹介しました。

京都市の都市課題とは？〜PLATEAU HACK 2025 初心者向けガイド〜・CraftStadium

今回は、実際に受賞した作品を分析して「評価されるアイデアの作り方」を具体的に解説していきます。

結論から言うと、「〇〇マップを作りました」で終わる作品は評価されにくい。一方で、PLATEAUの「属性情報」を創造的に使い、社会課題と結びつけた作品がグランプリを獲得している。この記事を読めば、受賞作品に共通するパターンがわかり、あなたのアイデア発想の起点になるはずです。

🌏 そもそもPLATEAUって何のためにあるの？

アイデアを考える前に、PLATEAUが生まれた背景を知っておくと発想が広がります。

PLATEAUは国土交通省が主導する「3D都市モデル整備・活用・オープンデータ化」プロジェクト。2020年にスタートし、現在は全国約130都市のデータが公開されています。

なぜ国がこんなデータを無償公開しているのか？

答えは「都市のDX（デジタルトランスフォーメーション）」。防災計画、都市開発、観光振興など、これまで紙の地図や現地調査に頼っていた領域を、デジタルデータで効率化・高度化したい。でも国や自治体だけでは使い道のアイデアが足りない。だからオープンデータ化して、民間や学生の創造力を借りようとしている。

つまり、PLATEAUハッカソンは「このデータ、こう使えますよ」を国に提案する場でもあるわけです。

アイデアを考える「2つの軸」

過去の受賞作品を分析すると、アイデアは「目的（何を解決するか）」と「技術（どう作るか）」の掛け合わせで整理できます。

目的・領域（What for?）

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領域	解決したい課題	京都での具体例
防災・安全	災害リスクの可視化、避難支援	木造密集地域の火災延焼シミュレーション
観光・インバウンド	混雑分散、マナー啓発、多言語対応	オーバーツーリズム対策、穴場スポット誘導
教育・学習	歴史理解、防災意識向上、修学旅行	江戸時代の京都を歩くVR教材
エンタメ	遊びを通じた都市体験	建物を登るアクションゲーム
まちづくり・都市計画	空き家対策、景観保全、開発検討	京町家の利活用シミュレーション
生活便利	日常の課題解決、効率化	「歩いた方が早いルート」案内

技術アプローチ（How?）

アプローチ	特徴	代表的なツール
シミュレーション	「もし〇〇だったら？」を検証	Unity, Python
ゲーミフィケーション	課題解決を「遊び」に変換	Unity, Unreal
AR/VR体験	没入型の新しい体験を創出	Unity + AR Foundation
AI連携	生成AI×都市データの組み合わせ	Claude API, OpenAI API
データ可視化	複数データのマッシュアップ	CesiumJS, Re:Earth
ツール開発	開発者向けライブラリ	Python, npm

掛け合わせで考える

「目的」×「技術」の組み合わせがアイデアになる。

組み合わせ	具体例
防災 × シミュレーション	浸水時の避難可能時間を建物ごとに計算
防災 × AR/VR	火災発生時の避難体験トレーニング
観光 × ゲーミフィケーション	混雑スポットを避けるとポイント獲得（京都のコーディネーターになろう大作戦）
観光 × AI連携	多言語対応の3Dガイドチャットボット
教育 × AR	歴史建造物の「当時の姿」を現地で重畳表示
教育 × データ可視化	古地図と現代地図を重ね合わせる学習ツール（京都歴史3D地図）
エンタメ × ゲーム	建物を登る3Dアクション（スカイランナー）
まちづくり × シミュレーション	空き家を用途変更したら景観がどう変わるかを検証
まちづくり × AI	空き家の利活用提案を自動生成

チームでアイデア出しをするとき、まず「どの目的を狙うか」を決めてから「どの技術で実現するか」を考えると、発散しすぎずに収束できます。

🏆 受賞作品を6つのパターンに分類してみた

過去3年間のPLATEAU AWARDとKYOTO PLATEAU HACKの受賞作品を分析すると、技術アプローチとして大きく6つのパターンに分けられます。

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「自分たちはどのパターンで攻めるか？」を最初に決めておくと、アイデア出しがスムーズになるでしょう。

パターン①：シミュレーション型

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「もし〇〇だったら？」を検証できる作品

このパターンの特徴は、PLATEAUの属性情報（建物の高さ、用途、築年数、道路幅員など）を使って、都市環境の分析・予測を行うこと。「見せる」だけでなく「計算する」機能が入っているのがポイントです。

相性の良い目的: 🔥防災・安全、🏘️まちづくり・都市計画

代表作品：街の"未来"を描く地図（PLATEAU AWARD 2024 グランプリ）

不動産開発のプロが使う判断支援ツール。PLATEAUの道路データと建物情報を使って、建築基準法に準拠した設計を自動生成する。斜線制限、天空率、日影計算を全自動で実行し、「この土地に何階建ての建物が建てられるか」を瞬時に判定。

何がすごかったか：

審査員全会一致でグランプリ
開発元のトグルホールディングスは38億円の資金調達を実現
「オープンデータでビジネスモデルを構築した」点が高評価

💡 初心者向けポイント：ここまで大規模なものを2日間で作る必要はありません。「もしこの建物がなかったら人流はどう変わる？」「この空き家をカフェにしたら周辺にどんな影響がある？」など、小さな「もしも」から始めてみてください。

京都での応用アイデア

🔥防災：「築50年以上の木造建物」×「浸水想定区域」で防災リスクを可視化
🏘️まちづくり：空き家を用途変更したら景観がどう変わるかを検証
🗾観光：先斗町の建物配置を変更して人流変化をシミュレーション

パターン②：ゲーミフィケーション型

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課題解決を「遊び」に変える作品

都市空間をゲームのフィールドとして活用し、遊びながら学習・体験できる仕組みを作るパターン。「課題を解決しろ」と言われても動かない人が、「ゲームで遊んでいたら結果的に課題が解決していた」という設計です。

相性の良い目的: エンタメ、観光・インバウンド、教育・学習

代表作品：スカイランナー高層の冒険者（PLATEAU AWARD 2023 ユース賞）

嵯峨美術大学の学生6人チーム「KND-3」が制作した、建物を登る3Dアクションゲーム。東京や京都のビルを登りながら、地域ごとのアイテム（東京：あんみつ・大福、京都：鴨・抹茶など）を収集する。

何がすごかったか：

Unity未経験の6人がKYOTO PLATEAU HACK 2023で初挑戦
ハッカソン後も開発を継続し、PLATEAU AWARDでユース賞を獲得
「普段見られない視点に立てる」というコンセプトが明快

💡 初心者向けポイント：技術力がなくても受賞できる証拠がここにあります。重要なのは「PLATEAUのデータをどう活かすか」というアイデア。このチームは建物の高さデータをゲームの難易度に活用しました。

別の受賞例：whack a building（PLATEAU Hack 2024 オーディエンス賞）

PLATEAUの建物データを使った「モグラたたき」ゲーム。建物の高さ・階数がそのまま難易度と得点に反映される仕組み。審査員コメントでは**「属性情報を動きに生かした点がとてもよかった」**と評価されました。

京都での応用アイデア

観光：混雑スポットを避けるとポイントがもらえる観光誘導ゲーム
教育：京町家を見つけて写真を撮ると「御朱印」がもらえるスタンプラリー
防災：避難経路を最短時間で駆け抜けるタイムアタック

パターン③：体験型（AR/VR）

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新しい「体験」を創り出す作品

PLATEAUの3D都市モデルを没入型体験の舞台として活用するパターン。「見る」から「体験する」へ。現実ではできないことをデジタルで可能にします。

相性の良い目的: 教育・学習、観光・インバウンド、防災・安全

代表作品：空傘散歩（PLATEAU AWARD 2024 ユース賞）

学生クリエイター「ミヤタゲームズ」が制作。Cesium for UnityとGoogle Maps APIでPLATEAUデータを表示し、傘で空を飛ぶ感覚を再現。

ここが面白い：

3Dプリンタで自作した風覚装置と掃除機を活用した力覚装置を組み合わせた
手近な材料でプロトタイプを作り上げた点が審査員に高評価

💡 初心者向けポイント：ハードウェアとの連携は審査で注目を集めやすい。段ボールや100均グッズでも「触れる」体験を作れると差別化できます。

代表作品：一条通百鬼夜行伝説（KYOTO PLATEAU HACK 2024 オーディエンス賞）

京都・一条通で行われていた「百鬼夜行」イベントがコロナで中止に。それをARで復活させた作品。Monster Mushで生成した3Dキャラクターが、PLATEAUの京都の街を歩き回る。

何がすごかったか：

「失われたイベントをデジタルで取り戻す」という課題設定が明確
観光の「消費」ではなく「体験」を提供するという視点

京都での応用アイデア

教育：江戸時代の京都をVRで歩く「タイムトラベル観光」
防災：火災シミュレーションで避難体験（観光客向け多言語対応）
まちづくり：京町家の「中」に入れるバーチャル内見

パターン④：AI連携型

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PLATEAUデータ × 生成AIの組み合わせ

LLM（大規模言語モデル）や機械学習とPLATEAUデータを組み合わせ、新しい価値を創出するパターン。この領域はまだ未開拓で、2025年のハッカソンでは狙い目かもしれません。

相性の良い目的: まちづくり・都市計画、観光・インバウンド、生活便利

代表作品：PLATEAU Agent（PLATEAU AWARD 2024 データ活用賞）

LLMを活用した「AgenticGIS」。まちづくりワークショップでの議論をAIがファシリテーション。議論が煮詰まると「抜けている観点」を提案し、地図上で視覚的に表示する。

何がすごかったか：

PLATEAU Hack Challenge 2024で結成されたチームが開発を継続
「3D都市モデルの分析結果を意思決定に活用するハードルを下げた」と評価
Claude や ChatGPT との連携で自然言語での都市分析が可能

代表作品：PlateauKit + PlateauLab（PLATEAU AWARD 2023 グランプリ）

東京大学の小関健太郎氏が開発したPythonライブラリ。わずか数行のコードでPLATEAUの3D都市モデルを表示・操作できる。

pip install plateaukit
# Jupyter Notebook上で都市空間プログラミングが可能

💡 初心者向けポイント：AI連携は技術的ハードルが高そうに見えますが、Claude APIやOpenAI APIを使えば、「この地域の課題は？」と聞くと回答してくれるシンプルなチャットボットから始められます。

京都での応用アイデア

観光：観光客の質問に答える「京都3Dガイド」チャットボット
まちづくり：空き家の利活用提案を自動生成するAI
教育：建物のテクスチャを時代ごとに自動変換（現代→江戸時代）

パターン⑤：データ分析・可視化型

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PLATEAUと他のデータを組み合わせて新しい視点を提供

複数のオープンデータをマッシュアップして、これまで見えなかったものを見せるパターン。「〇〇マップ」で終わらないコツは、クロス分析（2つ以上のデータを組み合わせる）を入れること。

相性の良い目的: 📚教育・学習、🏘️まちづくり・都市計画、🔥防災・安全

代表作品：京都歴史3D地図（KYOTO PLATEAU HACK 2023 歴まち賞）

チームAJARIが制作。オープンソースWebGIS「Re:Earth」を使い、PLATEAUのCityGMLデータに国宝・重要文化財情報をマージ。さらに「天保四年癸巳春改正新板京都絵図」（江戸時代の古地図）をXYZタイルとして重ね合わせた。

何がすごかったか：

江戸時代と現代を比較できる修学旅行生向け学習ツール
Re:Earthを使ったノーコードに近い開発
古地図という「眠っていたデータ」の発掘

京都での応用アイデア

まちづくり：「築年数」×「空き家率」×「観光スポットからの距離」で投資判断マップ
生活便利：バス混雑データ × PLATEAUで「歩いた方が早いルート」を提案
防災：気象データ × 建物構造で「ゲリラ豪雨時に逃げ込める建物」を表示

パターン⑥：ツール・ライブラリ型

他の開発者が使えるものを作る

自分だけのアプリではなく、PLATEAUを使う全開発者の役に立つツールを作るパターン。エコシステムへの貢献度が評価されます。

相性の良い目的: 🛠️生活便利（開発者の生産性向上）

代表作品：snow city（PLATEAU AWARD 2022 グランプリ）

5都市のPLATEAUデータをスノードームの中に閉じ込めて鑑賞できるWebアプリ。Three.jsで実装し、「PLATEAUの新しい見せ方」を提案。

💡 初心者向けポイント：ツール型は技術力が必要ですが、「PLATEAUデータの〇〇を簡単にするスクリプト」くらいなら2日間でも作れます。GitHub公開を前提に作ると、ハッカソン後の継続開発につながりやすい。

🔧 技術スタック別：おすすめの選び方

「どの技術を使えばいいの？」という質問をよく受けます。答えはチームの技術力によるですが、目安を示しておきます。

Unity + PLATEAU SDK（推奨度：★★★★★）

KYOTO PLATEAU HACKで最も採用実績が多い組み合わせ。Unity未経験の学生チームがユース賞を獲得した実績もあるので、初心者でも挑戦できます。

向いているチーム：

ゲームやAR/VRを作りたい
チームに1人でもUnity経験者がいる
ハッカソン当日のサポートを受けたい（メンターがUnityに詳しい）

実装Tips：

LOD2以上はテクスチャが大きいので、必要なエリアだけインポート
PLATEAU SDK v3.0.1以降で属性情報の活用機能が強化されている

CesiumJS / Re:Earth（推奨度：★★★★☆）

Webブラウザで動作し、インストール不要。広域表示やデータ可視化ダッシュボードに向いています。PLATEAU VIEWもこの技術で作られている。

向いているチーム：

Web技術（HTML/CSS/JavaScript）が得意
インストール作業を避けたい
歴史地図など既存データとの重ね合わせをしたい

Python + PlateauKit（推奨度：★★★☆☆）

データ分析やAI連携が得意なチーム向け。Jupyter Notebook上でインタラクティブに開発できます。

向いているチーム：

機械学習やデータサイエンスのバックグラウンドがある
可視化より分析を重視したい
「見た目のキレイさ」より「データの深さ」で勝負したい

🚀 ハッカソンからAWARDへ：継続開発のすすめ

KYOTO PLATEAU HACKで作った作品をブラッシュアップしてPLATEAU AWARDに応募し、受賞するケースが増えています。

ハッカソン作品	発展後	結果
トライミング（KYOTO 2023）	スカイランナー高層の冒険者	AWARD 2023 ユース賞
AIまちづくりファシリテーター（Hack 2024）	PLATEAU Agent	AWARD 2024 データ活用賞

ハッカソンは「作って終わり」ではなく、プロダクトの出発点。継続開発すれば、受賞のチャンスはぐっと広がります。