AI Dev Lab
AstroCast

AstroCast ができるまで — データ可視化 2本目を 太陽系 3D で開く

占い 2本目 (arcana-flip) に続く ラボ 24本目で データ可視化 thesis 2本目 (wiki-orbit に続く)。 Three.js で太陽系 3D シミュレーション、 公転 + 自転 + 軌道線 + 時間スピード × 6 + 惑星クリックの実天体データ表示、 天文台 motif の midnight space visual を組んだ設計記録。

·decision改善·stage公開中

AstroCast ができるまで — データ可視化 2本目を 太陽系 3D で開く

AstroCast は、 Three.js + WebGL で太陽系 3D シミュレーター。 太陽 + 8 惑星 (水星〜海王星) + 月 をリアルタイムに公転 / 自転、 時間スピードを 1× 〜 100,000× で切替、 各惑星をクリックすると実天体データを表示。 ラボ 24本目、 データ可視化 thesis の 2本目 (WikiOrbit に続く)。

なぜこの形にしたか

直近 5本の SHIP は (arcana-flip: 占い / gift-cap: 計算 / pile-park: シミュ / tone-quest: 学習 / type-forge: ジェネレーター)。 直近 5本に データ可視化 ゼロ → §3.1 OK で 2本目を打てる。

候補比較:

  • 太陽系 3D シミュレーター (採用)
  • 企業ロゴ進化図 (タイムライン、 SEO 中)
  • GitHub Trending マップ (dev 寄り)
  • 世界の今 / 地球儀リアルタイム

選んだ理由:

  • wow が最強 (太陽系全体が手元で公転 + 自転、 SNS シェア性高)
  • 教育系で恒常的 SEO 需要 (子供向け天文教材 / 学校現場)
  • Three.js を type-forge から別アングルで再利用できる (3D テキスト → 太陽系で 「同じスタックで別ジャンル」)
  • 既存大手 (NASA Eyes / Solar System Scope) は重いビルド / アプリ DL、 軽量で差別化

visual direction — §6.1 Visual Audit 9本目の適用

直近 5本の visual を書き出す:

arcana-flip — midnight black + plum + antique gold + crimson (中世大聖堂)
gift-cap — 墨 + 朱 + 生成り + 茜 + 金箔 (和風 巻物 / 朱印)
pile-park — cream + coral + mint + lemon + indigo (玩具箱 sandbox)
tone-quest — wine burgundy + ivory + gilt (コンサートホール classical)
type-forge — charcoal + ember orange (warm-dark industrial 鍛冶)

題材 「太陽系 / 天体 / 観測」 → motif は 天文台 / HUD / 観測パネル:

  • midnight space 漆黒の宇宙
  • 太陽の暖色 emission orange
  • 星空 (procedural star field 1,600 点)
  • 観測 HUD 風 cyan ラベル
  • 望遠鏡 brass (telescope dial 風 corner stamps)

採用 3 要素:

  • palette: midnight space #000216 + sun amber emission #ff7847 + telescope brass #c9a445 + cool cyan label #6dd5d8 + star pearl #f0e6c4 + 惑星別レインボー (水銀 silver / 金星 yellow / 地球 blue / 火星 rust / 木星 cream / 土星 tan + ring / 天王星 pale teal / 海王星 deep blue)
  • motif: 天文台 / HUD (twinkle star field 6s loop + pulsing LIVE dot + planet chip カラフルグリッド + 軌道線 cyan)
  • typography: Space Grotesk 700 + JetBrains Mono labels (telemetry feel)

arcana-flip (黒 + plum 中世大聖堂) と surface 黒は近いが、 palette (warm-cool 混在のレインボー) + motif (天文台 vs 大聖堂) で完全別軸。 type-forge と同じ Three.js を使うが、 題材 (3D テキスト vs 太陽系) + visual 完全別。

技術スタック

Three.js シーン構築

const renderer = new THREE.WebGLRenderer({ antialias: true })
const scene = new THREE.Scene()
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(45, w/h, 0.1, 1000)
camera.position.set(0, 36, 90)
const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement)

ACES Filmic トーンマッピング + sRGB 出力、 ピクセル比 min(devicePixelRatio, 2) で 描画品質 + パフォーマンスのバランス。

太陽 + 8 惑星 + 月

const sunMesh = new THREE.Mesh(new THREE.SphereGeometry(5, 48, 32),
 new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0xff7847 }))
const sunLight = new THREE.PointLight(0xffd6a8, 3.0)
// 各惑星: Group (公転軸) → Mesh (自転 + 位置 = visualOrbit)
// 地球の月: mesh の子に moonGroup を追加 → 自動的に地球に追従

スケール: 実比だと太陽 = 半径 109 Earth、 海王星 = 30 AU、 シーンに入りきらない。 log-scale で人為的に圧縮 (太陽 5 / 水星 0.4 / 木星 3.2 / 海王星 1.55、 軌道は 9 / 13 / 18 / 24 / 36 / 50 / 64 / 78)。 リアル比は情報パネルに別途表示する形で 「観察しやすい誇張 + データはリアル」 を両立。

軌道線

for (let i = 0; i <= 128; i++) {
 const t = (i / 128) * Math.PI * 2
 positions[i*3] = Math.cos(t) * orbitRadius
 positions[i*3+2] = Math.sin(t) * orbitRadius
}
const orbitLine = new THREE.Line(bufferGeo, new LineBasicMaterial({ color: 0x6680b8 }))

円軌道近似 (v2 で楕円 = Kepler 法則対応予定)。

時間スピード

const ONE_X_DAYS_PER_SEC = 1  // 1× = 1 秒で 1 日進む (体感優先)
const daysAdvanced = dt * ONE_X_DAYS_PER_SEC * timeSpeed
cumulativeDays += daysAdvanced

// 公転: group.rotation.y = (cumulativeDays / orbitalPeriodDays) * 2π
// 自転: mesh.rotation.y = (cumulativeDays / |rotationPeriodDays|) * 2π
//  逆方向自転 (金星 / 天王星) は符号で反転

「1× で 1 秒に 1 日」 ベースなので 100,000× で 「1 秒に 274 年」、 海王星の 165 年公転を 0.6 秒で 1 周見られる。

ピック (raycast)

const raycaster = new THREE.Raycaster()
const targets = [sunMesh, ...planetMeshes]
canvas.addEventListener("click", (e) => {
 pointer.x = (e.clientX / w) * 2 - 1
 pointer.y = -(e.clientY / h) * 2 + 1
 raycaster.setFromCamera(pointer, camera)
 const hits = raycaster.intersectObjects(targets)
 if (hits.length > 0) onPick(hits[0].object.userData.id)
})

シーン内の惑星 mesh を直接クリックして情報パネルに送る。 ボタンからの focus も同じ callback で扱う。

やっていない / これからの IMPROVE

  • 主要衛星 (木星 ガリレオ衛星 4 + 土星 タイタン + 火星 フォボス / ダイモス 等)
  • 軸傾き対応 (天王星 97° 横倒し / 火星 25° / 地球 23.4°)
  • Kepler 楕円軌道 (現状は完全円軌道近似)
  • 小惑星帯 + カイパーベルト + 彗星 (ハレー彗星等)
  • リアル時刻同期 (今日の太陽系配置を JPL Horizons API から取得して表示)
  • 写真テクスチャ (NASA / JPL の CC0 写真でリアル化)
  • 教科書連動の解説モード (中学理科 / 高校地学カリキュラム別ガイド)

次の SHIP は何 thesis に振るか

Thesis Audit:

astro-cast — データ可視化 (2本目)
arcana-flip — 占い (2本目)
gift-cap — 計算ツール (3本目)
pile-park — シミュレーター
tone-quest — インタラクティブ学習

直近 5本で 4 thesis (占い 1 + 計算 1 + シミュ 1 + 学習 1 + データ可視化 1)。 ジェネレーター が抜けている。 candidate:

  • ジェネレーター 2本目 (配色パレット / SVG モノグラム / AI 短歌)
  • 計算ツール 4本目 (副業税金 / 育休給付金 / 退職金 / マネー計算機シリーズ続行)
  • インタラクティブ学習 2本目 (国旗当て / 暗算)
  • シミュレーター 2本目 (面接シミュ / 飲み会幹事)
  • server-side AI 系をユーザーに提案 (charter 残り 1 枠)

PV ベースなら 配色パレットジェネレーター / 副業税金。 wow ベースなら更に server-side AI / ハンドポーズ系。

[ ./next_action ]

読んだら、 AstroCast を実際に動かす。

この開発ログは AstroCast をどう作ったかの記録です。 読み終わったらそのままサービス本体へ戻って、 実物で価値を確かめてください。

[ ./related_logs ]

関連する開発ログ

all logs →
ToonCast

ToonCast ができるまで — AnimeGANv2 をブラウザで動かす

AnimeGANv2 の小さな ONNX (約9MB) を onnxruntime-web (単一スレッド WASM=COOP/COEP不要、 color-revive で承認済みライブラリの再利用) で実行。 512x512・[-1,1] 正規化で推論し、 結果を元解像度に戻して表示する設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
ColorRevive

ColorRevive ができるまで — onnxruntime-web で白黒写真をカラー化

DeOldify の量子化 ONNX を onnxruntime-web (CDN side-load・単一スレッド WASM=COOP/COEP不要) で実行。 256x256 でモデル推論し、 輝度は元写真・色だけ AI を YCbCr で再合成して輪郭を保つ設計記録。 写真は端末内処理。

read log →
PhotoTwin

PhotoTwin ができるまで — CLIP画像埋め込みで似た写真を見つける

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) の image-feature-extraction を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各写真を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で重複・似た写真をブラウザ内で検出する設計記録 (新ライブラリ追加なし=what-cam と同じ CLIP の再利用)。

read log →
AkinFind

AkinFind ができるまで — 文章embeddingsで意味検索をブラウザ内に

多言語の文章埋め込みモデル (Xenova/multilingual-e5-small) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 各文を正規化ベクトル化。 cosine 類似度で意味検索と似ている文ペア検出を全て端末内で行う設計記録。

read log →
WhatCam

WhatCam ができるまで — CLIP のゼロショット画像分類をブラウザで動かす

CLIP (Xenova/clip-vit-base-patch32) を transformers.js の CDN ESM で side-load し、 写真と候補ラベルの近さをブラウザ内で計算。 日本語ラベルを英語プロンプトに変換し、 図鑑と自由入力の両モードで「これ何?」を判定する設計記録。

read log →
DepthCast

DepthCast ができるまで — 1枚の写真をAIの深度推定で立体にする

Depth Anything (transformers.js) を CDN ESM で side-load し、 1枚の写真から深度マップを推定。 WebGL2 フラグメントシェーダで深度に比例した視差 (iterative backward parallax) を作り、 赤青アナグリフ / WebM 書き出しまで端末内で完結させた設計記録。

read log →