Floor Plan To Video Sub Research

Step 1: 空間と家具の把握

floor_plan_complete.svg を画像として読み、room_info.json と assets.json を読んで以下を把握:

• 部屋タイプ（1K/1LDK/2LDK等）、各部屋のサイズ
• 配置する家具の種類と数
• 固定設備の位置（キッチン、ベランダ等）

Step 2: 調査条件の確認

ユーザーに以下を質問し、調査条件を確定する:

1. 居住者情報: 何人暮らし？在宅ワーク？ペット？
2. 用途の特徴: 在宅ワーク重視？リラックス重視？
3. 特に重視したい点: あれば（例: 「デスクが向かい合わないようにしたい」）
4. 参考にしたいスタイル: あれば（例: 「ミニマリスト」「北欧風」）

Step 3: Web検索・事例収集・画像取得（統合）

調査条件に基づいてWeb検索・Webページ閲覧を行う。任意のWeb検索およびWebコンテンツのFetchが可能。

検索キーワード例:

• {間取りタイプ} {用途} レイアウト 実例
• {間取りタイプ} {人数}人暮らし 家具配置
• {間取りタイプ} ワークスペース インテリア
• small apartment layout {furniture type} tips

検索の進め方:

1. 日本語・英語の両方で検索する
2. 最低5件の事例ページを閲覧する

各事例ページについて、以下を 1ページずつ完結 させる:

1. WebFetch でページ内容を読み取り、配置パターンと設計意図を抽出
2. 同じ WebFetch で ページ内の画像URL（img src）も抽出する
3. 抽出した画像URLから有用なもの（間取り図・配置図解・レイアウト写真）を選別
4. 即座に curl でダウンロード
5. ダウンロードした画像を Read で確認し、レイアウト原則の根拠になるか判定
   • 人物写真、商品写真、ロゴ等は除外
6. 有用な画像のファイル名に事例番号を含める

mkdir -p {output_dir}/research_images
curl -L -o {output_dir}/research_images/ref_01a_parallel_layout.jpg "{画像URL}"

画像ファイル名: ref_{事例番号}{連番}_{内容}.{拡張子}

• 例: ref_01a_parallel_layout.jpg（事例1の1枚目、Ⅱ型レイアウト図）
• 例: ref_02a_window_desk.jpg（事例2の1枚目、窓際デスク配置）

禁止事項:

• 事例ページに載っていない別サイトから画像を探して代用しない
• レポートに記載したURLと画像の出典が一致していること

Step 4: 画像品質チェック

ダウンロードした全画像を Read で閲覧し、以下を確認:

• レポートの事例URLと画像の出典が一致している
• 画像がレイアウト原則の根拠として有用（間取り図・配置図解・実例写真）
• 人物写真・商品写真・ロゴ・広告画像は除外済み
• 各事例に最低1枚の画像が紐づいている

不適切な画像は削除し、必要に応じて事例ページから再取得する。

Step 5: 設計原則の抽出

事例から共通する設計原則を抽出する。各原則には:

• 原則名: 短い名前（例: 壁面密着、採光優先度）
• 説明: 何を意味するか
• 根拠: どの事例からどう導かれたか
• スコアリング変換案: どう定量化できるか

Step 6: レポートの作成

{output_dir}/layout_design_principles.md を以下の構造で作成:

# レイアウトデザイン原則: {間取りタイプ} {用途}

## 調査条件
- 間取り: {タイプ}, リビング約{面積}㎡
- 居住者: {人数}人, {用途}
- 検索キーワード: ...

## 調査した事例

### 事例1: {タイトル}
- URL: {URL}
- 参考画像:
  - ![説明1](research_images/ref_01a_xxx.jpg) — {何を示す画像か}
  - ![説明2](research_images/ref_01b_xxx.jpg) — {何を示す画像か}
- （画像なしの場合）画像取得不可の理由: {403エラー、画像が動的ロード等}
- 要約: {この事例の配置パターンと特徴}
- 抽出した原則: {関連する原則名}

### 事例2: {タイトル}
...

## 設計原則一覧

### 原則1: {原則名}
- 説明: {何を意味するか}
- 根拠: {事例からの根拠}
- スコアリング変換案: {定量化の方法}

### 原則2: {原則名}
...

## スコアリング基準案
（scoring_criteria.json の素案をここにまとめる）

Step 7: ユーザー要望の収集

レポートを提示した後、ユーザーに質問する:

レポートの設計原則を確認しました。 これらに加えて、特に重視したい観点はありますか？ 例: 「デスク間の距離を十分に取りたい」「ダイニングは窓際にしたい」

ユーザーの回答を custom 観点として記録する。

Step 8: scoring_criteria.json の生成

レポートの原則（standard）+ ユーザー要望（custom）を合成して scoring_criteria.json を生成:

{
  "source": "layout_design_principles.md",
  "criteria": {
    "standard": [
      {
        "id": "{原則ID}",
        "label": "{原則名}",
        "description": "{説明}",
        "weight": 1.0
      }
    ],
    "custom": [
      {
        "id": "{ユーザー要望ID}",
        "label": "{要望名}",
        "description": "{説明}",
        "weight": 0.9
      }
    ]
  }
}

weight の目安:

• 1.0: 最重要（壁面密着、中央開放など基本原則）
• 0.8: 重要（採光優先度、機能グルーピングなど）
• 0.7: 考慮すべき（好みに依存するもの）
• 0.9: ユーザー要望（ユーザーが明示的に重視したもの）

Step 9: 確認

以下をユーザーに提示し、確認を取る:

1. レポートの内容
2. scoring_criteria.json の観点一覧と重み
3. 修正があれば反映する