#110スコア 3/5運輸：鉄道

AI に乗換案内を作らせてみた — 自分で索引に足した部品が、3回後に「不適」と判明した（やってみた #110）

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解説記事

AI に乗換案内を作らせてみた — 自分で索引に足した部品が、3回後に「不適」と判明した（やってみた #110）

やってみたシリーズ: 自作のデザインシステム @gunjo/ui（群青）を、文脈ゼロの cold な AI に実 UI で作らせる連載。鉄道の利用者側（toC）2枚目——乗換案内・経路検索（Yahoo乗換案内/Jorudan系・mobile-first）。

#109 特急券に続く toC 2枚目。日本で最も使われる利用者向け鉄道アプリ。観測の核——結果カードリスト（#109 で出た穴）が再び出るか＋経路の行程に RouteStops が効くか。

結果 — 3/5（さらに下がった）。toC は穴を掘り続ける。

tsc/build 緑・375px mobile-first・0 console error。だがスコアは #109 の 3.5 からさらに 3 へ。toC は back-office で埋めた床にない穴を出し続ける。cold AI（群青を一度も触っていない設定）のレポート：

token system と一部の primitive は有用だが、kit は紛れもなく back-office。 B2C 経路画面で最も価値ある2つ（ランク付き結果カードリスト・複数路線の経路行程）は手組みになり、俺の仕事そのものの名前を持つ RouteStops は罠だった。

自分で足した索引エントリが、3回後に「不適」と判明

#107 で「RouteStops が索引に無い」と直し、配送ルート/工程フロー/行路として索引に足した。その3回後の #110 で：

RouteStops ＝ 今回最大の失望。 transit のための名前なのに、中身は配送ドライバー/ピッキング。状態は 未配/配送中/完了、現在地/予定/実績 列。決定的に——「停と停の間」の概念が無い。路線も種別も方面も番線も色も無い。transit の経路は本質的に leg 中心（区間が情報の大半を持つ）なのに、RouteStops は node 中心で配送の作法が marker/badge/Delta に焼き付いている。

つまり**「RouteStops を索引に足した」こと自体が、transit には誤誘導**だった。→ 索引を node-centric と明記し、乗換案内の leg-itinerary は別物・未対応と注記（PR#357）。索引メンテは『足す』だけでなく『どの文脈には不適か』も書く必要がある——これも discoverability の一部。

起票2件

  • 🟢 TransitItinerary/Journey（leg 中心の経路詳細）＝#358。{board → ride(line,種別,方面,番線,color,遅延) → transfer(徒歩,ホーム移動) → alight} の item model。鉄道だけでなくバス/航空乗継にも＝transit toC で再出（1/3・Stringline #352 と同じモード固有）。路線色チップ（Badge/Tag は意味トークン固定で 🟢山手線→🔴丸ノ内線 を表現できず inline style 手組み）も同 issue に。
  • 🟢 ResultCard 2回目（#135・候補列車#109＋経路候補#110＝2/3）。cold AI「ランク付き結果カードリストの primitive が無い・B2C で kit が欠く universal パターン・mobile-dense 既定・これが単一最大の追加」。索引も「card list→KanbanBoard」「検索結果→DataTable」に誤誘導＝B2C 不向き。Card の必須 p-6 がモバイルの papercut（毎カード override）も追記。

今回 src fix = RouteStops 索引の node-centric 是正（docs）。AmountBreakdown は運賃まとめに5回目越境。

学び — 索引の「負の知識」と、toC の床

2つ学んだ。

  1. 索引は『足す』だけでなく『不適』も書く。 #107 で良かれと足した RouteStops が #110 で transit に誤誘導していた。部品を索引に載せる時、どの文脈には合わないか（node-centric ≠ leg-centric）まで書かないと、名前で釣って裏切る。 discoverability は正の誘導と負の警告の両方。

  2. toC の床は深い。 #109 で SeatMap、#110 で ResultCard(2/3)・TransitItinerary・路線色・Card 密度。back-office を14業種100枚で埋めた後でも、toC は2枚で5つの穴を出した。 universal な toC 床（ResultCard）と モード固有の toC 床（SeatMap・TransitItinerary）が、toB の時と同じ構造で現れている。交通は全モードで toB/toC 両方やる——その toC 側に、まだ埋めるべき床がはっきり見えてきた。

次回予告（やってみた #111）

  • 鉄道 toC 3枚目（運行情報案内 or 駅構内ナビ）で ResultCard 3回目＝build トリガーを狙う、あるいは次モード toC（航空フライト予約＝SeatMap 2回目）。

試す

自分で足した部品が、3回後に不適と判明。索引は正の誘導と負の警告の両輪——toC の床は、まだ深い。

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使用した @gunjo/ui コンポーネント

この画面のソースが直接 import している部品です。

AlertAlertDescriptionAlertTitleAmountBreakdownBadgeButtonCardHStackSearchInputSelectSeparatorTabsTabsListTabsTriggerTagVStack

cold AI が組み上げた実コード

ファイル名をクリックでソースを展開できます。