街の住みやすさ採点メディア

バックエンド(Python)が国のオープンデータを取り込み、自治体ごとに9点サンプリングして 防災・教育・交通・資産・生活 の5カテゴリ500点満点（治安は補助）を月次計算する。空間演算は geopandas/shapely、採点設計はゴールデン値で固定。ローカルLLM(Qwen3 / LM Studio)が要約・適性・FAQ・カテゴリ解釈など8種テキストを月次生成し、品質ゲートとハルシネーション検出で基準未達はnoindexにする。結果を Supabase に UPSERT し revalidate API を叩く。フロント(Next.js 14)が403ページ（将来2,000+）をSSG/ISRで生成し、JSON-LD 8種・sitemap・OGPでSEOを固め、Vercel Cronで毎週GSCにsitemapを自動送信する。

主観や広告に頼らず「国が出している事実」だけで採点することが、メディアの信頼の核。LLMで量産すると誤情報のリスクが上がるため、生成は自動でも公開は品質ゲートを通す。採点ロジックはゴールデン値で固定し、変更しても基準が崩れないようにした。フロントとバックエンドを分け、バックエンドが採点・生成、フロントは表示に専念する。