プロダクト解説
DeepAstro はどう動くのか
DeepAstro は、見た目のきれいな地球儀に AI テキストを載せただけの製品ではありません。価値があるのは下にある処理の連鎖です。出生データの正規化、場所解決、惑星ライン計算、八字クロスチェック、都市順位付け、そして最後に意思決定しやすい回答へ整えることまでが一体になっています。
1 回の読解がシステムをどう流れるか
日付、時刻、場所、タイムゾーン、座標を 1 つの安定した命盤レコードへまとめます。
ASC、DSC、MC、IC を地理へ投影し、都市クリックとラインクリックが同じ地図骨格を共有します。
その都市が命式を補うのか、整えるのか、過熱させるのかを確認します。
結果を都市ランキングカード、比較レポート、構造化 Copilot 回答へ変換します。
都市スコアを形作る要素
最大の比率は、近くのラインがどれだけ強く、どれだけ関連するかから来ます。
次の層では、その場所が本当に命式を助けているのか、単に圧力を増やしているだけかを見ます。
地域パターン、都市配置、クラスター構造により、単純な距離より使えるスコアになります。
保存、比較、追問導線が重要なのは、このスコア自体が意思決定を前に進めるためだからです。
比較カードのサンプル
City A
ニューヨーク
City B
東京
地図クリックからレポートまで
このプロダクトは、分断された小機能の集合ではなく、1 本の連続した意思決定面として設計されています。
ラインまたは都市のクリックで、現在の命盤地図における最も強い場所シグナルを取得します。
そのシグナルは、スコア、主導ライン、次の行動を持つ都市カードへ圧縮されます。
選択または保存した 2 都市は、独立した読みではなく、構造化された比較レポートになります。
同じ文脈が AI に渡るため、追問でも命盤、都市、比較の記憶が引き継がれます。
モック画面
地図クリックは、そのままガイド付き読解へ入るべきです
この擬似 UI は理想的な受け渡しを示します。左に都市シグナル、右に Copilot 解釈、その先に保存、比較、追問への導線があります。
まず主導ラインを説明し、その後に五行サポートを確認し、最後に装飾的ではなく具体的な行動助言へ落とし込みます。
01. 出生入力
すべての地図は正規化された出生レコードから始まる
最初の仕事は解釈ではなく、信頼できる入力を作ることです。生年月日、任意の出生時刻、出生地、タイムゾーン、解決済みの位置情報がそろってはじめて、その後の地図が意味を持ちます。
すべての地図は正規化された出生レコードから始まる
ユーザーが出生情報を送信すると、DeepAstro は UI の生文字列をそのまま回しません。まず 1 つの安定した出生レコードへ正規化します。これにより、Shanghai を手入力した場合でも、候補から選んだ場合でも、後日の再訪でも同じ計算基盤を使えます。
この送信自体がインタラクティブ地図の解錠イベントにもなります。出生情報が有効なら、ユーザーは追加の操作なしでそのまま地図へ入り、同じデータが後続分析用に保持されます。
システムフロー
名前、日付、時刻、場所、タイムゾーン、解決済み座標
安定した出生レコードをローカル状態とキャッシュへ保存
ローカル出生時刻を比較可能な計算入力へ変換
有効な出生データを受け取るとすぐにインタラクティブ地図へ遷移
02. ラインエンジン
惑星ラインはテンプレ文ではなく角度地理から生成される
この地球儀が役立つのは、チャート角度が本当に地理へ変換されているからです。DeepAstro は角度関係を位置ラインへ投影し、都市クリックでもラインクリックでも同じ地図基盤から説明を返します。
惑星ラインはテンプレ文ではなく角度地理から生成される
ASC、DSC、MC、IC は飾りではなく、プロダクトの空間的な骨格です。いったん生成されると、地図、都市カード、比較レポート、Copilot プロンプトのすべてで再利用されます。
だからこそ複数の入口が成立します。ユーザーはラインから入っても、都市カードから入っても、比較フローから入っても、最終的には同じ角度地図に戻ります。
ASC / DSC
自己と関係性
その場所が自己表現、魅力、対人ダイナミクスをどう変えるかを読むためのラインです。
MC / IC
仕事と基盤
評判、方向性、居場所、内面的な安定を説明するためのラインです。
03. 八字レイヤー
八字は飾りではなく第二のフィルター
DeepAstro はすべての回答で八字を前面に出しません。必要な場面で使います。深い質問、五行差が大きい都市比較、チャートバランスに敏感な順位付けがその中心です。
八字は飾りではなく第二のフィルター
まずはアストロカートグラフィーの信号をそのまま読み、その後で八字レイヤーがその場所が補うのか、消耗させるのか、全体を整えるのかを確認します。これにより、神秘的に見えるだけで行動につながらない答えを避けます。
同じ程度のライン強度を持つ 2 都市でも、実感が違うのはこのためです。ある都市は可視性を高めてもチャートを過熱させ、別の都市は少し弱く見えても長期的には安定を支える場合があります。
一次読解
先に地理占星
どの惑星ラインが支配的で、その都市でどの角度として現れているかを説明します。
二次検証
その後に八字
木火土金水のどれを補っているのか、それが現在の命式に本当に役立つかを確認します。
04. 都市ランキング
都市スコアは複雑な読解を高速な候補リストへ圧縮する
ユーザーはいつも長い説明から入りたいわけではありません。多くの場合、次に比較すべき都市を先に知りたいのです。ランキング層は、チャート幾何、ライン強度、五行適合を素早く読める候補リストへ圧縮します。
都市スコアは複雑な読解を高速な候補リストへ圧縮する
都市フィードは運用的な UI です。面白い地図から、次に比較すべき候補へすばやく進めるように作られています。
都市が浮上した瞬間に、探索、保存、比較、AI に質問という次の行動がすぐ用意されます。スコアは単なる数字ではなく、行動導線です。
地図シグナル
ライン近接
主導ラインがどれだけ近く、どれだけ強く、その都市周辺で有効なクラスターを形成しているか。
命式適合
五行アライン
その都市のエネルギー構造が命式を補うのか、押しすぎるのか、崩すのか。
行動層
意思決定準備
各都市は保存、比較、Copilot への質問へ直結します。
05. Copilot レイヤー
Copilot は地図クリックを継続可能な会話へ変える
AI の強みは毎回最初から聞き直すことではなく、文脈を引き継ぐことです。DeepAstro はセッションスレッドを保存し、ラインクリック、都市クリック、保存都市比較、レポート操作を 1 本の会話へまとめます。
Copilot は地図クリックを継続可能な会話へ変える
この記憶レイヤーがあるから、ニューヨークと東京を仕事面で比較してという質問が自然になります。システムは命盤、選択都市、質問が始まった画面を一緒に保持できます。
回答フォーマットも意図的です。先に都市エネルギー、必要なときだけ八字、次に具体的助言、最後に個別化された追問。これにより Copilot はテンプレート文章ではなく、読める意思決定補助になります。
構造化マトリクス
この層で、プロダクトは単なる読解ツールから、意思決定ツールへ変わります。
まとめ
DeepAstro が機能するのは、各レイヤーが次のレイヤーを使いやすくしているからです。信頼できる入力が地図を信じさせ、地図がランキングを理解しやすくし、ランキングが比較を行動へ変え、比較が Copilot を本当に聞く価値のあるものにします。これは単一機能ではなく、意思決定チェーンです。
この記事をプロダクトマップとして使う
全体を体験する最短ルートは明快です。出生データを送信し、地図を開き、2 都市を保存し、比較レポートを出し、最後に Copilot にその差を質問してください。