本稿は「いますぐ作り始められる」ことを最優先に、Web＋Webアプリ前提での最小構成、DB（マスタ/業務/監査）、API、非同期タスク、重い演算を切り離した“AI API/ワーカー”の形を一気に示します。難しいところは後回し、でも穴は開けない。直球でいきます。

1. 全体観（最小でも回る構成）

[利用者PWA/ブラウザ] ─── HTTPS ───> [API Gateway/ALB → Web API(FastAPI)]
       │                                 │
       │(事前署名URLで直UP)             │SQL(PostGIS)
       ├──────────────> [S3 anon/]      ├────> [Aurora PG + PostGIS]
       │                                 │
       │                                 └────> [SQS] → [AIワーカー群(内部API)]
       │                                              ├─ anonymize_vehicle（車体ぼかし）
       │                                              ├─ classify（カテゴリ推定/NG検知）
       │                                              ├─ dedupe（重複クラスタ）
       │                                              └─ traffic_aggregate（利用率集計）
[定点カメラ/エッジ] ──(匿名化/カウント済みメタ)──> [API /devices/{id}/events]
  

2. 初期に用意するクラウド要素（MVP）

• 静的フロント： S3 + CDN（PWA、Map描画、オフライン対応）
• Web API： FastAPI（Fargate か Functions/Lambda）
• DB： Aurora PostgreSQL + PostGIS
• ストレージ： S3（anon/＝ぼかし済み公開用、raw/＝管理団体限定）
• キュー： SQS（ingest/anonymize/classify/dedupe/traffic_aggregate）
• 認証： Cognito/OIDC（LINEログイン併用可）
• 監視： CloudWatch + APM（例：OpenTelemetry）

3. データモデル（最小セット）

-- 位置はPostGIS。公開時は丸める（例：50m格子）
CREATE TABLE core.reports(
  id UUID PRIMARY KEY,
  org_id UUID NOT NULL,
  user_id UUID NULL,
  category_id INT NOT NULL,
  title TEXT, body TEXT,
  status TEXT CHECK(status IN ('received','triaged','in_progress','resolved','rejected')) DEFAULT 'received',
  location geometry(Point,4326),
  location_precision_m INT DEFAULT 50,
  attributes JSONB DEFAULT '{}'::jsonb,
  dedupe_group_id UUID,
  created_at timestamptz DEFAULT now(), updated_at timestamptz DEFAULT now()
);
CREATE INDEX ON core.reports USING GIST(location);

4. API（公開REST）

例：通報登録→アップロード

// 1) メタ登録
POST /api/v1/reports
{
  "category_code": "road_damage",
  "title": "舗装の穴",
  "body": "夜間に危ない",
  "event_time": "2025-09-14T09:30:00+09:00",
  "location": {"lat": 35.68, "lng": 139.76, "precision_m": 50},
  "media": [{"kind":"image","presign":true}]
}

// 2) レスポンス（S3 anon/ への事前署名）
{
  "report_id": "d1c7-...",
  "uploads": [
    {"media_id":"m-1","url":"https://s3/anon/...","fields":{"key":"anon/..","policy":".."}}
  ]
}

// 3) クライアントがS3へ直接PUTした後
POST /api/v1/media/confirm
{ "media_id": "m-1", "sha256":"abc...", "raw_requested": false }

5. “難しい演算部”はAPI/ワーカーに切り離す

原則： フロントとWeb APIは薄く。重い処理（画像処理・類似検索・時系列集計）はキュー経由でワーカーが実施。Web APIは結果だけを見る。

@app.task(name="anonymize_vehicle")
def anonymize_vehicle(media_id: str):
    media = db.get_media(media_id)
    img = load_from_s3(media.s3_key)       # ぼかしは車体全体
    boxes = detect_vehicles(img)           # car/bus/truck/bike...
    img2 = mosaic_outside_safe_margin(img, boxes)
    save_to_s3(img2, media.s3_key)         # anon/ に上書き保存
    enqueue("classify", {"report_id": media.report_id})
    

重複クラスタ（dedupe）イメージ

def recompute_cluster(report_id):
  r = db.reports[report_id]
  candidates = search_nearby(
     point=r.location, radius_m=120,
     time_window="±24h",
     text_embed=r.attributes['text_embed'])
  cluster_id = union_find_by_similarity(candidates + [r])
  db.update(report_id, dedupe_group_id=cluster_id)

道路利用率（定点カメラ→リンク集計）

POST /api/v1/devices/{id}/events
{
  "captured_at": "2025-09-14T00:00:00Z",
  "counters": {"vehicle": 86, "pedestrian": 240},
  "link_id": 10234
}

# 集計ジョブ(hourly)
INSERT INTO traffic_agg_hourly(link_id,hour,vehicle_cnt,ped_cnt)
VALUES(...) ON CONFLICT (...) DO UPDATE ...

6. フロント（PWA/Map）実装イメージ

// 位置丸めはサーバ側。クライアントは細かいことしない。
async function createReport(meta){
  const r = await fetch('/api/v1/reports',{method:'POST',
    headers:{'Content-Type':'application/json'},
    body: JSON.stringify(meta)});
  const {uploads} = await r.json();
  // presigned URLに直PUT
  await fetch(uploads[0].url,{method:'PUT',body: selectedFile});
  await fetch('/api/v1/media/confirm',{method:'POST',
    headers:{'Content-Type':'application/json'},
    body: JSON.stringify({media_id: uploads[0].media_id, sha256: fileHash})});
}
    

地図は MapLibre GL 等。アクセシビリティのためボタンは大きく、音声入力も許容。オフライン時はService Workerで下書き保存→復帰時に送信。

7. セキュリティ/プライバシ運用の肝

• ぼかし原則： 顔/ナンバー単体ではなく車体まるごと。誤検知を避ける。
• rawの管理： 原則使わない。必要時のみ管理団体の承認付きで保管/閲覧。アクセスは監査ログ必須。
• 公開データ： 座標は丸め（例：50m）、期間限定、再識別チェック。
• RBAC： resident / moderator / operator / admin を分離。
• レート制御/WAF： 荒らし対策はフロントではなくゲートで止める。

8. 運用KPI（MVPで見る数字）

• 重複統合率（dedupe成功率）
• 匿名化成功率（車体ぼかし漏れ0を目標）
• 受付→現地確認リードタイム
• 道路リンク×時間のカバレッジ率
• 初回→翌月継続率（ポイント依存度は低く）

9. ディレクトリと設定例

repo/
├─ frontend/               # Next.js PWA
├─ api/                    # FastAPI (REST)
│  ├─ routes/             # reports, media, devices...
│  ├─ services/           # db, s3, presign, auth
│  └─ schemas/            # pydantic
├─ workers/                # AIワーカー（anonymize/classify/dedupe/aggregate）
│  └─ tasks/
├─ infra/                  # IaC(Terraform) / pipelines
└─ docs/

# .env（例：API）
DATABASE_URL=postgresql+psycopg2://...
S3_BUCKET=city-app-bucket
ANON_PREFIX=anon/
RAW_PREFIX=raw/
QUEUE_URL_ANONYMIZE=...
JWT_AUDIENCE=...

10. フェーズ2で足すもの（必要になったら）

• GraphQL（AppSync等）でリアルタイム更新
• OpenSearchで全文/類似検索
• Step Functionsでワークフローの可視化（失敗時の再試行/DLQ）
• ダッシュボード（QuickSight/Looker Studio）
• Open311互換API公開、オープンデータ自動エクスポート

11. 用語説明集（自治体担当者向け・横文字を噛み砕く）

技術用語を「要はどういうこと？」に言い換えました。会議で出てきたら、この表をそのまま使ってOKです。

「この言葉が出たらこう理解」でOK（超要約）

• PWA＝ブラウザで動くアプリ。
• API＝システム間の窓口。
• PostGIS＝地図に強いDB。
• キュー＝順番待ち箱（重い処理を後で）。
• 匿名化/ぼかし＝個人に結びつく情報を隠す。原則は車体まるごと。
• データレイク＝とりあえず貯めて後から分析。
• Open311＝通報の共通ルール。

まとめ：横文字は多いですが、要は「データを安全に集め、見える化し、根拠を持って手を打つ」ための道具立てです。
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