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# Location Interaction System - evaluation_value Based Implementation
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## 概要
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LocationモデルのDestinationにuse_qr_codeフラグとevaluation_valueフィールドを使用した、拡張されたロケーションインタラクションシステムを実装しました。
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## システム構成
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### 1. Locationモデル拡張
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**ファイル**: `rog/models.py`
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- `evaluation_value` フィールドを使用してインタラクションタイプを決定
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- 値の意味:
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- `"0"` または `null`: 通常ポイント
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- `"1"`: 写真撮影 + 買い物ポイント
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- `"2"`: QRコードスキャン + クイズ回答
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### 2. ビジネスロジック
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**ファイル**: `rog/location_interaction.py`
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```python
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# インタラクションタイプ定数
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INTERACTION_TYPE_NORMAL = "0" # 通常ポイント
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INTERACTION_TYPE_PHOTO = "1" # 写真撮影ポイント
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INTERACTION_TYPE_QR_QUIZ = "2" # QRコード + クイズポイント
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# 主要関数
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- get_interaction_type(location): ロケーションのインタラクションタイプを判定
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- validate_interaction_requirements(location, request_data): 必要なデータの検証
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- get_point_calculation(location, interaction_result): ポイント計算
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```
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### 3. チェックインAPI
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**ファイル**: `rog/location_checkin_view.py`
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**エンドポイント**: `POST /api/location-checkin/`
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**リクエスト形式**:
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```json
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{
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"location_id": 123,
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"latitude": 35.1234,
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"longitude": 136.5678,
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"photo": "base64_encoded_image_data", // evaluation_value="1"の場合必須
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"qr_code_data": "{\"quiz_id\": 1, \"correct_answer\": \"答え\"}", // evaluation_value="2"の場合必須
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"quiz_answer": "ユーザーの回答" // evaluation_value="2"の場合必須
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}
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```
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**レスポンス形式**:
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```json
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{
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"success": true,
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"checkin_id": 456,
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"points_awarded": 10,
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"point_type": "photo_shopping",
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"message": "写真撮影が完了しました。買い物ポイントを獲得！",
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"location_name": "ロケーション名",
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"interaction_type": "1",
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"interaction_result": {
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"photo_saved": true,
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"photo_filename": "checkin_123_20250103_143022.jpg"
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}
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}
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```
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### 4. APIデータ拡張
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**ファイル**: `rog/serializers.py`
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LocationSerializerを拡張して、以下の情報を追加:
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- `interaction_type`: インタラクションタイプ ("0", "1", "2")
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- `requires_photo`: 写真撮影が必要かどうか
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- `requires_qr_code`: QRコードスキャンが必要かどうか
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- `interaction_instructions`: ユーザー向け指示メッセージ
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### 5. テスト用Webインターフェース
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**ファイル**: `templates/location_checkin_test.html`
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**アクセス**: `/api/location-checkin-test/`
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機能:
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- ロケーション一覧の表示
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- evaluation_valueに基づく要件の表示
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- 写真アップロード (evaluation_value="1")
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- QRデータ・クイズ入力 (evaluation_value="2")
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- チェックイン実行とテスト
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## 使用方法
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### 1. 通常ポイント (evaluation_value="0")
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```javascript
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const data = {
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location_id: 123,
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latitude: 35.1234,
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longitude: 136.5678
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};
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fetch('/api/location-checkin/', {
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method: 'POST',
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headers: {'Content-Type': 'application/json'},
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body: JSON.stringify(data)
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});
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```
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### 2. 写真撮影ポイント (evaluation_value="1")
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```javascript
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const data = {
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location_id: 123,
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latitude: 35.1234,
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longitude: 136.5678,
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photo: "base64_encoded_image_data" // 写真必須
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};
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```
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### 3. QRコード + クイズポイント (evaluation_value="2")
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```javascript
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const data = {
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location_id: 123,
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latitude: 35.1234,
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longitude: 136.5678,
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qr_code_data: '{"quiz_id": 1, "correct_answer": "岐阜城"}', // QRコードデータ
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quiz_answer: "岐阜城" // ユーザーの回答
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};
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```
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## ポイント計算システム
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### 基本ポイント
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- 通常ポイント: 10ポイント
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- 写真撮影ポイント: 15ポイント
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- QRコード + クイズポイント: 20ポイント (正解時)
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### ボーナスポイント
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- クイズ正解ボーナス: +5ポイント
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- 写真保存成功ボーナス: +2ポイント
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## エラーハンドリング
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### 検証エラー
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- 必須フィールド不足
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- 距離制限外
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- 写真データ不正
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- QRコードデータ不正
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### 処理エラー
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- 写真保存失敗
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- データベースエラー
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- ネットワークエラー
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## セキュリティ考慮事項
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1. **認証**: `@login_required`デコレータでユーザー認証必須
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2. **CSRF**: `@csrf_exempt`だが、トークン検証推奨
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3. **距離検証**: Haversine公式による正確な距離計算
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4. **データ検証**: 入力データの厳密な検証
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## データベース影響
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### 新規追加なし
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- 既存の`evaluation_value`フィールドを活用
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- `Useractions`テーブルでチェックイン記録
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### 推奨される追加フィールド (今後の拡張)
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- `Location.checkin_radius`: チェックイン許可範囲
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- `Location.use_qr_code`: QRコード使用フラグ
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- `Location.quiz_data`: クイズデータ
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## 今後の拡張予定
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1. **写真検証**: AI による撮影内容検証
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2. **QRコード生成**: 動的QRコード生成システム
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3. **ゲーミフィケーション**: バッジ・称号システム
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4. **リアルタイム**: WebSocket による即座反映
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5. **統計**: インタラクション統計・分析
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## テスト手順
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1. テストページにアクセス: `/api/location-checkin-test/`
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2. evaluation_valueが異なるロケーションを選択
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3. 各インタラクションタイプでチェックイン実行
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4. レスポンスの確認
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## 関連ファイル
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- `rog/models.py`: Locationモデル定義
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- `rog/serializers.py`: LocationSerializer拡張
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- `rog/location_interaction.py`: ビジネスロジック
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- `rog/location_checkin_view.py`: チェックインAPI
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- `rog/urls.py`: URL設定
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- `templates/location_checkin_test.html`: テストインターフェース
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この実装により、evaluation_valueに基づく柔軟なロケーションインタラクションシステムが完成しました。各ロケーションで異なるユーザー体験を提供し、ゲーミフィケーション要素を追加することで、より魅力的なロゲイニング体験を実現します。
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