「Sanpai Mining」を作った — 忘れられた神社を巡ると、有名な場所を訪れるよりも多く報酬が得られるAIシステム

バックエンド： Rust（Actix-web）
フロントエンド： Next.js + TypeScript + Tailwind
データベース： PostgreSQL + PostGIS
AI： Python（PyTorch）+ Claude API
ブロックチェーン： Solana（MTC Token）
インフラ： AWS + Cloudinary + Redis

def cultural_impact_score(site):
    # 1. 希少性：訪問者が少ないほどスコアが高い
    scarcity = log(1000 / max(site.daily_visitors, 1))

    # 2. 保存の緊急度：文化的価値が高く、リスクも高いほど
    urgency = site.cultural_significance * (1 + site.maintenance_risk)

    # 3. 季節ボーナス：オフシーズンの訪問ほど報酬が高い
    seasonal = 1.0 + (1.0 - site.seasonal_factor) * 0.3

    return min(100, scarcity * urgency * seasonal * 10)

1. GPSジオフェンシング（半径100m以内）
2. QRコード読み取り（各スポットで時間で回転するコード）
3. 任意：AIによる写真検証

L1: グローバルゲスト        → スポットを訪問してMTCを獲得
L2: ソーシャルマイナー         → コンテンツを作成し、文化を広める
L3: ローカルパートナー        → 神社、寺院、地域の事業者
L4: GCF Gold              → コミットしたコミュニティメンバー
L5: GCF Platinum（最大50） → Matsuri GMVからの収益分配
L6: Culture OSアーキテクト  → システムのガバナンス & 発展

async fn find_nearby_with_scores(
    pool: &PgPool,
    lat: f64, lng: f64,
    radius_km: f64,
) -> Vec<ScoredSite> {
    let sites = sqlx::query_as!(
        SiteWithVisitors,
        r#"SELECT s.*, 
            COUNT(v.id) as daily_visitors,
            ST_Distance(
                s.location::geography,
                ST_SetSRID(ST_MakePoint($1, $2), 4326)::geography
            ) as distance
        FROM sacred_sites s
        LEFT JOIN visits v ON v.site_id = s.id 
            AND v.visited_at > NOW() - INTERVAL '24 hours'
        WHERE ST_DWithin(
            s.location::geography,
            ST_SetSRID(ST_MakePoint($1, $2), 4326)::geography,
            $3 * 1000.0)
        GROUP BY s.id
        ORDER BY distance"#,
        lng, lat, radius_km
    ).fetch_all(pool).await.unwrap();

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}sites.iter().map(|s| ScoredSite {
        site: s.clone(),
        impact_score: calculate_cultural_impact(s),
        mtc_reward: score_to_mtc(calculate_cultural_impact(s)),
    }).collect()
}