proxy-api

[fukumoto19981020]

エンドポイント

/geocoding

ジオコーディング周りの取得

request parameter

name	required	description
city_block_id	✓	街区id
residence_id	✓	住居id
address	✓	住所

response

name	type	value	description
code	integer	401030	全国地方公共団体コード
aza_id	integer	4000	町字id
prefectures	string	福岡県	所在地_都道府県
municipalities	string	北九州市若松区	所在地_市区町村
aza	string	赤岩町	所在地_町字
latitude	float	33.890251893	緯度
longitude	float	130.767441408	経度

sample

街区id=28, 住居id=3, 住所=赤岩町

curl  "https://datanorm.azurewebsites.net/api/geocode?city_block_id=3&residence_id=28&address=%E8%B5%A4%E5%B2%A9%E7%94%BA"

{"code": 401030, "aza_id": 4000, "prefectures": "\u798f\u5ca1\u770c", "municipalities": "\u5317\u4e5d\u5dde\u5e02\u82e5\u677e\u533a", "aza": "\u8d64\u5ca9\u753a", "latitude": 33.890251893, "longitude": 130.767441408}

---

/poi

POIコードの取得

request parameter

name	required	description

response

name	type	value	description
poi

sample

---

/facilityname

施設名称をカタカナと英字変換

request parameter

name	required	description
name	✓	施設名称

response

name	type	value	description
name_kana	string		施設名称(カナ)
name_en	string		施設名称(英字)

sample

[fukumoto19981020]

1. 公共施設一覧

No	項目名	区分	参照元(できそうなら)
1	全国地方公共団体コード	○	自治体標準オープンデータセット(対象4項目).xlsxの「全国地方公共団体コード」の列を返す
2	ID	○	要検討(ナンバリングしてくれるAPIを作る？)
4	名称	◎	市の施設一覧.csvの名称
5	名称＿カナ	○	Pythonのライブラリを使用
6	名称＿英字	○	Azureのサービスを使用
7	名称＿通称	○
8	POIコード	○	コード POIコード(https://github.com/JDA-DM/GIF/blob/main/490_%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%BB%96/md/491-3_appendix_code_POI.md)
11	所在地＿全国地方公共団コード	○
13	所在地＿連結表記	◎
14	所在地＿都道府県	○	Pythonで実装()
15	所在地＿市区町村	○	Pythonで実装
16	所在地＿町字	○	Pythonで実装
17	所在地＿番地以下	○	Pythonで実装
19	緯度	○	ジオコーディング(自治体標準オープンデータセット(対象4項目).xlsxの「緯度」の列を返す)
20	経度	○	ジオコーディング(自治体標準オープンデータセット(対象4項目).xlsxの「経度」の列を返す)
23	電話番号	○	自治体標準オープンデータセット(対象4項目).xlsxの「電話番号」の列を返す(将来的にハイフン有無にかかわらずフォーマットを整えたい)
29	法人番号	○	要検討(APIがありそう)
31	利用可能曜日	○
32	開始時間	○
33	終了時間	○
53	URL	○	自治体標準オープンデータセット(対象4項目).xlsxの「Webサイト」の列を返す
54	画像	○
55	画像＿ライセンス	○

[fukumoto19981020]

3. 指定緊急避難場所一覧

No	項目名	区分	参照元(できそうなら)
1	全国地方公共団体コード	○	01.公共施設一覧と同じ
2	ID	○	01.公共施設一覧と同じ
3	名称	◎	地域防災計画.pdfの「予定避難所施設」の列
4	名称＿カナ	○	01.公共施設一覧と同じ
5	名称＿英字	○	01.公共施設一覧と同じ
6	所在地＿全国地方公共団コード	○	01.公共施設一覧と同じ
7	町字ID
8	所在地＿連結表記	◎
9	所在地＿都道府県	○	01.公共施設一覧と同じ
10	所在地＿市区町村	○	01.公共施設一覧と同じ
11	所在地＿町字	○	01.公共施設一覧と同じ
12	所在地＿番地以下	○	01.公共施設一覧と同じ
14	緯度	○	ジオコーディング(地域防災計画.pdfの「所在地から」)
15	経度	○	ジオコーディング(地域防災計画.pdfの「所在地から」)
17	電話番号	○	地域防災計画.pdfの「施設連絡先」
23	市町村コード	○
25	災害種別_洪水	◎	地域防災計画.pdfの「土砂、内水、洪水」
26	災害種別_崖崩れ、土石流及び地滑り	◎	地域防災計画.pdfの「土砂、内水、洪水」
27	災害種別_高潮	◎	地域防災計画.pdfの「高潮」
28	災害種別_地震	◎	地域防災計画.pdfの「地震」
29	災害種別_津波	◎	地域防災計画.pdfの「津波」
30	災害種別_大規模な火事	◎	地域防災計画.pdfの「大規模な火事」
31	災害種別_内水氾濫	◎	地域防災計画.pdfの「土砂、内水、洪水」
32	災害種別_火山現象	◎
33	指定避難所との重複	◎
34	想定収容人数	○	地域防災計画.pdfの「受入人員」
35	対象となる町会・自治会	○	地域防災計画.pdfの校区名？予定避難所名？
36	URL	○
37	画像	○
38	画像＿ライセンス	○

[fukumoto19981020]

8. AED設置個所一覧

No	項目名	区分	参照元(できそうなら)
1	全国地方公共団体コード	○	01.公共施設一覧と同じ
2	ID	○	01.公共施設一覧と同じ
4	名称	◎	地域防災計画.pdfの「予定避難所施設」の列
5	名称＿カナ	○	01.公共施設一覧と同じ
6	名称＿英字	○	01.公共施設一覧と同じ
7	所在地＿全国地方公共団コード	○	01.公共施設一覧と同じ
8	町字ID
9	所在地＿連結表記	◎
10	所在地＿都道府県	○	01.公共施設一覧と同じ
11	所在地＿市区町村	○	01.公共施設一覧と同じ
12	所在地＿町字	○	01.公共施設一覧と同じ
13	所在地＿番地以下	○	01.公共施設一覧と同じ
15	緯度	○	01.公共施設一覧と同じ
16	経度	○	01.公共施設一覧と同じ
19	設置位置	◎	pdfの「設置場所」の列
20	電話番号	○	pdfの「電話番号」の列
26	法人番号	○
28	利用可能曜日	注1
29	開始時間	注2
30	終了時間	注3
33	URL	○
34	画像	○
35	画像＿ライセンス	○

[fukumoto19981020]

補完方法検討１_福本追加分20231227.xlsx

[fukumoto19981020]

山本さんとデジタル庁のジオコーディングの比較

比較項目	山本さん	デジタル庁
全国地方公共団体コード	✓	✓
町字id	✓	✓
所在地_連結表記
所在地_都道府県	✓	✓
所在地_市区町村	✓	✓
所在地_町字	✓
所在地_番地以下		✓
経度	✓	✓
緯度	✓	✓
入力方法	街区ID & 住居ID & 住所	住所
出力例		[{"query":{"input":"北九州市若松区響町一丁目"},"result":{"output":"福岡県北九州市若松区響町一丁目","prefecture":"福岡県","match_level":3,"city":"北九州市若松区","town":"響町一丁目","town_id":"0075001","lg_code":"401030","other":"","lat":33.940111,"lon":130.821747}}]
実装方法	csvを読み込み検索	1. docker上でサーバを立てて内部で呼び出す 2. エンドポイント周りを追加実装

[yamamoto-ryuzo]

多分ですが、データは同じだと思いますよ・・・ 出元が同じなので。 私のデータの　「街区ID+住居ID」　を足したものが　デジタル庁の　「所在地_番地以下」　だと思います。（たぶん？） また、 https://github.com/digital-go-jp/abr-geocoder/blob/main/README.ja.md で記載のある にもそのように書いてあります。

簡単に言うとデジタル庁も土地検索はかけれないということですね！