【要約】住所の突き合わせを98.5%まで上げた日本語アドレスマッチングの実装 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が医療機関検索サイトを構築する際、厚生労働省のオープンデータに含まれる座標の欠損に直面した。
- 座標の欠損が全国一様に分布していない。
- 特定の地域で欠損率が極端に高い。
- 欠損により、医療アクセスの悪い地域が実際より良く見える統計的バイアスが生じる。
- 座標がない施設は、最寄り施設の計算から除外されてしまう。
- 座標の欠損が全国一様に分布していない。
- 特定の地域で欠損率が極端に高い。
- 欠損により、医療アクセスの悪い地域が実際より良く見える統計的バイアスが生じる。
- 座標がない施設は、最寄り施設の計算から除外されてしまう。
// Approach
開発者は、住所文字列の正規化と、二種類の地理情報を組み合わせる手法を採用した。
- 街区レベルと大字レベルの二段構えにより、全国を網羅した。
- 漢数字は後続の語（条、丁目等）を見て、数詞のみを変換した。
- 「大字」や「字」を削除し、表記ゆれを吸収した。
- 丁目省略表記にも対応し、突き合わせ精度を高めた。
- 両側に同一の正規化関数を適用し、一貫性を確保した。
- 街区レベルと大字レベルの二段構えにより、全国を網羅した。
- 漢数字は後続の語（条、丁目等）を見て、数詞のみを変換した。
- 「大字」や「字」を削除し、表記ゆれを吸収した。
- 丁目省略表記にも対応し、突き合わせ精度を高めた。
- 両側に同一の正規化関数を適用し、一貫性を確保した。
// Result
開発者は、15,052件の欠損のうち14,826件（98.5%）の座標補完に成功した。
- 街区レベルの高精度な一致と、大字レベルの広域カバーを両立した。
- 既存の座標データを用いて、補完精度の妥当性を検証した。
- 補完座標の用途を「集計用」に限定し、地図表示には不向きである旨を明文化した。
- 街区レベルの高精度な一致と、大字レベルの広域カバーを両立した。
- 既存の座標データを用いて、補完精度の妥当性を検証した。
- 補完座標の用途を「集計用」に限定し、地図表示には不向きである旨を明文化した。
Senior Engineer Insight
> 欠損の「偏り」を最初に分析し、統計的バイアスを回避しようとする姿勢は極めて実践的である。正規化において、地名を壊さないよう後続語で数詞を判定するロジックは、実データのノイズを捌く上で非常に洗練されている。ただし、補完データはあくまで近似値である。用途を「集計」と「表示」で明確に分離し、メタデータに制約を記述する設計思想は、データ品質を担保する上で必須の作法と言える。