【要約】J-SHIS・地理院APIで住所から地震ハザードをPythonで取得する──政令市ジオコードの罠と非同期実装パターン [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が公的APIを利用して地震リスク取得機能を実装する際、ドキュメントの不備や地理的特性による誤判定に直面する。具体的には以下の課題が挙げられる。
- ・政令市の「区」検索において、市名を省略すると全国の同名区にヒットし、座標が誤る。
- ・J-SHIS APIのレスポンスキーがドキュメントに記載されておらず、実測による解析が必要となる。
- ・APIが「データなし」を返すケース（海上等）と「リスク0」を混同すると、誤った判定を招く。
- ・液状化リスクに関する直接的なAPIが存在しない。
// Approach
開発者は、APIの仕様不足や地理的特性を補完するため、ロジックによるデータ補正と非同期・キャッシュ戦略を採用した。具体的な手法は以下の通りである。
- ・政令市の区名には「都道府県名 + 市名」を付与して、ジオコーディングのクエリを構成する。
- ・J-SHISのレスポンスから、実測に基づき震度階（T30_I45_PS等）を特定し、生データを保持する。
- ・AVS30（30m平均S波速度）を用い、国交省指針に基づき液状化リスクを自前で算出する。
- ・httpxとtenacityによる指数バックオフ、および250mメッシュ単位のキャッシュを実装する。
// Result
実装により、大量の住所データに対する効率的かつ正確な地震リスク取得が可能となった。成果は以下の通りである。
- ・東京23区3000件超のETL処理において、メッシュ単位のキャッシュが大きな効果を発揮した。
- ・APIの仕様不備（データ欠損やキーの不明瞭さ）を、例外処理とフォールバックで堅牢に回避した。
- ・非同期処理とリトライ戦略により、外部APIの制約下での安定したデータ取得を実現した。
Senior Engineer Insight
> 公的APIは無料だが、ドキュメントの信頼性が低い。実測に基づいた「仕様の逆引き」と、例外的なレスポンスへの堅牢な設計が不可欠だ。特に、大量の住所を扱うETLでは、APIの呼び出し回数を抑えるメッシュ単位のキャッシュが、コストと速度の両面で決定的な差を生む。実戦投入時には、APIのレートリミットを考慮した同時接続数の制御も必須となる。