Amazon Location Service の Reverse Geocoding を試してみた

#Amazon Location Service

#AWS

大高大輔

2021.06.04

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部インテグレーション部の大高です。

Amazon Location Serviceでは、建物名や住所などの「テキスト」から「座標」を取得する「Geocoding」が利用できますが、その逆の「座標」から「住所」を取得できる「Reverse Geocoding」も利用できます。

今回は、boto3を利用してこの「Reverse Geocoding」を試してみたいと思います！

「Geocoding」については、下記のエントリもご参照ください。

前提

試した環境は、以下のような環境となります。

Python 3.7
boto3の1.17.86がインストール済み
boto3でアクセスできるように、~/.aws/configおよび~/.aws/credentialsは設定済み

また、前提条件として下記のドキュメントに記載のとおり「place index」が作成されている必要があります。今回は検証環境に既にexplore.placeという名前の「place index」存在していたので、これを利用しています。

認証に関しては、boto3を利用するので特に準備はしていません。

boto3のAPIについては、こちらのドキュメントを参照しつつ実装してみます。

Reverse Geocodingを試してみる

では、早速ためしてみましょう。簡単に以下のようなコードで試してみます。

検索座標のPositionにクラスメソッドの本社の座標である「経度(longitude)、緯度(latitude)」の139.77474374686125,35.69723703232465を指定して、住所が取得できるか試してみます。

import boto3
import json

location = boto3.client('location')
res = location.search_place_index_for_position(
    IndexName='explore.place',
    MaxResults=5,
    Position=[
        139.77474374686125,
        35.69723703232465
    ]
)
print(json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=2))

$ python search_place_by_position.py
{
  "ResponseMetadata": {
    "RequestId": "0ed1a157-c577-4252-909d-c6435c6195f9",
    "HTTPStatusCode": 200,
    "HTTPHeaders": {
(snip...)
    },
    "RetryAttempts": 0
  },
  "Results": [
    {
      "Place": {
        "AddressNumber": "７",
        "Country": "JPN",
        "Geometry": {
          "Point": [
            139.77493837465295,
            35.69732713778379
          ]
        },
        "Label": "東京都千代田区神田佐久間町１-１１-７",
        "Neighborhood": "１",
        "PostalCode": "1010025",
        "Region": "東京都"
      }
    }
  ],
  "Summary": {
    "DataSource": "Esri",
    "MaxResults": 5,
    "Position": [
      139.77474374686125,
      35.69723703232465
    ]
  }
}

想定通り住所が取得できました！

日本の場合は、Regionに都道府県名、Neighborhoodに町名、AddressNumberに番地が返ってきています。一方で、街区符号である１１は該当するフィールドが無いので返ってこないようです。

郵便番号もPostalCodeとして返ってきているのが良いですね。

色々な座標で試してみる

さて、せっかくなので色々な座標で試してみます。

「地番」の住所の座標を指定

先程の「東京都千代田区神田佐久間町」は住居表示の住所でした。

一方で地番の場合はどうなるかも見てみます。福島県喜多方市では地番が採用されているので、個人的に好きなラーメン屋さんの「坂内食堂（本店）」の座標139.8734944535631,37.651075754949844で試してみます。住所は福島県喜多方市細田７２３０になる想定です。

  "Results": [
    {
      "Place": {
        "AddressNumber": "１",
        "Country": "JPN",
        "Geometry": {
          "Point": [
            139.8734461049891,
            37.65092400724576
          ]
        },
        "Label": "福島県喜多方市細田７２３２-１",
        "PostalCode": "9660816",
        "Region": "福島県"
      }
    }
  ],

福島県喜多方市細田７２３０のはずなのですが、ちょっとズレてしまったようです。AddressNumberには１が入っており、地番の枝番が設定されるようですね。街区符号と同じように地番には該当するフィールドが無いようです。

「無番地(番外地)」の座標を指定

日本には番外地という番地の無い住所もあります。

無番地で有名な「千葉県四街道市市役所」の座標140.16835248591437,35.669972926612076で試してみましょう。ちなみにこの住所は千葉県四街道市鹿渡無番地になります。

  "Results": [
    {
      "Place": {
        "AddressNumber": "４",
        "Country": "JPN",
        "Geometry": {
          "Point": [
            140.1679730229862,
            35.66965143460298
          ]
        },
        "Label": "千葉県四街道市鹿渡９１７-４",
        "PostalCode": "2840003",
        "Region": "千葉県"
      }
    }
  ],

住所は合っているのですが、市役所内の建物の住所になるようです。無番地が出なかったので、ちょっと残念ですね。

なお、同様に「和歌山県伊都郡高野町高野山」の「高野山駅」の座標135.5775857064565,34.22762331843497でも試してみましたが、近くの建物である「和歌山県伊都郡高野町高野山４-２」が返ってきました。

特異な座標を指定

最後に特異な座標も試してみましょう。0,0です！

  "Results": [
    {
      "Place": {
        "Geometry": {
          "Point": [
            5.684341886080802e-14,
            5.684341886080802e-14
          ]
        },
        "Label": "Earth"
      }
    }
  ],

LabelのEarthに凄みを感じます。さすがに座標の値もややおかしくなるようですね。