Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
romajip: 日本の住所CSVデータを活用した英語住所変換ライブラリを作った話
Search
sangun kang
November 22, 2024
Programming
0
3.1k
romajip: 日本の住所CSVデータを活用した英語住所変換ライブラリを作った話
https://jsconf.jp/2024/talk/kang-sangun/
sangun kang
November 22, 2024
Tweet
Share
More Decks by sangun kang
See All by sangun kang
ペパボ ホスティング事業部のブラウザレンダリング基本知識 2022 / Browser Rendering Basics of pepabo hosting division
sangunkang
0
9.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
git worktree × Claude Code × MCP ~生成AI時代の並列開発フロー~
hisuzuya
0
190
エンジニア向け採用ピッチ資料
inusan
0
140
データの民主化を支える、透明性のあるデータ利活用への挑戦 2025-06-25 Database Engineering Meetup#7
y_ken
0
280
統一感のある Go コードを生成 AI の力で手にいれる
otakakot
0
3k
ドメインモデリングにおける抽象の役割、tagless-finalによるDSL構築、そして型安全な最適化
knih
11
2k
XSLTで作るBrainfuck処理系
makki_d
0
210
Perplexity Slack Botを作ってAI活用を進めた話 / AI Engineering Summit プレイベント
n3xem
0
670
Go Modules: From Basics to Beyond / Go Modulesの基本とその先へ
kuro_kurorrr
0
120
今ならAmazon ECSのサービス間通信をどう選ぶか / Selection of ECS Interservice Communication 2025
tkikuc
11
2.8k
XP, Testing and ninja testing
m_seki
2
140
ktr0731/go-mcpでMCPサーバー作ってみた
takak2166
0
170
Spring gRPC で始める gRPC 入門 / Introduction to gRPC with Spring gRPC
mackey0225
2
520
Featured
See All Featured
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
92
6.1k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.8k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
490
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.5k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.4k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.4k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
51k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.8k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Transcript
romajip 📮 日本の住所データを活用した英語住所変換ライブラリを作った話 2024-11-23 / JSConfJP / Sangun Kang
姜 相雲(カン サンウン) / 韓国 日本6年目 / GMOペパボ
もくじ • 「romajip」ってなに? • 巨大な住所の世界へ ◦ こだわり ◦ 苦労した部分 •
今後やること
「romajip」ってなに? 普段の英語住所を検索する方法
「romajip」ってなに? https://romajip-demo.vercel.app/ 郵便番号を使わず、 「日本語住所」を「英語住所」に変換するライブラリ
• WHOISで必要な英語住所情報入力 を簡単にしたい • リポジトリだけ作って1年放置 • お盆休みで作った ムームードメイン 「romajip」ってなに?
巨大な住所の世界へ
都道府県: 43 市区町村: 1,714 町名: めっちゃ多い romajiでは小字は除外 巨大な住所の世界へ
巨大な住所の世界へ 日本の住所マスタは郵便局とデジタル庁がCSVで提供 郵便番号ベースの郵便局 もっと具体的な住所を集めたデジタル庁
巨大な住所の世界へ 一般的には郵便局の住所を利用
巨大な住所の世界へ 「romajip」はデジタル庁のデータを利用 目的は「日本語」住所を「英語」に変換
こだわり
巨大な住所の世界へ - こだわり 男は数字に 頼らない 郵便番号を使わないと決心 → 郵便番号使った方が圧倒的に楽 → 「日本語」を使うパタンがない
→ データセットの設計、処理に苦労 設定Zero,すぐ使えるOSSを目指す → デカいCSVを必要な情報だけ最適化して ライブラリのバンドルに含める その結果。。
巨大な住所の世界へ - こだわり ユーティル系ライブラリとして許せないサイズ
苦労した部分
• 標準化されてそうで そうでもない各自の住所 • 日本橋と日本橋 • 志布志市志布志町志布志 • 兵庫県南あわじ市市市 巨大な住所の世界へ
- 苦労した部分
巨大な住所の世界へ - 苦労した部分 • 初期は行政区画の基準にデータ セットを生成 • 日本語住所もそれを基準にSplit • 探せないケース多い
• 地域によって少し違う
巨大な住所の世界へ - 苦労した部分 • 初期のデータセットを捨てる • 各地域の関係性を単純に 上位Treeと下位Treeに変更 • split
-> Longest Match
事前に用意されたデータセットを基準に 日本語住所を「longest match」し、下 位Nodeが無くなるまで繰り返す 住所のデータセットは 日本語 : 英語 形 式のオブジェクトになる
「Longest Match」とは? 入力文字列の先頭から、一番長く一致する部分を探す手法 例えば「福岡県福岡市中央区」の場合: 1. 最上位Nodeでは「福岡県」が一致する -> 「Fukuoka-ken」を返す 2. 下位Nodeでは「福岡市」が一致する -> 「Fukuoka-shi」を返す 3. 下位Nodeでは「中央区」が一致する -> 「chuo-ku」を返す これにより、市市(イチシ)のように行政区画名が入る地名も安全に検索ができる 巨大な住所の世界へ - 苦労した部分
巨大な住所の世界へ - 苦労した部分 デジタル庁の でマスタデータは150MB
• 必要情報だけ抽出 • 小字を消す ◦ 字は住所体系から廃止 • 「町、村」など接尾辞を略語にする ◦ 処理で担保
◦ 塵を集めて大山を作る(5MB程度) 巨大な住所の世界へ - 苦労した部分
今後やること • バンドルサイズを縮小 ◦ データセットが4MB ◦ ビルドのやり方を改善 • 郡、市から検索できるように ◦
都道府県は省略するケースが多い • いろんな読み方に対応
📮ありがとうございました 📮 github.com/Sangun-Kang/romajip x.com/ksu_302