ジャパンサーチの類似画像検索APIの内部構造
ジャパンサーチ（https://jpsearch.go.jp）の「画像AI検索」機能は、テキストによるモチーフ検索と、画像をアップロードしての類似画像検索を提供しています。公式の簡易Web APIガイドにはテキスト検索（text2image）と既存アイテムIDによる類似検索（imageパラメータ）の説明がありますが、画像アップロードによる検索については記載がありません。 Web UIのネットワーク通信を調査したところ、画像アップロード検索は3段階のAPIで実現されているようです。 APIの3段階フロー Step 1: 画像から特徴量ベクトルを抽出 エンドポイント: POST https://jpsearch.go.jp/dl/api/imagefeatures/ 画像をBase64エンコードして送信すると、64次元の特徴量ベクトルが返ります。 リクエスト: { "img_b64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..." } レスポンス: { "body": [-0.0879, -0.0091, -0.0712, ...(64次元)] } Step 2: 特徴量ベクトルから一時的な検索IDを生成 エンドポイント: POST https://jpsearch.go.jp/api/item/create-image-feature Step 1で取得した特徴量ベクトル（配列）をそのままPOSTすると、一時的なIDが文字列で返ります。 リクエスト: [-0.0879, -0.0091, -0.0712, ...] レスポンス（プレーンテキスト）: jpsxt-Wnl3p6dJJ8b このリクエストには X-Requested-With: XmlHttpRequest ヘッダーが必要です。 Step 3: IDで類似画像検索を実行 エンドポイント: GET https://jpsearch.go.jp/api/item/search/jps-cross?image={ID}&size=20 Step 2で取得したIDを、通常の類似画像検索と同じ image パラメータに渡します。このIDはJPSの既存アイテムIDと同じ形式で扱われるため、通常の検索APIがそのまま使えます。 レスポンスは通常のアイテム検索と同じJSON形式です。 検証結果 アプリのアイコン画像（虫眼鏡のイラスト）で検索したところ、1,932件がヒットし、民博の「肩掛袋」「上衣」「腰帯」などテキスタイル系の資料が上位に返りました。色味や形状の特徴で類似度が計算されていると考えられます。 ヘッダーの要件 調査の過程で、いくつかのヘッダーが必要であることがわかりました。 ヘッダー Step 1 Step 2 Step 3 Content-Type: application/json 必要 必要 不要 Origin: https://jpsearch.go.jp 必要 必要 不要 X-Requested-With: XmlHttpRequest 不要 必要 不要 Step 1とStep 2はPOST、Step 3はGETです。 ...