ジャパンサーチAPIを活用した文化資源探索アプリの開発とApp Store公開
ジャパンサーチ（ https://jpsearch.go.jp ）のWeb APIを使い、日本の文化資源を探索するiOS/Androidアプリ「JPS Explorer」を開発しました。API調査からアプリ実装、App Storeリリースの自動化までの過程を記録します。 ジャパンサーチのAPI ジャパンサーチは国立国会図書館が運営する、3,200万件以上のデジタル文化資源のメタデータを横断検索できるサービスです。簡易Web APIが公開されており、以下のような検索が可能です。 パラメータ 機能 keyword キーワード検索 text2image テキストでモチーフを指定して画像検索 image 既存アイテムIDで類似画像検索 g-coordinates 緯度・経度・半径で場所検索 r-tempo 年代範囲で時代検索 API調査で気づいた点 座標フィールドのキー名 位置情報検索（g-coordinates）のレスポンスで座標データは common.coordinates に格納されています。経度のキーは lon で、lng や longitude ではありません。 "coordinates": { "lat": 35.669, "lon": 139.764 } ギャラリーAPIの多言語フィールド ギャラリー検索（/api/curation/search）のレスポンスでは、title と summary が文字列ではなくオブジェクトになっています。 "title": {"ja": "耳鳥斎", "en": "Jichosai"}, "image": {"url": "https://...", "thumbnailUrl": "https://..."} 単純に .toString() すると {ja: 耳鳥斎, en: Jichosai} のような文字列がUIに表示されてしまうため、言語キーでアクセスする必要があります。 ギャラリー詳細のアイテム構造 ギャラリー詳細（/api/curation/{id}）のアイテムは contents ではなく parts 配列にネストされています。type: "jps-curation-list-item" を再帰的に探索してIDを収集する必要がありました。一部のギャラリーでは subPages にもアイテムが含まれているようです。 画像アップロードによる類似検索 公式APIガイドには記載されていませんが、Web UIのネットワーク通信を調査したところ、画像アップロードによる類似検索が3段階のAPIで実現されていることがわかりました。 POST /dl/api/imagefeatures/ で画像のBase64データから64次元の特徴量ベクトルを取得 POST /api/item/create-image-feature で特徴量から一時的な検索IDを生成 GET /api/item/search/jps-cross?image={ID} で通常の類似検索を実行 Step 2では X-Requested-With: XmlHttpRequest ヘッダーが必要で、レスポンスはプレーンテキストでIDが返ります。 ...
