デジタル庁 アドレス・ベース・レジストリ(ABR)の公式マスタ(都道府県・市区町村・町字)で日本の住所文字列を分解・正規化する。全国47都道府県・1,918市区町村・町字レコードを使い、住所から都道府県・市区町村(全国地方公共団体コード)・町字(町字ID)・番地を切り出す。
表記ゆれ(漢数字/全角/半角の丁目、郡名省略、都道府県名省略)を吸収。APIキー・ログイン不要。住居表示の番地・号の正規化やジオコーディング(緯度経度)は対象外。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
Review the instructions the agent will receive before you install.
デジタル庁が整備する アドレス(住所・所在地)・ベース・レジストリ(ABR) の公開マスタで住所文字列を正規化するスキル。デジタル庁はユーザー登録なしで機械可読な住所マスタを公開している(利用はCC BY 4.0、サイト記載の利用規約に従う)。
実測日: 2026-09-26。以下のURL・構造・件数はすべて当日の実測で確認。
| 内容 | URL |
|---|---|
| 都道府県マスタ(CSV zip) | https://gov-csv-export-public.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/mt_pref/mt_pref_all.csv.zip |
| 市区町村マスタ | https://gov-csv-export-public.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/mt_city/mt_city_all.csv.zip |
| 町字マスタ(都道府県別、13=東京都) | https://gov-csv-export-public.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/mt_town/pref/mt_town_pref{PP}.csv.zip |
| 町字マスタ(市区町村別) | .../mt_town/city/mt_town_city{lg_code6桁}.csv.zip |
| 町字マスタ フルセット(通称・字体不明レコード込み52列) | .../mt_town_fullset/... (パス構成は同上) |
| データセットカタログ(ArcGIS Hub API) | https://dataset.address-br.digital.go.jp/api/search/v1/collections/all/items?q={検索語} |
| 全データセットのDCAT-USフィード | https://dataset.address-br.digital.go.jp/api/feed/dcat-us/1.1.json |
ミラー: 原本ホスト data.address-br.digital.go.jp と同じパス構成で、S3 (gov-csv-export-public.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com) にも置かれている。2026-09-26実測では原本ホストはネットワークによってCloudFront 403を返し、S3は安定して取得できた。両方を試すこと。
| ファイル | サイズ | 行数 | 主な列 |
|---|---|---|---|
| mt_pref_all.csv | 2,690B | 47+ヘッダ | lg_code,pref,pref_kana,pref_roma,efct_date,ablt_date,remarks |
| mt_city_all.csv | 237,105B | 1,918+ヘッダ | 上記+county,city,ward(郡・政令市の区)と各カナ/ローマ字 |
| mt_town_pref13.csv(東京) | 1,159,208B | 5,940+ヘッダ | 上記+machiaza_id,oaza_cho,chome,chome_kana,chome_number,koaza,rsdt_addr_flg,post_code 等38列 |
lg_code: 全国地方公共団体コード6桁。都道府県は下4桁が000を含む(北海道は010006)。市区町村で絞る主キーmachiaza_id: 町字ID(市区町村内7桁)。lg_code+machiaza_id で町字を一意に特定できるefct_date/ablt_date: 効力発生日/廃止日。廃止済み(合併・消滅)レコードも残るので ablt_date が空の行だけを正とするalias_oaza 等)と字体不明レコード(*_uncmn_*)が追加される。正規化の基礎には基本38列で足りるchome=一丁目(漢数字)、新宿区 歌舞伎町は chome=１丁目(全角数字)。chome_number 列が半角数字で常に入るので、比較はこちらを使い、入力側は「1丁目/１丁目/一丁目」の3形を全部試す北一条西 は入力では「北1条西」と書かれがち。漢数字1文字→算用数字の1:1置換で両側を揃えてから比較する(長さが変わらないので残り部分の切り出しが壊れない)大字宮 のような行が残る(東京都内33行)。大字 を落とした入力は落とした側で再試行するaddress-normalize/lookup.py(標準ライブラリのみ):
python3 address-normalize/lookup.py "東京都千代田区内幸町1丁目1-1"
# {"pref":"東京都","city":"千代田区","lg_code":"131016","town":"内幸町1丁目",
# "machiaza_id":"0001001","rest":"1-1","matched":true, ...}
python3 address-normalize/lookup.py --towns --pref 13 --keyword 歌舞伎
マスタは ~/.cache/kurashi-skill/address-normalize/ にキャッシュ。--refresh で再取得。テストは address-normalize/tests/(5件)。
共通の取得時チェックリストは 共通レスポンス契約 の「取得時の落とし穴チェックリスト」を参照。
matched: false / town: null: 住所が町字まで特定できなかった。rest に残った文字列を見て、丁目の有無・大字の有無・旧住所表記を疑う。町字は lg_code+machiaza_id で一意だが、住居表示の番地・号はこのマスタの対象外(住居表示住居マスタ mt_rsdtdsp_rsdt を使う)town: null を返す)ablt_date が入っている行は過去の地名。現行住所の判定に使わない--refreshrest(番地・号・建物名)は正規化していない。番地の正規化・緯度経度が必要なら、デジタル庁のOSS abr-geocoder(GitHub: digital-go-jp/abr-geocoder)や住居表示住居マスタを案内するefct_date/ablt_date と住基ネットの旧コード対応表で扱うのが本筋。このスキルは現行マスタの照合までNormalizes Japanese address strings against the Digital Agency's Address Base Registry (ABR) public masters - no key or login (CC BY 4.0). Masters: prefectures (mt_pref_all.csv.zip, 47 rows), municipalities (mt_city_all.csv.zip, 1,918 rows, incl. counties and ordinance-city wards), town blocks per prefecture (mt_town/pref/mt_town_pref{PP}.csv.zip; Tokyo = 5,940 rows, 38 columns with machiaza_id town ID, oaza_cho, chome, chome_number). Mirrors: the origin host data.address-br.digital.go.jp may return CloudFront 403 from some networks; the same paths work on the S3 bucket gov-csv-export-public.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com (verified 2026-09-26). Catalog via ArcGIS Hub API at dataset.address-br.digital.go.jp/api/search/v1 and a DCAT-US feed (9,345 datasets). Gotchas: chome digit notation is mixed WITHIN the data (kanji vs full-width) - compare via chome_number and try all input variants; kanji numerals in 条/丁目 names (北一条西 vs 北1条西) need 1:1 kanji-to-digit folding on both sides; abolished records persist (check ablt_date); street numbers (番地・号) and geocoding are out of scope - point to the OSS abr-geocoder. Helper lookup.py decomposes an address into pref / city / lg_code / town / machiaza_id / rest as JSON, with 5 fixture tests.
No reviews yet. Tell others what you thought.
No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.
No comments yet. Be the first to write one.
環境省の大気汚染物質広域監視システム(AEROS・そらまめくん)から、PM2.5・光化学オキシダントなどの測定値(速報値)を取得する。全国約1,600測定局の最新1時間値・測定局ごとの今日/7日分・都道府県ごとの月次履歴に対応。「今のPM2.5」「空気が悪い?」の質問に答える。APIキー・ログイン不要。確定値(過去の公式統計)は対象外。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
気象庁の雨雲レーダー(解析雨量・降水ナウキャスト)タイルから、今の雨の強さとこの後30〜60分の見通しを調べる。今雨降ってる、雨雲、あとどれくらいで雨、降水ナウキャストの質問に対応。APIキー・ログイン不要。明日以降の天気はjma-weather、警報・地震・津波はbosai-alertを使う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
気象庁のアメダス(地域気象観測システム)最新観測値を取得する。今の気温・湿度・風・降水量・気圧を全国約1,300観測所から調べる。「今の気温」「今の雨量」「今の風」の質問に対応。APIキー・ログイン不要。予報はjma-weather、雨雲の動きはamagumo、警報はbosai-alertを使う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
青空文庫の全作品カタログ(公式公開CSV)で著作権切れの文学作品を検索し、本文をプレーンテキストで取得する。タイトル部分一致・著者名・作品IDでの検索に対応し、作品ID・タイトル(読み)・著者・文字遣い種別・著作権フラグ・初出・図書カードURLを返す。APIキー・ログイン不要。書誌の網羅検索はndl-books、図書館の蔵書はcalil-booksを使う。現行の書籍の購入・在庫は対象外。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
気象庁の防災情報(地震速報・震度詳細、気象警報・注意報、津波情報)を公開JSONから取得する。地震、震度、警報、注意報、津波の確認に対応。APIキー・ログイン不要。ふだんの天気予報は対象外(jma-weatherを使う)。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
気象庁の台風情報JSONで現在発生中の台風の有無と情報を確認する。台風、台風何号、台風接近、進路の質問に対応。APIキー・ログイン不要。地震・津波・気象警報はbosai-alert、天気予報はjma-weather、雨雲はamagumoを使う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.