【Python + Flask】緊急避難場所検索APIを作ってみた - 【CSV運用】初心者向け完全解説

はじめに

南海トラフ自身や富士山噴火といった、自然災害への注意喚起をニュースでよく耳にするようになりました。日本の優秀な研究者もそういった、何かしらの特徴変化の波を捉えているからなのでしょうか？？
私自身も「近くの緊急避難場所も知らないなぁ～！？」と思い、おそらく自身大国ゆえに慣れっこになったほとんどの日本国民が、同じ状況だろうと想像に至ったので、全国の人が使えるようなアプリの開発を行ってみた次第です。最初は地元の足立区版を作ったのですが、参照元の.csvデータを差し替えるだけなので全国版に拡張することにしました。

※下調べの過程でいくつかの「対災害対策アプリ」の存在は存じ上げておりますが、手っ取り早く最低限の操作で、___ ただ避難場所にたどり着く！ ___ ことを目的にした 緊急避難場所検索API となってます。

この記事では、Python と Flask を使って、緊急避難場所検索API を開発する方法を初心者向けに詳しく解説します。

開発環境

• PC: Windows
• DB: 国土交通省（国土地理院）からcsvデータをDL
  （運用面と管理のしやすさから、csvでそのままマッチングさせてます）

注意：

現在地情報を取得して、最寄りの避難場所を素早く見つけることを目的にしたので、位置情報の許可は必須です。

緊急避難場所アプリ（Python版） 環境により5～6秒かかります。
現在地情報から最も近い緊急避難場所（5件リスト）を表示します。何れかをクリックするとGoogleMapへ画面遷移し、現在地からクリックした避難場所への経路が表示されます。

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この記事で学べること

• Flask を使った Web API の基本的な作り方
• CSV データの読み込みと処理方法
• 距離計算（Haversine公式）の実装
• Google Maps API との連携方法
• フロントエンドとバックエンドの連携
• CORS 設定とセキュリティの基礎

完成イメージ

• 現在地から最寄りの避難場所を検索
• 郵便番号から避難場所を検索
• 地図上での結果表示
• 各避難場所へのルート案内

プロジェクト構成

emgcy_API_py/
├── app.py              # メインアプリケーション
├── self_test.py        # 自動テストスクリプト
├── requirements.txt    # 依存パッケージ
├── README.md          # プロジェクト説明
├── static/
│   └── app.js         # フロントエンドJavaScript
└── templates/
    └── index.html     # HTMLテンプレート

セットアップ手順

1. 仮想環境の作成

# 仮想環境を作成
python -m venv .venv

# 仮想環境を有効化（Windows PowerShell）
.venv\Scripts\Activate.ps1

# 仮想環境を有効化（Windows Command Prompt）
.venv\Scripts\activate.bat

# 仮想環境を有効化（macOS/Linux）
source .venv/bin/activate

2. 依存パッケージのインストール

pip install -r requirements.txt

requirements.txt の内容：

Flask==3.0.3
requests==2.32.3

3. Google Maps API キーの取得方法

郵便番号検索機能を使用する場合は、Google Maps API キーが必要です。以下の手順で取得してください：

3-1. Google Cloud Platform（GCP）でのプロジェクト作成

1. Google Cloud Console にアクセス

   • Google Cloud Console にアクセス
   • Googleアカウントでログイン

2. 新しいプロジェクトを作成

   1. 画面上部の「プロジェクトを選択」をクリック
   2. 「新しいプロジェクト」をクリック  
   3. プロジェクト名を入力（例：「shelter-search-app」）
   4. 「作成」をクリック
   

3. 作成したプロジェクトを選択

   • プロジェクト選択画面で、作成したプロジェクトをクリック

3-2. Google Maps API の有効化

1. APIライブラリに移動

   1. 左側のナビゲーションメニューから「APIとサービス」→「ライブラリ」をクリック
   2. 検索ボックスに「Maps JavaScript API」と入力
   3. 「Maps JavaScript API」をクリック
   4. 「有効にする」をクリック
   

2. Geocoding API も有効化

   1. 再度「ライブラリ」に戻る
   2. 検索ボックスに「Geocoding API」と入力  
   3. 「Geocoding API」をクリック
   4. 「有効にする」をクリック
   

3-3. API キーの作成

1. 認証情報の作成

   1. 左側のナビゲーションから「APIとサービス」→「認証情報」をクリック
   2. 「認証情報を作成」→「APIキー」をクリック
   3. APIキーが生成されます（例：AIzaSyBxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）
   

2. APIキーの制限設定（セキュリティ強化）

   1. 作成されたAPIキーの「編集」ボタンをクリック
   2. 「アプリケーションの制限」で以下を選択：
      - 開発環境：「なし」
      - 本番環境：「HTTPリファラー（ウェブサイト）」
   3. 「APIの制限」で「キーを制限」を選択
   4. 以下のAPIにチェック：
      - Maps JavaScript API
      - Geocoding API
   5. 「保存」をクリック
   

3-4. 課金の設定（重要）

Google Maps API は従量課金制です：

1. 請求先アカウントの設定

   1. 左側のナビゲーションから「お支払い」をクリック
   2. 請求先アカウントを作成（クレジットカード情報が必要）
   

2. 無料利用枠について

   - Maps JavaScript API: 月間 28,000 回まで無料
   - Geocoding API: 月間 40,000 回まで無料
   - 個人開発・テスト用途なら十分な範囲
   

3. 予算アラートの設定（推奨）

   1. 「お支払い」→「予算とアラート」
   2. 「予算を作成」をクリック
   3. 月額上限（例：1,000円）を設定
   4. アラート通知を有効化
   

3-5. セキュリティのベストプラクティス

1. APIキーの適切な管理

   # 環境変数として保存（GitHubなどにコミットしない）
   # .env ファイルに記載
   GOOGLE_MAPS_API_KEY=AIzaSyBxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
   
   # .gitignore に .env を追加
   echo ".env" >> .gitignore
   

2. 本番環境でのリファラー制限

   APIキー設定でHTTPリファラーを制限：
   - https://yourdomain.com/*
   - https://www.yourdomain.com/*
   

3. 使用量の監視

   Google Cloud Console の「APIとサービス」→「割り当て」で
   定期的に使用量をチェック
   

4. Google Maps API キーの設定

取得したAPIキーを環境変数として設定します：

# Windows PowerShell
$env:GOOGLE_MAPS_API_KEY="あなたのAPIキー"

# Windows Command Prompt
set GOOGLE_MAPS_API_KEY=あなたのAPIキー

# macOS/Linux
export GOOGLE_MAPS_API_KEY="あなたのAPIキー"

4. アプリケーションの起動

python app.py

ブラウザで http://127.0.0.1:8000/ にアクセスしてください。

コードの詳細解説

1. データモデル（app.py）

まず、避難場所の情報を格納するデータクラスを定義します：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Shelter:
    """避難場所データクラス"""
    id: str
    name: str
    address: str
    latitude: float
    longitude: float
    notes: str = ""

    def to_dict(self) -> dict:
        """API レスポンス用の辞書形式に変換"""
        return {
            "id": self.id,
            "name": self.name,
            "address": self.address,
            "lat": self.latitude,
            "lon": self.longitude,
            "notes": self.notes,
        }

ポイント：

• @dataclass デコレータで簡潔にクラス定義
• to_dict() メソッドで JSON API 用の形式に変換

2. 距離計算（Haversine公式）

2点間の緯度経度から正確な距離を計算する関数：

import math

def haversine_km(lat1: float, lon1: float, lat2: float, lon2: float) -> float:
    """
    Haversine公式による2点間の距離計算（km単位）
    
    地球を半径6371kmの球体として近似し、
    2点間の大圏距離（最短距離）を計算します。
    """
    radius_km = 6371.0  # 地球の半径（km）
    
    # 度からラジアンに変換
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    
    # Haversine公式の計算
    a = (
        math.sin(dlat / 2) ** 2
        + math.cos(math.radians(lat1))
        * math.cos(math.radians(lat2))
        * math.sin(dlon / 2) ** 2
    )
    c = 2 * math.asin(min(1.0, math.sqrt(a)))
    return radius_km * c

数学の解説：

• Haversine公式は球面上の2点間の最短距離を求める公式
• GPS座標から実際の移動距離を高精度で計算可能
• 数十km程度の距離では非常に正確

3. CSVデータの読み込み

複数の CSV フォーマットに対応した柔軟なデータ読み込み：

import csv
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1)
def load_shelters() -> List[Shelter]:
    """
    CSVファイルから避難場所データを読み込み
    
    LRUキャッシュにより、初回読み込み後は
    メモリ上のデータを再利用して高速化
    """
    csv_path = _detect_csv_path()  # CSVファイルを自動検出
    
    with open(csv_path, "r", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        parser = _choose_parser(reader.fieldnames or [])  # 形式を自動判定
        shelters = []
        
        for row in reader:
            shelter = parser(row)
            if shelter is not None:  # 有効なデータのみ追加
                shelters.append(shelter)
                
    return shelters

ポイント：

• @lru_cache でデータを一度だけ読み込み、メモリにキャッシュ
• encoding="utf-8-sig" で BOM 付き UTF-8 に対応
• 複数のCSVフォーマットを自動判定して適切にパース

4. Flask API エンドポイント

ヘルスチェック

@app.get("/health")
def health():
    """アプリケーションの動作確認用"""
    return jsonify({"status": "ok"})

避難場所一覧取得（フィルタ・ページネーション対応）

@app.get("/shelters")
def list_shelters():
    """
    避難場所の一覧を取得
    
    Query Parameters:
    - q: 施設名・住所での部分一致検索
    - bbox: 地理的範囲フィルタ "minLon,minLat,maxLon,maxLat"
    - limit: 取得件数上限 (1-500, デフォルト: 100)
    - offset: 取得開始位置 (デフォルト: 0)
    """
    all_items = load_shelters()
    
    # テキスト検索フィルタ
    q = (request.args.get("q") or "").strip()
    if q:
        q_lower = q.lower()
        all_items = [
            s for s in all_items
            if (s.name and q_lower in s.name.lower())
            or (s.address and q_lower in s.address.lower())
        ]
    
    # 地理的範囲フィルタ
    bbox = (request.args.get("bbox") or "").strip()
    if bbox:
        parts = bbox.split(",")
        if len(parts) == 4:
            min_lon, min_lat, max_lon, max_lat = map(float, parts)
            all_items = [
                s for s in all_items
                if (min_lat <= s.latitude <= max_lat) 
                and (min_lon <= s.longitude <= max_lon)
            ]
    
    # ページネーション
    limit = max(1, min(500, int(request.args.get("limit", "100"))))
    offset = max(0, int(request.args.get("offset", "0")))
    
    page_items = all_items[offset: offset + limit]
    
    return jsonify({
        "total": len(all_items),
        "count": len(page_items),
        "offset": offset,
        "limit": limit,
        "items": [s.to_dict() for s in page_items],
    })

最寄り避難場所検索

@app.get("/nearest")
def nearest():
    """
    緯度経度指定での最寄り避難場所検索
    
    Query Parameters:
    - lat: 基準点の緯度
    - lon: 基準点の経度  
    - limit: 取得件数上限 (デフォルト: 5)
    """
    try:
        lat = float(request.args.get("lat", ""))
        lon = float(request.args.get("lon", ""))
    except ValueError:
        return jsonify({"error": "lat and lon must be numbers"}), 400

    # 緯度経度の範囲チェック
    if not (-90.0 <= lat <= 90.0 and -180.0 <= lon <= 180.0):
        return jsonify({"error": "lat must be in [-90,90], lon in [-180,180]"}), 400

    limit = max(1, min(50, int(request.args.get("limit", "5"))))
    
    # 距離計算・ソート
    sorted_pairs = sort_by_distance(lat, lon, load_shelters())
    items = [
        {**shelter.to_dict(), "distance_km": round(distance_km, 3)}
        for shelter, distance_km in sorted_pairs[:limit]
    ]
    
    return jsonify({
        "origin": {"lat": lat, "lon": lon},
        "limit": limit,
        "items": items,
    })

郵便番号検索

@app.get("/nearest/by-zip")
def nearest_by_zip():
    """
    郵便番号指定での最寄り避難場所検索
    Google Geocoding API を使用
    """
    zip_code = (request.args.get("zip") or "").strip()
    if not zip_code or len(zip_code) != 7 or not zip_code.isdigit():
        return jsonify({"error": "zip must be 7 digits (no hyphen)"}), 400

    api_key = os.environ.get("GOOGLE_MAPS_API_KEY")
    if not api_key:
        return jsonify({"error": "Server missing GOOGLE_MAPS_API_KEY"}), 500

    # Google Geocoding API 呼び出し
    import requests
    resp = requests.get(
        "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json",
        params={"address": zip_code, "key": api_key},
        timeout=10,
    )
    
    data = resp.json()
    if data.get("status") != "OK":
        return jsonify({"error": "Could not geocode zip"}), 404

    # 緯度経度を取得して最寄り検索実行
    location = data["results"][0]["geometry"]["location"]
    lat, lon = float(location["lat"]), float(location["lng"])
    
    sorted_pairs = sort_by_distance(lat, lon, load_shelters())
    items = [
        {**shelter.to_dict(), "distance_km": round(distance_km, 3)}
        for shelter, distance_km in sorted_pairs[:5]
    ]
    
    return jsonify({
        "origin": {"lat": lat, "lon": lon, "zip": zip_code},
        "items": items
    })

5. フロントエンド（JavaScript）

Google Maps を使った地図表示とAPI連携：

// Google Maps 初期化
async function initMap() {
    if (!window.google?.maps) {
        console.warn("Google Maps API key is not set");
        return;
    }

    const { Map } = await google.maps.importLibrary("maps");
    const { AdvancedMarkerElement } = await google.maps.importLibrary("marker");

    // 地図を初期化（西新井大師さま　※震災などの厄除けと言ったら都内ではココ！！なので。）
    map = new Map(document.getElementById("map"), {
        center: { lat: 35.7814, lng: 139.7700 },
        zoom: 13,
        mapId: "DEMO_MAP_ID",
    });

    setupEventListeners();
}

// 現在地検索
document.getElementById("current-location-btn").addEventListener("click", () => {
    navigator.geolocation.getCurrentPosition(
        (pos) => {
            const loc = { lat: pos.coords.latitude, lon: pos.coords.longitude };
            findAndDisplayShelters(loc);
        },
        () => alert("現在地を取得できませんでした")
    );
});

// API呼び出し・結果表示
async function findAndDisplayShelters(userLoc) {
    const url = `${window.API_BASE}/nearest?lat=${userLoc.lat}&lon=${userLoc.lon}&n=5`;
    const res = await fetch(url);
    const data = await res.json();
    
    // 地図とリストに結果を表示
    updateUIFromNearest(data);
}

テスト方法

自動テストスクリプトが用意されています：

python self_test.py

テスト内容：

1. ヘルスチェック (/health)
2. 避難場所一覧取得 (/shelters)
3. 最寄り検索 (/nearest)
4. テキスト検索フィルタ (/shelters?q=足立)
5. 地理的範囲フィルタ (/shelters?bbox=...)

API仕様

エンドポイント一覧

エンドポイント	メソッド	説明
/health	GET	ヘルスチェック
/shelters	GET	避難場所一覧（フィルタ・ページネーション対応）
/nearest	GET	最寄り避難場所検索（緯度経度指定）
/nearest/by-zip	GET	最寄り避難場所検索（郵便番号指定）

レスポンス例

最寄り検索 (/nearest?lat=35.77&lon=139.80&limit=3)

{
  "origin": {
    "lat": 35.77,
    "lon": 139.80
  },
  "limit": 3,
  "items": [
    {
      "id": "13121_001",
      "name": "足立区立○○小学校",
      "address": "東京都足立区○○1-2-3",
      "lat": 35.7745,
      "lon": 139.8034,
      "notes": "体育館利用可",
      "distance_km": 0.125
    }
  ]
}

セキュリティとベストプラクティス

1. CORS設定

@app.after_request
def add_cors_headers(response):
    """外部サイトからのAPI利用を許可"""
    response.headers["Access-Control-Allow-Origin"] = "*"
    response.headers["Access-Control-Allow-Methods"] = "GET, OPTIONS"
    response.headers["Access-Control-Allow-Headers"] = "Content-Type"
    return response

2. 入力値検証

# 緯度経度の範囲チェック
if not (-90.0 <= lat <= 90.0 and -180.0 <= lon <= 180.0):
    return jsonify({"error": "Invalid coordinates"}), 400

# 郵便番号の形式チェック
if not zip_code.isdigit() or len(zip_code) != 7:
    return jsonify({"error": "Invalid zip code format"}), 400

3. レート制限

# 取得件数の上限設定
limit = max(1, min(500, int(limit_param)))

本番環境への対応

1. WSGI サーバー（Gunicorn）での運用

pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

2. 環境変数設定

export FLASK_ENV=production
export GOOGLE_MAPS_API_KEY="your_api_key_here"

3. リバースプロキシ（Nginx）設定例

location /emgcy_API_py/ {
    proxy_pass http://127.0.0.1:8000/;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}

📈 拡張アイデア

1. データベース対応

現在はCSVファイルを使用していますが、PostgreSQL + PostGIS での地理空間データベース対応：

# 例：PostGISでの距離検索クエリ
SELECT *, 
       ST_Distance(ST_Point(longitude, latitude)::geography, 
                   ST_Point(%s, %s)::geography) as distance
FROM shelters 
ORDER BY distance 
LIMIT %s;

2. キャッシュ機能

Redis を使った検索結果のキャッシュ：

import redis
r = redis.Redis()

def cached_nearest_search(lat, lon, limit):
    cache_key = f"nearest:{lat}:{lon}:{limit}"
    cached = r.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    result = sort_by_distance(lat, lon, load_shelters())[:limit]
    r.setex(cache_key, 300, json.dumps(result))  # 5分間キャッシュ
    return result

3. 認証・認可

JWT トークンベースの認証：

from flask_jwt_extended import JWTManager, jwt_required

@app.route('/api/shelters')
@jwt_required()
def protected_shelters():
    return jsonify(get_shelters())

まとめ

この記事では、Python + Flask を使って緊急避難場所検索APIを作成する方法を詳しく解説しました。

学んだ技術

• Flask での REST API 開発
• CSV データの効率的な処理
• Haversine公式による距離計算
• Google Maps API との連携
• CORS 設定とセキュリティ
• フロントエンド・バックエンド連携

実用的なポイント

• 複数CSVフォーマットへの対応
• エラーハンドリングの充実
• パフォーマンス最適化（LRUキャッシュ）
• 本番環境対応（WSGI、リバースプロキシ）

災害時の避難場所検索は実際に役立つアプリケーションです。このコードを参考に、あなたの地域の避難場所データで実装してみてください！

関連リンク

• Flask公式ドキュメント
• Google Maps JavaScript API
• 国土交通省 避難場所データ

最後までお読みいただき、ありがとうございました！