調達、購買部門向け生成AI、Python活用（サプライヤ一覧表へ地震リスク、浸水リスクの追加）

以下の記事で、サプライヤ住所からAPIを使って、緯度経度を取得していることが前提です。

また、Pythonコードの作成に生成AIを使い、私はChatGPTの有料版を使っていますが、無料版のCopilot（Microsoft）や、Gemini（Google）でも同様のことができると思います。
ただ、毎回同じ回答（コード）が出るわけではないので、そこはうまくできるまで試行錯誤は必要になると思います。

（参考）PythonとJupyterのインストール方法

この記事ではサプライヤ住所からAPIで取得済みの緯度経度を使って、防災科研と国土交通省のAPIで以下の情報を取得します。（無料です、規約は守ってください）
・30年以内に震度6強以上となる確率（防災科研 地震ハザード情報提供API）
・台風などで浸水した場合の最大浸水深（国土交通省 浸水ナビAPI）
（上記以外の関連情報も取得できます）

地震は、仮に南海トラフ地震が発生した場合は、広い地域で震度6以上になると予測されており対策が求められます。防災科研では今後30年間での地震発生確率をAPIで提供しており、その確率の高い地域の取引先については、今のうちから対策ができているかなどの確認が必要になります。
地図でハザードマップを見ながら拠点ごとにリスクを確認することもできますが、今回はAPIを使ってリスク情報をまとめて取得しようと思います。

また、浸水についても、過去台風の影響で被災した企業がありましたが、浸水リスクを国土交通省の浸水ナビAPIを使って、まとめて情報取得します。
これにより、サプライヤごとの将来の地震と浸水リスクが数値化され、リスクの高いサプライヤについては、打ち合わせの中でどういった対策をしているかなどの確認することができるようになります。

地震リスクのデータ取得（API利用）

まず地震リスクについてです。
防災科研の地震ハザードステーションのAPIを使っていきます。
地震ハザードステーションについては以下参照ください。

J-SHIS 地震ハザードステーション

以下に、このAPIの使い方がありますが、見てもよく分から方も多いと思いますが、これもChatGPTに確認してもらいましょう。

J-SHIS Web API一覧 | J-SHIS

まず、ChatGPTにAPI仕様を理解してもらいます。

地震API使用確認

次にさらに具体的なAPIの使い方を理解してもらいます。
API一覧から、今回は地震ハザード情報提供APIつかいます。

地震ハザード情報提供APIのサイトへ移動して、まずはChatGPTにAPIの詳細仕様を理解してもらいます。確認できないと言われることがありますが、頑張れと再度依頼すると見に行ってくれました。

API取得の設定は以下ですが、eqcode地震コードというのは、このデータ客集86ページにある、すべての地震を対象としてTTL_MTTLを使います。

https://www.j-shis.bosai.go.jp/map/JSHIS2/data/DOC/DataFileRule/A-RULES.pdf

その他APIの内容を細かく指定しないと、するに使えるコードが回答されないので、以下の内容で、ChatGPTに聞きます。

Pythonで、DataFrameの「緯度」「経度」を使って、APIから情報を取得するコードを教えて
version：Y2023
case：MAX
eqcode：TTL_MTTL
position：経度,緯度
epsg：4326

データは、"C:\Users\****\Downloads\都道府県_大手企業_緯度経度.csv"から読み込みます。
APIで取得したgeojson形式のデータから、'features'をDataFrameに変換して、元のDataFrameと結合します。 コードは省略せずにすべて記載してください。

apiサンプル https://www.j-shis.bosai.go.jp/map/api/pshm/version1/case2/eqcode3/meshinfo.format4?position=position6&epsg=epsg7&options8

ChatGPTからの回答