日本の版画か中国の版画かを Gemini に当てさせない来歴ゲート

import json
import time
from pathlib import Path
 
from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
MARK_SCHEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "marks": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    # 見えたものの種類。判定語（japanese / chinese）は入れない
                    "kind": {
                        "type": "string",
                        "enum": [
                            "kana_script",        # ひらがな・変体仮名
                            "publisher_seal",     # 版元印
                            "censor_seal",        # 改印
                            "artist_signature",   # 落款
                            "red_seal_large",     # 大きな朱印
                            "long_colophon",      # 長い漢文の題跋
                            "latin_botanical_name",
                        ],
                    },
                    "where": {"type": "string"},        # 切り出しシートのどのコマか
                    "transcription": {"type": "string"},  # 読めた文字。読めなければ空
                    "legibility": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["legible", "partial", "illegible"],
                    },
                },
                "required": ["kind", "where", "legibility"],
            },
        },
        # 痕跡が一つも写っていない場合に true。空配列との取り違えを防ぐ
        "no_marks_visible": {"type": "boolean"},
    },
    "required": ["marks", "no_marks_visible"],
}
 
PROMPT = """この画像は、一枚の版画の四隅と余白を原寸で切り出して並べたシートです。
シートに実際に写っているものだけを列挙してください。
 
- 版画の主題や画風から推測したことは書かないでください
- 文字が潰れていて読めない場合は legibility を illegible にし、transcription は空にしてください
- 痕跡が一つも見当たらない場合は marks を空にし、no_marks_visible を true にしてください
- 作品がどこの国のものかは判断しないでください
"""
 
 
def read_marks(sheet_path: Path, retries: int = 3) -> dict:
    image = types.Part.from_bytes(
        data=sheet_path.read_bytes(),
        mime_type="image/jpeg",
    )
    last_error = None
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = client.models.generate_content(
                model="gemini-3.1-pro",
                contents=[image, PROMPT],
                config=types.GenerateContentConfig(
                    response_mime_type="application/json",
                    response_schema=MARK_SCHEMA,
                    # 読字なので出力は短い。長い記述が返るのは創作のサイン
                    max_output_tokens=1024,
                ),
            )
            return json.loads(response.text)
        except json.JSONDecodeError as e:
            # スキーマ指定でも稀に欠けた JSON が返る。ここは黙って握らない
            last_error = e
        except Exception as e:
            last_error = e
            time.sleep(2 ** attempt)
    raise RuntimeError(f"{sheet_path.name} の読み取りに失敗しました: {last_error}")

from dataclasses import dataclass
 
JAPANESE_MARKS = {"kana_script", "publisher_seal", "censor_seal"}
SUSPECT_MARKS = {"red_seal_large", "long_colophon"}
OUT_OF_SCOPE_MARKS = {"latin_botanical_name"}
 
 
@dataclass
class Verdict:
    route: str      # "accept" / "hold" / "reject"
    reason: str
 
 
def decide(observation: dict) -> Verdict:
    marks = observation["marks"]
    # illegible な痕跡は「あった」ことしか言えないので、根拠には数えない
    usable = {m["kind"] for m in marks if m["legibility"] in ("legible", "partial")}
    seen = {m["kind"] for m in marks}
 
    if usable & OUT_OF_SCOPE_MARKS:
        return Verdict("reject", "浮世絵以外の版種です")
 
    if usable & JAPANESE_MARKS:
        # 日本側の痕跡が一つでも読めれば確定。中国側の特徴が同居していても覆らない
        return Verdict("accept", f"日本側の痕跡を確認しました（{sorted(usable & JAPANESE_MARKS)}）")
 
    if seen & SUSPECT_MARKS:
        return Verdict("hold", "中国の作品を疑う特徴があり、日本側の痕跡が読めていません")
 
    if observation["no_marks_visible"]:
        return Verdict("hold", "部分拡大の素材とみられ、来歴を示す痕跡が写っていません")
 
    return Verdict("hold", "痕跡はありますが判読できていません")