ふくふくHukuhuku Inc.
EP.34Open Data 10分公開: 2026-05-10

NDL Search と Wikidata:一般知識ベースを業務システムに繋ぐ

国立国会図書館サーチは日本の出版物・著者・公文書を統合検索。Wikidata は世界中の人物・組織・概念のグラフ DB。LLM のハルシネーション対策、コンテンツ生成の事実裏付けに使える「知識の土台」。

#NDL#Wikidata#知識ベース
CO📔 Google Colab で開く(上から順にセルを実行)
シェア

国立国会図書館サーチ (NDL Search) は日本の 出版物・著者・公文書 を統合検索できる Wikidata は世界の 人物・組織・概念 を構造化グラフ DB として提供。 対策コンテンツ生成の事実裏付け に効く「知識の土台」です。

業務での使い所

  • RAG の参照知識ベース: 著名人・組織の情報を Wikidata から取得して に渡す
  • コンテンツ生成の事実検証: NDL Search で出版物の存在を確認
  • 著者・専門家マッピング: 業界の有識者リストを著作から逆引き
  • 知財管理: NDL Search で過去の類似タイトル調査

Wikidata SPARQL の威力

「日本の上場 IT 企業の創業者一覧」を SPARQL で取得
Python
from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
sparql = SPARQLWrapper("https://query.wikidata.org/sparql")sparql.setQuery("""SELECT ?company ?companyLabel ?founder ?founderLabel WHERE {  ?company wdt:P31 wd:Q4830453 .          # 上場企業  ?company wdt:P17 wd:Q17 .                # 日本  ?company wdt:P452 wd:Q11661 .            # IT 業界  ?company wdt:P112 ?founder .             # 創業者  SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "ja,en" }}LIMIT 50""")sparql.setReturnFormat(JSON)results = sparql.query().convert()for r in results["results"]["bindings"]:    print(r["companyLabel"]["value"], "←", r["founderLabel"]["value"])

ここまでのまとめ(EP.34 時点)

EP.01〜34 で 公的統計・地理・交通・金融・産業・環境・知識基盤 を一巡しました。続編は読者リアクションに応じて、業界別ケーススタディや新興データソースを随時追加していきます。

シェア

この記事の感想を教えてください

あなたの 1 クリックで、本当にこの記事は更新されます。「もっと詳しく」「続編希望」が一定数集まった記事は、 ふくふくが 実際に内容を拡充したり続編記事を公開 します。 送信したリアクションはお使いのブラウザに記録され、再カウントされません。

シリーズの外も探す:

まずは、現状を聞かせてください。

要件が固まっていなくて大丈夫です。現状診断と方針提案までを無料でお手伝いします。

無料相談フォームへ hello [at] hukuhuku [dot] co [dot] jp