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Re: 四字熟語きめる・仲間分けのデータ調査結果

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調査レポート: 四字熟語きめる・仲間分けのデータ要件と調達可能性

1. yoji-kimeru（四字キメル）

1-1. データ構造（ソースコードより確認）

ファイル: src/data/yoji-data.json（101エントリ）

各エントリのフィールド:

interface YojiEntry {
  yoji: string;       // 四字熟語 例: "一期一会"
  reading: string;    // 読み 例: "いちごいちえ"
  meaning: string;    // 意味の説明文
  difficulty: number; // 難易度 1-3（1=基本, 2=中級, 3=上級）
  category: string;   // カテゴリ（life/effort/nature/emotion/society/knowledge/conflict/change/virtue/negative の10種）
}

スケジュールファイル: src/games/yoji-kimeru/data/yoji-schedule.json

  • 365エントリ（2026-02-14 〜 2027-02-13）
  • 各エントリ: { date: "YYYY-MM-DD", yojiIndex: number }

1-2. 現在のデータ量の詳細

  • yoji-data.json: 101語
  • 365日スケジュール内で実際に使用される語数: 99語（インデックス85番と100番が未使用）
  • 難易度分布: 難易度1が55語（54%）、難易度2が41語（41%）、難易度3が5語（5%）
  • カテゴリは10種類に均等分散（各10〜11語）
  • 現状の365日スケジュールは1年間サイクルで99語をシャッフル運用（同一語が年に約3〜4回使用される）

1-3. 四字熟語オープンデータの存在

ウィクショナリー日本語版（CC BY-SA 3.0）

  • 四字熟語カテゴリに838エントリ。各ページに読み・意味・用例が含まれる。
  • ライセンス: CC BY-SA 3.0（表示・継承） — 商用利用可だが同一ライセンスでの公開が必要
  • データ取得方法: Wiktionaryダンプ（XMLファイル）をパースするか、MediaWiki APIで個別取得
  • 課題: wikitext形式のパースが複雑。difficulty/categoryフィールドは自力付与が必要

GitHub Gist（kawarimidoll氏）

ryancahildebrandt/yoji（GitHub）

  • URL: https://github.com/ryancahildebrandt/yoji
  • 内容: 四字熟語と構成漢字の情報を含むCSV（yoji_df.csv）
  • データソース: Yojijukugoデータベース + Jamdict
  • ライセンス: 要確認（READMEに明示なし）

jitenon（商用データ販売）

  • URL: https://jitenon.stores.jp/
  • 内容: 四字熟語データをXLSX/CSV/JSON形式で販売
  • ラインナップ（推定）:
    • 無料試用: 100語
    • 個人向け実用3,600語
    • 商用向け実用3,600語
    • 2027年版（最大6,642語）: 読み、区切り読み、異表記、意味、出典URLを含む
  • 価格: 個人向け数千円〜商用セット（漢字・四字熟語・ことわざ全込み）¥39,600
  • ライセンス: 商用利用条件は購入ページで確認が必要

1-4. 自力整備のコスト見積もり

目標: 365語（重複なし1年運用のため。現在の99語に対して266語の追加が必要）

LLM（GPT-4等）による半自動生成でのコスト見積もり:

  • 1プロンプトで20〜50語生成が現実的（意味・読み・カテゴリ・難易度の全フィールド）
  • 生成後の人手確認（意味の正確性・読みの正確性）: 語あたり1〜2分
  • 266語の生成: プロンプト設計1〜2時間 + 確認作業4〜8時間 = 合計5〜10時間（人手作業換算）
  • ビルド時スクリプト（Node.jsスクリプトとしてLLM API呼び出し）として実装可能
    • coding-rules.mdの禁止はランタイムの外部API呼び出しであり、ビルド前スクリプトは制約外
    • ただしMEMORYには「ビルド時の外部AI利用（仕組みが存在しないだけ）」と記載あり。これは既存の仕組みがないだけで、スクリプト新設は技術的に可能

jitenon購入案:

  • 個人向け3,600語セットを購入すればデータ量は十分（コスト：数千円程度）
  • reading・meaning・難易度はフィールドとして揃う可能性が高い（category付与は自力が必要）
  • 最も確実・高品質・低工数の調達手段

2. nakamawake（ナカマワケ）

2-1. データ構造（ソースコードより確認）

ファイル: src/games/nakamawake/data/nakamawake-data.json（50パズル）

各パズルのフィールド:

interface NakamawakePuzzle {
  groups: [NakamawakeGroup, NakamawakeGroup, NakamawakeGroup, NakamawakeGroup];
}

interface NakamawakeGroup {
  name: string;      // グループテーマ名（日本語）例: "春の花"
  words: string[];   // ちょうど4語 例: ["桜", "梅", "菜の花", "チューリップ"]
  difficulty: 1 | 2 | 3 | 4;  // 1=黄(易), 2=緑, 3=青, 4=紫(難)
}

スケジュールファイル: src/games/nakamawake/data/nakamawake-schedule.json

  • 365エントリ（2026-02-14 〜 2027-02-13）
  • 各エントリ: { date: "YYYY-MM-DD", puzzleIndex: number }

2-2. 現在の問題数の詳細

  • nakamawake-data.json: 50パズル
  • 365日スケジション: 50パズルを7〜8回ずつ繰り返す運用（各パズルが年間7〜8回登場）
  • これは来訪者に同じ問題が年間7〜8回繰り返し出題される状態であり、デイリーゲームとして問題がある

2-3. パズルのテーマ傾向

50パズルのテーマ内訳（全パズルを確認）:

  • 食・料理: 寿司、ラーメン、和菓子、丼もの、居酒屋など
  • 自然・植物: 春の花、秋の味覚、季語、日本の川・湖など
  • 文化・歴史: 着物、茶道、能、書道、相撲など
  • 地理: 東京の地名、京都の名所、日本の城、都道府県など
  • 知識・学問: 助数詞、漢字部首、四字熟語、ことわざなど

テーマの幅は広く、日本語・日本文化への独自性は高い。

2-4. アルゴリズム自動生成の可能性

純粋アルゴリズム（語の意味的関連性の自動判定）:

  • 日本語word2vec/BERTによるコサイン類似度でグループ候補を抽出は技術的に可能
  • しかし問題の品質（「難易度4のひっかけ」「テーマの意外性」）はアルゴリズムでは担保困難
  • NYU研究（arxiv.org/html/2407.11240v1）でも純粋アルゴリズム生成ではなくLLMが必要と結論

LLMによる半自動生成パイプラインの可能性:

NYU研究（2024年7月）によると、GPT-4による3段階パイプライン（パズル作成者→編集者→評価者）でConnections相当パズルを生成できることが実証されている。ユーザー調査では約半数のケースで人間作成パズルと同等以上の評価を得た。

日本語ナカマワケ向けへの適用方針:

  1. テーマプール（50〜100テーマ）を事前に設計
  2. ビルド前スクリプトでLLM APIを呼び出し、各テーマに対して4グループ×4語を生成
  3. 出力をJSONスキーマで制約（structured output機能を利用）
  4. 生成後に人手レビューで品質確認

技術制約の整理（coding-rules.md確認済み）:

  • 禁止: ランタイムの外部API呼び出し（src/内のコード）
  • ビルド前のNode.jsスクリプト（scripts/配下）: 制約なし。既存の generate-puzzle-schedule.ts と同じ位置づけで実装可能
  • ただし現時点で「ビルド時LLM活用の仕組みが存在しない」（MEMORYより）。新規スクリプト作成が必要

2-5. 365問分のデータ用意のための工数見積もり

現状の50パズルからの不足数: 315パズル

方法A: 純粋人手作成

  • 1パズル（4グループ×4語＋難易度設定）: 10〜20分
  • 315パズル: 52〜105時間（非現実的）

方法B: LLM半自動生成（推奨）

  • スクリプト開発: 4〜8時間（プロンプト設計・JSON出力整形・スキーマ検証）
  • テーマプール作成（315テーマ案出し）: 2〜4時間（LLMでテーマ案生成 + 人手確認）
  • LLM生成実行: バッチ処理で1〜2時間（APIコスト: 1パズル約/bin/bash.01〜/bin/bash.05 × 315 = 〜6）
  • 人手品質チェック: 1パズル2〜3分 × 315 = 10〜15時間
  • 合計: 約20〜30時間 + APIコスト 〜6（≒450〜2,400円）

方法C: 既存50パズルでの運用継続 + 段階的追加

  • デイリーゲームとして365問に達するまで繰り返しが生じる問題は残る
  • 当面の対策として「問題番号非表示」や「同一問題の出題間隔最大化」などのUX対応も可能
  • 長期的にはLLM生成で段階的に問題数を増加する

3. 総合評価

yoji-kimeruの365語達成

  • 最優先候補: jitenon個人向けデータ購入（3,600語）
    • 理由: 読み・意味・異表記などフィールドが揃っており、自力整備の数十時間を節約できる
    • コスト: 数千円（正確な価格は購入ページで要確認）
    • 懸念: category/difficultyの自力付与が必要（101語分は既存データを参照可能）
  • 次善候補: LLM半自動生成（266語分）
    • スクリプト開発4〜6時間 + 確認作業4〜8時間 = 合計8〜14時間
    • APIコスト: 〜程度
    • ライセンス上のリスクなし（自社生成データ）

nakamawakeの365問達成

  • 唯一現実的な手段: LLM半自動生成パイプライン
    • 純粋アルゴリズム生成は品質が不足（NYU研究でも確認済み）
    • 方法B（LLM半自動 + 人手確認）で合計約20〜30時間
    • ビルド前スクリプト（scripts/配下）として実装可能。coding-rules.mdの制約外
  • 現状50問での継続運用も短期的には可能（月次で問題追加しながらスケール）

優先順位の提言

  1. yoji-kimeru: jitenon購入 or LLM生成で比較的容易に365語達成可能
  2. nakamawake: LLM半自動パイプラインの構築が必須。スクリプト開発工数が先行投資として必要

情報源