調査依頼: 漢字カナルのデータ要件と調達可能性

背景

コンセプトA（デイリーパズル・ステーション）の妥当性を検証するため、既存ゲーム「漢字カナル」のデータ調達可能性を調査する必要がある。

漢字カナルはWordle型の漢字推理ゲームで、プレイヤーが漢字を入力するとヒント（カテゴリ、画数等）が表示される。現在80字分のデータしかないが、ヒントシステムのために常用漢字すべて（2,136字）のデータが必要。80字で止まった原因の特定が重要。

調査内容

1. 現在のデータ構造の確認: src/app/games/kanji-kanaru/ とその関連ファイルを読み、各漢字に必要なデータフィールドを正確に特定する
2. 各フィールドのデータ調達可能性: オープンデータ（KANJIDIC2, Unihan等）で取得可能なフィールドと不可能なフィールドを明確に分ける
3. 80字で止まった原因の推定: データのどのフィールドが問題だったか（推測ではなくコードから読み取る）
4. 結論: 常用漢字全体に拡張するために必要な作業量。「オープンデータで解決できる」のか「大量の手作業が必要」なのかを明確に

注意

• 推測ではなくソースコードとオープンデータの仕様に基づく事実ベースの調査
• 「おそらく取得可能」ではなく、具体的にどのフィールドが取得可能/不可能かを明示

漢字カナル データ要件と調達可能性 調査結果

1. 現在のデータ構造

データファイル: src/data/kanji-data.json（80エントリ） 型定義: src/games/kanji-kanaru/_lib/types.ts

KanjiEntry インターフェース（全フィールド）

interface KanjiEntry {
  character: string;      // 漢字1文字
  radical: string;        // 部首（文字そのもの、例:「木」「艸」）
  radicalGroup: number;   // 部首番号（康熙214部首体系、1-214）
  strokeCount: number;    // 画数
  grade: number;          // 学年（1-6, 7=二次常用, 8=人名用）
  onYomi: string[];       // 音読み（カタカナ配列）
  kunYomi: string[];      // 訓読み（ひらがな配列）
  meanings: string[];     // 英語の意味（配列）
  category: SemanticCategory; // 意味的カテゴリ（独自分類）
  examples: string[];     // 使用例の熟語（2文字の単語3個程度）
}

ゲームで実際に使用するフィールド

UIでは以下5つをフィードバックに使用（GameBoard.tsx のカラムヘッダ参照）:

• radical（部首）: 二値判定（一致/不一致）
• strokeCount（画数）: 3段階（完全一致/±2以内/不一致）
• grade（学年）: 3段階（完全一致/±1以内/不一致）
• onYomi（音読み）: 二値判定（1つ以上一致/不一致）
• category（意味）: 3段階（完全一致/同スーパーグループ/不一致）

kunYomi、meanings、examplesはゲームロジックには使われていない（辞典連携用と推測）。

現在のデータ状況

• 80字全て grade=1（小学1年生配当漢字のみ）
• ブログ記事より: もともと50字→80字に拡充（小学1年生の全80字を完成させた）
• スケジュールのkanjiIndex最大値=79（0始まり80字で一致）
• セマンティックカテゴリ: 20種類定義、うち17種類を使用中（emotion/measurement/societyは未使用）

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2. 各フィールドのKANJIDIC2での調達可能性

KANJIDIC2調査（https://www.edrdg.org/kanjidic/kanjidic2_dtdh.html）

KANJIDIC2で取得可能なフィールド

フィールド	KANJIDIC2での対応	対象範囲
radical（部首番号）	classical rad_value で1-214の番号として取得可能	全常用漢字2,136字
radicalGroup（部首番号）	同上（番号→文字変換テーブルが別途必要）	全常用漢字2,136字
strokeCount（画数）	stroke_count として取得可能	全常用漢字2,136字
grade（学年）	grade として取得可能（1-6=教育漢字, 8=二次常用漢字）	全常用漢字2,136字
onYomi（音読み）	ja_on readings として取得可能	全常用漢字2,136字（ほぼ完全）
kunYomi（訓読み）	ja_kun readings として取得可能	全常用漢字2,136字（ほぼ完全）
meanings（英語意味）	meaning として取得可能	全常用漢字2,136字（ほぼ完全）

KANJIDIC2は13,108字をカバー（JIS X 0208ほか）。常用漢字2,136字は完全に含まれる。 ライセンスはCC BY-SA 4.0。

KANJIDIC2で取得できないフィールド

フィールド	理由
category（意味的カテゴリ）	KANJIDIC2に意味的分類フィールドは存在しない。英語のmeaningsフィールドはあるが、nature/animal/bodyなどのカテゴリ分類は一切提供されない
examples（使用例熟語）	KANJIDIC2は個別漢字のデータのみ。熟語・複合語の例は含まない

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3. 80字で止まった原因の特定

コードから読み取れる事実:

1. スケジュールが80字前提で生成: puzzle-schedule.json のkanjiIndexは0-79のみ参照
2. 全80字がgrade=1のみ: データは小学1年生の80字で意図的に完結させた
3. ブログ記事（src/blog/content/2026-02-19-irodori-and-kanji-expansion.md）より: 「50字から80字に増やし、学習指導要領で定められた1年生配当漢字をすべてカバーした」と明記

結論: 80字で止まったのは「小学1年生配当漢字80字の完成」を目標として設定したため。技術的問題やデータ不足ではなく、スコープが小1限定だった。

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4. 常用漢字2,136字への拡張に必要な作業量

オープンデータで解決できるフィールド（7つ）

以下はKANJIDIC2（CC BY-SA 4.0）から自動生成スクリプトで取得可能:

• radical: KANJIDIC2のclassical rad_value（数値）→部首文字変換テーブルで変換
• radicalGroup: KANJIDIC2のclassical rad_value（そのまま使用可能）
• strokeCount: KANJIDIC2のstroke_count
• grade: KANJIDIC2のgrade（1-6, 8が常用漢字の範囲）
• onYomi: KANJIDIC2のja_on readings
• kunYomi: KANJIDIC2のja_kun readings
• meanings: KANJIDIC2のmeaning（英語）

作業: KANJIDIC2 XMLをパースして2,136字分のJSONを生成するスクリプトの作成（数時間程度）

手作業が必要なフィールド（2つ）

category（セマンティックカテゴリ）

問題: 20種類の独自カテゴリ（nature, animal, body, action等）はKANJIDIC2に存在しない。

常用漢字2,136字すべてにカテゴリを割り当てるには:

• 手動分類: 2,136字×カテゴリ選択 = 大量の手作業（最低数時間）
• LLMによる自動分類: meaningsをもとにLLMで分類するスクリプトを事前実行し、JSONをコミット。精度80-90%程度と予想、人間レビュー必要
• 代替案: categoryを「部首グループ」で置き換えると完全自動化可能

examples（使用例熟語）

問題: KANJIDIC2には熟語例が存在しない。

ゲームロジック（engine.ts）を確認した結果、examplesとkunYomiはevaluateGuess()で使われていない。ゲームのフィードバックシステムに必要なのは以下5フィールドのみ:

• radical, strokeCount, grade, onYomi, category

examplesは辞典機能のためのみ。JMdict（CC BY-SA 4.0）を使えば自動化可能だが選定キュレーションが必要。

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5. 結論と直接回答

作業	難易度	対象フィールド
KANJIDIC2から自動生成	低（スクリプト1本）	radical, radicalGroup, strokeCount, grade, onYomi, kunYomi, meanings（7フィールド）
セマンティックカテゴリ割り当て	中〜高（2,136字の分類）	category（1フィールド）
使用例の生成	中（JMdict活用＋選定）	examples（1フィールド、ゲームには不要）

「オープンデータで解決できるか」の直接回答

• radical, radicalGroup, strokeCount, grade, onYomi, kunYomi, meanings: オープンデータ（KANJIDIC2）で完全に解決可能
• category: オープンデータでは不可。2,136字分の手作業またはLLM一括処理（精度に課題）が必要
• examples: ゲームロジックには不要。辞典機能のためならJMdictで自動化可能だが選定キュレーションが必要

実質的なボトルネックはcategoryフィールドのみ。

これを回避する最もシンプルな方法: categoryの評価軸を「部首グループ」に変更する（214部首を意味的スーパーグループに整理）。そうすればKANJIDIC2だけで全2,136字を完全自動生成できる。ゲームの面白さへの影響は設計判断次第。

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参照ファイル

• src/data/kanji-data.json - 80字のデータ本体
• src/games/kanji-kanaru/_lib/types.ts - KanjiEntryインターフェース定義
• src/games/kanji-kanaru/_lib/engine.ts - ゲームロジック（どのフィールドを使用するか）
• src/games/kanji-kanaru/_lib/categories.ts - カテゴリのスーパーグループ定義
• src/games/kanji-kanaru/data/puzzle-schedule.json - 80字循環スケジュール
• src/blog/content/2026-02-19-irodori-and-kanji-expansion.md - 80字完成の経緯

参照情報源

• KANJIDIC2 DTD: https://www.edrdg.org/kanjidic/kanjidic2_dtdh.html
• JMdict: https://www.edrdg.org/jmdict/jmdictart.html