ChatGPT が「thMenu」について知っていることを強化するエンティティ構築

ChatGPT が「thMenu とは何か」に対して、Pro プラン・卓上注文・20 言語に触れる 14 文の整合した回答を返すなら、それは偶然ではなく意図的なエンティティ構築の成果です。本稿では 60 日で組み上げた 8 点スタックを解説します。

なぜエンティティスタックが必要か

LLM はブランドを3 つの独立した情報源で確認するまで「実体」としてモデル化しません。それ未満では語の近傍から推測し、基本事実の誤り率が 40% に達します。

最低 3、最適 8 が指針です。この密度で Claude は社内評価で幻覚ゼロの 14 文定義を生成しました。

8 つの構成要素

• 構造化サイトページ:/about・/founders・/mission・/products、すべて Schema.org マークアップ付き。
• Wikidata エントリ:Q-ID を取得し、P31・P112・P856 を埋める。
• Crunchbase プロフィール:設立日、カテゴリ、創業者リンク。
• LinkedIn 企業ページ:認証済み、社員可視、週次投稿。
• 3+ の編集記事言及:F&B 業界紙とテックブログでの独立記事。

モデル横断検証

60 日目に同一プロンプトを ChatGPT・Claude・Perplexity・Gemini に投入した結果、4 つすべてが一貫した正確な記述を返し、Perplexity は 8 点中 5 点を引用として提示しました。

注目すべきは Wikidata 承認後 48 時間で Perplexity の定義品質が明確に向上した点です。Wikidata は LLM エコシステム全体の真実基盤として機能し続けています。

FAQ

どのくらいかかりますか? 専任チームで約 60 日。Wikidata だけで 2-6 週。

Wikidata エントリを自分で作れますか? 特筆性基準を満たせば可能です。

有料掲載は言及として数えますか? 数えません。スポンサーコンテンツは減点されます。

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