WikidataのエントリはWikipediaページより簡単、しかもAIでの可視性向上に役立つ ― すべての企業が作成すべき？

Wikidataの長年のコントリビューターです。仕組みを説明します。

WikidataのAIへの役割：

Wikidataは以下へデータを供給しています：

• Googleナレッジグラフ
• Bingのエンティティ理解
• AIの学習データ
• 音声アシスタント（Alexa, Siri）

エントリ作成手順：

1. 既存エントリの有無を確認 ― まず検索しましょう
2. 基本情報で作成：
   • ラベル（会社名）
   • 説明（一文）
   • インスタンス：会社/組織
3. ステートメント追加：
   • 設立：［日付］
   • 本社所在地：［場所］
   • 業種：［カテゴリ］
   • 公式ウェブサイト：［URL］
4. 出典追加 ― 各主張の根拠

許容される内容：

• 出典付きの客観的事実
• 公式情報へのリンク
• 他エンティティとの接続

許容されない内容：

• マーケティング言語
• 検証できない主張
• 重複エントリ
• 宣伝的な内容

事実に基づき、すべて出典を付けましょう。

スタートアップ視点 ― 実体験です：

当社の状況：

• 創業3年目のスタートアップ
• Wikipedia掲載基準に届かず
• Googleナレッジグラフにも未掲載
• AIに認識されていなかった

実施したこと：

Wikidataエントリ作成（内容）：

• 会社名と説明
• 設立年月日
• 創業者（エンティティとしてリンク）
• 業種区分
• 本社所在地
• 公式ウェブサイト

2か月後の成果：

1. Googleでブランド情報が表示されるようになった
2. ChatGPTが会社を説明できるようになった
3. 音声検索でもヒットするようになった

予想外のメリット：

創業者を会社エントリと紐づけたことで、AIが我々をその専門性と結びつけてくれました。

「[創業者名]は[会社名]を創業した…」とAIが認識。

所要時間： しっかり出典を付けて2時間

やる価値は？間違いなくありました。

エンティティの関係性こそが隠れた力：

Wikidataの関係性：

関係性構築の方法：

1. 主要人物のエントリを作成
2. 会社エントリとリンク
3. 製品が著名なら製品エントリも作成
4. 業界エンティティと接続

なぜ関係性が重要か：

AIはナレッジグラフを構築します。関係性がエンティティ同士のつながりを決定づけます。

「[都市]のAI企業は？」と質問されたとき、所在地との関係性で検索に浮上します。

ネットワーク効果：

つながりが多いほどエンティティ信号が強まり、AI認識も強化されます。

Wikidataと自社サイトの接続：

スキーママークアップの連携：

{
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://yoursite.com/#organization",
  "name": "Company Name",
  "sameAs": [
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q[your-id]",
    "https://twitter.com/yourcompany",
    "https://www.linkedin.com/company/yourcompany"
  ]
}

sameAsプロパティ：

自社サイトのエンティティとWikidataエンティティをリンクします。検索エンジンやAIに「このウェブサイトとこのWikidataエントリは同一エンティティ」と伝えます。

なぜ重要か：

AIシステムは相互参照します。ウェブサイトのスキーマがWikidataを指し、Wikidataが豊富な構造化データを持つことで、AIは両者を統合します。

実装チェックリスト：

1. Wikidataエントリ作成
2. Wikidata Q番号取得
3. OrganizationスキーマにsameAsを追加
4. すべての公式SNSプロフィールも含める
5. 全体で情報の一貫性を確認

Wikidataエントリのメンテナンス：

メンテナンスの現実：

静的なコンテンツと違い、Wikidataエントリは定期的な見直しが必要です：

モニタリング：

四半期ごとにリマインダーを設定して：

• すべての主張が正確か確認
• 改ざんがないかチェック
• 古い情報の更新
• 新たな関連情報の追加

改ざんリスク：

誰でもWikidataを編集できるため、エントリの監視が必要です：

• 虚偽情報の追加
• 正しい情報の削除
• 不適切リンク

保護策：

編集頻度の高い項目は半保護を申請可能。ただし大半の企業エントリは必要ありません。

素晴らしいディスカッションです。私のWikidataフレームワークを紹介します：

すべての企業がWikidataエントリを作成すべき？

はい、AIにエンティティとして認識させたいなら作成すべきです。Wikipediaよりハードルはかなり低いです。

最低限のエントリ要件：

最適化のために追加：

• 創業者（人物エンティティにリンク）
• 製品（著名なら）
• SNSリンク
• ロゴ
• 別名/異称

実装ステップ：

1. Wikidataで検索 ― 既存エントリ確認
2. 必須情報で基本エントリ作成
3. すべての主張に出典追加
4. サイトのスキーマで接続
5. 関係性を順次追加
6. メンテナンス

WikidataとWikipedia：

結論：

Wikidataはエンティティ認識への一番身近な道。ほとんどの企業にエントリ作成をおすすめします。

皆さん、貴重な知見をありがとうございました！