渚ナギサコーポレーションSEO・LLMO・AEO・AIOのお悩み、全部お任せください。

全国対応打ち合わせから納品まで
メール・チャットで完結します

LINEで
相談する
サイトを
見てもらう
サイトを見てもらう(無料)LINEで相談
COLUMN 232 / 比較サイト・データベース型

本文の数字を出典と機械で照合する:書き写しの間違いを防ぐ

公開 2026.10.31文・ナギサコーポレーション

この記事の答え

  • 本文の数字と固有名詞を抜き出し、保存した出典の表と機械で突き合わせる
  • 比べる前に、全角と半角・カンマ・単位をそろえる。そろえすぎにも気をつける
  • 合わなかったものだけを人が見て、照合した日と出典を数字ごとに残す
目次

本文の数字を出典と機械で照合するとは、記事やデータのページに書いた数字と固有名詞を抜き出し、取得したときに保存しておいた出典の表と、プログラムで突き合わせることです。合わなかったものだけを人が見ます。

目で見比べるだけだと、「12,450」⁠と「12,540」のような桁の入れ替わりや、前の年の表から写した数字を見落とします。数字の多いページほど、人の目だけでは追いつきません。出典の書き方は出典の書き方に、データを取り直す流れはデータの取り直し⁠に書いたので、ここでは公開前の突き合わせに絞ります。

照合は、どの順番で進める?

順番 やること
1 出典の表を、取得した日ごとに保存しておく
2 本文から数字と固有名詞を、前後の言葉と一緒に抜き出す
3 両方の表記をそろえる(正規化)
4 出典の表の中に、同じ値があるかを探す
5 合わなかったものを一覧にして、人が見る
6 照合した日と結果を、数字ごとに残す

1が無いと、照合はできません。出典のページは後から書き換わるので、本文を書いた日に見た表と、照合する日に開いた表が違うことがあります。取得したファイルを日付ごとに残しておき、その版と比べます。

Googleの有用なコンテンツの説明には、自己評価の質問として次のものがあります。

コンテンツに明らかな事実誤認はありませんか。

照合は、この質問に、ページの数字ごとに答えられるようにする作業です。

本文から、何を抜き出す?

抜き出すのは、数字と、その数字が何の値かを示す前後の言葉です。「離職率は8.2%」⁠な⁠ら⁠、「8.2」「%」「離職率」⁠を組で取ります。数字だけを抜き出すと、出典の表のどこかに同じ数字があれば、別の項目の値でも合ったことになってしまいます。

固有名詞も対象にします。会社名、製品の型番、調査の名前、省庁の名前です。型番は1文字違うと別の製品なので、数字と同じ扱いで突き合わせます。

日本語の照合は、切り方で失敗する

日本語は語の区切りが無いので、本文のどこからどこまでを1つ⁠の語と見るかで結果が変わります。私たちは、暦のメディア(oshiounki.jp)⁠で⁠、検索されている語がページ本文に書かれているかを機械で照合したとき、2回失敗しました。

  • 語を丸ごと探すと、「母倉日読み方」のような連結語を取りこぼした
  • 2字ずつに割ると、語のつなぎ目で94件⁠の誤検出が出た

最後は、本文にある最長のかたまりを左から取り、残った2字以上だけを抜けとする方法に落ち着きました。数字の照合でも、何を1つ⁠の単位として比べるかを先に決めないと、同じ失敗をします。

比べる前に、表記をそろえる

本文と出典では、同じ数字でも書き方が違います。

  • 全角と半角:「12,450」⁠と「12,450」
  • カンマの有無:「12,450」⁠と「12450」
  • 単位の書き方:「㎜」⁠と「mm」⁠、「%」⁠と「%」
  • 換算:「1.2万」⁠と「12,000」

そろえるのに使えるのが、Unicodeの正規化のNFKCです。Pythonではunicodedata⁠のnormalize関数で使えます。私たちが手元で試すと、「12,345」⁠は「12,345」⁠に⁠、半角のカタカナ「ガスケット」⁠は「ガスケット」⁠になりました。そのあとでカンマを取り除けば、数として比べられます。

そろえすぎと、そろわない文字

NFKCは、見た目の違う文字をまとめて変えます。同じ試しで、「㎡」⁠は「m2」⁠に⁠、「①」⁠は「1」⁠に⁠、ローマ数字の「Ⅱ」⁠は「II」⁠になりました。単位の列で「m2」⁠が出てきたら面積の意味で残っているかを、番号の付いた箇条書きなら数字が本文に紛れ込んでいないかを確かめます。

逆に、そろわない文字もあります。全角のハイフン「-」⁠は半角の「-」⁠になりましたが、数学のマイナス記号「−」(U+2212)⁠はそのまま残りました。マイナスの値を比べる列では、どちらも同じ記号に置き換える処理を足します。こうした置き換えの決まりは1か所にまとめます。会社名の表記をそろえる手順は名寄せとはに書きました。

合わなかったときに、人が見る所

機械で合わなかった数字が、すべて間違いとは限りません。合わない理由は、だいたい次のどれかです。

合わない理由 人が確かめること
写し間違い 出典の値に直す
別の年・別の表の値 本文の時点と出典の時点
四捨五入・換算した値 丸め方と単位がそろっているか
自分たちで計算した値 計算の元の値と式
出典の側が更新された 本文を直すか、時点を書き足すか

自分たちで計算した値(県の平均、前の年からの差、割合)⁠は⁠、出典の表にそのままの形では載っていません。計算した値は、元の値と式を一緒に持っておき、機械は元の値を出典と照合し、式は人が確かめます。本文で「〇〇をもとに当社で計算」⁠と書き分けるのは、出典の書き方の記事で扱った「加工して作成」⁠と同じ考え方です。

合った数字も、文脈は人が読む

数字が出典の表にあっても、本文が別の意味で使っていることがあります。「従業員の8.2%」⁠と書いたのに、出典の8.2⁠は「女性の管理職の割合」だった、という場合です。前後の言葉を組で取っておけば、項目名が違う組を機械で拾えます。最後に、合わなかった組と、項目名の違う組を人が読みます。

照合は、いつ回す?

照合は、記事を書き終えたときに1回回して終わりではありません。回す場面は、少なくとも3つあります。

  • 公開する前:本文の数字が、書いた日に見た出典の版と合っているか
  • 出典を取り直したとき:前の版で合っていた数字が、新しい版でも合っているか
  • ページの型を変えたとき:表示の桁や単位の付け方を変えて、ずれが出ていないか

2つ目がいちばん見落としやすい場面です。出典の数字が更新されると、本文の数字は前の版では正しく、新しい版では古い数字になります。間違いではありませんが、時点を書いていなければ、読む人には古い数字か写し間違いかが分かりません。新しい版と合わなかった数字は、本文を新しい値に直すか、時点を書き足すかを人が決めます。

3つ目は、データから組み立てるページで起きます。テンプレートで小数の桁を1つ減らすと、全ページで値が丸められます。型を変えたら、数ページを選んで照合し直します。

年と年度の取り違えも、機械で拾う

統計には、暦の年(1月〜12月)⁠で集計したものと、年度(4月〜翌年3月)⁠で集計したものがあります。本文に「2024年の数字」⁠と書いて、出典が「2024年度」⁠な⁠ら⁠、値は合っていても時点がずれています。前後の言葉を組で取っておけば、「年」⁠と「年度」⁠の違いも照合の対象にできます。

照合した日を、数字ごとに残す

照合の結果は、数字ごとに1行⁠で残します。

  • 本文の数字と、前後の言葉
  • 出典のURLと、表の名前
  • 出典を取得した日と、照合した日
  • 合ったか、合わなかったか、人が見た結果

ページには、数字の近くに出典と時点を書きます。記録のほうには、照合した日を書いておきます。出典が更新されたら、その出典を使っている数字の行を記録から引き出せば、照合し直す対象が分かります。数字と出どころと日付を1行⁠にまとめて残すやり方は、社内の判断に使う数字でも同じです。

空欄や秘匿の記号は、照合の前に、値の列と理由の列に分けておきます。記号のまま比べると、「-」どうしが一致したことになります。空欄の分け方はデータの空欄の見せ方⁠にまとめています。データで作るサイトの全体はデータベース型サイトから読めます。

仕様・出典の確認日:2026年10月26日⁠。

よくある質問

本文の数字を出典と照合するのに、機械を使うのはなぜですか?

人が目で見比べると、桁の写し間違いや、別の年の数字との取り違えを見落とすからです。機械で全部の数字を突き合わせ、合わなかったものだけを人が見れば、見る量が減り、見落としも減ります。

全角の数字とカンマは、どうそろえますか?

Unicodeの正規化(NFKC)⁠で⁠、全角の数字とカンマは半角になります。そのあとでカンマを取り除き、数として比べます。NFKCは「㎡」⁠を「m2」⁠に⁠、「①」⁠を「1」⁠に変えるので、単位や番号の列では変わった所を確かめます。

照合で合わなかった数字は、全部間違いですか?

そうとは限りません。四捨五入した値、万や千に換算した値、自分たちで計算した割合や差は、出典の表の値と文字では一致しません。こうした数字は、計算の式と元の値を一緒に残し、人が確かめます。

照合した記録は、何を残せばいいですか?

数字ごとに、出典のURL、表の名前、取得した日、照合した日、合ったかどうかを残します。出典が更新されたら、その日付から照合し直す対象が分かります。

あわせて読みたい

出典の書き方:サイトで統計やデータを引用するとき

Webサイトで統計やデータを使うときの出典は、どこの機関の、何という資料を、いつの時点で、加工したかを書きます。文章を借りる引用は著作権法32条⁠の条件を満たす必要があります。文化庁の説明、政府標準利用規約と公共データ利用規約の記載例、数字の横に時点を書く理由を整理します。

解説を読む
データの空欄の見せ方:非公開・該当なし・未確認を分ける

データの表の空欄は、公表されていない・該当しない・まだ調べていない・0の4つを、別々の記号や言葉で分けて見せます。凡例を表の近くに置き、0と空欄を混ぜません。国の統計の「-」「…」「X」⁠の意味を総務省統計局の注意書きで確かめ、空欄の多いページを検索に出すかの判断までを整理します。

解説を読む
データベース型の比較サイトのSEOとは:記事型との違いと組み合わせ方

データベース型サイトのSEOとは、1つ⁠の型に流し込むデータと項目を整え、名前+条件で検索する人に答えるページを作ることです。記事型との違い、向くデータ、私たちが比較サイトで失敗したことを説明します。

解説を読む
一覧・絞り込みページを増やしても検索に出ない理由と、検索に出る一覧の条件

一覧や絞り込みのページは、データがあれば一気に増やせますが、検索には出にくいページです。自社の4サイトでは一覧の表示ページ率が3.6%でした。その数字の読み方と、Googleの説明、検索に出る一覧の条件を説明します。

解説を読む

いきなり契約する必要はありません。

御社のサイトを見て、「検索とAIから問い合わせを増やすなら、まず何をするべきか⁠」⁠をお伝えします。営業電話はしません。相談だけでも構いません。

自社サイトを見てもらう LINEならURLを送るだけ 打ち合わせから納品まで、メールとチャットで完結します
サイトを見てもらうLINEで相談