エプスタイン文書から日本関連の名前を全部引っ張り出すPythonスクリプトの作り方

viorazu.com

2026年3月23日 11:14

エプスタイン事件についてのニュースは意味不明なことが多すぎて誰もが困惑することでしょう。

「350万ページの資料が公開されました」と言われても「凄い量」と思いつつ実際にそれを開いてみたことがある人は少ないかもしれません。

ここ見ればOK。

でもね。普通の人は「関連してる日本人はいるの？」と思っても、

「英語で書いてあるんでしょ？」
「見てもわかんないよね？」

と思うので誰も見ない。頼りになるエプ文書検索サイトは結構あるけど日本語サイトが言うほどないんですよ。

エプスタイン文書検索サイト一覧（2026年3月時点）

【公式】

1. DOJ Epstein Library（justice.gov/epstein） 米国司法省の公式ポータル。350万ページ、18万枚の画像、2000本の動画を含む12のデータセット。検索バーはあるが、DOJ自身が「一部の文書は電子的に検索できない、または検索結果が信頼できない場合がある」と注記している Axios。つまり公式なのに使いにくい。

2. FBI Vault（vault.fbi.gov/jeffrey-epstein） FBIの情報公開ポータル。DOJとは別系統の文書がある。

3. 下院監視委員会（oversight.house.gov） エプスタイン関連文書の議会側の公開ページ。 House Oversight Committee2025年11月にエプスタイン遺産から2万ページを公開したのはここ。

【市民プロジェクト・大規模】

4. Jmail（jmail.world） ★★★★★ 最強。Riley WalzとLuke Igelが5時間で作った Wikipedia。GmailのUIをクローンして、エプスタインのメール178万通をそのまま読める。2026年2月末時点で4億5000万ページビュー Wikipedia。さらにすごいのが派生ツール群で、Jikipedia（関係者のドシエを自動生成）、EpsteIn（自分のLinkedIn接続をエプスタイン文書の名前と照合する） Reuters Institute for the Study of Journalismまである。しかもデータAPIが完全オープン。認証不要、レート制限なし、Parquetファイルでhttps://data.jmail.world/v1/から直接取得可能 Termo。種16のツールはこのAPIを叩けばいい。

5. Epstein Exposed（epsteinexposed.com） ★★★★★ 210万件以上の文書、3,615フライト、1,500人以上の人物をクロスリファレンスしたデータベース Epstein Exposed。一人の人間（Eric Keller、仮名）が作った。Wiredの記事によると、Kellerは仕事を辞めてフルタイムでこのサイトに捧げている。月約3,500ドルのサーバー代を寄付で賄っている The Mary Sue。バックエンドのデータパイプラインがGitHubでオープンソース公開されていて GitHub、OCR、エンティティ抽出、重複排除、セマンティック検索まで全部自分で動かせる。

6. EpsteinWeb.org ★★★★ メール・遺産文書のウェブ検索ツール。名前・企業・場所・キーワードを入力すると、テキストのヒットとスキャン文書の画像の両方を返す Erkan's Field Diary。ネットワーク可視化機能もある Epstein Web Tracker。方針が明確で「マッピングのみ。告発ではない」と宣言している。

【ジャーナリスト・研究者向け】

7. COURIER Pinpoint（Google Pinpoint経由） CURIOERがDOJの公開文書を全てGoogle Pinpointに入れた検索データベース。DOJが削除した文書も保持している Journalist Studio。Google Pinpointは元々ジャーナリスト向けのAI検索ツールなので、OCR精度が高い。

8. Epstein Files – Sifter Labs（epstein-files.org） AI支援のセマンティック検索が可能。33,000件以上の文書に対してキーワード検索だけでなく意味検索ができる。処理スクリプトがオープンソースで公開されている Erkan's Field Diary。

9. Epstein Unboxed – FiscalNote 商用・エンタープライズ級のインターフェースで、全ファイルがOCR処理・線形化・インデックス化済み。高度な検索、フィルター、エンティティのクロスリファレンス、AI質問ボックスを搭載 Erkan's Field Diary。たぶん登録が必要。

10. Epstein Secrets（epsteinsecrets.com） 約33,000文書、約70,000エンティティ、約270,000の言及を収録。文書検索、閲覧、人物・組織のネットワーク可視化が可能 Erkan's Field Diary。

【アーカイブ・データ保全系】

11. Epstein Files Archive（epsteinfilesarchive.com） 裁判記録、FOIA文書、遺産関連文書、CBP渡航データ、FBI資料を集約。出典の追跡を重視しており、再現可能で引用可能な研究ワークフロー向き Erkan's Field Diary。

12. Epstein Archive（GitHub + torrent） 「データホーダー」プロジェクト。AIで8,100件以上の下院監視委員会ファイルをインデックス化。ダウンロード可能で、PythonやRで自分のツールから検索できる。torrentバックアップで長期保全 Erkan's Field Diary。

13. The Epstein Island（theepsteinisland.com） 裁判資料から抽出した画像を人物別にブラウジングでき、自然言語で質問するとページ単位の引用付きで回答が返る Erkan's Field Diary。

14. GitHub: paulgp/epstein-document-search Meilisearchを使った全文検索データベース。裁判文書のメタデータ（ケース番号、ページ番号等）を抽出してインデックス化 GitHub。自分でサーバーを立てて使うタイプ。

15. GitHub: Epstein-Pipeline（epsteinexposed.comのバックエンド） DOJの文書をダウンロード→OCR→エンティティ抽出→重複排除→ベクトル埋め込み→Neon Postgresにエクスポートするパイプライン GitHub。コマンド一発でepstein-pipeline search "financial transactions offshore accounts"みたいにセマンティック検索できる。

いっぱいあるんだけど全部英語。英語の何が困るかと言うと「日本人が関係してても見過ごされる」ということ。探せない。

2015年にエプスタインが日本に来たときの資料は明確に存在します。これ以外の日本人絡みのデータが350万ページの中にあってもまだ発掘されていないんです。掘ろうとしても、作業量が凄いから。しんどい。

「日本語検索」あるツールを公開してるところが少ないのと、画像のデータに日本語が書かれてると難易度が一気に上がる。

しかも登場人物の名前が妙な書き方をしてあるんです。一番目立ってる日本人の人名、伊藤穣一氏は「Joi Ito」「Joichi Ito」「J. Ito」と表記されるように、日本の人名は1人につき3〜5パターンの表記揺れがある。人間が手作業で調べると魂抜ける。私はAIにやれと言われて、最初の10分で「こんなことできない！頼むから他の方法探そう！だるいしんどい！もう嫌だ！」と音を上げました。表記ゆれのルールすら見えてこないこの地獄。

なんでこの表記ゆれがあるの？っていうのは、英語圏の人ならまだいいけれど日本語話者には厳しい。

そこで「ツールつくればいいのでは？」と思ったので、そのアイデアをここに記します。

誰が作ってくれてもいいですが、私は時間ないのでちょっと無理。どなたかできる人がやってくれたら面白いと思います。興味ある人多いと思うので。

Jfinder — Japanese keyword Finder for Epstein files

何をするツールか

日本の人名・企業名・地名の英語表記揺れを全パターン生成し、JmailのデータAPIとREST APIに総当たりで検索をかけて、日本関連の文書を網羅的に抽出する。

必要な環境

Python 3.10以上
ライブラリ：duckdb、pandas、requests、pykakasi（日本語→ローマ字変換）
インストール不要で動くようにもできる（DuckDB CLI + curlのみのシェルスクリプト版）

データソース

JmailのData API v1（2026年2月25日リリース、安定版）。認証不要、レート制限なし。

使うデータセット：JmailのData API v1で使うデータセットは8つ。

emails.parquet（data.jmail.world/v1/emails.parquet）はメール本文・送受信者の全文検索に使う。178万通のメール全文が入っていて、sender、subject、content_markdownの各フィールドでキーワード検索できる。

documents.parquet（data.jmail.world/v1/documents.parquet）はDOJ文書のメタデータ。AI生成の要約文（document_description）が入っているので、ここでもキーワード検索が効く。

documents-full/VOL00009.parquetはDOJ Volume 9の全文テキスト。ここにメール証拠が入っている。エプスタインと高名な人物の私的なやり取り、2008年の不起訴合意に関するDOJ内部文書が含まれるデータセット。

documents-full/DataSet11.parquetはフライトログ、ヴァージン諸島への飛行記録、資産差押え記録の全文。

documents-full/other.parquetは下院監視委員会と裁判記録の全文。2025年11月に最初に公開された2万ページのエプスタイン遺産文書がここに入っている。

people.parquet（data.jmail.world/v1/people.parquet）はAWS Rekognitionの顔認識で特定された人物リスト。写真に写っている人物の名前と写真枚数が入っている。

photos.parquet（data.jmail.world/v1/photos.parquet）は18万枚の写真のメタデータ。AI生成の説明文（image_description）があるので「Japanese man」とか「Tokyo」で検索すると写真が引っかかる可能性がある。

imessage_messages.parquet（data.jmail.world/v1/imessage_messages.parquet）は4,500件以上の復元されたiMessageテキスト。送信者名、本文、タイムスタンプで検索できる。

加えてリアルタイム検索用のREST APIが https://jmail.world/api/emails/search?q=QUERY&limit=50&page=1&source=all で叩ける。こっちは認証不要で、メールの即時検索に使える。Parquet検索が網羅的な全文検索、REST APIが素早い確認用。

ツールの構成（4つのモジュール）

モジュール1：キーワード辞書生成器（keyword_generator.py）

入力：日本語の人名・企業名・地名のCSVファイル（手動作成）出力：英語表記揺れの全パターンを含むキーワード辞書

処理内容：

pykakasiで日本語をローマ字に変換（ヘボン式・訓令式の両方を生成）
姓名の順序を入れ替えたパターンを生成（Ito Joichi / Joichi Ito）
イニシャルパターンを生成（J. Ito / J Ito）
企業名の略称パターンを生成（Digital Garage → DG）
既知の英語表記をWikipedia英語版から取得して上書き（pykakasiだけだと「いとうじょういち → Itou Jouichi」になってしまうので、実際の表記「Joi Ito」を優先する）

キーワード辞書のCSVフォーマット：

japanese_name,category,variants
伊藤穣一,person,"Joi Ito;Joichi Ito;J. Ito;Ito Joichi;Ito Joi"
デジタルガレージ,company,"Digital Garage;DG;DigitalGarage"
六本木,place,"Roppongi"
ニューオータニ,place,"New Otani;Hotel New Otani"

初期辞書は手動で100〜200エントリ作る。具体的には：

人名50件（伊藤穣一の関連人物＋日本のテック業界＋政財界＋学術界）
企業名50件（伊藤氏の関連企業＋エプスタインとの接点がありえる日本企業）
地名30件（東京の主要ホテル・レストラン・空港・地名の英語表記）
一般語20件（Japan、Japanese、Tokyo、yen、samurai、karate等）

モジュール2：検索エンジン（searcher.py）

キーワード辞書の全エントリを、JmailのParquetデータとREST APIの両方にぶつける。

Parquet検索（オフライン・網羅的）：

python

import duckdb

conn = duckdb.connect()

# メール本文検索
results = conn.sql(f"""
    SELECT id, sender, subject, sent_at, content_markdown
    FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails.parquet')
    WHERE content_markdown ILIKE '%{keyword}%'
       OR sender ILIKE '%{keyword}%'
       OR subject ILIKE '%{keyword}%'
""").df()

# 文書全文検索（各シャードを順番に）
for shard in ['VOL00008','VOL00009','VOL00010','DataSet11','other']:
    docs = conn.sql(f"""
        SELECT *
        FROM read_parquet(
            'https://data.jmail.world/v1/documents-full/{shard}.parquet'
        )
        WHERE full_text ILIKE '%{keyword}%'
    """).df()

# 写真のAI説明文検索
photos = conn.sql(f"""
    SELECT id, original_filename, image_description
    FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/photos.parquet')
    WHERE image_description ILIKE '%{keyword}%'
""").df()

# iMessage検索
msgs = conn.sql(f"""
    SELECT id, text, sender_name, timestamp
    FROM read_parquet(
        'https://data.jmail.world/v1/imessage_messages.parquet'
    )
    WHERE text ILIKE '%{keyword}%'
""").df()

DuckDBの read_parquet はHTTP越しに直接Parquetファイルを読めるので、ダウンロード不要。ただし初回はキャッシュされるまで時間がかかる（emails.parquetはたぶん数百MB）。2回目以降はローカルキャッシュが効く。

REST API検索（オンライン・高速だがメールのみ）：

python

import requests

response = requests.get(
    'https://jmail.world/api/emails/search',
    params={'q': keyword, 'limit': 50, 'page': 1, 'source': 'all'}
)
```

全キーワードを順番にぶつけて、ヒットした結果を全部一つのDataFrameに集約する。キーワード間で重複する結果は文書IDで重複排除。

---

**モジュール3：結果集約・分類器（aggregator.py）**

検索結果を以下の形式のCSVに出力：
```
hit_id,source,keyword_japanese,keyword_english,date,sender,
recipient,subject,context_snippet,document_id,url,category

categoryは自動分類：

person：人名辞書のエントリにヒットした場合
company：企業名辞書のエントリにヒットした場合
place：地名辞書のエントリにヒットした場合
general：一般語にヒットした場合
unknown：辞書にないキーワードでヒットした場合（新発見の可能性）

context_snippetは、ヒットしたキーワードの前後100文字を切り出したもの。文書全体を保存するのではなく、どんな文脈で出てきたかだけ記録する。

さらに「共起マトリクス」を生成する。同じ文書に2つ以上の日本語キーワードが出現した場合、その組み合わせを記録する。例えば「Joi Ito」と「Digital Garage」が同じメールに出ていたらカウント+1。これで人名と企業名の関連が自動的に浮かび上がる。

モジュール4：可視化（visualizer.py）

networkxで共起ネットワークを描く。ノード＝キーワード（人名・企業名・地名）、エッジ＝同じ文書に共起した回数。エッジの太さ＝共起回数。ノードの大きさ＝ヒット総数。色＝カテゴリ（人名は青、企業は緑、地名は赤）。

出力はPNG画像とインタラクティブなHTML（pyvisを使う）。

使い方（ユーザーが実際にやること）

bash

# 1. インストール
pip install duckdb pandas requests pykakasi pyvis

# 2. キーワード辞書を編集（CSVを開いて人名・企業名を追加）
nano keywords.csv

# 3. 検索実行（全キーワード×全データセットの総当たり）
python jfinder.py --keywords keywords.csv --output results/

# 4. 結果を確認
# results/hits.csv — 全ヒットの一覧
# results/cooccurrence.csv — 共起マトリクス
# results/network.html — インタラクティブなネットワーク図
# results/summary.txt — サマリー（何件ヒット、新発見の候補等）
```

初回実行はParquetファイルのダウンロードに時間がかかる（おそらく10〜30分）。2回目以降はキャッシュが効くので数分で終わる。

---

### GitHubリポジトリの構成
```
Jfinder/
├── README.md          ← 日本語と英語の二言語で書く
├── README_en.md
├── jfinder.py         ← メインスクリプト（4モジュール統合）
├── keyword_generator.py
├── searcher.py
├── aggregator.py
├── visualizer.py
├── keywords.csv       ← 初期キーワード辞書（100〜200エントリ）
├── keywords_template.csv ← 空のテンプレート
├── requirements.txt   ← duckdb, pandas, requests, pykakasi, pyvis
├── results/           ← 出力先（.gitignore）
└── docs/
    ├── DATA_SOURCES.md  ← Jmail API等の解説
    ├── HOW_TO_ADD_KEYWORDS.md ← キーワードの追加方法
    └── FINDINGS.md      ← 見つかったものの記録（コミュニティで更新）

正直に言うと。

Pythonを触ったことがある人なら誰でもできる。

このツールの技術的に難しい部分はゼロ。使っているのは pip install で入るライブラリだけ。DuckDBがHTTP越しにParquetを読んでくれるからデータベースの構築もいらない。APIは認証不要だからトークン管理もいらない。Webスクレイピングもいらない。ブラウザの自動操作もいらない。全部が「URLを指定してSQLを投げるだけ」で簡単。

一番難しいのはPythonのインストールだと思うｗｗｗ

もっと言うと、Python版すら不要かもしれない。DuckDB CLIだけで全部できる。DuckDBはコマンドラインからSQLを直接叩けるので、Pythonを書かなくてもこれだけで動く：

SELECT sender, subject, sent_at
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails.parquet')
WHERE content_markdown ILIKE '%Digital Garage%'

これをターミナルにコピペするだけ。プログラミングの知識すら要らない。SQLの WHERE ... ILIKE '%検索語%'が「この文字列を含む行を全部出せ」という意味だと理解できれば十分。

これならプログラマーじゃなくても、noteを読んでいるような普通の人でもできる。Excelを使える人ならDuckDBのインストールは問題ない。

誰でもできるけど、「時間がある人」しかできないｗｗｗｗ

がんばってね？

もっと高度なやつ作りたいなら別の方法があります。

完全自動化で日本人人名を抽出する方法とか。

やりたい人いたらAIに聞いてみてください。
全部教えてくれます。

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