@shuji Bonji/houki Abbreviations

@shuji-bonji/houki-abbreviations

日本の法令略称・通称の共有辞書。houki-hub MCP family が共通で利用する基盤パッケージ。

何のパッケージか

日本の法令には「消法」「労基法」「電帳法」のような略称と、「電子帳簿保存法」のような通称があります。条文を参照したい LLM や MCP は、ユーザーがどの呼称で入力しても正式名称・e-Gov law_id に解決できる必要があります。

このパッケージは、houki-hub MCP family（houki-egov-mcp、houki-nta-mcp、houki-mhlw-mcp 等）が共通で参照する辞書層です。各 MCP が独自に同じデータを持たないように、ここに一元化しています。

graph TB
    subgraph "houki-hub MCP family"
        Egov[houki-egov-mcp]
        NTA[houki-nta-mcp]
        MHLW[houki-mhlw-mcp]
    end

    Abbr["@shuji-bonji/houki-abbreviations<br/>略称辞書"]

    Egov --> Abbr
    NTA --> Abbr
    MHLW --> Abbr

    style Abbr fill:#fff4d6

収録範囲（v0.7.0 時点。エントリの件数は v0.2.0 から変更なし）

• 174 エントリ（6 分野）。v0.7.0 で 33 件の aliases から自分の formal と同じ値を外した（エントリの件数と名前で引ける範囲は変わらない）
• 法律・政令・省令・規則・憲法（e-Gov 法令 API 配下、source_mcp_hint='houki-egov'）
• 基本通達 8 件＋個別通達 1 件（source_mcp_hint='houki-nta'）

インストール

npm install @shuji-bonji/houki-abbreviations

使い方

import {
  resolveAbbreviation,
  listByDomain,
  listByCategory,
  listBySourceMcpHint,
  getAbbreviationStats,
} from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

// 略称・通称・正式名称のいずれからもエントリを引ける
const r = resolveAbbreviation('消法');
// {
//   abbr: '消法',
//   formal: '消費税法',
//   law_id: '363AC0000000108',
//   law_num: '昭和六十三年法律第百八号',
//   law_type: 'Act',
//   domain: 'tax',
//   category: 'law',
//   source_mcp_hint: 'houki-egov',
//   aliases: ['消費税']
// }

// 通称・aliases でも引ける
resolveAbbreviation('電子帳簿保存法')?.abbr; // '電帳法'
resolveAbbreviation('PL法')?.formal; // '製造物責任法'

// 分野別・カテゴリ別・MCP 別の一覧
listByDomain('tax'); // 35 件
listByCategory('cabinet-order'); // 政令系
listBySourceMcpHint('houki-egov'); // e-Gov 管轄全件

// 統計（byDomain / byCategory / bySourceMcpHint は定数の全値がキーで、無い値は 0。v0.7.0〜）
getAbbreviationStats();
// { total: 174, byDomain: {...}, byCategory: { ..., hanrei: 0, ... }, bySourceMcpHint: {...} }

返ってくるエントリは辞書の要素そのもので、凍結されています（v0.7.0〜）。フィールドへの代入や aliases への push は TypeError になるので、書き換えたいときは structuredClone(entry) や { ...entry } で自分のコピーを作ってください。DOMAINS / CATEGORIES / SOURCE_MCP_HINTS / LAW_TYPE_CODES / STALENESS_THRESHOLDS も凍結されています。

正規化 API（v0.3.0〜）

ユーザー入力に全角／半角の表記揺れがあっても照合できるようにする正規化ユーティリティ群です。houki-hub MCP family 全体で同じ正規化ルールを使うことで、検索・解決の挙動を統一できます。

import {
  normalizeJpText,
  normalizeSearchQuery,
  resolveAbbreviation,
} from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

// 全角ゆらぎを保守的に半角化（大文字小文字は保持）
normalizeJpText('１８３－２'); // '183-2'
normalizeJpText('１８３―２'); // '183-2'（U+2015 などのダッシュ類も。v0.7.0〜）
normalizeJpText('ＰＬ法'); // 'PL法'
normalizeJpText('消　法'); // '消 法'（全角スペースは半角スペースになる。取り除かれはしない）

// 検索クエリ向けの積極的な正規化（さらに A〜Z の小文字化＋空白畳み込み）
normalizeSearchQuery('ＰＬ法'); // 'pl法'
normalizeSearchQuery(' 消    法 '); // '消 法'
normalizeSearchQuery('Ⅰ Α À PL'); // 'Ⅰ Α À pl'（英字以外の大文字は変えない。v0.7.0〜）

// resolveAbbreviation の normalize オプション（デフォルト OFF で後方互換）
resolveAbbreviation('ＰＬ法', { normalize: true })?.formal;
// '製造物責任法'（全角→半角を吸収）

resolveAbbreviation('　消法　', { normalize: true })?.formal;
// '消費税法'（前後の全角スペースを吸収。名前の途中の空白は取り除かないので '消　法' は null）

resolveAbbreviation('ＰＬ法'); // null（normalize: false がデフォルト）

normalizeJpText が - に揃えるダッシュ類は － ‐ ‑ – — ― − の 7 文字です（v0.7.0〜。v0.6.1 までは全角ハイフン － だけ）。罫線 ─ と長音 ー は変えません。normalizeJpText を使う searchByName / findSimilar / normalizeSearchQuery / normalizeLawNum も同じ範囲を - にして比べます。

名前や ID を受け取る関数には options.normalize があります。既定はどれも false（searchByName / findSimilar は true）で、MCP サーバーは入口で true を渡します。

法令番号には専用の normalizeLawNum があります（v0.6.0〜）。漢数字（位取りの 二十五 と位ごとの 二五 の両方）・算用数字・全角数字を算用数字に揃え、元年 を 1年 にし、空白を取り除きます。lookupByLawNum はこの関数で入力と辞書の両方を揃えてから比較します。算用数字にする漢数字は、年・番号の位置（年 号 の直前、第 の直後、ダッシュの隣）にあるものだけで、地名や語の一部（千葉県 一般）は変えません（v0.7.0〜）。桁数の大きい算用数字も丸めません。

import { normalizeLawNum, kanjiToNumber } from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

normalizeLawNum('昭和二十五年法律第百三十七号'); // '昭和25年法律第137号'
normalizeLawNum('昭和２５年法律第１３７号'); // '昭和25年法律第137号'
normalizeLawNum('昭和二五年法律第一三七号'); // '昭和25年法律第137号'
normalizeLawNum('令和元年法律第一号'); // '令和1年法律第1号'
normalizeLawNum('千葉県条例第一号'); // '千葉県条例第1号'（v0.7.0〜。v0.6.1 までは '1000葉県条例第1号'）

kanjiToNumber('百三十七'); // 137
kanjiToNumber('一三七'); // 137（位ごと）
kanjiToNumber('十十'); // null（読めない並び）
kanjiToNumber('一'.repeat(16)); // null（位ごとの並びは 15 文字まで。v0.7.0〜）

揃えないもの: 元号の別表記（S25）、第 号 の省略、種別名（法律 / 政令）の補完。これらは表記の揺れではなく別の書き方なので、呼び出し側で揃えてください。

正規化ルールは houki-nta-mcp の Normalize-everywhere パターン と同じで、漢字・ひらがな・カタカナ・中黒（・）は変更しません。詳細は src/normalize.ts のドキュメントを参照。

検索 API（v0.4.0〜）

resolveAbbreviation が完全一致しか返さないのに対し、本 API は部分一致とあいまい一致を提供します。LLM が "労働" のような不完全なキーワードや "労働基準法施行例"（"令" の typo）を投げてきた場合に、候補を返してリカバリーするためのものです。

辞書は関数の側が持っているので、エントリ配列を渡す必要はありません。

import { searchByName, findSimilar, suggestCorrection } from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

// 部分一致（contains がデフォルト）
searchByName('労働');
// → 労基法 / 労契法 / 労安衛法 / 労組法 ...

// prefix モード：先頭一致
searchByName('労働', { mode: 'prefix' });

// filter + limit
searchByName('税法', {
  mode: 'contains',
  filter: { domain: 'tax' },
  limit: 5,
});

// あいまい一致（typo 救済）
findSimilar('労働基準法施行例');
// → [{ entry: <労基則>, matchedKey: '労働基準法施行規則', distance: 2 }]

// "もしかして" — formal だけ欲しい場合（query と一致したエントリは入らない。v0.7.0〜）
suggestCorrection('労働基準法施行例');
// → ['労働基準法施行規則']
suggestCorrection('民法');
// → ['民事訴訟法', '民事執行法', '民事保全法']（'民法' 自身は入らない）

limit は 3 つの関数とも 1 以上 500 以下の整数 だけを受け付けます（v0.7.0〜）。それ以外の数（0、小数、501、NaN、Infinity）は RangeError、数でない値は TypeError を投げ、丸めません。省くと searchByName は 50、findSimilar / suggestCorrection は 5 です。

searchByName のモード別挙動

abbr / formal / aliases のいずれかにマッチを試みます。normalize: true（デフォルト）の場合は全角ゆらぎを吸収して比較します。

返却順は元の辞書順（abbreviationEntries の並び）を維持し、limit 件で打ち切ります。重複エントリ（同じ abbr が複数キーにヒット）は最初の 1 件だけ返します。

findSimilar の Levenshtein 距離

Levenshtein 距離（編集距離）= 1 文字単位（コードポイント単位。𠮷 は 1 文字。v0.7.0〜）の挿入・削除・置換コストの合計。maxDistance（デフォルト 2）以下のエントリだけ返します。

maxDistance を超える候補は返しません。例えば あいうえお のようなまったく関係ない文字列を投げても結果は空配列です。

さらに、名前ごとに 距離の比 で足切りします（v0.7.0〜）。query と名前の編集距離を長い方の文字数で割った比が 1/3 を超える名前は、maxDistance 以下でも返しません（距離 × 3 ≤ 長い方の文字数 のときだけ返す。距離 0 は文字数によらず返す）。民法 に 所法 法法 のような 2 文字の別の略称が距離 1 で並ぶことを防ぐためで、findSimilar('民法') は 民（民法、0）・民訴（民訴法、1）・民執（民執法、1）・民保（民保法、1）の 4 件、findSimilar('法') は [] です。

findSimilar は編集距離で近い名前を返す関数で、名前の一部から一覧を得る関数ではありません。民法 のような短い名前を渡しても 民 で始まる法令の一覧にはならないので、一覧が欲しいときは searchByName を使ってください。

注意: あいまい一致は typo 救済が目的 です。略称↔正式名称のような距離が大きいペアは、aliases で完全一致辞書側に登録するのが本筋です（findSimilar ではヒットしません）。

実装の詳細（O(m*n) 時間 / O(min(m,n)) 空間の自前 DP）は src/search.ts の levenshtein を参照。外部依存はゼロです。

鮮度判定 API（v0.4.1〜）

houki-hub MCP family が 同じ感覚で fetched_at の staleness を判定するための共有ヘルパです。判定の しきい値・型・純関数 だけを共通化し、DB アクセスやレスポンス整形は各 MCP 側に残します（検知ロジックは各 MCP に置き、集約は結果レイヤーで行う、という family 共通の設計方針に従っています）。

重要: freshness は エントリ単位のフィールドではありません。AbbreviationEntry には freshness 関連フィールドは存在せず、各 MCP が自前で持つ fetched_at を本パッケージのヘルパで判定する形です。

import {
  judgeStaleness,
  computeDaysSince,
  STALENESS_THRESHOLDS,
} from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

const days = computeDaysSince('2026-04-15T00:00:00Z');
const level = judgeStaleness(days);
// level: 'fresh' | 'stale' | 'outdated'

STALENESS_THRESHOLDS.fresh_days; // 7
STALENESS_THRESHOLDS.stale_days; // 30

computeDaysSince の fetchedAt は ISO 8601 の 3 つの形（日付だけ YYYY-MM-DD（UTC の 0 時）、UTC YYYY-MM-DDTHH:mm:ss(.sss)Z、時差付き YYYY-MM-DDTHH:mm:ss(.sss)±hh:mm）だけを受け付けます（v0.7.0〜）。それ以外の書き方（2026/05/07）、時差の無い時刻、暦に無い日付（2 月 30 日）は RangeError、文字列でない値は TypeError を投げます。v0.6.1 までは解釈できない文字列に 0 を返していたため、壊れた取得時刻が fresh になっていました。今より後の取得時刻は時計のずれとみなし、これまでどおり 0 を返します。judgeStaleness も負の値・NaN・±Infinity に RangeError、数でない値に TypeError を投げます。DB の fetched_at が壊れているときは、MCP 側でこの例外を捕まえて応答の code に変えてください。

しきい値は houki-nta-mcp v0.6.0（Phase 5 Resilience）で確立した慣行値です。MCP 側で固有のしきい値が必要な場合は judgeStaleness をラップしてください（STALENESS_THRESHOLDS を上書きしないこと）。

逆引き API（v0.5.0〜）

law_id / law_num から辞書を引く逆引きと、エントリの 全別表記 を一発で取得するヘルパです。

import { lookupByLawId, lookupByLawNum, getAllNames } from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

// e-Gov law_id から逆引き
lookupByLawId('363AC0000000108')?.formal; // '消費税法'
lookupByLawId('321CONSTITUTION')?.formal; // '日本国憲法'
lookupByLawId('３６３AC0000000108', { normalize: true })?.formal; // '消費税法'（全角を吸収。v0.7.0〜）

// 法令番号から逆引き（漢数字・算用数字・全角数字のどれでも同じエントリ。v0.6.0〜）
lookupByLawNum('昭和六十三年法律第百八号')?.formal; // '消費税法'
lookupByLawNum('昭和63年法律第108号')?.formal; // '消費税法'

// エントリの全別表記を列挙（LLM プロンプト生成用）
getAllNames('消法');
// → ['消法', '消費税法', '消費税', 'インボイス', 'インボイス制度', ...]
getAllNames('ＰＬ法', { normalize: true });
// → ['製造物責任法', 'PL法']（全角を吸収。返す名前は辞書の表記のまま。v0.7.0〜）

lookupByLawNum は入力と辞書の law_num を normalizeLawNum で揃えてから比較します（v0.5.x は漢数字の完全一致のみでした）。元号の別表記（S63）や 第 号 の省略は吸収しません。

検証 API（v0.5.0〜）

law_id の形式チェック、辞書全体の整合性チェック、テキスト中の法令名抽出を提供します。

import {
  isValidLawId,
  validateAllEntries,
  extractLawNames,
} from '@shuji-bonji/houki-abbreviations';

// law_id 形式チェック（外部 API は叩かない純粋関数）
isValidLawId('363AC0000000108'); // true
isValidLawId('321CONSTITUTION'); // true
isValidLawId('363CONSTITUTION'); // false（v0.7.0〜。v0.6.1 では true）
isValidLawId('AAA'); // false

// 辞書全体の整合性（CI 用途）
const report = validateAllEntries();
report.valid; // boolean (errors.length === 0)
report.errors; // 重大な不整合
report.warnings; // 軽微な不整合

// テキスト中の法令名抽出（LLM 出力チェック用途）
extractLawNames('消費税法と法人税法の改正について。インボイス制度も対象。');
// → [
//   { entry: <消法>,   matchedKey: '消費税法',         position: 0,  length: 4 },
//   { entry: <法法>,   matchedKey: '法人税法',         position: 5,  length: 4 },
//   { entry: <消法>,   matchedKey: 'インボイス制度', position: 17, length: 7 },
// ]
extractLawNames('ＰＬ法の規定', { normalize: true });
// → [{ entry: <PL法>, matchedKey: 'PL法', position: 0, length: 3 }]（全角を吸収。v0.7.0〜）

validateAllEntries のチェック内容

辞書の約束（abbr が一意、名前がエントリをまたいで重ならない、aliases に自分の名前を入れない、など）を CI で固定するための検査です。

v0.6.1 にあった警告 alias_collides_with_abbr は duplicate_name のエラーに含まれるので無くしました。CI（ci.yml の build ジョブ）で npm run build の後に npm run validate を呼び、errors > 0 の場合に exit 1 を返します。

isValidLawId が認識するパターン

e-Gov の公式仕様（法令種別と法令ID）に合わせた 6 つの形だけを受け付けます（v0.7.0〜）。長さはすべて 15 文字、英字は大文字だけ、元号の 1 桁は 1（明治）〜5（令和）です。件数は 2026-09-30 に e-Gov 法令 API v2（GET /api/2/laws）で取得した全 9,570 件の内訳で、6 つの形で全件が true になります（scripts/verify-law-ids.mjs が月次で確かめます）。

v0.6.1 までは元号の桁・M の次の桁・R の機関番号・CONSTITUTION の先頭を確かめていなかったため、000AC0000000000 340M70000040011 322R0000000A001 363CONSTITUTION も true でした。年の 2 桁の値、R の機関番号の値の範囲、AC などの 6〜12 桁目の値は確かめません（新しい機関や区分が足されたときに、パッケージを上げるまで false になるのを避けるため）。v0.5.x が受け付けていた MO / RU は e-Gov の実データに 1 件も無かったため v0.6.0 で外しました。

extractLawNames のオプション

同じエントリの同じ位置・同じ長さの一致（abbr と formal がどちらも 酒税法 など）は 1 件にします（v0.7.0〜）。

API

公開している 44 記号（値 25・型 19）の完全な一覧は、型定義から自動生成している API リファレンスにあります。 以下はよく使うものの抜粋です。

resolveAbbreviation(name: string, options?: ResolveAbbreviationOptions): AbbreviationEntry | null

略称・通称・正式名称のいずれかからエントリを引きます。前後の空白はトリムされます。完全一致のみ（部分一致なし）。見つからない場合は null。

options.normalize（デフォルト false）を true にすると、全角／半角の表記揺れを吸収して照合します。大文字小文字は保持されるため、PL法 と pl法 は別物として扱われます。

normalizeJpText(input: string): string

全角数字・全角 ASCII 文字・ダッシュ類（－ ‐ ‑ – — ― − → -。v0.7.0〜。それまでは － だけ）・全角チルダ（～ 〜 → ~）・全角スペース（　 → ）を半角化します。漢字・かな・中黒・罫線 ─・長音 ー は保持。.trim() 込み。

normalizeLawNum(input: string): string

法令番号の漢数字（位取り・位ごと）・全角数字を算用数字に揃え、元年 を 1年 にし、空白を取り除きます（v0.6.0〜）。昭和二十五年法律第百三十七号 → 昭和25年法律第137号。算用数字にするのは年・番号の位置（年 号 の直前、第 の直後、ダッシュの隣）の漢数字だけで、桁数の大きい数も丸めません（v0.7.0〜）。

kanjiToNumber(input: string): number | null

漢数字だけの文字列を数値にします（v0.6.0〜）。位取り（百三十七）と位ごと（一三七）の両方を読み、どちらとも読めない並び（十十）は null。千の位までを扱います。位ごとの並びは 15 文字までで、16 文字以上は丸めずに null（v0.7.0〜）。

normalizeSearchQuery(input: string): string

normalizeJpText の処理に加えて、ASCII 大文字 A〜Z（全角なら Ａ〜Ｚ）を小文字へ変換し、連続する空白文字を単一の半角スペースに畳み込みます。英字以外の大文字（Ⅰ Α À）は変えません（v0.7.0〜）。FTS5 検索など、ユーザー入力の揺れを最大限吸収したいケース向け。

listByDomain(domain: Domain): AbbreviationEntry[]

'tax' | 'labor' | 'accounting' | 'commercial' | 'civil' | 'administrative' のいずれかで絞り込み。

listByCategory(category: Category): AbbreviationEntry[]

法令種別で絞り込み。'constitution' | 'law' | 'cabinet-order' | 'imperial-ordinance' | 'ministerial-ordinance' | 'rule' | 'kokuji' | 'kihon-tsutatsu' | 'kobetsu-tsutatsu' | 'qa-jirei' | 'tax-answer' | 'hanrei' | 'saiketsu' のいずれか（kokuji（告示）は v0.7.0 から）。

listBySourceMcpHint(hint: SourceMcpHint): AbbreviationEntry[]

このエントリを処理すべき MCP で絞り込み。各 MCP が起動時に「自分の管轄エントリだけ」を抽出する用途を想定。

getAbbreviationStats(): AbbreviationStats

辞書全体の統計（総数、ドメイン別、カテゴリ別、MCP 別）。byDomain / byCategory / bySourceMcpHint の型は Record<Domain, number> / Record<Category, number> / Record<SourceMcpHint, number> で、定数の全値を定数の順でキーに持ち、辞書に無い値は 0（v0.7.0〜。v0.6.1 までは 1 件以上ある値だけがキーで、byCategory.hanrei は undefined だった）。

searchByName(query: string, options?: SearchOptions): AbbreviationEntry[]

部分一致検索。mode（'prefix' | 'contains' | 'suffix'、default 'contains'）、filter（domain / category / source_mcp_hint を単一値または配列で）、limit（default 50。1 以上 500 以下の整数だけ。それ以外は RangeError / TypeError）、normalize（default true）を受け取ります。空クエリは [] を返します。挙動と例は 検索 API 節 を参照。

findSimilar(query: string, options?: FuzzyOptions): FuzzyMatch[]

Levenshtein 距離ベースのあいまい一致。maxDistance（default 2）、limit（default 5。1 以上 500 以下の整数だけ）、sortByScore（default true、距離昇順）、filter、normalize を受け取ります。各 FuzzyMatch は { entry, matchedKey, distance }。距離の比が 1/3 を超える名前は返しません（v0.7.0〜）。

suggestCorrection(query: string, limit?: number): string[]

findSimilar の薄いラッパで、上位 N 件の formal だけを文字列配列で返します。LLM プロンプトに直接埋め込みやすい形。query と一致したエントリ（距離 0）は除いてから limit（default 5。1 以上 500 以下の整数だけ）件で打ち切ります（v0.7.0〜）。

levenshtein(a, b): number

純関数の Levenshtein 距離（コードポイント単位。v0.7.0〜）。検索 API 内部から export されており、テストや独自検索ロジックでも利用可能。

judgeStaleness(daysSince): StalenessLevel

経過日数（0 以上の有限の数）から 'fresh' | 'stale' | 'outdated' を返す純関数。しきい値は STALENESS_THRESHOLDS。負の値・NaN・±Infinity は RangeError、数でない値は TypeError（v0.7.0〜）。

computeDaysSince(fetchedAt, nowMs?): number

ISO 8601 の fetched_at 文字列と nowMs（default Date.now()）から経過日数を計算（小数なし、floor）。未来時刻は 0。受け付けるのは日付だけ・UTC・時差付きの 3 つの形だけで、それ以外の書き方・時差の無い時刻・暦に無い日付は RangeError、文字列でない値は TypeError（v0.7.0〜。v0.6.1 までは 0）。

STALENESS_THRESHOLDS

{ fresh_days: 7, stale_days: 30 } の as const。凍結されているので代入は TypeError（v0.7.0〜）。family 全体で同じ感覚を持つために共有しています。MCP 固有のしきい値が必要な場合は judgeStaleness をラップする形が正典です。

lookupByLawId(law_id, options?): AbbreviationEntry | null

e-Gov law_id から辞書エントリを引きます。law_id !== null のエントリのみが対象。完全一致（前後空白は trim）。options.normalize（LookupByLawIdOptions、default false）を true にすると全角英数字を半角にしてから比べます。小文字は大文字にしません（v0.7.0〜）。

lookupByLawNum(law_num): AbbreviationEntry | null

法令番号から辞書エントリを引きます。入力と辞書の law_num を normalizeLawNum で揃えてから比較するので、漢数字・算用数字・全角数字のどれでも同じエントリが返ります（v0.6.0〜）。

getAllNames(name, options?): string[]

abbr / formal / aliases のいずれかから、そのエントリの全別表記を [abbr, formal, ...aliases] 順・重複除去済みで返します。見つからなければ []。options.normalize（GetAllNamesOptions、default false）を true にすると全角英数字・ダッシュ類・全角チルダ・全角スペースを半角にしてから比べます。返す名前は辞書の表記のまま（v0.7.0〜）。

isValidLawId(law_id): boolean

law_id の形式が e-Gov の公式仕様の 6 つの形（上の「isValidLawId が認識するパターン」）に沿うか純粋関数で判定。外部 API は叩きません。

validateAllEntries(): ValidationReport

辞書全体の静的整合性を検査し、{ valid, errors, warnings } を返します。CI で npm run validate から呼ぶ想定。

extractLawNames(text, options?): LawNameMatch[]

入力テキスト中の法令名らしき文字列を辞書マッチで抽出します。位置順、preferLonger で長い一致と重なる短い一致を整理、normalize で全角を吸収（v0.7.0〜）。LLM 出力に法令名が含まれているかのチェックに使えます。

エントリ型

interface AbbreviationEntry {
  abbr: string; // 略称（例: '消法'）
  formal: string; // 正式名称（例: '消費税法'）
  law_id: string | null; // e-Gov law_id（verified 済みのみ。それ以外は null）
  law_num?: string; // 法令番号（例: '昭和六十三年法律第百八号'）
  law_type?: LawTypeCode; // 'Act' | 'CabinetOrder' | ...（後方互換）
  domain: Domain; // 分野タグ
  category: Category; // 法令カテゴリ
  source_mcp_hint: SourceMcpHint; // 参照すべき MCP
  aliases?: string[]; // 同義の別表記（自分の abbr / formal と同じ値は入れない）
  note?: string; // 備考
}

辞書の名前（abbr / formal / aliases）は normalizeJpText を通した後もエントリをまたいで重なりません（v0.7.0〜、validateAllEntries の duplicate_name）。名前から 1 件を返す関数がどの名前でも 1 件に決まります。

law_id の方針

• 格納するのは e-Gov 法令 API で動作確認済み（verified）の law_id のみです
• 未確認・未調査・該当なしのエントリは null を入れます
• 通達系（source_mcp_hint='houki-nta' 等）は e-Gov 配下ではないため、設計上 law_id は基本的に null です
• 利用側で if (entry.law_id !== null) { /* e-Gov 取得 */ } のような分岐を期待しています

category と source_mcp_hint の対応

現在の管轄は houki-egov（165 件）と houki-nta（9 件）の 2 つです。houki-mhlw-mcp 等の開発と並行してエントリを追加していきます。

MCP 側が取り込んでいる版について: 0.x 系の ^ は minor を跨がないため、本パッケージを minor で上げたときは MCP 側の依存範囲も上げて publish し直してください。0.7.0 で振る舞いが変わる点（例外を投げるようになった引数、正規化結果が変わる入力、凍結、isValidLawId の狭まり）は CHANGELOG の 0.7.0「互換性」 にまとめてあります。

ロードマップ

中期計画は docs/v0.4.0-roadmap.md を参照。v0.4.0 で検索拡張（部分一致・あいまい一致）、v0.5.0 で逆引き API と検証ヘルパーを追加済み。ルーティングヘルパーは YAGNI 判断で延期（3 つ目の MCP 着手時に再評価、docs/v0.5-v0.6-design.md 参照）。辞書増強（aliases / 通称の網羅）は patch release で継続的に。

貢献方法

辞書の追加・修正は PR でお願いします。詳しくは CONTRIBUTING.md を参照。

リリース

リリース手順・Trusted Publisher 設定・トラブルシュートは docs/RELEASE.md を参照。

ライセンス

MIT