大規模なデータ管理において、データの信頼性や相互運用性、負荷分散の観点から、分散型知識グラフをサポートすることが重要になる。しかし、分散型知識グラフは攻撃や障害に脆弱であり、悪意のあるストレージノードがデータを改ざんしたり、誤ったクエリ結果をユーザに提供したりする可能性がある。そこで、データの信頼性を保証するために、データの完全性とクエリの検証可能性を確保することが不可欠である。本研究では、プロパティグラフを対象に、分散環境における検証可能なグラフ問合せ手法を提案した。また、広範な実験と評価を通じて、提案手法が分散環境において有効かつ実用的であることを実証した。