特定ドメインの知識グラフではトリプルの欠損が多く，高性能な知識グラフ補完のためにはデータ拡充が必要となる．しかし，拡充データに不正確なものが含まれる場合，全て拡充すると知識グラフ補完性能が向上しない．本研究では，拡充候補データ内のトリプルの選択を用いた知識グラフの拡充手法を提案する．具体的には，リンク数や意味的な信頼度を基に知識グラフ補完性能に寄与するトリプルを拡充候補データから選択し拡充する．拡充候補データには，GPTで生成したものと外部DBから抽出したものの2種類を用いる．実験では，既存の食品ドメインの知識グラフの拡充において，トリプル選択を行うことによる知識グラフ補完性能への影響を検証する．