生成AIを社内データに対応させる手法としてRAG（検索拡張生成）がすっかり定着しました。しかし実際に運用すると、「複数の情報を組み合わせる質問に弱い」「全体を俯瞰した答えが返らない」といった壁にぶつかります。これをナレッジグラフで補強するのがGraphRAGです。本記事では、その狙いと仕組み、導入の勘所を解説します。
おさらい：RAGとその限界
一般的なRAGは、文書を細かく分割してベクトル（埋め込み）に変換し、質問に意味が近い断片を検索してLLMに渡します。手軽で強力ですが、本質的に「似ている文章を探す」仕組みであるため、次のような問いを苦手とします。
- 多段の関係をたどる質問：「A社の担当者が関わった案件で使われた製品は？」のように、複数のつながりを順にたどる必要があるもの。
- 全体像・集約の質問：「このプロジェクト群に共通する課題は？」のように、断片ではなく構造の俯瞰が要るもの。
- 関係性そのものの質問：「誰と誰がどうつながっているか」を問うもの。
これらは、文章の類似度ではなく明示的なつながりを必要とします。まさにナレッジグラフが得意とする領域です。
GraphRAGとは
GraphRAGは、ベクトル検索に加えてナレッジグラフを知識源として併用するRAGです。質問に対して、似た文章だけでなく「関連する実体とその関係」をグラフからたどって取得し、構造化された文脈をLLMに与えます。これにより、断片の寄せ集めでは答えられなかった「つながり」や「全体像」の問いに対応できます。
仕組み
GraphRAGは大きく次の流れで動きます。
- 1. グラフ構築：文書やDBから実体（人・組織・製品など）と関係を抽出し、ナレッジグラフを作る。近年はLLM自身に抽出させる手法も一般的。
- 2. 検索：質問に関係するノードを起点に、つながりをたどって関連サブグラフを取り出す。ベクトル検索と組み合わせることも多い。
- 3. 文脈生成：取り出したサブグラフを、関係が分かる形でテキスト化してLLMに渡す。
- 4. 回答生成：LLMが構造化された文脈をもとに、根拠をたどれる回答を生成する。
さらに、グラフをコミュニティ（関連の強いまとまり）に分割し、それぞれを事前要約しておくことで「全体像」の質問に強くする実装も知られています。
ベクトルRAGとの比較
| 観点 | 一般的なRAG（ベクトル） | GraphRAG |
|---|---|---|
| 得意な質問 | 特定の事実・キーワード一致 | 関係をたどる・全体を俯瞰する |
| 根拠の追跡 | 断片単位でやや曖昧 | 実体と関係で追いやすい |
| 構築コスト | 低い（分割と埋め込みのみ） | 高い（グラフ構築・設計が必要） |
| 向くデータ | 文章主体・FAQ | 関係が重要な業務データ |
両者は対立するものではなく、組み合わせて使うのが実務上の最適解です。手軽さのベクトル検索と、つながりに強いグラフを役割分担させます。
導入アプローチ
いきなり大規模なグラフを作る必要はありません。次のように段階的に進めます。
- まずは一般的なRAGで始める：多くの質問はベクトル検索で十分。限界が見えてから次へ。
- 関係が効くテーマを切り出す：顧客・取引・依存関係など、つながりが価値を生む領域に絞る。
- 軽量なオントロジーを用意する：抽出する実体と関係の型を最小限で決める。オントロジーの設計がここで効いてくる。
- LLMでグラフ抽出を試す：既存文書から実体・関係を自動抽出し、小さなグラフで効果を検証する。
実務での勘所
GraphRAGは万能薬ではありません。グラフの構築と維持にコストがかかるため、「関係性が本当に重要か」を見極めることが先決です。また、LLMによる関係抽出は便利な反面、誤りも混入するため、重要な領域ではオントロジーによる型チェックや人手の検証を併用すると安定します。スモールスタートで価値を確認しながら、対象を広げていくのが堅実です。
まとめ
GraphRAGは、ベクトル検索が苦手とする「関係をたどる質問」「全体像の質問」を、ナレッジグラフの構造で補強する手法です。ナレッジグラフとオントロジーという土台があってこそ真価を発揮します。生成AIを社内で本格活用する次の一手として、検討する価値は十分にあります。