GraphRAG

GraphRAG とは

GraphRAG とは、ナレッジグラフとベクトル検索を組み合わせることで、従来の RAG（Retrieval-Augmented Generation）では捉えきれなかったエンティティ間の関係性を検索に活用する次世代アーキテクチャである。

従来の RAG が苦手な場面

通常の RAG パイプラインでは、クエリに対してエンベディングの類似度でチャンクを取得する。「A社の競合はどこか」のような、複数の文書にまたがる関係性を問う質問には弱い。検索されたチャンク単体には答えが含まれず、ハルシネーションの原因になりやすい。

グラフ構造が解決すること

GraphRAG はまずコーパスからエンティティ（人物、組織、概念など）と関係性を抽出し、ナレッジグラフを構築する。検索時にはベクトル類似度に加えてグラフ上のパス探索を行うため、「A → 競合関係 → B」のような多段推論が可能になる。Gartner が 2026 年の生成 AI「Critical Enabler」に指定した技術でもある。

導入の勘所

グラフ構築はコーパス全体を LLM で処理するため初期コストが大きい。小規模な FAQ チャットボットならハイブリッド検索で十分なケースも多く、文書間の関係性が業務上重要か——たとえば法務文書の条項間参照や、サプライチェーンの取引先関係——を見極めてから導入を検討するのが現実的だろう。