ナレッジグラフ（Knowledge Graph）

ナレッジグラフとは

ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とは、現実世界のエンティティ（人物、組織、概念、製品など）とその間の関係性を、ノードとエッジからなるグラフ構造で表現するデータモデルである。

リレーショナル DB との違い

リレーショナル DB がテーブルの行と列でデータを管理するのに対し、ナレッジグラフは「主語 → 述語 → 目的語」のトリプル（三つ組）でデータを格納する。「東京 → 首都である → 日本」のように、データ自体が意味を持つ構造だ。

この構造により「A 社の取引先の競合はどこか」のような多段の関係性クエリをグラフ探索で自然に処理できる。リレーショナル DB では複数テーブルの結合が必要になる問い合わせだ。

AI 検索との統合

ナレッジグラフは GraphRAG の中核技術である。ベクトル検索がテキストの意味的類似度で文書を取得するのに対し、ナレッジグラフはエンティティ間のパスを辿って構造的な知識を取得する。両者を組み合わせることで、ハルシネーションの低減とマルチホップ推論の精度向上が見込める。

構築コスト

ナレッジグラフの最大のハードルは構築・維持コストだ。LLM を使ったエンティティ抽出と関係性推定で自動化が進んでいるものの、ドメイン固有の知識体系を正確にグラフ化するには専門家のレビューが不可欠な場面が残る。