「社内データをAIに検索させたいけれど、断片的な回答しか返ってこない」
「全体像を把握するような質問をすると、RAGがうまく機能しない」
生成AIを活用したシステム開発において、このような悩みを抱えているエンジニアやPMの方は多いのではないでしょうか。
従来のベクトル検索を用いたRAG（検索拡張生成）は、特定の情報をピンポイントで探すのは得意ですが、データ全体を俯瞰したり、複雑な関係性を紐解いたりするのは苦手としています。
そこで今、世界的に注目されているのがMicrosoftが発表した「GraphRAG」です。
本記事では、GraphRAGの基本的な仕組みから、従来のRAGとの決定的な違い、そしてPythonを用いた実装手順までを網羅的に解説します。
生成AIコンサルティング事業を展開し、最新のLLM技術検証を日々行っている弊社の知見をもとに、実務で使えるレベルの情報をまとめました。
次世代の検索技術を理解し、自社のAIシステムをアップデートするためのヒントとして、ぜひ最後までご覧ください。
GraphRAG（グラフRAG）の概要とは
GraphRAGは、従来の検索技術では拾いきれなかった情報の「つながり」や「全体像」を理解するために開発された、新しいRAGのアプローチです。
単にキーワードや意味の近さで検索するのではなく、データの中に潜む構造をAI自身が理解し、それを地図のように広げて回答を導き出す技術だと言えます。
ここでは、GraphRAGの基礎概念と、なぜ今この技術が必要とされているのかについて解説します。
Microsoftが提唱する「ナレッジグラフ」を用いた検索技術
GraphRAGは、Microsoft Researchによって提唱された手法であり、その核心は「ナレッジグラフ（知識グラフ）」の活用にあります。
通常、AIにドキュメントを読み込ませる際、従来の手法では文章を一定の長さで区切り、それを数値（ベクトル）に変換して保存するだけでした。これはいわば、本をバラバラのページに解体して山積みにしているような状態です。
一方、GraphRAGでは、LLM（大規模言語モデル）を使用してドキュメント全体を読み込み、そこから「実体（エンティティ）」と「関係性（リレーション）」を抽出します。
例えば、「A社はBプロジェクトを開始した」「BプロジェクトのリーダーはCさんだ」という文章から、A社、Bプロジェクト、Cさんという登場人物を抜き出し、それらがどう繋がっているかというネットワーク図（ナレッジグラフ）を構築します。
この構造化されたデータを利用することで、AIは情報の断片だけでなく、その背景にある文脈や因果関係までを理解した上で検索・回答生成が可能になります。Microsoftはこの技術により、従来の検索手法と比較して、回答の網羅性や多様性が大幅に向上すると発表しています。
こちらはMicrosoft ResearchによるGraphRAGの基礎論文です。技術的な詳細やアルゴリズムの背景を知りたい方は合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2404.16130
なぜ今GraphRAGが注目されているのか
生成AIのビジネス活用が進むにつれて、従来のRAG（Baseline RAG）が抱える限界が浮き彫りになってきました。それが「QFS（Query Focused Summarization）」と呼ばれる、データセット全体に関する要約や分析タスクへの弱さです。
多くの企業が「大量の社内日報から、今月の組織的な課題を教えて」「何百件もの契約書から、リスク傾向を分析して」といった、全体を俯瞰する質問をAIに投げかけたいと考えています。
しかし、従来のRAGは「質問に似ている文章」をいくつか拾ってくることしかできません。そのため、全体像を答える必要がある質問に対して、一部の情報だけを元にした不完全な回答をしてしまうことが頻発していました。
GraphRAGは、構築したナレッジグラフをあらかじめ分析し、データの集まりごとに要約を作成しておくことでこの問題を解決します。
さらに、2025年8月にOpenAIからリリースされた「GPT-5」のような高性能モデルが登場したことも追い風です。GPT-5は複雑な推論を得意としており、GraphRAGが生成する高度なグラフ構造をより正確に解釈し、ユーザーの意図を汲み取った回答ができるようになりました。
このように、ビジネス現場での「より高度な分析ニーズ」と「LLMの進化」が重なったことで、GraphRAGへの注目が急速に高まっているのです。
こちらはGraphRAGがどのように全体検索（Global Search）の精度を向上させているか解説した記事です。合わせてご覧ください。 https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-improving-global-search-via-dynamic-community-selection/
従来のRAG（Baseline RAG）とGraphRAGの決定的な違い
GraphRAGの凄さを理解するためには、現在一般的に使われている従来のRAG（Baseline RAG）との違いを知ることが近道です。
両者は「外部データを参照する」という目的は同じですが、その裏側で行われている処理のアプローチは全く異なります。
ここでは、ベクトル検索の限界と、GraphRAGがどのようにして情報を繋ぎ合わせているのか、具体的な違いを比較しながら解説します。
ベクトル検索だけでは「全体像」がつかめない理由
従来のRAGで主流となっている「ベクトル検索」は、質問文とドキュメントの「意味の類似度」を計算して情報を探します。これは非常に強力な手法ですが、情報の「点」しか見ていないという弱点があります。
例えば、「アガサ・クリスティの小説における、犯行トリックの共通点は？」という質問を想像してみてください。
ベクトル検索の場合、「犯行トリック」「共通点」といったキーワードに近い文章が含まれるページをいくつかピックアップしてきます。しかし、小説Aのトリックと小説Bのトリックが書かれたページが別々であれば、AIはそれらを関連付けることができません。
その結果、拾ってきた数個の事例だけを並べた、底の浅い回答になってしまいます。
また、情報が離れた場所に点在している場合、それらを統合して答えを出すこと（マルチホップ推論）も苦手です。ベクトル検索はあくまで「似ている部分」を探すだけであり、ドキュメント全体を読み通して理解しているわけではないのです。これが、従来のRAGで「全体としてはどうなの？」という質問に答えられない最大の理由です。
GraphRAGは情報の「点と点」をつないで回答する
GraphRAGの最大の特徴は、情報の「点（エンティティ）」だけでなく、それらを繋ぐ「線（リレーション）」を持っていることです。
先ほどの小説の例で言えば、GraphRAGは事前に「小説A－（トリック）→毒殺」「小説B－（トリック）→毒殺」といった関係性をグラフとして記憶しています。さらに、それらを「毒殺トリックを使用する作品群」といった形でグループ化（コミュニティ化）して理解しています。
そのため、ユーザーが質問を投げかけたとき、単にキーワードが一致する文章を探すのではなく、グラフのネットワークを辿って情報を収集します。
「AとBは直接関係ないように見えるが、Cという要素を通じて繋がっている」といった隠れた関係性も発見できるため、非常に深い洞察を含んだ回答が可能になります。
まるで熟練の分析官が、大量の資料を読み込んで相関図を作り、それを元に推理するかのような処理をAIが行うのです。これにより、具体的すぎる質問にも、抽象的すぎる質問にも、文脈を踏まえた適切な回答を生成できます。
比較表：コスト・精度・得意なタスクの違い
ここでは、従来のRAGとGraphRAGの違いを、実務的な観点から表にまとめました。導入を検討する際の判断材料としてご活用ください。
| 項目 | 従来のRAG（Baseline） | GraphRAG |
| 得意なタスク | 具体的な事実確認、FAQ検索 | 全体要約、傾向分析、複雑な推論 |
| 情報の捉え方 | 断片的なテキストチャンク | 構造化された知識グラフ |
| 回答の精度 | 部分的な情報に基づきやすい | 文脈を考慮し網羅性が高い |
| 導入コスト | 低い（インデックス作成が高速） | 高い（LLMによる抽出処理が重い） |
| API利用料 | 安価 | 高額になりがち（特に作成時） |
| 更新頻度 | リアルタイム更新が容易 | グラフ再構築に時間がかかる |
このように、GraphRAGは精度と表現力において圧倒的ですが、コストと構築時間は従来のRAGに劣ります。
そのため、全てのRAGをGraphRAGに置き換えるのではなく、目的や予算に応じて使い分ける、あるいは併用するハイブリッド型のアプローチが現在の主流となっています。
わかりやすいGraphRAGの仕組みとアルゴリズム
GraphRAGは魔法のような技術に見えますが、その内部では非常に論理的でステップバイステップな処理が行われています。
Microsoftが公開しているパイプラインは複雑ですが、大きく分けると「抽出」「グループ化」「検索」の3つのフェーズで構成されています。
このセクションでは、GraphRAGがどのようにしてテキストデータから知識のネットワークを構築し、回答を生成しているのか、そのアルゴリズムをわかりやすく解説します。
1. ドキュメントから「要素」と「関係性」を抽出する
最初のステップは、生のテキストデータから知識の部品を取り出す「抽出（Extraction）」の工程です。ここがGraphRAGの精度の要となります。
まず、ドキュメントを一定のサイズに分割（チャンク化）し、それぞれのテキストをLLMに読み込ませます。そして、プロンプトを用いて「この文章に出てくる人、組織、場所、概念などの『実体（エンティティ）』をすべて挙げよ」と指示します。
同時に、「それらの実体同士がどのような関係にあるか」も抽出させます。例えば、「イーロン・マスク（実体）」は「テスラ（実体）」の「CEO（関係性）」である、といった具合です。
この工程により、単なる文字列だったテキストデータが、「ノード（点）」と「エッジ（線）」で構成されるネットワークデータへと変換されます。GraphRAGでは、この際に元のテキストの要約も同時に生成し、各ノードに付与することで、後段の処理での理解度を高めています。
このプロセスはLLMを大量に使用するため、ここでコストの大半が発生しますが、データの品質を決める最も重要なフェーズです。
2. 情報をグループ化して「コミュニティ」を作る
実体と関係性を抽出しただけでは、巨大な蜘蛛の巣のようなネットワークができるだけです。そこで次に行うのが「コミュニティ検出」です。
GraphRAGでは、関連性の高いノード同士を自動的に集めてグループ（コミュニティ）を作成します。これには「Leidenアルゴリズム」などのグラフ解析手法が使われます。
イメージとしては、全社員の相関図から「営業部コミュニティ」「開発部コミュニティ」「釣り好きコミュニティ」といった塊を見つけ出すような作業です。
さらにGraphRAGの優れた点は、このコミュニティを階層構造にすることです。
「開発部全体」という大きなコミュニティの下に、「フロントエンドチーム」「バックエンドチーム」という小さなコミュニティを作ります。
そして、各コミュニティごとに、そこに含まれる情報を要約した「コミュニティレポート」をLLMに作成させます。これにより、AIはデータの全体像（マクロな視点）から詳細な情報（ミクロな視点）まで、粒度を変えて情報を把握できるようになります。
3. 質問に合わせて最適な検索方法（Global/Local/DRIFT）を選ぶ
インデックス（辞書）の作成が終われば、いよいよ検索（クエリ）の段階です。GraphRAGには主に3つの検索モードがあります。
一つ目は「Global Search（グローバル検索）」です。 「データセット全体の傾向は？」といった抽象的な質問に対して使用されます。個別の文章を探すのではなく、あらかじめ作られた「コミュニティレポート（まとめ）」を広く参照し、全体を俯瞰した回答を生成します。
二つ目は「Local Search（ローカル検索）」です。 「〇〇プロジェクトの予算はいくらか？」といった具体的な質問に対して使用されます。特定のエンティティ（点）を出発点として、グラフのつながりを辿りながら詳細な情報を集めます。
三つ目は、現在主流となっている「DRIFT Search」です。 GlobalとLocalの長所を統合したモードで、全体像を把握しつつ必要な詳細情報を動的に深掘りします。推論精度が最も高いため、通常はこのモードの利用が推奨されます。
GraphRAGを導入するメリット・デメリット
GraphRAGは画期的な技術ですが、万能のツールではありません。導入を成功させるためには、その強みだけでなく、弱点やコスト面のリスクも正しく理解しておく必要があります。
特に、LLMのAPIコストや処理時間は、従来のシステムとは桁違いになることもあります。
ここでは、GraphRAGを実際にプロジェクトに採用する際に考慮すべき、メリットとデメリットを公平な視点で整理します。
メリット：複雑な質問や全体要約に圧倒的に強い
GraphRAG最大のメリットは、なんといっても「全体を理解する必要があるタスク」における圧倒的なパフォーマンスです。
従来のRAGでは、検索結果の上位数件しかLLMに渡せなかったため、「ドキュメント全体を読んで要約して」という指示は事実上不可能でした。しかし、GraphRAGは事前に階層的な要約（コミュニティレポート）を作成しているため、数千ページある資料の全体要約も高精度に行えます。
また、「Aが起きるとBになり、それがCに影響する」といった複雑な因果関係を問う質問にも強いです。グラフ構造によって論理の繋がりが保存されているため、複数の文書にまたがる情報をパズルのように組み合わせ、論理的な回答を導き出せます。
これは、市場調査レポートの分析や、大規模なログデータの傾向把握など、ビジネスの意思決定支援において極めて強力な武器となります。
メリット：幻覚（ハルシネーション）を低減できる
生成AIの大きな課題である「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を減らせることも大きなメリットです。
通常のRAGでは、検索でヒットした情報が間違っていたり、文脈が不足していたりすると、LLMが無理やり回答を作ってしまい、嘘をつくことがありました。
GraphRAGでは、エンティティ（実体）とリレーション（関係）という「事実」に基づいて回答を生成します。AIが勝手に想像する余地が少なく、グラフ内に存在する根拠に基づいて文章を構成するため、事実に基づいた堅実な回答が期待できます。
特に医療や法務など、情報の正確性が何よりも重視される分野において、この「根拠の明確さ」は導入の後押しとなるでしょう。また、回答の際に「どのノードとエッジを参照したか」を提示しやすいため、説明可能性（Explainability）の観点でも優れています。
こちらはGraphRAGとグラフデータベースを用いて回答精度を向上させる手法について解説した記事です。合わせてご覧ください。 https://developer.nvidia.com/blog/boosting-qa-accuracy-with-graphrag-using-pyg-and-graph-databases/
デメリット：インデックス作成にコストと時間がかかる
一方で、最大のデメリットは「コスト」と「時間」です。
GraphRAGのインデックス作成プロセスでは、すべてのテキストをLLMに読ませ、エンティティ抽出と要約生成を繰り返します。これには膨大なトークン消費が伴います。
例えば、GPT-4oクラスのモデルですべて処理しようとすると、従来のベクトル化のみのRAGに比べて、数十倍から数百倍のAPIコストがかかるケースもあります。
また、処理時間も長くなります。数万件のドキュメントをグラフ化するには、数時間から数日かかることも珍しくありません。2025年現在では、GPT-5-miniのような安価なモデルや、Ollama経由でローカルLLMを利用してコストを抑える手法が定石となっていますが、それでも「とりあえず全部グラフ化」というアプローチは予算オーバーのリスクがあります。
こちらはコストと品質のバランスを最適化する新しい手法「LazyGraphRAG」について解説した記事です。合わせてご覧ください。 https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/lazygraphrag-setting-a-new-standard-for-quality-and-cost/
デメリット：リアルタイム性の高い情報には不向き
GraphRAGは、一度グラフを構築すると、データの追加や更新に手間がかかります。
新しいドキュメントが一つ追加された場合、それが既存のグラフのどこに繋がり、どのコミュニティに影響を与えるかを再計算する必要があるからです。ベクトル検索のように「新しいデータを追加して終わり」とはいきません。
そのため、ニュースサイトやSNSの投稿分析など、分単位で新しい情報が飛び込んでくるようなリアルタイム性が求められるシステムには不向きです。
逆に、社内規定、過去のプロジェクト資料、学術論文など、一度作成されたら頻繁には変更されない「ストック型」の情報の活用において、GraphRAGはその真価を発揮します。
GraphRAGの実装方法と使い方の手順【Python】
概念的な理解が進んだところで、実際にGraphRAGを動かしてみましょう。MicrosoftはGraphRAGのコードをオープンソースとして公開しており、Python環境があれば誰でも試すことができます。
こちらはMicrosoftが公開しているGraphRAGの公式リポジトリです。ソースコードや最新のアップデート情報を確認したい方は合わせてご覧ください。 https://github.com/microsoft/graphrag
ここでは、ローカル環境でGraphRAGを立ち上げ、独自のデータを読み込ませて質問をするまでの基本的なステップを解説します。
※本手順は2025年12月時点の最新ライブラリ仕様に基づきます。
必要な環境とインストールの手順
まず、Python 3.10以上の環境を用意してください。OpenAIのAPIキーも必要になります。事前に取得し、環境変数に設定しておくとスムーズです。
インストールは非常に簡単で、pipコマンドを使用します。ターミナル（またはコマンドプロンプト）を開き、以下のコマンドを実行してください。
pip install graphrag
これで必要なパッケージが一括でインストールされます。
次に、プロジェクト用のディレクトリを作成し、初期化を行います。
mkdir my_graphrag_project
cd my_graphrag_project
python -m graphrag.index --init --root .このコマンドを実行すると、ディレクトリ内に設定ファイル（settings.yaml）や、データを置くためのフォルダ（input）が生成されます。これがGraphRAGの骨格となります。
独自のデータでインデックスを作成する方法
次に、分析させたいデータを準備します。
GraphRAGはテキストファイル（.txt）に対応しています。社内ドキュメントや分析したいレポートなどをテキスト形式に変換し、先ほど作成された input フォルダの中に配置してください。
データ配置後、settings.yaml ファイルを編集して、OpenAIのAPIキーや使用するモデル（gpt-4oやgpt-5-miniなど）を設定します。コストを抑えたい場合は、ここで安価なモデルを指定することが重要です。
設定が完了したら、いよいよインデックスの作成（グラフ構築）を実行します。
python -m graphrag.index --root .このコマンドを叩くと、データの読み込み、エンティティ抽出、コミュニティ検出などが自動的に行われます。データ量によっては時間がかかるため、コーヒーでも飲みながら待ちましょう。完了すると、output フォルダにナレッジグラフのデータが保存されます。
実際にクエリを投げて回答を得る方法
インデックス作成が完了すれば、いつでも質問を投げることができます。
ここでは「グローバル検索」を使って、データ全体の要約を求めてみましょう。
以下のコマンドを実行します。
python -m graphrag.query --root . --method global "このデータセットの主なテーマは何ですか？"少し待つと、ターミナル上にAIからの回答が表示されます。
特定の詳細な事実を知りたい場合は、–method local オプションを使用します。
python -m graphrag.query --root . --method local "〇〇プロジェクトの課題は何と書かれていますか？"また、最も精度が高いDRIFT検索を行う場合は –method drift を指定します。
python -m graphrag.query --root . --method drift "このデータの重要ポイントを推論してください" このように、コマンドラインから簡単にGraphRAGの威力を体験することができます。本格的なアプリに組み込む場合は、これらの機能をAPIとして呼び出す形になりますが、まずはこの手順で挙動を確認してみることをおすすめします。
GraphRAGの活用がおすすめなケース・事例
GraphRAGは強力ですが、コストもかかるため、適材適所での活用が求められます。「何でもGraphRAG」にするのではなく、グラフ構造が活きるデータやタスクを見極めることが成功の鍵です。
ここでは、GraphRAGの特性が最大限に活かされる具体的なユースケースを3つ紹介します。これらの事例に当てはまる課題をお持ちであれば、導入を検討する価値は十分にあります。
膨大な社内ドキュメントの分析・要約
最も王道的な使い方は、企業内に眠る大量の非構造化データの活用です。
議事録、日報、企画書、仕様書など、日々蓄積されるドキュメントは、ただ保存されているだけの「死蔵データ」になりがちです。
GraphRAGを使えば、これらを横断的に分析し、「過去5年間のトラブル事例とその原因の傾向」や「部署を超えたプロジェクトの相関図」などを可視化できます。
例えば、ある製造業の企業では、過去の設計図面に関連するトラブル報告書をGraphRAGで分析しました。その結果、特定の部品と特定の環境条件が重なった時に不具合が多発しているという、熟練技術者しか気づかなかった法則性を発見し、品質改善に繋げた事例があります。
医療・法務など専門的なつながりの理解が必要な分野
専門用語が多く、概念同士の関係性が複雑な分野もGraphRAGの独壇場です。
医療分野では、病気、症状、薬、副作用、遺伝子情報などが複雑に絡み合っています。GraphRAGを用いることで、最新の医学論文の集合から、「ある薬剤が特定の遺伝子を持つ患者に対してどのような副作用リスクを持つか」といった高度な推論を含んだ検索が可能になります。
法務分野でも同様です。膨大な判例データから、条文、判決、原告・被告の関係性をグラフ化することで、類似事件の傾向分析や、契約書内の矛盾点の洗い出しなどに活用されています。
単語の一致ではなく、「論理的なつながり」を追う必要があるこれらの分野において、GraphRAGは人間の専門家をサポートする強力な助手となります。
こちらは医療分野におけるGraphRAGの適用事例と、安全なLLM活用の可能性について解説した論文です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2408.04187v1
金融レポートなど全体傾向の把握が必要な業務
金融業界やコンサルティング業務における、マーケット分析にも最適です。
毎日発行される数千件のアナリストレポートやニュース記事をGraphRAGに読み込ませることで、「今、市場全体でどのようなリスクが懸念されているか」「特定の業界サプライチェーンにどのような変化が起きているか」といったマクロな視点での要約を即座に生成できます。
従来のキーワード検索では、「原油価格」で検索しても原油に関する記事が出るだけでした。しかしGraphRAGなら、「原油価格の上昇が、輸送コストを通じて、小売業の利益率にどう影響すると予測されているか」といった、風が吹けば桶屋が儲かる的な因果関係の連鎖までを含めたレポートを作成可能です。
GraphRAGに関するよくある質問
最後に、GraphRAGの導入を検討している方からよく寄せられる質問とその回答をまとめました。
技術的な懸念点やコスト面など、導入前にクリアにしておくべきポイントを解説します。
日本語のデータでも精度は出ますか？
はい、問題なく精度は出ます。
GraphRAGのエンジンであるLLM（GPT-4oやGPT-5など）は、多言語対応能力が非常に高いため、日本語のテキストからでも正確にエンティティや関係性を抽出できます。
ただし、専門用語や社内独自の略語が多い場合は注意が必要です。プロンプトエンジニアリングで「この用語はこういう意味のエンティティとして扱って」と指示を追加するか、抽出の段階で辞書を与えるなどの工夫をすることで、より精度の高いグラフを構築できます。
OpenAIのAPI利用料はどのくらいかかりますか？
データ量と使用するモデルに大きく依存しますが、従来のRAGと比較すると高額になる傾向があります。
特に初期のインデックス作成時（グラフ構築時）に、全テキストを詳細に分析するため、大量のトークンを消費します。
目安として、文庫本1冊程度のデータ量であれば数ドル程度で済みますが、企業全体のドキュメントとなると、数十万円規模のコストがかかることもあります。
対策として、2025年8月にリリースされた「gpt-5-mini」のような安価なモデルを指定するか、抽出処理のみローカルLLM（Llama 3系など）に任せてAPIコストをゼロにする構成が推奨されます。また、重要なデータのみをGraphRAGで扱い、その他は通常のベクトル検索にするなどの使い分けも有効です。
実際にLLMを企業で導入する際の具体的な法人料金プランや契約方法について、徹底解説した記事はこちらです。 合わせてご覧ください。
LangChainやLlamaIndexでも使えますか？
はい、利用可能です。
LangChainやLlamaIndexといった主要なLLMフレームワークも、GraphRAGの概念を取り入れた機能を順次リリースしています。Microsoft純正のGraphRAGライブラリだけでなく、これらのフレームワーク上の「GraphRAGモジュール」や「Knowledge Graph Index」を利用することでも、同様のシステムを構築できます。
既存のシステムが既にLangChainなどで作られている場合は、それらのエコシステム内でGraphRAGを実装する方が、開発工数を抑えられる場合が多いでしょう。最新のドキュメントを参照し、自社の環境に最適なライブラリ選定を行ってください。
こちらはLlamaIndexにおけるナレッジグラフの活用機能「Property Graph Index」について解説した記事です。合わせてご覧ください。 https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-the-property-graph-index-a-powerful-new-way-to-build-knowledge-graphs-with-llms
従来のRAGはもう古い？Microsoftが提唱する「GraphRAG」がAI検索の常識を覆す理由
「社内ドキュメントをAIに読み込ませたのに、的を射た回答が返ってこない」「全体的な傾向を聞いても、断片的な情報しか拾ってくれない」
もしあなたがAI開発や導入の現場でこのような壁にぶつかっているなら、それは現在主流の検索技術である「ベクトル検索」の限界かもしれません。
実は今、この課題を解決する次世代の技術として、Microsoftが発表した「GraphRAG」が世界中で注目を集めています。
人間の脳のように情報の「つながり」を理解し、複雑な推論さえも可能にするこの技術は、ビジネスにおける生成AI活用を次のステージへと押し上げる可能性を秘めています。
この記事では、従来のRAGと何が違うのか、そしてビジネスにどのようなインパクトを与えるのかを、最新の研究結果を基にわかりやすく解説します。
【限界】ベクトル検索という「点」の検索では見えないもの
現在多くの企業で導入されている従来のRAG（検索拡張生成）は、主にベクトル検索という技術を使っています。これは文章の意味を数値化し、質問と意味が近いデータをピックアップする方法です。
しかし、これには致命的な弱点があります。それは、情報を「点」としてしか捉えられないことです。
例えば、膨大な契約書の中から「リスクの全体的な傾向は？」と尋ねたとしましょう。ベクトル検索は「リスク」という言葉に近い箇所をいくつか見つけてくることはできますが、それぞれの契約書にまたがる因果関係や、隠れた共通項を見つけ出すことはできません。
その結果、ユーザーは「情報の断片」を渡されるだけで、本当に知りたい「全体像」や「深い洞察」を得ることができないのです。
これは、AIがいわば「本の内容を理解せず、キーワードだけでページをめくっている」状態に近いと言えます。
【革新】情報を「線」でつなぎ、文脈を理解するGraphRAGのアプローチ
そこで登場したのがGraphRAGです。この技術の最大の特徴は、ドキュメントを単なるテキストの塊としてではなく、「ナレッジグラフ（知識グラフ）」として処理する点にあります。
GraphRAGは、AIが文章を読む際に、登場する人物、組織、概念などの「実体（エンティティ）」を抜き出し、それらがどう関係しているかという「つながり（リレーション）」を構築します。
「A社はBプロジェクトに関わっていて、そのBプロジェクトはCという技術を使っている」
このように情報をネットワーク状に記憶することで、AIは質問に対して、関連する情報を芋づる式に辿ることができるようになります。
さらに、構築されたネットワークをグループ化し、それぞれのグループごとの要約をあらかじめ作成しておくことで、「全体として何が言えるか」という抽象的な質問にも、非常に精度の高い回答を返すことが可能になります。
これは、熟練の分析官が資料を読み込んで相関図を作り、それを元に推理するプロセスをAIが自動で行っているようなものです。
【現実】導入には「コスト」と「時間」の覚悟が必要
「それなら全てのRAGをGraphRAGにすればいい」と思うかもしれませんが、そう簡単ではありません。
圧倒的な精度と引き換えに、GraphRAGには「コスト」と「時間」という課題があります。
ナレッジグラフを構築するためには、AIが全てのテキストを詳細に分析し、関係性を抽出する必要があります。これには膨大な計算リソースが必要となり、従来のRAGに比べてAPIコストが数十倍から数百倍に跳ね上がることも珍しくありません。
また、グラフの構築には時間がかかるため、リアルタイムで更新され続けるニュースのような情報の処理には不向きです。
したがって、全てのデータにGraphRAGを使うのではなく、複雑な分析が必要なストック型の情報（社内規定、研究論文、過去のプロジェクト資料など）に絞って活用するなど、賢い使い分けが求められます。
引用元：
Microsoft Researchは、大規模言語モデル（LLM）を用いてテキストから構造化されたナレッジグラフを構築し、質問応答の品質を向上させる手法「GraphRAG」を提唱しました。特に、データセット全体に関する包括的な質問（Query Focused Summarization）において、従来の手法を大きく上回る性能を示しています。（Microsoft Research Blog, “GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data”, 2024）
まとめ
企業は労働力不足や業務効率化の課題を抱える中で、生成AIの活用がDX推進や業務改善の切り札として注目されています。
しかし、実際には「どこから手を付ければいいかわからない」「社内にAIリテラシーを持つ人材がいない」といった理由で、導入のハードルが高いと感じる企業も少なくありません。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
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さらに、AIコンサルタントによる手厚い導入サポートがあるため、「何をどう使えばいいのかわからない」という初心者企業でも安心してスタートできます。
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