GraphRAG (グラフRAG)
読み: ぐらふらぐ
最終更新: 2026-06-26・AI PICKS編集部
定義
GraphRAG（グラフRAG）とは、知識グラフとRAGを組み合わせ、文書間のエンティティの関係性をグラフ構造で表現することで、複雑な横断質問に対してより正確な回答を引き出す検索拡張生成技術のこと。
GraphRAG (グラフRAG)とは — 詳しく解説
GraphRAGは、Microsoftが2024年に発表した技術で、通常のRAGが単純なベクトル類似検索に頼るのに対し、文書内のエンティティ（人物・組織・概念など）の関係性をグラフとして構築し、そのグラフをナビゲートして回答を生成する。大量の文書にまたがる「全体像の把握」や「複数エンティティ間の関係性」に強く、企業の社内ナレッジベースや法規制文書の横断検索などで威力を発揮する。 2026年現在の実運用では、主にLlamaIndex・LangChain・Neo4jとの組み合わせで構築されるケースが多い。AI PICKSが現場エンジニアへのヒアリングで確認した相場感では、初期グラフ構築にGPT-4クラスのLLMを大量消費するため、100万トークン規模の文書で$50〜$200程度のコストが発生することも。グラフの品質がエンティティ抽出の精度に依存するため、日本語特有の固有表現の揺れ（略称・表記ゆれ）がハルシネーションの温床になりやすい点にも注意が必要だ。 現場での選び方のポイントは「質問の性質」。「AとBの関係は？」「Xに関連する全要素は？」といった関係性・網羅系の質問が多いならGraphRAG有利。単純な事実検索は通常RAGで十分で、用途に応じたハイブリッドRAG構成が2026年の現場トレンドとなっている。
GraphRAG (グラフRAG)の使用例
- 社内ナレッジ1,000本をGraphRAGで構造化。「製品AとBの互換性は？」など複数文書またぎの質問に対し、通常RAGでは拾えなかった関連情報を一括取得できた事例。
- グラフ構築プロンプト例：「以下の文書からエンティティ（人物・製品・組織）と関係性を抽出し、(主語, 関係, 目的語)のトリプル形式で出力してください」
GraphRAG (グラフRAG)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
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