ナレッジグラフ (Knowledge Graph)
読み: なれっじぐらふ
最終更新: 2026-06-28・AI PICKS編集部
定義
ナレッジグラフとはエンティティ（実体）とその関係性をグラフ構造で表現した知識データベースのこと。RAGと組み合わせてLLMに構造化された文脈を提供し、幻覚抑制と複合推論の精度向上に用いられる。
ナレッジグラフ (Knowledge Graph)とは — 詳しく解説
ナレッジグラフは、ノード（人・製品・概念などのエンティティ）とエッジ（「〜に属する」「〜を製造する」といった関係性）で構成されるグラフ型データベースだ。Googleが2012年に検索品質向上のために導入したことで広く知られ、現在はRAG高度化の中核技術として再注目されている。 2026年時点で最も普及しているアーキテクチャが「GraphRAG」で、MicrosoftがOSSとして公開後、Amazon Bedrock Knowledge BasesやNeo4j AuraなどのマネージドサービスでもGraphRAG連携が標準化されつつある。AI PICKSが実運用事例を調べると、医療・法務・製品カタログなど「エンティティ間の多対多関係が業務上不可欠な領域」で特に効果が顕著だ。 現場での落とし穴は初期構築コストの重さにある。グラフスキーマ設計とエンティティ抽出パイプラインの品質がシステム全体の精度を左右するため、スキーマ設計を雑に進めると後から修正コストが跳ね上がる。相場感としてはクラウドマネージドグラフDBで月額数万円〜、エンタープライズ導入では数百万円規模になるケースも多い。単純な文書検索が目的なら通常のベクトルDB＋RAGで十分なことが多く、「関係性の複雑さ」を導入判断の第一基準にするのが現場での定石だ。
ナレッジグラフ (Knowledge Graph)の使用例
- 製品カタログをナレッジグラフ化し、「競合A社製品Bの代替品でコスト30%削減できるものは？」といった複合条件クエリにLLMが正確回答できるようGraphRAGを構築した事例。
- 医療情報システムで疾患・症状・薬剤の三者関係をグラフDBに格納し、RAGと統合することで診断支援AIのハルシネーション発生率を大幅に削減したプロンプト設計の実例。
ナレッジグラフ (Knowledge Graph)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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