テキスト・トゥ・Cypher (グラフDB問い合わせ生成)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。「田中さんが所属するプロジェクトに関わる全メンバーを教えて」→ノード・リレーション横断のCypherクエリを自動生成/「東京在住で製造業の企業とのつながりを持つ顧客一覧」→複数ホップのグラフ探索クエリに変換

テキスト・トゥ・Cypher (グラフDB問い合わせ生成)

Q: テキスト・トゥ・Cypher (グラフDB問い合わせ生成)とは何ですか？

テキスト・トゥ・Cypherとは、自然言語の質問をグラフDBの問い合わせ言語Cypherへ自動変換する技術のこと。テキスト・トゥ・Cypherは、Text-to-SQLのグラフデータベース版として位置づけられる技術で、Neo4jなどのグラフDBが採用するクエリ言語Cypherを、LLMが自然言語の質問文から生成する。RAGの検索対象を表形式ではなく関係性の強いグラフ構造に持つ場合に、GraphRAGの中核要素として組み込まれることが多い。

読み: てきすととぅーさいふぁー

最終更新: 2026-09-01・AI PICKS編集部

定義

テキスト・トゥ・Cypherとは、自然言語の質問をグラフDBの問い合わせ言語Cypherへ自動変換する技術のこと。

テキスト・トゥ・Cypher (グラフDB問い合わせ生成)とは — 詳しく解説

テキスト・トゥ・Cypherは、Text-to-SQLのグラフデータベース版として位置づけられる技術で、Neo4jなどのグラフDBが採用するクエリ言語Cypherを、LLMが自然言語の質問文から生成する。RAGの検索対象を表形式ではなく関係性の強いグラフ構造に持つ場合に、GraphRAGの中核要素として組み込まれることが多い。実運用では、スキーマ(ノードラベルやリレーション名)をプロンプトに含めないと存在しない関係を捏造したクエリを生成しやすく、生成後のバリデーションや実行前のドライラン確認が欠かせないとされる。2026年時点では、Text-to-SQLに比べてCypherの学習データが少なく精度が安定しにくいため、現場ではプロンプト内Few-shot例の充実やスキーマ縮小によるコスト抑制が選び方の分かれ目になっている。相場感としては専用の商用ソリューションよりもLangChainなどのオープンソースフレームワークにグラフDB接続を組み合わせる構成が広く採用されている。