GraphRAGとは？ナレッジグラフとRAGでできること・企業にもたらす4つのメリット・導入注意点・活用分野を徹底解説！

多くの企業が直面する社内の膨大なドキュメントからの検索効率、カスタマーサポートの回答品質、部門間でのナレッジ共有に、新たな解決策として注目を集めているのがGraphRAGです。

Microsoftが発表した新しいRAGの「GraphRAG」は、ナレッジのグラフ情報を組み合わせることで、より高度な情報処理と精度の高い回答生成を可能にしています。

本記事では、GraphRAGの特徴やメリット・デメリット、得意な活用分野を徹底紹介します。RAGの活用を検討している企業担当者は、ぜひ最後までご覧ください。

RAGとはなにか、仕組みやメリットなどについてはこちらで詳しく解説しています。

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GraphRAGとは？

GraphRAGとは、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）技術を進化させて、ナレッジグラフを活用して情報検索と生成を統合した新しいアプローチです。2024年2月にMicrosoft Researchから発表されました。

「ナレッジグラフ」とは、情報をノード（単語やフレーズ）とエッジ（単語間の関係性）で表現するデータ構造を指します。類似するノードは「コミュニティ」と呼ばれる単位ごとに分類されます。

これにより情報間の関連性を明確にし、高度な推論と精度の高い回答生成が可能になります。

GraphRAGでは、ユーザーのクエリに対して、ナレッジグラフとベクトル情報の両方を用いて回答を検索します。これにより、単語の類似度だけでなく、文脈上の関連性も考慮した精度の高い回答が得られます。

従来のRAGモデルに比べて、包括性、多様性といった指標で優位性を示しており、特に複雑な質問に対して有効であることが報告されています。

GraphRAGはLangChainやAzure OpenAIなどのツールを使用して実装することができ、LLM（大規模言語モデル）と組み合わせることで、より高度な質問応答システムを構築することが可能です。

2025年3月には、Amazon Bedrock ナレッジベースがGraphRAG機能の提供を開始しています。

特徴

GraphRAGの主な特徴は、以下のとおりです。

• ナレッジグラフの利用：文書から抽出した情報をナレッジグラフとして構造化し、ノードとエッジを形成
• 高度な検索能力：単語の類似度だけでなく、文脈上の関連性も考慮した精度の高い回答が得られます。
• データセット全体からの推論：データセットのテーマを明確にし、意味のあるクラスターを要約して回答します。
• 複雑な関係性の理解：エンティティ間の直接的および間接的な関係を考慮した推論が可能になり、より精度の高い回答を生成できます。
• 階層的にクラスタリングしコミュニティごとに要約を生成：データセット全体の理解が促進され、特定のトピックに関する包括的な情報を提供できます。

GraphRAGで情報を把握する方法は2つあり、ローカルサーチと呼ばれる方法では「富士山」など特定のエンティティに関連する情報を抽出します。もう一方のグローバルサーチでは、コミュニティ要約をもとに「人類の歴史」など広範囲的な情報を提供します。

特定の物事に対して深堀りしたい場合にはローカルサーチ、年代をまたいで物事の情報を得たい場合にはグローバルサーチといったように、それぞれを使い分けることで必要な情報を得られます。

仕組み

GraphRAGは、以下の技術が組み合わせて検索・回答する仕組みです。

• 知識グラフ：情報をエンティティ（ノード）と関係性（エッジ）として構造化して表現するデータベース
• グラフデータベース：データを格納し、クエリを実行するためのデータベース管理システム
• グラフニューラルネットワーク（GNN）：知識グラフから情報を抽出し、ノード間の関係性を考慮しながら推論を実行するディープラーニングモデル
• LLM（大規模言語モデル）：ユーザーの質問とGNNから得られた情報に基づいて自然言語で回答を生成

グラフデータベースにGNNを組み込んで、「Neural Graph Databases」を構築する場合もあります。

GraphRAGの一般的なプロセスは以下の通りです。

1. 知識グラフ構築
   • ドキュメント処理：生のテキストデータを取り込み、関連情報を抽出
   • エンティティと関係性の抽出：テキスト内の重要な概念や関係性を特定
   • グラフ作成：抽出された情報を知識グラフとして構造化
2. クエリ処理
   • クエリ理解：ユーザーの質問を分析し、キーとなるエンティティと関係性を抽出
   • クエリグラフ生成：抽出された情報に基づいてクエリグラフを構築
3. グラフマッチングと検索
   • グラフ類似性：クエリグラフと知識グラフを比較し、関連するノードとエッジを特定
   • ドキュメント検索：グラフマッチングの結果に基づいて関連ドキュメントを検索
4. 応答生成
   • コンテキスト理解：検索されたドキュメントから関連情報を抽出
   • 応答生成：LLMが検索された情報と知識グラフを基に回答を生成

上記の仕組みにより、GraphRAGは従来のRAGシステムよりも高精度で文脈に即した回答を生成することができます。

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GraphRAGが企業にもたらす4つのメリット

GraphRAGの導入により、企業が抱える膨大な情報資源を活用しやすくなり、より精度の高い意思決定や迅速な自動化が可能になります。特に、ビジネスにおいて重要視される「関連性」「文脈理解」「信頼性」などの要素を強化する点が大きな特長です。

以下では、従来型のRAGやLLMなどと比較しながら、具体的なメリットをさらに掘り下げて紹介します。

意思決定の質の向上

GraphRAGは、データ同士の関連性を捉える能力に優れており、複雑なデータの相互関係を理解することで、精度の高い情報抽出が可能です。複雑な質問に対してより正確で包括的な回答を提供できるため、意思決定の質が向上します。

単純なキーワード検索では見落とされがちな複数の観点や関連情報を統合できます。例えば「AIの未来」といった抽象度の高い質問に対しても、技術的な障壁・業界全体の規制要件・一般ユーザーの関心など多角的なデータを参照し、総合的な分析結果を提供できます。

これにより、企業はより確かな情報に基づいて、迅速かつ的確な意思決定が行えるようになります。また、意思決定プロセスや情報の出所をグラフ構造で可視化できるため、監査や説明責任の面で有利です。

顧客満足度の向上

単一のLLMに比べ、GraphRAGはユーザーの意図や文脈を深く理解し、過去の質問ややり取りの情報を反映して回答できます。生成フェーズにおいて、検索で得られたデータを再編成し、質問者が求める情報に最適な形で出力するため、特に連続した質問においても一貫性を保った情報提供が可能です。

これにより、顧客対応やサポート業務においても、スムーズで的確なコミュニケーションが実現し、顧客満足度の向上が期待できます。

イノベーションの促進

GraphRAGは、大規模データの処理に適した設計が施されており、膨大なデータを扱う必要がある場合にも安定して迅速に対応可能です。異なる部門や分野の情報を関連付けることで、新たなアイデアや洞察を生み出しやすくなります。

特に、複数のデータソースを統合・分析する際に特に有用で、成長し続ける企業が抱える膨大なデータセットを効率的に管理する際に役立ちます。

また、社内の部門間でデータの可視化や相互参照が容易にできるため、部門を超えた連携やシナジーを生み出せます。これにより、社内データの有効活用が進み、より柔軟で迅速な対応が可能となります。

リスク管理の強化

LLMがしばしば直面する課題の一つに、「ハルシネーション（実在しない情報の生成）」が挙げられます。この課題に対して、GraphRAGではナレッジグラフを用いることで、回答の根拠をデータ構造として明示的に保持することが可能です。

これにより、生成された情報が根拠に基づいたものであることを確認しやすく、医療や金融など規制の厳しい業界や信頼性が重要な分野でも適用可能になります。

法務や財務などの分野でも、関連する情報をより包括的に把握できるため、リスク評価の精度が向上します。

ハルシネーションリスクを低減し、正確で根拠のある情報提供が実現することで、企業の信頼性が向上し、外部顧客やビジネスパートナーとの関係構築にもプラスの影響を与えます。

GraphRAG導入の際の注意点

GraphRAGには優れた特徴が多いものの、導入・運用にあたってはデメリットや注意すべき点も存在します。以下では、企業がGraphRAGを利用する際に直面する可能性のある課題について、従来型のRAGやLLMと比較しながら紹介します。

関連記事：「RAG精度の壁とは？チューニングする戦略・具体的検討方法を徹底解説！」

直接的な質問には向いていない

GraphRAGは複雑なデータの関連性を理解し、多面的な情報を統合するために優れたモデルです。そのため「AIとは？」のようなシンプルな質問に対しては、ナレッジグラフの活用が過剰な処理となる場合があります。

このような単純な質問では、一般的なLLMや従来のRAGのほうが計算コストが低く、効率的な回答を生成できます。

したがって、用途によってはGraphRAGの導入が適さないケースもあるため、RAGを導入する際には従来型のRAGとGraphRAG両方を比較するとよいでしょう。

計算コストが高い

GraphRAGでは、非構造データのベクトル化と構造データであるグラフデータの構築を同時に行うことが多く、従来のRAGよりも計算コストが高くなる傾向にあります。

データの規模が大きくなるにつれて、ナレッジグラフの構築と更新にかかる計算負荷も増加し、企業が抱えるビッグデータの分析においてはサーバーやストレージへの負担が特に高まります。

また、データを最新の状態に保つための更新や、グラフ内の複雑な関連性を処理するための演算にも膨大な計算リソースが必要です。

検索時の参照コストも無視できない要素です。グラフのサイズが大きくなると、検索結果を得るまでの計算量が増え、システム全体のランニングコストにも影響を及ぼします。

処理速度が遅い

GraphRAGは、従来のRAGと比べて処理速度が遅くなる傾向にあります。これは、ナレッジグラフの参照や更新に多くの処理を要するためであり、特に大量のデータを扱う際には、データの関連性を都度計算し関連情報を迅速に検索するため、より多くの時間がかかります。

また、複雑なクエリや高精度な分析を実行する際には、グラフ全体にわたって参照する範囲が広がり、結果として応答時間が長くなる場合も少なくありません。

そのため、リアルタイム性が求められる環境では処理の遅延が問題となる場合があるほか、ユーザー体験や業務効率に支障が出るリスクがあります。

GraphRAGを顧客向けのサービスとして利用する際には、処理速度の遅延が業務のボトルネックとならないように、システムの最適化が必要となります。

LLMによって精度が左右される

GraphRAGの精度は、ナレッジグラフとLLMが連携することで成り立っていますが、LLMが処理するデータの精度や対応言語の範囲に依存します。特に日本語のように多様な表現や文脈が存在する言語では、LLMの精度がGraphRAGの全体的な性能に大きく影響し、高精度な回答が得られないケースも考えられます。

そのため、日本語対応においては高性能なモデルが求められ、LLMの性能や対応言語の質を向上させるための追加コストが発生する可能性もあります。

関連記事：「日本語LLMの必要性について触れた上で、注目されている有力の日本語特化型LLMを一挙にご紹介」

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GraphRAGが効果を発揮する活用分野

GraphRAGは、データの関連性を理解し、複雑な情報を体系的に整理する能力を活かして、さまざまな業界で効果的に活用できます。以下に、特にGraphRAGがその特長を発揮する具体的な分野について紹介します。

レコメンドシステム

GraphRAGは、顧客の個人情報を保有する知識グラフと統合することで、顧客の過去の行動や購入履歴、好みの傾向に基づいた個別化された商品やサービスの推薦を生成できます。

例えば、ECサイトにおいて顧客が過去に購入したアイテムの特性やレビュー、閲覧した商品を分析し、それらの情報をもとに高精度なレコメンドを行えます。

また、ナレッジグラフによって新規アイテムや関連カテゴリの商品とも自然な関連性を持たせられるため、顧客の関心に近い推薦が可能です。これにより、顧客満足度や購入率の向上が期待できます。

関連記事：「AIレコメンドの種類やメリット、注意点までをご紹介」

医療診断

医療分野においてGraphRAGは、患者にパーソナライズされた診断や治療提案の支援において有効です。患者の症状・診断結果・治療法・薬剤の相互関係を医療知識グラフに基づいて整理し、複雑な症例に対しても迅速に適切な診断や治療プランの提案が期待されます。

例えば、特定の症状を持つ患者に対して、過去の症例や類似患者の治療結果を参考にしつつ、患者個別のリスク要因を考慮して最適な治療法を提案することが可能です。

また、医療従事者が新しい医学研究や治療ガイドラインに基づいた最新情報を得るための補助としても役立ち、医療の質向上と医療提供時間の短縮に貢献します。

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需要予測

GraphRAGは、販売データや過去のトレンド、外部の経済指標などをナレッジグラフとして構築し、それらの相互関係を考慮しながら高精度な需要予測が可能です。この需要予測により、在庫管理や物流計画を最適化することで、サプライチェーンの効率化に寄与します。

例えば、小売業界では季節要因や市場の動向、過去の売上データなどを参考にして、特定商品の需要変動を事前に察知することが可能です。そうすることで、過剰在庫のリスクや欠品のリスクを軽減できます。

また、需要予測の精度向上により、販売促進策や価格戦略の見直しにも活かせるため、企業の収益最大化をサポートします。

関連記事：「AIによる需要予測の手法について、その特徴と効果、メリット・デメリットについて具体的な事例を含めて説明」

カスタマーサポート

GraphRAGを活用することで、カスタマーサポートの質と効率が向上します。顧客の質問に対して、関連する過去の問い合わせやFAQを含む知識グラフから最適な回答を提供し、文脈に沿った精度の高いサポートが可能になります。

例えば、顧客が製品のトラブルに関する質問をした際、関連する既知のトラブルシューティング情報や過去の解決事例を迅速に参照することで、解決までの対応時間が短縮されます。

これにより、サポート業務の効率化が進み、顧客満足度の向上やコールセンターの負担軽減が期待できます。また、顧客の履歴やニーズに基づいたプロアクティブなサポートも実現でき、長期的な顧客関係の構築にも貢献します。

金融リスク分析

金融業界では、GraphRAGは市場データ、取引履歴、経済指標などをナレッジグラフとして構築し、これらのデータの関連性を考慮しながらリスクを精密に分析するのに役立ちます。

例えば、株式市場における相関関係やリスクファクターをリアルタイムで評価することで、ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、利益最大化につながる投資戦略を支援します。

また、与信管理や不正検出にも活用でき、顧客の過去の信用履歴や取引データをもとに将来のリスクを予測し、リスク管理の高度化に寄与します。これにより、金融機関のリスク管理能力が向上し、安定した経営に貢献します。

関連記事：「金融業界でのAI活用事例や、AIによって金融業界が今後どのように変化していくか解説」

エンタープライズサーチ

GraphRAGをエンタープライズサーチに活用することで、企業内部の膨大なデータの中から関連性の高い情報を効率的に見つけ出すことが可能です。

GraphRAGは、情報の関連付けができるため、部門やプロジェクトに限定されない情報検索を支援します。例えば、特定のプロジェクトに関する過去の報告書や技術資料、担当者の知見といった情報を簡単に検索することが可能です。

社員が横断的かつ迅速に情報へアクセスできることで業務の効率化が進み、全社的に生産性が向上します。

また、ナレッジグラフによる相関データの提供により、情報の全体像を把握しやすくなり、組織全体での情報共有が促進されます。

関連記事：「エンタープライズサーチの基本概念、生成AIを搭載するまでの歴史、活用メリット・デメリット、導入するための手順を徹底紹介」

GraphRAGの展望

GraphRAGは、情報検索の精度と利便性を大幅に向上させる可能性を秘めており、今後の発展が期待されます。特に以下が進むことで、その活用範囲はさらに広がるでしょう。

• マルチモーダル情報検索
• オープンデータの整備
• ユーザーインターフェース（UI）の改善

まず、マルチモーダルな情報検索への対応により、テキストだけでなく画像や音声、動画などのデータも統合でき、例えば医療分野では診断データや画像情報を組み合わせた正確な診断支援が可能になると期待できます。

次に、公共機関や企業によるオープンデータの整備が進むことで、GraphRAGは信頼性の高いデータを利用しやすくなります。これにより異業種のデータも統合しやすくなり、企業の意思決定や高度な戦略立案に役立つ包括的な分析が可能となります。

また、現在GraphRAGを使うためにはPythonなどを用いて実行環境を実装する必要があるため、プログラミングの専門的な知識とスキルが必要です。今後、より直感的で使いやすいUIへ改善されることにより、GraphRAGデータ活用が容易になり、企業内での迅速な意思決定や業務の自動化が進むと期待されます。

こうした技術の進化を通じて、GraphRAGはデータを活用した意思決定や業務効率化の重要なツールとして、ビジネス環境での不可欠な役割を果たすでしょう。

RAGを支える技術やツールとして、GraphRAG以外に以下が挙げられます。

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GraphRAGについてよくある質問まとめ

まとめ

GraphRAGは、ナレッジグラフとLLMを組み合わせて、情報検索と生成の精度を高める新しいRAGです。ナレッジグラフを活用することで、データ間の関係性や文脈を反映した信頼性の高い回答を可能にしています。

関連性の高い情報提供が可能となり、ハルシネーションリスクを抑えられる点がメリットとして挙げられる一方で、計算コストが膨大で処理速度が遅くなるなどの課題もあります。導入を検討される場合は、PoC（実証実験）から始めることをお勧めします。