知識グラフ
Knowledge Graph
知識グラフとは、エンティティ（人・場所・概念など）とその間の関係をグラフ構造で表現したナレッジベース。AIの推論精度向上やRAGの高度化に寄与する基盤技術。
知識グラフの定義と構造
知識グラフ（Knowledge Graph）とは、世界の知識をエンティティ（ノード）とリレーション（エッジ）のネットワーク構造で表現したデータベースである。例えば「東京都（エンティティ）→首都である（リレーション）→日本（エンティティ）」のようにトリプル（主語-述語-目的語）の集合として知識を記述する。Googleが2012年に検索エンジンに導入したことで広く知られるようになった。RDFやProperty Graphなどの形式で実装され、SPARQLやCypherなどの専用クエリ言語で検索される。
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知識グラフとLLMの連携
LLMは膨大な知識を持つが、最新情報への対応やハルシネーションの抑制に課題がある。知識グラフと連携することで、これらの課題を緩和できる。GraphRAGでは、ベクトル検索に加えてグラフ構造を活用し、エンティティ間の関係性を考慮した情報検索が可能になる。例えば「A社のCEOが出席した会議の議題」のような多段推論クエリに対応できる。LLMが知識グラフの構築自体を支援する（非構造化テキストからの自動抽出）アプローチも進展している。
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ビジネスにおける知識グラフの活用
企業における知識グラフの活用は多岐にわたる。社内ナレッジ管理では、部署横断の情報を構造化し、「この製品の責任者は誰で、関連する規制文書はどれか」といった複合的な問い合わせに回答する。金融では、企業の株主関係・取引関係をグラフ化し、リスク評価や不正検知に活用する。ヘルスケアでは、疾患・薬品・遺伝子の関係をグラフ化し、創薬研究を支援する。ECサイトでは、商品属性の関係性を活用した精度の高い推薦を実現する。
AI偏差値テストとの関連
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よくある質問
Q.知識グラフの構築にはどのくらいのコストがかかる？
手動構築は専門家の工数が大きく、大規模なグラフでは数千万円以上かかることもあります。近年はLLMを使った半自動構築が可能になり、既存文書からのエンティティ抽出・関係抽出のコストが大幅に低下しています。Neo4jやAmazon Neptuneなどのグラフデータベースは無料枠から始められます。
Q.知識グラフとベクトルデータベースの違いは？
ベクトルデータベースは「意味的な類似度」で検索するのに対し、知識グラフは「エンティティ間の明示的な関係」をたどって推論します。両者は補完関係にあり、GraphRAGのように組み合わせることで、類似度検索と構造的推論の両方を活用した高精度な情報検索が可能になります。
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