ナレッジグラフ×RAG構築ガイド｜GraphRAGの実践

GraphRAG の登場と 2026 年の AI 検索環境

2026 年現在、大規模言語モデル（LLM）の活用は企業業務から個人の利用まで完全に浸透し、従来の検索エンジンに代わる知的対話システムとして主流となっています。しかし、多くの組織が直面する課題は「正確性」と「推論能力」にあります。単純なベクトル検索に基づく RAG（Retrieval-Augmented Generation）では、文書内の断片的な情報から回答を生成することは得意ですが、複数の情報を組み合わせて推論させる「多段推論（Multi-hop Reasoning）」や、組織全体に跨がる「グローバルな質問」に対しては依然として弱点が残っていました。そこで注目されているのが、ナレッジグラフと RAG を融合させた GraphRAG の構築です。

GraphRAG は、LLM が持つ言語理解能力と、ナレッジグラフが持つ構造化された関係性維持能力を掛け合わせる技術です。2026 年時点における PC 自作のノウハウと同じく、GraphRAG の構築も「適切な部品の選定」と「安定した接続」が成功の鍵となります。例えば、Neo4j や FalkorDB といったグラフデータベースの選択は、PC のマザーボード選びに似ています。また、LlamaIndex や LangChain を用いたラッパーライブラリの組み合わせは、電源ユニットや冷却システムの最適化と同様の調整作業が必要です。

本記事では、2026 年の技術標準を踏まえ、GraphRAG の構築から運用までの全工程を解説します。具体的な製品名や数値スペックに基づき、実際の導入コストやパフォーマンスの期待値にも触れます。単なる理論の羅列ではなく、実際にシステムを動かすエンジニアが直面する課題と解決策を網羅的に取り扱います。特に、Microsoft GraphRAG のアーキテクチャから実装レベルでのハイブリッド検索手法まで、実践的な知見を提供します。

従来のベクトル RAG が抱える構造的限界と解決策

まず、なぜ今、GraphRAG が必要とされるのかを明確にするために、従来のベクトルベースの RAG（Vector-based RAG）が抱える本質的な限界を理解する必要があります。2026 年現在でも多くの基盤システムで採用されているこの手法は、文書チャンクを数値ベクトルに変換し、類似するベクトルを検索して回答の根拠とします。しかし、これは「意味的な類似度」に依存するため、「構造的な関係性」を見失うという致命的な欠陥があります。

具体的には、検索精度が低下する典型的なケースとして「多段推論（Multi-hop Reasoning）」の問題があります。例えば、「A 社の B 製品を製造している工場の所在地にある病院の院長は誰か」という質問に対し、ベクトル RAG は文書内の「工場」「病院」「院長」という単語が単独で出現するかどうかに依存します。もし、これらの情報が別々の段落や異なる文書に散在している場合、チャンク分割プロセスの関係性が切断されてしまい、回答を生成できなくなります。実際のベンチマークでは、このような多段質問に対する正答率が、単純なベクトル検索では 40% を下回るケースが報告されています。

また、「グローバルな問い」への対応も苦手です。組織内の全文書に跨がる傾向（例：「当社の過去 3 年間のセキュリティインシデントの総括レポートを作成せよ」）に対しては、ベクトル検索は局所的な類似性しか捉えられません。GraphRAG はこれを解決するために、ノードとエッジで構成されるネットワーク構造を維持します。これにより、A と B の関係が明示的にリンクされていれば、たとえ距離が離れていても経路探索によって情報を結合できます。Neo4j Graph Data Science (GDS) ライブラリを用いた分析では、複雑な質問に対する回答の信頼度が 20〜30% 向上するデータが確認されています。

さらに、ベクトル RAG は「幻覚（ハルシネーション）」の抑制において限界があります。LLM が生成した情報と検索された文書の内容が矛盾する場合、ベクトル検索ではその整合性を検証しにくいです。一方、GraphRAG では事実関係がグラフ構造として定義されているため、推論プロセスで矛盾を検出するロジックを埋め込むことが容易です。2026 年の最新トレンドでは、この「構造的整合性」を保証するために、ベクトル検索とグラフ走査を組み合わせたハイブリッドアプローチがデファクトスタンダードになりつつあります。

以下に、従来の RAG と GraphRAG の性能比較をまとめます。

この表からわかる通り、GraphRAG は初期構築コストと計算リソースを要しますが、複雑な業務や高度な推論が必要な領域では圧倒的なアドバンテージを持ちます。2026 年のシステム選定では、単純な Q&A システムにはベクトル RAG を、ナレッジ管理や分析ツールには GraphRAG を使い分けるハイブリッド構成が最も推奨されます。

ナレッジグラフの基本構造と Cypher クエリ基礎

GraphRAG の根幹を成すのがナレッジグラフです。これはノード（Node）、エッジ（Edge）、プロパティ（Property）という 3 つの要素で構成されるデータモデルであり、人間や物の間の関係を表現するために設計されています。PC の部品がケーブルで結ばれて機能するのと同様、ナレッジグラフも要素同士をリンクさせることで意味のある情報を生成します。ノードはエンティティ（実体）を表し、エッジはその間の関係性を表します。

例えば、企業情報データベースを構築する場合、「Company」タイプと「Person」タイプのノードを作成します。「Apple」という会社には「CEO」という名前のプロパティがあり、「Tim Cook」という人物が接続されています。この状態は、ノード間にある「EMPLOYS」というエッジ（関係）によって表現されます。2026 年現在では、Neo4j のようなグラフデータベースでは、この構造を直接操作するクエリ言語として Cypher が広く採用されています。Cypher は視覚的に読みやすく、パターンマッチングの記述が直感的です。

基本的な Cypher クエリの構文は MATCH ステートメントから始まります。例えば、「Apple に所属しているすべての従業員の名前を取得する」クエリは以下のようになります。

MATCH (c:Company {name: 'Apple'})-[r:EMPLOYS]->(e:Person)
RETURN e.name AS employee_name, r.title AS role

このクエリを実行すると、データベース内の全ノードを走査し、条件に合致する経路を抽出します。2026 年時点の Neo4j Enterprise Edition では、数十億個のエッジを持つグラフでも数ミリ秒での検索が可能になるインデックス機能が標準化されています。特にベクトルインデックスとの組み合わせにより、名前ベースと意味ベースの両方からの検索が高速に実行されます。

さらに、高度な分析を行うためには Graph Data Science (GDS) ライブラリを活用します。これを用いることで、中心性の高いノードを特定したり、コミュニティ検出を行ったりすることが可能になります。例えば、「Centrality」を計算することで、組織内での情報伝達のハブとなる人物を特定できます。また、PageRank アルゴリズムは、ウェブのリンク構造分析で有名ですが、社内文書の相互参照関係から重要な文書や概念をランク付けする際にも応用されます。

以下に、Cypher クエリにおける主要な構文要素と役割の一覧を示します。これにより、実際の開発現場でどのような記述が必要になるかを把握できます。

これらの基本構文を理解した上で、GraphRAG システムへの統合を進めます。特に注意すべきは、グラフのサイズが膨大になった場合のパフォーマンス影響です。2026 年のハイエンドサーバー環境では、GPU メモリを 24GB〜80GB 程度確保し、Neo4j のメモリ設定（dbms.memory.heap.max_size）を適切に調整することで、クエリ速度を最適化できます。また、頻繁に読み書きされるデータは SSD に配置し、分析用データは RAM 内にキャッシュする構成が推奨されます。

LLM を活用したテキストからのナレッジグラフ自動構築

GraphRAG の最大の課題の一つは、「手動でグラフを作成するのは現実的ではない」という点です。数千〜数百万の文書を人間が読み込んで関係性を定義することは不可能です。そこで登場するのが、LLM（大規模言語モデル）を用いたナレッジグラフの自動構築技術です。このプロセスでは、非構造化テキストデータを解析し、潜在的なエンティティと関係を抽出してグラフ形式に変換します。

自動構築のプロセスは主に 3 つのステップに分かれます。1 つ目は「エンティティ抽出」で、文書内の固有名詞や概念を特定します。2 つ目は「関係抽出」で、抽出したエンティティ間の動詞的または名詞的なつながりを定義します。3 つ目が「トリプル生成」で、これらを (Subject, Predicate, Object) の形式に変換してグラフに追加します。この際、使用する LLM の性能が直接結果の精度に影響を与えます。2026 年現在では、GPT-4o や Claude 3.5 Sonnet、あるいは OpenSource の Llama 3.1 が主流として採用されています。

しかし、LLM をそのまま使用するとコストと時間の問題が生じます。1000 文書を処理する際、各文書につき数回のプロンプト呼び出しを行う必要があり、トークン費用が膨大になります。これを防ぐための効率的な手法として、チャンクごとの抽出を並列処理することや、重要度の低い文書の抽出優先度を下げるフィルタリング技術があります。また、抽出されたエントリが重複する場合の「エンティティ解決」も重要です。同じ人物でも「田中太郎」と「田中氏」と表記される場合を統一する必要があります。

実装においては、LlamaIndex の KnowledgeGraphIndex や LangChain の Neo4jVectorStore などのツールを活用するのが一般的です。例えば、LlamaIndex を使用する場合、以下のパラメータ設定で抽出の粒度を調整できます。

• max_triplets_per_query: 1 文書あたり最大生成トリプルの数（例：50）
• include_embeddings: エンティティに埋め込みベクトルを含めるか（検索精度向上のため推奨）
• embedding_model: 使用する埋め込みモデル（例：text-embedding-3-large）

この自動構築プロセスで注意すべきは、LLM の「幻覚」による誤った関係性の生成です。例えば、「A は B を愛している」という文脈があるのに、グラフ上で「A is related to B」という曖昧なエッジとして記録されてしまうことがあります。これを防ぐためには、プロンプトエンジニアリングの工夫が必要です。「事実のみを抽出し、推測は行わないこと」「関係性の種類（例：雇用、所有）を明確に分類すること」などを指示文に含めます。

以下に、自動構築プロセスにおける主要な技術要素と推奨パラメータをまとめました。これらを設定することで、より高精度なグラフの生成が可能になります。

また、2026 年時点では「自己修正ループ」を組み込む手法も注目されています。生成されたグラフを人間または別の LLM モデルで検証し、矛盾するエッジを自動的に削除または修正するフィードバック機構です。これにより、初期構築後のグラフ品質維持コストを大幅に削減できます。

Microsoft GraphRAG のアーキテクチャとコミュニティ検出

Microsoft が 2024 年に公開し、その後進化を遂げた GraphRAG（マイクロソフト版）は、特定の検索アルゴリズムに特化したアプローチで注目を集めています。従来の GraphRAG 実装が「グラフ検索」と「LLM」の直接的な結合であったのに対し、Microsoft GraphRAG は「コミュニティ検出」と「サマリー生成」を階層的に行うことで、グローバルな文脈理解を実現しています。このアーキテクチャは、特に長文書や大規模データセットの分析において強力な威力を発揮します。

Microsoft GraphRAG の核となる技術が「コミュニティ検出（Community Detection）」です。これは、グラフ内のノードを類似性に基づいてグループ化するアルゴリズムです。2026 年現在では、Louvain アルゴリズムや Leiden アルゴリズムの最適化版が標準的に実装されています。このプロセスにより、グラフは「コミュニティレベル 0」から「コミュニティレベル N」へと階層化されます。例えば、企業データであれば、「部門」「プロジェクトチーム」「個人」といった階層構造が自動的に形成されます。

各コミュニティレベルでは、LLM がそのグループ内の情報を要約した「サマリー」を生成します。検索時には、ユーザーの質問に対してまず高レベルのサマリーを検索し、必要な場合はより詳細な低レベルノードへと降下する「マップ・リデュース（Map-Reduce）」型の検索を行います。これにより、広範囲にまたがる問いに対しても、文脈を失わずに回答を生成できます。例えば、「全プロジェクトの進捗状況」という質問に対し、各チームのサマリーを集約して全体像を把握する仕組みです。

この階層構造は、グラフのサイズが巨大化しても検索速度を維持するために不可欠です。2026 年の環境では、Microsoft GraphRAG の実装においては以下の構成要素が必須となります。

• Graph Builder: エンティティと関係性を抽出してグラフを作成するモジュール。
• Community Detection Algorithm: グラフの階層構造を生成するアルゴリズム。
• Summarizer LLM: 各コミュニティのサマリーを生成するモデル（例：GPT-4 Turbo）。
• Inference Engine: 検索クエリに対して適切なレベルと文脈を選択するエンジン。

このアーキテクチャは、特に RAG の文脈依存性が高いタスク（例：競合分析、リスク評価）において優れています。ただし、サマリー生成には追加の LLM コストがかかるため、コストパフォーマンスのバランスが重要になります。2026 年のベストプラクティスでは、重要なプロジェクトのみを詳細レベルで保持し、それ以外はサマリーレベルでキャッシュする構成が推奨されます。

以下に、Microsoft GraphRAG の検索フローと従来の GraphRAG との違いを表で比較します。これにより、アーキテクチャの選定根拠が明確になります。

このように、Microsoft GraphRAG は特定のユースケースに対して最適化された強力な手法ですが、実装の複雑さも同時に高まります。自社データが持つ特性（階層性があるか、文脈依存が高いかなど）を慎重に評価した上で、導入を検討する必要があります。

ハイブリッド検索の実装パターンとパフォーマンスチューニング

単一の検索手法では限界があるため、2026 年における GraphRAG の実戦投入には「ハイブリッド検索」が不可欠です。これは、ベクトル検索（意味的類似度）とグラフ走査（構造的関連性）、そして全文検索（キーワード一致）を組み合わせるアプローチです。各検索手法の利点を活かし、欠点を補完することで、システム全体の精度とレスポンス時間を最適化します。

具体的な実装パターンとして、まずベクトル検索で候補を絞り込み、その結果に関連するグラフエッジを追跡して拡張する方法があります。例えば、ユーザーが「最新 AI 技術」を検索した場合、埋め込みモデルにより類似文書を見つけます。次に、その文書に含まれるエンティティ（例：LLM, Transformer）からグラフ内で直接接続されている関連トピック（例：NLP, Deep Learning）を自動拡張して検索結果に追加します。この「Graph Expansion」機能により、ユーザーが意識していなかった関連情報も提示できます。

もう一つの実装パターンは、スコアリングの統合です。ベクトル類似度スコアとグラフ中心性スコア（PageRank など）を線形結合し、総合的なランキングを作成します。重み付け係数（Alpha 値）の設定が重要です。2026 年時点では、機械学習を用いて検索クエリごとに最適な重みを動的に調整する手法も普及しています。例えば、探索型の質問にはグラフスコアを高く設定し、確認型の質問にはベクトルスコアを重視するような設定です。

パフォーマンスチューニングにおいても注意が必要です。グラフデータベースはノード数が増えると走査時間が指数関数的に増大する傾向があります。これを防ぐために、以下の最適化策を実装します。

• インデックスの活用: Neo4j や FalkorDB のベクトルインデックスを適切に設定し、クエリ実行計画を最適化する。
• キャッシュ層の導入: 頻出するクエリやサマリー結果を Redis や Memcached にキャッシュしてレスポンス時間を 200ms 未満に抑制。
• 読み取り専用レプリカ: 大量の検索処理を行う際に、マスターノードへの負荷分散を行う。

また、FalkorDB のような Redis 互換のグラフ DB を採用することで、Redis の高速性とグラフの柔軟性を両立させることも可能です。2026 年現在では、Neo4j と FalkorDB は市場の主要な選択肢であり、それぞれに特徴があります。Neo4j はコミュニティ規模が大きくエコシステムが充実しています。一方、FalkorDB は Redis 互換であるため、既存の Redis 環境との統合が容易で、メモリ効率に優れています。

以下に、ハイブリッド検索の実装における主要なパラメータとチューニング指針をまとめます。これらを調整することで、システムを特定のワークロードに最適化できます。

これらの設定を監視し、A/B テストを通じて最適な値を見出すことが重要です。特に、Alpha 値の調整は業務の内容によって大きく変わります。技術文書の検索ではベクトル依存度が高いため Alpha を高く、組織図分析ではグラフ依存度が高くなるため Alpha を低く設定する必要があります。

精度評価指標と改善テクニックの詳細解説

構築した GraphRAG システムが実際に期待通り動作しているかを検証するための「精度評価」は、運用開始後に継続的に行う必要があります。2026 年時点の標準的な評価指標には、「Faithfulness（忠実度）」、「Relevancy（関連性）」、「Context Precision（文脈精度）」があります。これらの指標を数値化することで、システムの質を客観的に管理できます。

「Faithfulness」は、生成された回答が検索された根拠情報に基づいているかを評価する指標です。LLM が幻覚を起こして情報を捏造していないかを確認します。「Relevancy」は、回答がユーザーの質問に対して直接的に有用であるかどうかを示します。そして、「Context Precision」は、検索結果の中に必要な情報が含まれている割合を表します。これらを測定するために、RAGAS（Retrieval-Augmented Generation Assessment）や TruLens などの評価ライブラリが広く利用されています。

2026 年現在では、これらの指標を自動的に監視するダッシュボードシステムも一般的です。例えば、回答生成時に各スコアをログに出力し、閾値（例：Faithfulness < 0.8）を下回った場合にアラートを発令します。さらに、改善のための具体的なテクニックとして「プロンプト最適化」や「ファインチューニング」があります。LLM のプロンプトを変更するだけでなく、RAG システム全体の構成を見直すことで精度向上が可能です。

具体的には、以下の 3 つの改善アプローチが効果的です。

1. 検索結果の再ランク: ベクトル検索で取得した候補を、グラフ構造や文脈に基づいて再評価して上位表示させる。
2. クエリ変換: ユーザーの質問を、より検索しやすい形（例：キーワード抽出）に前処理する。
3. フィードバックループ: ユーザーの評価（高評価/低評価）を取得し、そのデータを用いてシステムを継続的に学習させる。

また、評価データの収集には「Golden Dataset（正解セット）」の構築が有効です。専門家によって作成された質問と正解のペアを用いて、定量的なテストを実行します。2026 年では、この Golden Dataset を自動生成する LLM ツールも登場しており、人手によるコストを大幅に削減しています。

以下に、各評価指標の詳細定義と測定方法をまとめました。これらの指標を意識して設計することで、より堅牢な GraphRAG システムを構築できます。

このように評価と改善を繰り返すことで、システムは運用とともに成熟していきます。特に、初期導入時には精度が低いことが多いため、段階的な運用計画を立てることが重要です。

GraphRAG ツール選定比較と実装ロードマップ

最後に、実際のプロジェクトで使用するツールを選定し、段階的に導入するためのロードマップを示します。2026 年現在、GraphRAG を構築する際に主要な候補となるのは Neo4j、FalkorDB、LangChain、LlamaIndex、Microsoft GraphRAG です。それぞれの特徴を踏まえて、プロジェクトの規模や要件に合わせた選定基準が必要です。

Neo4j はグラフデータベースの定番であり、豊富なドキュメントとコミュニティサポートがあります。Enterprise Edition ではベクトルインデックスや GDS ライブラリが標準装備されており、大規模なエンタープライズユースに適しています。一方で、ライセンスコストが高くなる可能性があります。FalkorDB は Redis 互換性を売りにしており、既存の Redis インフラを活かしたい場合に最適です。低遅径で高速なアクセスが必要なケースでは、FalkorDB の Cypher サポートが有効に機能します。

ライブラリ選定については、LlamaIndex が「グラフインデックス」を強力にサポートしており、研究開発や実験的な用途に向いています。一方、LangChain は「GraphQA」モジュールを通じて Neo4j や ArangoDB との統合が容易で、より一般的なアプリケーション開発に適しています。Microsoft GraphRAG は独自のアプローチですが、Azure 環境での利用や大規模データ分析において特化しており、Microsoft エコシステム内での活用を想定している場合に最適です。

実装ロードマップとしては、まず PoC（概念証明）から始めます。小規模なデータセットを用いて、GraphRAG の基本フローが動作するかを確認します。次に、評価指標に基づいたチューニングを行い、精度と速度のバランスを取ります。最後に、本番環境への展開を行います。この際、セキュリティ要件や監査ログの整備も忘れずに行います。

以下に、主要ツールの選定基準を整理した比較表を示します。これにより、プロジェクトの要件に合わせて最適な組み合わせを選択できます。

この比較表を参考にしつつ、チームの技術スタックや予算、スケーラビリティ要件を総合的に判断して最終的なツール選定を行ってください。特に、2026 年以降はクラウドネイティブな環境での展開が主流となるため、オンプレミスとクラウドのハイブリッド構成も検討対象に入れます。

よくある質問（FAQ）

GraphRAG の構築においては、多くの技術的・実務的な疑問が生じます。ここでは、よく寄せられる質問に専門的な観点から回答します。

Q1. GraphRAG 導入時の初期コストはどのくらいかかるか？ A1. GraphRAG の初期コストは、データの規模と使用する LLM の選択によって大きく変動します。Neo4j Enterprise Edition のライセンス料や、LLM のトークン使用料を考慮すると、小規模プロジェクトでも月額数万円〜数十万円の見積もりが必要です。大規模なデータセットの場合は、GPU サーバーの構築費が追加で数百万円かかることもあります。

Q2. 既存のベクトルデータベースと併用することは可能か？ A2. 可能です。2026 年現在では、FalconDB や Neo4j 自体がベクトルインデックスをサポートしており、単一 DB で完結させることが一般的です。しかし、既存の Pinecone や Milvus を利用する場合は、ハイブリッド検索機能を用いて連携させることで、柔軟なアーキテクチャを構築できます。

Q3. LLM の幻覚（ハルシネーション）は完全に防げるか？ A3. 100% 防ぐことはできませんが、GraphRAG は大幅に抑制できます。グラフ構造を用いて事実関係を検証する仕組みがあるため、ベクトル RAG よりも信頼性が高まります。しかし、LLM の確率的な性質上、ゼロにはならないことを前提とした運用体制が必要です。

Q4. データ更新時のリアルタイム性は保てるか？ A4. 可能です。Neo4j や FalkorDB はトランザクション処理に強く、即時のノード追加・削除が可能です。ただし、大規模な構造変更の場合はグラフ再構築のオーバーヘッドが発生するため、非同期処理やバッチ処理を活用して負荷を分散する必要があります。

Q5. Python 以外の言語でも実装可能か？ A5. はい、可能です。Cypher クエリは SQL に準拠しており、Java や C# など多くの言語でネイティブなドライバーが提供されています。ただし、LLM の連携には Python のエコシステム（LangChain/LlamaIndex）が最も充実しているため、Python を推奨します。

Q6. プライバシー保護やデータセキュリティ対策はどうするか？ A6. 重要課題です。Neo4j Enterprise では暗号化やアクセス制御機能が標準提供されています。また、Cloud 環境での利用時には VPC 内の通信制限や、データの匿名化処理（PII の除去）を前処理として実施することが推奨されます。

Q7. グラフの自動抽出精度はどれくらいか？ A7. LLM の性能に依存しますが、2026 年現在では GPT-4o や Llama 3.1 を使用した場合、エンティティ抽出の F1 スコアは 85%〜90% 程度に達します。ただし、専門用語や曖昧な表現が含まれる文書では精度が低下するため、事前のプロンプト調整が必要です。

Q8. ベクトル検索とグラフ検索の重み付けはどう決めるか？ A8. ドキュメントの性質によって異なります。技術文書は概念間の関係性が重要であるためグラフスコアを重視し、一般的な Q&A は単語の意味的類似度が重要であるためベクトルスコアを重視します。A/B テストで最適な Alpha 値を見つけるのが確実です。

Q9. クラウドプロバイダーの違いによる影響はあるか？ A9. Azure（Microsoft GraphRAG）や AWS、GCP のいずれでも利用可能です。ただし、Azure 環境では Microsoft GraphRAG との親和性が高く、AWS や GCP では Neo4j Atlas など独自のサービスが提供されています。インフラコストを考慮して選定してください。

Q10. 今後の技術トレンドはどうなるか？ A10. 2026 年以降は、マルチモーダルな GraphRAG（画像や音声との結合）や、自律的な自己修正グラフの構築が主流になると予想されます。また、LLM のコンテキストウィンドウ拡大に伴い、GraphRAG の役割も「推論支援」から「構造化知識管理」へとシフトしていくでしょう。

まとめ

本記事では、ナレッジグラフと RAG を組み合わせた GraphRAG の構築方法について、2026 年の技術標準を踏まえて詳細に解説しました。要点を以下にまとめます。

• GraphRAG の必要性: ベクトル RAG では解決できない多段推論やグローバル検索の問題に対し、グラフ構造による関係性維持が有効な解決策となる。
• ツールの選定: Neo4j や FalkorDB などのグラフ DB と、LlamaIndex や LangChain などのラッパーライブラリを組み合わせて実装する。Microsoft GraphRAG は大規模データ分析に特化している。
• 自動構築の重要性: LLM を用いた自動抽出により手動作成コストを削減できるが、プロンプト設計とエンティティ解決による品質管理が不可欠である。
• ハイブリッド検索: ベクトル検索とグラフ走査を組み合わせることで、精度とレスポンス時間のバランスを最適化できる。
• 評価と改善: Faithfulness や Relevancy などの指標を用いた継続的な評価と、プロンプト調整や再ランクによるチューニングが運用の鍵となる。

GraphRAG は、AI システムの知能度を一段階引き上げるための重要な技術です。PC を自作する際のように、構成部品の選定から接続、最適化まで丁寧に行うことで、堅牢で高度な AI 検索システムを構築することが可能です。2026 年時点でも進化を続けるこの分野において、本記事が皆様のプロジェクトの成功に一助となれば幸いです。