GraphRAG(グラフラグ)とは

GraphRAGとは、文書から「言葉と言葉のつながり（ナレッジグラフ）」を組み立て、それを手がかりに質問へ答えるRAG（検索拡張生成）の手法です。Microsoft Researchが2024年2月に発表しました。社内の資料をAIに読ませて答えさせる仕組みを、一歩進化させる試みといえます。

ふつうのRAGが苦手な「全体を見渡す質問」に強い

ふつうのRAGは、質問に意味が近い文章の断片を拾ってAIに渡します。「契約期間は何年か」のようにピンポイントの事実を探す質問は得意です。一方で「この資料群から全体として何が言えるか」「離れた情報のつながりは何か」といった、文書全体を俯瞰する問いには弱いという弱点がありました。

GraphRAGは、登場する人物・組織・概念とその関係をつながりの地図（グラフ）に整理し、関係の濃い固まりごとに要約をあらかじめ作っておきます。この下ごしらえによって、資料の一部だけでなく「全体を見渡す質問」にも答えられるようになります。ここでいう「全体を見渡す質問」とは、世界規模という意味ではなく、対象の文書群ぜんたいに目を通さないと答えられない問いのことです。

どんな業務に効くか

社内に散らばる調査レポート・問い合わせ履歴・契約書などをまとめて読ませ、「全体の傾向」「隠れた関係性」「横断するテーマ」を引き出したい場面に向いています。人が大量の文書を読み込んで俯瞰する作業を、肩代わりさせる発想です。

GraphRAGに関するよくある質問

GraphRAGはキーワードが直接ヒットしない質問にも答えられるのですか？

答えられます。Microsoftの実験では、あるニュース記事群に特定の固有名詞を含む質問を投げたところ、ふつうのRAGは該当箇所を見つけられず答えられなかったのに、GraphRAGはつながりの地図（ナレッジグラフ）をたどって出典つきで回答できました。キーワードが直接ヒットしなくても、関係の網をたどれば答えにたどり着けるのです。

GraphRAGは普通のRAGと何が違いますか？

普通のRAGは質問に意味が近い文章の断片を拾うためピンポイントの事実探しは得意ですが、文書全体を俯瞰する問いには弱いという弱点がありました。GraphRAGは登場する人物・組織・概念の関係を地図に整理し、関係の濃い固まりごとに要約をあらかじめ作っておくことで、全体を見渡す質問にも答えられます。

GraphRAGはどんな業務に向いていますか？

社内に散らばる調査レポート・問い合わせ履歴・契約書などをまとめて読ませ、「全体の傾向」「隠れた関係性」「横断するテーマ」を引き出したい場面です。人が大量の文書を読み込んで俯瞰する作業を肩代わりさせます。