01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
知識グラフは、現実世界の実体とその関係をネットワークとして表現します。主な構成要素はノード、エッジ、ラベルで、異なる情報源のデータに識別情報や文脈を与えて関連付けられます。検索や質問応答では、単語の一致だけでなく、複数の実体にまたがる関係をたどって情報を取得する用途に利用できます。また、GraphRAGでは文書から抽出した実体と関係を知識グラフにまとめ、LLMへの参照情報として使います。ただし、知識グラフの定義には議論があり、知識ベースやオントロジーとの境界は一様ではありません。登録情報や自動処理が常に正しいとは限らず、知識グラフ自体が情報の正確性を保証するものでもありません。
02 / IN PRACTICE
Knowledge Graphの活用例
たとえば、こんな場面で
社内の製品、顧客、契約、担当部署を実体として登録し、それぞれの関係を結ぶことで、複数の文書やデータベースをまたぐ質問への情報検索に活用できます。検索サービスで人物・場所・事物に関する事実を整理して提示する用途も考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入時は、何を実体として扱い、どの関係を記録するかを明確にします。情報源の信頼性や更新方法も確認し、検索結果や生成回答を知識グラフだけで無条件に正しいと判断しないことが重要です。
参考資料
What Is a Knowledge Graph? | IBM （新しいタブで開きます）What is GraphRAG? - Graph Retrieval-Augmented Generation Explained - AWS （新しいタブで開きます）How Google's Knowledge Graph works （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
READ & LEARN
記事一覧を見る 用語を知ったら、活用を知る。
AI LABで、AIの動向や業務に取り入れるヒントを読む。