ナレッジグラフ
Knowledge Graph
ナレッジグラフとは、データ同士の「関係性」をグラフ構造で表現したデータベース。「A社はBさんが担当で、BさんはC製品の専門家」という繋がりをAIが辿ることで、RAGより複雑な関係性の質問に答えられます。 #ジェネサプ #AI用語
詳しい解説
ナレッジグラフとは、情報（エンティティ）とその間の「関係（リレーション）」をグラフ構造（ノードとエッジ）で表現したデータベースです。「GoogleはMountain Viewに本社がある」「Mountain ViewはカリフォルニアにあるアメリカのCity」のような関係性を体系的に格納します。
通常のRAG（ベクター検索）は文書の「意味的な近さ」で検索しますが、ナレッジグラフは「A社の担当者が関わるプロジェクトに紐づく技術課題は？」のような、複数の関係を辿る複雑な質問に対応できます。Microsoftの「GraphRAG」はナレッジグラフとRAGを組み合わせた手法として注目されています。
現場での使い方・事例
顧客関係の可視化：「この顧客企業にはどの製品を導入していて、担当者は誰で、過去にどんなトラブルがあったか」という複雑な関係性をナレッジグラフで表現することで、AIが「この顧客のリスク要因は？」のような複合的な質問に答えられるシステムが構築できます。
社内専門知識の体系化：「このシステムの担当者はAさん・Bさんで、関連する技術はC・Dで、過去のトラブルはE」という組織知識をグラフ構造で管理することで、「このシステムで問題が起きたら誰に聞けばいいか」をAIが即答できます。
よくある誤解
「ナレッジグラフは大企業の基幹システムの話」という印象がありますが、Notionのデータベースとリレーション機能は簡易的なナレッジグラフとして機能します。「人・プロジェクト・技術・顧客」を繋いで管理するだけで、組織のナレッジグラフ的な運用は今すぐ始められます。