GraphRAGとは？通常のRAGとの違いは「関係をたどってつなぐ」こと｜向くデータと実装の限界

RAGやナレッジグラフの資料を読んでいると、「GraphRAG」という言葉に行き当たることがあります。

通常のRAGと何が違うのか、自分が扱うデータに向くのかが分かりにくいところです。

この記事では、GraphRAGが通常のRAGと何が違うのか、どんなデータ・問いに向くのかを、公式資料の記述から整理します。

GraphRAGとは、ナレッジグラフを検索の土台に使うRAGの一種

ナレッジグラフは、ものごとと関係を明示的なデータとして持つ仕組みです。詳しい構造は同記事に譲ります。

GraphRAGは、この構造を検索の土台に使うRAGの一種です。

Neo4jは、GraphRAGを「グラフデータ構造の豊かなコンテキストを活用する検索メカニズム」と説明しています。

一方でGraphRAGという語は、Microsoft Researchが自社の研究プロジェクトに付けた名前でもあります。

本記事では、Microsoft Researchの方式と、一般にGraphRAGと呼ばれる構成を書き分けて整理します。

Neo4jが挙げる通常のRAGとの違いは「断片を集める」か「関係をたどってつなぐ」か

Microsoft Researchは、通常のRAG(ベースラインRAG)について2つの弱点を指摘しています。

同社によれば、ベースラインRAGは情報の関連付けが苦手で、複数の情報源をまたぐ質問に弱いとされています。

また、データセット全体を俯瞰して理解する必要がある問いも苦手だと説明されています。

同社が挙げる例では、ある組織の行動を横断的に尋ねる質問に対し、ベースラインRAGは「テキストに具体的な情報がない」と回答しました。

一方で同社の方式によるGraphRAGは、出典付きの詳細な回答を返したとされています。

ベースラインRAGが頼るベクトル検索そのものの仕組みは、同記事に譲ります。

Microsoft Researchの方式に見る具体的な処理の流れ

Microsoft Researchが公開しているGraphRAGプロジェクトのドキュメントには、具体的な処理の流れが示されています。

まずLLMが文章の集まりからエンティティと関係を抽出し、グラフを構築します。

次に「Leiden」という手法でグラフを階層的にクラスタリングし、意味のまとまり(コミュニティ)を作ります。

それぞれのコミュニティについて、LLMがボトムアップで要約を作ります。

検索時には、コーパス全体を横断する質問には要約をたどる「Global Search」、特定の対象に絞った質問には隣接するノードへ広げる「Local Search」を使い分けます。

これはMicrosoft Researchの実装における具体的な流れであり、GraphRAGを名乗るすべての実装が同じ手順を踏むわけではありません。

どんなデータ・問いに向くのか

Microsoft Researchが挙げる例では、複数の情報源をまたいでつなぎ合わせる必要がある質問や、データセット全体の主要なテーマを尋ねる質問で効果が示されています。

Neo4jは、複雑で多段階の質問に答える必要がある場面に向くと説明しています。

同社は用途の例として、法務・コンプライアンス、投資調査、バイオテック、サプライチェーン、不正検知といった、信頼性の高い出力が求められる業務領域を挙げています。

これらはNeo4jが挙げる例示であり、業界の多数派がこの構成を採用しているという記述ではありません。

Neo4jの記事は主にこうした業務領域の例を挙げており、単純な事実を1件だけ探す問いに向くかどうかには触れていません。

実装は一つではない: AWS Bedrockの例

GraphRAGという名前でも、実装が一つに定まっているわけではありません。

Amazon Bedrock Knowledge BasesのGraphRAG機能は、Microsoft Researchの方式とは異なる順序で処理します。

同機能は、まずベクトル検索で関連するノードを取得し、その後グラフをたどって詳細情報を集めます。

ベクトル検索を置き換えるのではなく、組み合わせる実装です。

万能ではない理由

Microsoft Researchは、GraphRAGがベースラインRAGと同程度の忠実性(事実に沿っているか)を達成しているとも明記しています。

優れているのは複数の情報源をまたぐ複雑な質問への対応力であり、事実への忠実性そのものが上回っているとは述べていません。

AWS Bedrockのドキュメントには、複数の情報源をまたいだ根拠付けが「正確性を高め、ハルシネーションを抑えるのに役立つ」とあります。防げる・なくなるとは書かれていません。

Amazon Bedrock Knowledge BasesのGraphRAG機能には、いくつかの制約も明記されています。グラフ構築の設定はカスタマイズできず、対応するデータソースはAmazon S3のみで、1データソースあたりのファイル数にも上限があります。

これらはAmazon Bedrockというサービス固有の制約であり、GraphRAG全般に当てはまる制約ではありません。

Microsoft Research方式には、LLMによるエンティティ・関係の抽出とコミュニティ要約という構築工程があります。Neo4jが挙げる構成例でも、ノードと関係性のモデリング、既存データの取り込み、非構造化データのグラフ化といった工程が必要になります。

よくある質問

GraphRAGを使えば通常のRAGより必ず精度が上がりますか

必ずとは言えません。Microsoft Researchは、GraphRAGが通常のRAGと同程度の忠実性にとどまるとも説明しています。

優位性が示されているのは、複数の情報源をまたぐ複雑な質問への対応力であり、事実への忠実性そのものが常に上回るわけではありません。

RAG全体の仕組みはRAGで扱っています。

GraphRAGとAgentic RAGは同じものですか

同じではありません。GraphRAGはグラフ構造を検索や要約に使う仕組みで、Agentic RAGは検索の回し方そのものをAIが動的に決める仕組みです。

軸が異なる話のため、本記事では扱いません。

まとめ

GraphRAGとは、ナレッジグラフを検索の土台に使うRAGの一種です。Neo4jの説明とMicrosoft Researchの研究プロジェクトの両方が背景にあります。

Neo4jの説明では、通常のRAGとの違いは、断片を集めるだけでなく、関係をたどってつなぐ点です。Microsoft Researchの比較では、複数の情報源をまたぐ質問やデータセット全体を俯瞰する質問で効果が示されています。

実装は一つではありません。Microsoft Researchの方式は先にグラフを構築してから検索しますが、AWS Bedrockの例のようにベクトル検索と組み合わせる実装もあります。

万能でもありません。Microsoft Researchによれば、通常のRAGと同程度の忠実性にとどまります。方式によっては、LLMによるグラフ構築やモデリング・取り込みといった手間もかかります。

RAGやナレッジグラフを使った検索基盤の設計についてご相談がある場合はお問い合わせはこちらからご相談ください。

この記事の出典

• GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data(Microsoft Research公式ブログ、2024-02-13公開、2026-09-13確認)
• GraphRAG(Microsoft GraphRAGプロジェクト公式ドキュメント、2026-09-13確認)
• What Is GraphRAG?(Neo4j公式ブログ、2026-03-24公開、2026-09-13確認)
• Build a knowledge base with Amazon Neptune Analytics graphs(Amazon Bedrock公式ドキュメント、2026-09-13確認)