・英語による用語：Knowledge Graph
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：ナレッジグラフ（知識グラフ）
・種別：知識表現技術
・位置づけ：知識を関係のネットワークで表す構造
・関連：RAG ／ オントロジー ／ エンベディング ／ 生成AI
・備考：物事（エンティティ）と関係をノードとリンクで結んで表す、構造化された知識表現。
Knowledge Graph（ナレッジグラフ）とは？知識を関係でつなぐ構造
Knowledge Graph（ナレッジグラフ／知識グラフ）とは、人・物・場所・概念といった物事（エンティティ）を「ノード」として、それらの間の関係を「リンク」として結び、知識を意味的なネットワークとして構造化して表現するしくみです。たとえば「東京 ―（首都である）→ 日本」「AIインサイト ―（分野）→ AI」のように、事実を関係の集まりとして整理します。
ナレッジグラフの強みは、単なるデータの羅列ではなく、物事どうしのつながりをたどって推論・検索できる点にあります。検索エンジンが人物や企業の情報をまとめて表示したり、レコメンドや質問応答で関連情報を的確にたどったりできるのは、背後にこうした構造化知識があるためです。
生成AIの文脈では、ナレッジグラフはLLMの弱点を補う存在として再注目されています。事実関係が明確に構造化されているため、LLMの曖昧さやハルシネーションを抑え、根拠のある回答を支える情報源として活用できます。ベクトル検索（エンベディング）とグラフを組み合わせ、RAGの精度を高める「GraphRAG」的なアプローチも広がっています。
一方で、質の高いナレッジグラフの構築・維持には、対象領域の整理（オントロジー設計）やデータの継続的な更新といった手間がかかります。それでも、企業の専門知識を正確にAIへ渡す基盤として、その価値が見直されています。
