・英語による用語：GraphRAG
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：グラフラグ
・種別：ナレッジグラフ活用型RAG
・位置づけ：RAGの発展形
・関連：RAG ／ ナレッジグラフ ／ エンベディング ／ ハイブリッド検索
・備考：ナレッジグラフ（構造化知識）を組み合わせ、情報のつながりをたどって回答精度を高めたRAG。
GraphRAG（グラフラグ）とは？知識のつながりを活かすRAG
GraphRAG（グラフラグ）とは、RAG（検索拡張生成）にナレッジグラフ（物事と関係を構造化した知識ネットワーク）を組み合わせ、情報どうしのつながりをたどりながら回答精度を高める手法です。通常のRAGの弱点を補う発展形として注目されています。
一般的なRAGは、質問に意味的に近い文章の断片（チャンク）をベクトル検索で集めて回答します。しかしこの方式は、複数の資料にまたがる関係性や、「全体像を俯瞰する」ような問いには弱いという課題がありました。GraphRAGは、あらかじめ情報をエンティティ（人・物・概念）と関係のグラフとして整理しておき、そのつながりをたどることで、点在する情報を関連づけた回答や、要約的な問いへの対応を可能にします。
複雑な社内ナレッジ、調査レポート、規程やマニュアルの相互参照など、「情報同士の関係」が重要な領域で効果を発揮します。一方、質の高いナレッジグラフの構築・維持には手間がかかるため、ベクトル検索との併用や対象の絞り込みなど、費用対効果を見極めた設計が求められます。
