知識グラフ

知識グラフとは

知識グラフ（Knowledge Graph）は、概念・人物・組織などを「ノード」、それらの関係を「辺（エッジ）」として表現するデータ構造です。AIに「何が何とどう関係しているか」を理解させる基盤になります。

例えば「A社は B社の親会社」「B社は C氏が代表」といった情報を、単なる文章ではなく関係性のネットワークとして保持します。

構造

• ノード: 人物・会社・法令・判例・概念など
• エッジ: 「親会社」「代表者」「引用」「関連」など関係の種類
• 属性: 設立日・所在地・施行日など、補足情報

士業の実務での活用イメージ

• 税理士: 顧問先のグループ会社構造・関連当事者の関係を可視化
• 弁護士: 判例同士の引用関係、当事者の関係図を整理
• 社労士: 法人・事業所・被保険者の関係整理
• 司法書士: 会社の役員変遷・株主構成の追跡
• 行政書士: 許認可で求められる関係者・要件の関係整理

関係性が複雑な案件ほど、文章ではなくグラフで持つ価値が大きくなります。

RAGとの関係

知識グラフをRAGの土台として使う構成がGraphRAGです。通常のRAGが文書チャンクを返すのに対し、GraphRAGは関連するノードと関係を返すため、関係性のある問いに強くなります。

注意点

• 構築・メンテナンスのコストは通常の文書検索より高めです。対象領域を絞って始めるのが現実的です。
• グラフ抽出の精度が回答品質を左右するため、運用後の検証と修正が欠かせません。