Microsoftが開発したGraphRAGは、従来のRAGでは捉えにくかった「情報同士の関係」や「データ全体の構造」をAIが理解するための技術です。
この記事では、MicrosoftがGraphRAGに何を賭けているのかを、次のポイントから整理します。
- 従来型RAGでは何が足りないのか
- GraphRAGは何を変えるのか
- Microsoftが目指す企業データ活用とは何か
- AIエージェント時代にGraphRAGが重要になる理由
- GraphRAGの課題と今後の方向性
GraphRAGの仕組みだけでなく、MicrosoftのAI戦略まで踏み込んで解説します。
GraphRAGとは何か｜従来のRAGとの違い
GraphRAGとは、文章の中から人物、企業、製品、技術などを抽出し、それぞれの「関係性」まで整理してAIの回答に活用する仕組みです。
従来型RAGは、質問と意味が近い文章を検索し、その情報をもとに回答します。特定の情報を探す用途には向いていますが、複数の文書に分散した情報をつなげたり、データ全体の傾向を把握したりすることは得意ではありません。
GraphRAGは、情報同士をグラフ構造で整理することで、この弱点を補います。
| 項目 |
従来型RAG |
GraphRAG |
| 主な考え方 |
関連する文章を探す |
情報同士の関係を整理する |
| 得意な質問 |
特定情報の検索 |
関係性・全体傾向の分析 |
| 情報の扱い |
文書・文章単位 |
人物・企業・技術などのつながり |
| 全体把握 |
やや苦手 |
得意 |
| 向いている用途 |
FAQ、社内検索、マニュアル検索 |
市場分析、研究資料、契約関係、顧客分析 |
たとえば、「A社がB社と提携した」「B社が新技術を開発した」「その技術がC市場で利用されている」という情報が別々の文書に存在するとします。
従来型RAGでは、それぞれの文章を個別に検索します。一方、GraphRAGではA社、B社、新技術、市場の関係を整理するため、「A社の提携が市場にどのような影響を与えているのか」といった複数情報を組み合わせる質問にも対応しやすくなります。
ただし、GraphRAGがすべての用途で優れているわけではありません。単純な文書検索であれば、従来型RAGの方が構成がシンプルです。
GraphRAGが特に力を発揮するのは、複数の情報を横断し、「誰と誰が関係しているのか」「全体として何が起きているのか」を理解する必要がある場面です。
つまり、従来型RAGが「情報を探す仕組み」だとすれば、GraphRAGは「情報のつながりまで理解する仕組み」と考えると分かりやすいでしょう。
なぜ従来型RAGだけでは不十分なのか
従来型RAGは、質問と意味が近い文章を検索し、その内容をもとにAIが回答する仕組みです。FAQや社内規程、マニュアル検索など、答えが明確な用途では有効です。
一方で、企業がAIに求めるのは単純な情報検索だけではありません。複数の資料を横断し、共通点や関係性、全体の傾向まで整理したい場面も増えています。
たとえば、「顧客の不満に共通する原因は何か」「複数の企業や技術はどうつながっているのか」「大量の資料から主要テーマを整理できるか」といった質問です。
| 課題 |
内容 |
| 情報の分散 |
必要な情報が複数の文書に分かれている |
| 関係性の把握 |
人物、企業、技術などのつながりを整理しにくい |
| 全体像の理解 |
大量データから傾向や主要テーマを把握しにくい |
特に難しいのが、データ全体を対象にした質問です。特定の文章を見つけるだけでは、「全体として何が起きているのか」まで十分に把握できないことがあります。
GraphRAGは、この課題に対応するため、情報同士の関係を整理し、複数の文書を横断して理解しやすくします。
つまり、MicrosoftがGraphRAGで目指しているのは、AIを「情報を探すツール」から「情報のつながりや全体像まで整理できるツール」へ進化させることです。
MicrosoftはGraphRAGに何を賭けているのか
MicrosoftがGraphRAGで目指しているのは、単なる検索精度の向上ではありません。企業データの関係性や全体像をAIが理解し、分析や意思決定に活用できる状態をつくることだと考えられます。
| Microsoftが重視すること |
GraphRAGの役割 |
| 企業データの活用 |
社内データをAIが使いやすくする |
| 関係性の理解 |
人物・企業・技術などのつながりを整理する |
| 知識の構造化 |
文書をAIが参照しやすい形に整理する |
| 全体像の把握 |
大量データから傾向や主要テーマを整理する |
| 意思決定支援 |
検索だけでなく分析や判断材料の提示につなげる |
企業には、契約書、議事録、顧客対応履歴、研究資料、製品情報など、多くの独自データがあります。GraphRAGは、こうした情報を単なる文書として扱うのではなく、関係性を含めて整理します。
これにより、AIは「情報を探す」だけでなく、「情報同士がどうつながっているか」「全体として何が起きているか」まで把握しやすくなります。
つまり、MicrosoftがGraphRAGに賭けているのはKnowledge Graphそのものではなく、企業データをAIが理解し、調査・分析・意思決定に活用できる仕組みだと考えられます。
GraphRAGの仕組み｜AIはどうやって関係性を理解するのか
GraphRAGでは、文章をそのまま検索するだけではなく、文書の中から重要な情報を抽出し、それぞれの関係を整理します。
| 流れ |
内容 |
| 文書を分割 |
長い文章を扱いやすい単位に分ける |
| 情報を抽出 |
人物、企業、製品、技術などを見つける |
| 関係を整理 |
情報同士のつながりを整理する |
| グラフ化 |
関係性を構造として表す |
| グループ化 |
関係の強い情報をまとめる |
| 要約 |
グループごとの特徴や重要情報を整理する |
| 検索・回答 |
質問に応じて関連情報を取得し回答する |
たとえば、複数の資料にA社、B社、生成AI、金融サービスといった情報が含まれている場合、GraphRAGはそれぞれを別々に扱うだけではありません。
A社とB社が提携している、B社が生成AIを開発している、その技術が金融サービスで利用されているといった関係まで整理します。
そのため、AIは特定の文章を探すだけでなく、企業・技術・市場などのつながりをたどりながら情報を取得しやすくなります。
さらに、関係の強い情報をグループとしてまとめ、その特徴を要約することで、個別情報だけでなくデータ全体の重要なテーマも把握しやすくなります。
つまりGraphRAGの特徴は、文章を検索するだけではなく、情報を抽出し、関係を整理し、AIが全体像を理解しやすい構造へ変えることにあります。
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Local Search・Global Search・DRIFT Searchは何が違うのか
GraphRAGでは、質問の内容に応じて検索方法を使い分けます。代表的なのが、Local Search、Global Search、DRIFT Searchです。
| 検索方法 |
向いている質問 |
特徴 |
| Local Search |
特定の企業・人物・技術を知りたい |
対象に近い情報を詳しく調べる |
| Global Search |
データ全体の傾向を知りたい |
全体のテーマや傾向を整理する |
| DRIFT Search |
特定テーマから広く調べたい |
個別情報と全体情報を組み合わせる |
Local Searchは、「A社はどの企業と提携しているのか」といった、特定の対象を詳しく調べる場合に向いています。
Global Searchは、「この資料全体で重要なテーマは何か」といった、データ全体の傾向を把握する質問に向いています。
DRIFT Searchは、特定の企業やテーマを起点にしながら、関連する情報へ検索範囲を広げる方法です。
つまりGraphRAGは、すべての質問を同じ方法で検索するのではなく、「個別情報」「全体傾向」「両方を組み合わせた探索」を使い分けられることが特徴です。
MicrosoftはなぜLazyGraphRAGまで開発したのか
GraphRAGの課題の一つが、インデックス作成にかかるコストです。
従来のGraphRAGでは、文書からエンティティや関係を抽出し、コミュニティを作成して要約します。そのため、事前処理で多くのLLM処理が必要になる場合があります。
そこでMicrosoftが開発したのがLazyGraphRAGです。最初から大量の要約を作るのではなく、質問時に必要な情報を絞り込みながら探索します。
| 項目 |
GraphRAG |
LazyGraphRAG |
| 事前処理 |
多い |
少ない |
| 要約 |
事前に作成 |
必要に応じて処理 |
| 初期コスト |
高くなりやすい |
抑えやすい |
| 特徴 |
豊富な知識構造を作る |
必要な情報を効率的に探索する |
LazyGraphRAGの狙いは、GraphRAGの強みを残しながら、事前処理や検索にかかるコストを抑えることです。
つまりMicrosoftは、すべてのデータを最初から詳細に構造化するのではなく、必要な情報を必要なタイミングで詳しく調べる方向へ進めています。
LazyGraphRAGは、GraphRAGをより実用的で導入しやすい仕組みに近づけるための技術と考えることができます。
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GraphRAGはAIエージェント時代になぜ重要なのか
AIエージェントが業務を行うには、質問に答えるだけでは不十分です。必要な情報を探し、複数の情報をつなぎ、状況を理解したうえで次の行動を判断する必要があります。
そのために重要になるのが、AIへ渡す「文脈」です。GraphRAGは、企業データを単なる文章として検索するのではなく、人物、企業、製品、技術などの関係性まで整理します。
| 要素 |
主な役割 |
| LLM |
情報を理解し、回答や判断を行う |
| GraphRAG |
必要な知識や関係性を取得する |
| MCP |
外部データやツールへ接続する |
| AIエージェント |
目的に応じて一連の処理を進める |
たとえば、「最近増えている顧客課題を分析して改善案をまとめる」といった業務では、単純な検索だけでは十分ではありません。
GraphRAGを活用すると、顧客、製品、問い合わせ内容、発生している問題などの関係を整理しながら情報を取得できます。
その情報をAIエージェントが利用することで、複数のデータをまとめて分析し、次の行動を考えやすくなります。
つまりGraphRAGはAIエージェントそのものではなく、AIエージェントが企業データを理解するための「知識・文脈の取得基盤」として活用できる技術です。
AIが回答するだけでなく業務を進める時代になるほど、「どの情報を参照し、どの関係を理解して判断するのか」が重要になります。その意味でGraphRAGは、AIエージェント時代の企業データ活用を支える重要な技術の一つです。
Microsoft Discoveryへの統合から見える本当の狙い
GraphRAGの研究を見るうえで重要なのが、Microsoft Discoveryへの展開です。
Microsoft Researchは、GraphRAGやLazyGraphRAGの技術を、科学研究向けのAIエージェント基盤「Microsoft Discovery」へ展開しています。
これは、GraphRAGが単なる検索技術ではなく、AIエージェントが大量の専門データを理解し、調査や分析に活用するための基盤へ広がっていることを示しています。
| 段階 |
役割 |
| GraphRAG |
情報同士の関係を整理する |
| LazyGraphRAG |
必要な情報を効率的に探索する |
| Microsoft Discovery |
AIエージェントが研究・分析に活用する |
ここから見えるのは、MicrosoftがGraphRAGを単独の製品として広げたいだけではないということです。
狙いは、AIが大量のデータを検索するだけでなく、複数の情報をつなぎ、全体像を整理しながら複雑な調査や分析を進められるようにすることだと考えられます。
つまりMicrosoft Discoveryへの展開は、GraphRAGの役割が「情報検索」から「AIによる調査・分析・発見」へ広がっていることを示す動きです。
GraphRAGが向いている企業・向いていない企業
GraphRAGは、大量の情報を横断して、関係性や全体像を把握したい企業に向いています。
一方で、FAQ検索やマニュアル検索のように、特定情報を探すことが中心なら、従来型RAGの方がシンプルな場合があります。
| 利用ケース |
相性 |
理由 |
| 市場分析 |
高い |
企業・技術・動向を横断して整理しやすい |
| 研究資料の分析 |
高い |
論文や研究テーマの関係を把握しやすい |
| 契約関係の分析 |
高い |
企業・契約・条件のつながりを整理しやすい |
| 顧客問い合わせ分析 |
高い |
顧客・製品・課題の関係を見つけやすい |
| 社内FAQ |
低め |
単純な検索で十分な場合が多い |
| マニュアル検索 |
低め |
特定情報の検索が中心になりやすい |
GraphRAGが特に向いているのは、複数の情報をつなげないと答えにくい業務です。
たとえば市場分析では、企業情報、提携、製品、技術などを横断して見る必要があります。研究分野でも、複数の論文やテーマの関係を整理する場面があります。
一方で、「規程の該当箇所を探す」「操作方法を確認する」といった用途では、従来型RAGで十分な場合があります。
つまりGraphRAGは、単に情報を検索したい企業ではなく、大量のデータから関係性や全体像まで理解したい企業に向いています。
企業がGraphRAGを導入するときの7つの確認ポイント
GraphRAGは、導入すれば自動的に成果が出る技術ではありません。まず、従来型RAGでは解決しにくい課題があるかを確認することが重要です。
| 確認項目 |
確認する内容 |
| 利用目的 |
何を分析・理解したいのか |
| データ量 |
GraphRAGが必要な規模か |
| 関係性 |
情報同士のつながりが重要か |
| データ品質 |
欠損・重複・誤りがないか |
| 更新頻度 |
どの頻度でデータを更新するか |
| コスト |
構築・検索コストを許容できるか |
| 評価方法 |
従来型RAGより改善したか測れるか |
単純な文書検索が目的なら、従来型RAGで十分な場合があります。一方、複数の資料から企業・人物・技術などの関係を整理したい場合は、GraphRAGが向いています。
また、元データに誤りや重複が多いと、抽出される関係性にも影響します。導入前にデータ品質を確認することが重要です。
最初から全社データを対象にするのではなく、対象業務やデータを絞ってPoCを行い、従来型RAGと比較すると判断しやすくなります。
重要なのは、新しい技術を使うことではなく、現在の検索や分析では解決できない課題を改善できるかどうかです。
【独自分析】GraphRAGから見えるMicrosoftのAI戦略5つ
GraphRAGの研究や製品展開を見ると、Microsoftが重視しているのは、単なる検索技術ではなく、企業データをAIが理解し、業務に活用できる基盤づくりだと考えられます。
| 戦略 |
GraphRAGとの関係 |
| 企業データの活用 |
社内情報をAIが利用しやすくする |
| 文脈の理解 |
情報同士の関係まで整理する |
| 高度な分析 |
複数情報から全体像を把握する |
| AIエージェント |
必要な知識を取得し、業務判断につなげる |
| コスト最適化 |
LazyGraphRAGなどで処理効率を高める |
まず重要なのは、AIの競争力をモデル性能だけで決めないことです。企業には、契約書、議事録、顧客対応履歴、研究資料など、多くの独自データがあります。
GraphRAGは、こうした情報を整理し、AIが関係性や文脈まで含めて活用しやすくします。
また、MicrosoftはAIを単なる検索や回答生成から、分析や意思決定支援へ広げようとしていると考えられます。
AIエージェントが普及すると、必要な情報を探し、状況を整理し、次の処理へ進む能力が重要になります。GraphRAGは、そのための知識取得基盤として活用できます。
つまりGraphRAGから見えるのは、「AIモデル＋企業データ＋文脈＋AIエージェント」を組み合わせ、企業の情報を実際の業務や意思決定に活用するというMicrosoftの方向性です。
GraphRAGの課題｜万能な技術ではない
GraphRAGは、情報の関係性や全体像を整理できる一方、すべての用途に向いているわけではありません。
特に注意したいのは、コスト、データ品質、グラフの精度、運用負荷です。
| 課題 |
注意点 |
| インデックス作成コスト |
情報抽出や要約にLLM処理が必要になる |
| データ品質 |
誤りや重複が回答に影響する |
| 関係抽出 |
関係性を正しく抽出できるとは限らない |
| 更新対応 |
データ変更時に再処理が必要になる場合がある |
| 評価 |
従来型RAGより改善したか確認が必要 |
| 運用負荷 |
設計や管理が複雑になりやすい |
特に重要なのが、グラフの品質です。元データや情報抽出に誤りがあると、その後の検索や回答にも影響します。
また、GraphRAGは従来型RAGより処理が複雑になりやすいため、単純な検索では過剰な構成になる場合があります。
そのため、単純検索は従来型RAG、関係性や全体分析が必要な場合はGraphRAGというように、用途に応じて使い分けることが重要です。
導入する場合は、小規模なPoCから始め、回答品質、コスト、処理時間、運用負荷を比較して判断するのが現実的です。
GraphRAGは今後どう進化するのか
GraphRAGは今後、大きなKnowledge Graphを作るだけでなく、必要な情報を必要なタイミングで効率よく探索する方向へ進むと考えられます。
Microsoftは、Global Search、DRIFT Search、Dynamic Global Search、LazyGraphRAGなどを通じて、回答品質だけでなく検索コストや処理効率の改善も進めています。
| これまで |
今後の方向性 |
| 大量の情報を事前に整理 |
必要な情報を必要なときに探索 |
| 固定的な検索 |
質問に応じて検索方法を変える |
| 検索結果を返す |
関係性や全体像まで整理する |
| 単独のRAG |
AIエージェントと組み合わせる |
| 精度重視 |
精度とコストを両立する |
特に重要なのが、質問に応じて必要な情報だけを選ぶ考え方です。すべての情報を毎回同じように処理するのではなく、必要な範囲を絞ることで効率を高めます。
LazyGraphRAGも、すべてを事前に詳しく要約するのではなく、質問時に必要な情報を深く調べる方向へ進んでいます。
今後は、GraphRAG、AIエージェント、企業データ、外部ツール接続などを組み合わせ、AIが情報を探すだけでなく、関係を理解し、分析し、次の行動につなげる仕組みが重要になります。
つまりGraphRAGは、単なる検索技術ではなく、AIが企業データを理解して業務を進めるための基盤へ広がっていくと考えられます。
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よくある質問
Q1. GraphRAGとは何ですか？
GraphRAGとは、文章から人物、企業、製品、技術などを抽出し、それらの関係性を整理してAIの回答に活用する仕組みです。
Q2. GraphRAGと従来型RAGの違いは何ですか？
従来型RAGは質問に近い文章を探すことが中心です。GraphRAGは、文章だけでなく情報同士の関係やデータ全体の構造まで整理する点が異なります。
Q3. MicrosoftはなぜGraphRAGを開発したのですか？
複数の文書に分散した情報をつなぎ、データ全体の傾向や関係性をAIが理解しやすくするためです。
Q4. 従来型RAGだけでは何が不足するのですか？
特定情報の検索には強い一方で、複数文書の関係を整理したり、大量データから全体傾向を把握したりすることは難しい場合があります。
Q5. GraphRAGはどのように情報の関係を整理するのですか？
文書から人物、企業、技術などを抽出し、それぞれのつながりを整理してグラフ構造として扱います。
Q6. GraphRAGでは文書をそのまま検索するのですか？
文書を検索するだけではありません。文書を分割し、重要な情報や関係性を抽出したうえで検索や回答に利用します。
Q7. GraphRAGのコミュニティとは何ですか？
関係性の強い情報をまとめたグループです。GraphRAGでは、こうしたグループを利用して重要なテーマや全体像を整理します。
Q8. Local Searchとは何ですか？
特定の企業、人物、技術などを起点に、関連する情報を詳しく調べる検索方法です。
Q9. Global Searchとは何ですか？
大量のデータ全体を対象に、主要テーマや傾向などを整理する検索方法です。
Q10. DRIFT Searchとは何ですか？
特定テーマを起点にしながら、関連する全体情報まで探索範囲を広げる検索方法です。
Q11. Local SearchとGlobal Searchはどう使い分けますか？
特定の対象を詳しく調べる場合はLocal Search、資料全体のテーマや傾向を把握したい場合はGlobal Searchが向いています。
Q12. MicrosoftがGraphRAGに賭けているものは何ですか？
Knowledge Graphそのものではなく、企業データをAIが関係性や全体像まで含めて理解し、分析や意思決定に活用できる仕組みだと考えられます。
Q13. GraphRAGは企業データの活用にどう役立ちますか？
契約書、議事録、顧客対応履歴、研究資料などを関係性とともに整理し、AIが利用しやすい状態にできます。
Q14. GraphRAGは単純な検索にも向いていますか？
単純なFAQやマニュアル検索では、従来型RAGの方がシンプルな場合があります。GraphRAGは複数情報の関係や全体像を扱う用途に向いています。
Q15. GraphRAGが向いている業務は何ですか？
市場分析、研究資料の分析、契約関係の整理、顧客問い合わせ分析など、複数情報を横断して理解する業務に向いています。
Q16. GraphRAGが向いていない業務はありますか？
特定の規程を探す、操作方法を確認するといった単純検索では、GraphRAGを使う必要がない場合があります。
Q17. LazyGraphRAGとは何ですか？
すべての情報を事前に詳しく処理するのではなく、質問時に必要な情報を絞り込みながら探索する考え方です。
Q18. なぜMicrosoftはLazyGraphRAGを開発したのですか？
GraphRAGの強みを維持しながら、事前処理や検索にかかるコストを抑え、より実用的に利用しやすくするためです。
Q19. GraphRAGとLazyGraphRAGの違いは何ですか？
GraphRAGは事前に豊富な知識構造や要約を作るのに対し、LazyGraphRAGは必要な情報を質問時に詳しく探索する点が大きな違いです。
Q20. GraphRAGはAIエージェントそのものですか？
いいえ。GraphRAGはAIエージェントそのものではなく、AIが必要な知識や関係性を取得するための基盤として利用できます。
Q21. GraphRAGはAIエージェント時代になぜ重要なのですか？
AIエージェントが業務を進めるには、必要な情報だけでなく、その関係性や文脈を理解する必要があるためです。
Q22. GraphRAGとMCPの役割は同じですか？
同じではありません。GraphRAGは知識や関係性の取得を支え、MCPはAIと外部データやツールを接続する役割を持ちます。
Q23. Microsoft DiscoveryとGraphRAGはどのような関係がありますか？
GraphRAGやLazyGraphRAGの技術は、Microsoft DiscoveryのようなAIエージェント型の研究・分析基盤にも展開されています。
Q24. Microsoft Discoveryへの展開から何が分かりますか？
MicrosoftがGraphRAGを単独の検索技術ではなく、AIが大量の専門データを調査・分析するための基盤技術として活用していることが分かります。
Q25. GraphRAG導入前に確認すべきことは何ですか？
利用目的、データ量、情報同士の関係性、データ品質、更新頻度、コスト、評価方法を確認することが重要です。
Q26. GraphRAGではデータ品質が重要ですか？
重要です。元データに誤りや重複があると、抽出されるエンティティや関係性にも影響し、検索や回答の品質が下がる可能性があります。
Q27. GraphRAGの主な課題は何ですか？
インデックス作成コスト、データ品質、関係抽出の精度、更新対応、評価方法、運用負荷などが主な課題です。
Q28. GraphRAGを導入すれば必ず精度は上がりますか？
必ず向上するわけではありません。単純検索では従来型RAGの方が適している場合もあるため、用途に応じた比較が必要です。
Q29. GraphRAGを導入するときは何から始めるべきですか？
対象業務とデータを絞って小規模なPoCを行い、従来型RAGと回答品質、コスト、処理時間、運用負荷を比較する方法が現実的です。
Q30. GraphRAGは今後どのように進化すると考えられますか？
すべての情報を事前に処理する方向だけでなく、質問に応じて必要な情報を効率的に探索し、AIエージェントや企業データと組み合わせて活用する方向へ進むと考えられます。
まとめ｜MicrosoftがGraphRAGに賭けているもの
MicrosoftがGraphRAGで目指しているのは、単なる検索精度の向上ではありません。
重要なのは、企業が持つ大量のデータを、AIが関係性や全体像まで含めて理解できるようにすることです。
| ポイント |
意味 |
| 関係性の理解 |
情報同士のつながりを整理する |
| 全体像の把握 |
大量データから傾向や主要テーマを見つける |
| AIエージェント連携 |
取得した知識を判断や業務へつなげる |
| コスト最適化 |
LazyGraphRAGなどで効率を高める |
従来型RAGが「関連する情報を探す仕組み」だとすれば、GraphRAGは「情報のつながりや全体像まで整理する仕組み」です。
さらに、LazyGraphRAGやMicrosoft Discoveryへの展開を見ると、MicrosoftはGraphRAGを単独の検索技術ではなく、AIエージェントが大量のデータを理解するための基盤として発展させていると考えられます。
つまりMicrosoftがGraphRAGに賭けているのは、Knowledge Graphそのものではなく、企業データをAIが理解し、分析や意思決定に活用できる世界です。
SUPERVISED BY
平出 大輔
株式会社Start Challenge Consulting
代表取締役CEO／AI・DXコンサルタント
約10年間、外資系コンサルティングファームにて企業のDX推進・業務改革・AI活用支援など数多くのプロジェクトを担当。これまで培った知見をもとに株式会社Start Challenge Consultingを創業し、生成AI、データ活用、DX推進を軸とした経営・業務改革支援を行っています。
「仕事＝生きがい・楽しさ」という価値観を大切にし、クライアントと同じ目線で未来を創る真のパートナーとして、日本を代表するコンサルティングファームを目指しています。
