ベクトル検索では答えられない質問がある -- GraphRAGが従来RAGの構造的限界を超える仕組み

Zenn / 4/17/2026

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Key Points

ベクトル検索中心の従来RAGは、質問が複数の概念・関係性をまたぐ場合に「構造的な限界」で回答が途切れやすいと指摘している。
GraphRAGは知識をグラフ（実体・関係）として扱い、意味的なつながりを辿りながら関連情報を集めることで、ベクトル検索だけでは拾いにくい問いに対応する。
ベクトル検索での類似度ヒットに加えて、グラフ上の接続性を手掛かりに検索・推論する構成が、質問の要求により自然に寄り添う点が強調される。
「ベクトル検索では答えられない質問がある」という前提をもとに、RAGの設計思想を検索対象の“形”（テキスト断片中心→構造中心）へ拡張する提案になっている。

RAGを入れたのに答えられない質問社内ドキュメント数百ページをベクトルDBに入れ、RAGを構築し、「これで社内ナレッジ検索は完璧だ」と思っていた時期が私にもありました。実際、個別の事実を聞く分には動きます。「有給の申請手順は？」「AWSのリージョン選定基準は？」--こういう質問にはきちんと答えが返ってくる。問題は、こういう質問を投げたときです。「過去1年の障害報告書に共通するパターンは？」「プロジェクトAとプロジェクトBで使われている技術スタックの違いは？」「このデータセット全体のテーマを3つにまとめて」返ってくるのは、どれか1つの文書チャンクに書いてある断片的な答...

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