グラフデータベースとは、データを「ノード（点）」と「エッジ（線）」で表し、対象同士の関係性を中心に管理するデータベースです。ノードには顧客や商品などの実体を置き、エッジには「購入した」「所属している」のような関係を持たせます。表や行列で管理するリレーショナルデータベースよりも、関係をたどる検索に強い設計です。
グラフデータベースは、つながりを連続的に追いかける分析や検索で力を発揮します。たとえばレコメンドでは「同じ商品を買った人が次に買う商品」を関係から探索でき、SNSのフォロー関係や不正検知の関連調査にも向きます。企業内の用語や組織、システム、データ定義の関係を整理するナレッジグラフの基盤として使われる場面も多いです。
運用で重要なのは、どの対象をノードとして扱い、どの関係をエッジとして定義するかを最初に揃えることです。関係を増やしすぎると検索は柔軟になる一方で、意味の薄い関係が混ざり、データの解釈がぶれやすくなります。検索の典型パターンを前提に、モデル設計と権限管理、更新頻度を含めて設計すると安定しやすいでしょう。
