ナレッジグラフは、人・組織・製品・契約・顧客などの実体（エンティティ）と、その関係性を「ノードとエッジ」で表現し、意味を持つデータとして扱えるようにしたグラフ構造のデータモデルです。RDBのように表で分けて管理するのではなく、「誰が・何と・どのように関係しているか」を一緒に保持できるため、関係を前提にした検索や分析に強みがあります。
実務では、社内に散在するマスタやログ、文書データをつなげて「共通の意味で参照できる状態」を作る目的で導入されることが多いです。たとえば不正検知なら「口座・端末・住所・取引」を横断して関係を追跡しやすくなり、顧客理解なら「顧客・商品・問い合わせ・行動」を結び付けて、関連性の高い情報をまとめてたどれます。LLMやRAGの文脈でも、単なるベクトル検索に加えて「関係に基づく絞り込み」や「根拠となるつながりの提示」に使える点が評価されます。
ナレッジグラフを使いこなすには、データのつなぎ方を決めるための語彙（用語）と関係定義、同一人物・同一企業をそろえるエンティティ解決、更新頻度に耐える運用設計が欠かせません。PoCでは検索精度や推論（推定）精度だけでなく、データ追加時に関係定義が破綻しないか、現場がメンテナンスできる粒度かまで確認すると失敗しにくいでしょう。
