生成AI（LLM）のビジネス活用において、従来の「ベクトル検索＋RAG」の限界を突破するソリューションとして注目されているのが、GraphRAGです。その中でも、超高速インメモリグラフデータベースMemgraphを中心としたエコシステムは、リアルタイム性と高度な推論能力を両立させる最有力候補です。
本記事では、Memgraph GraphRAGの基本から、最新の「Agentic（エージェント型）」アプローチ、PageRankを活用した医療分野の実装例までを詳細に解説します。
1. なぜ今、Memgraph GraphRAGなのか？
従来のベクトル検索のみに依存したRAGには、以下の3つの大きな壁が存在します。
- 断片化: テキストをバラバラのチャンクで管理するため、関係性が欠落する。
- 構造理解の欠如: 複数ドキュメントにまたがる因果関係や階層構造を追えない。
- 不透明な推論: なぜその回答に至ったかのパスがブラックボックス化しやすい。
Memgraph GraphRAGは、知識を「ノード（実体）」と「エッジ（関係）」として構造化し、以下のハイブリッドな検索を可能にします。
特徴 従来のベクトルRAG Memgraph GraphRAG
データ保持形態 非構造化（テキストチャンク） 構造化（グラフ：ノード & エッジ）
検索手法 セマンティック類似性（ベクトル） ベクトル + グラフ探索（Multi-hop）
複雑な推論 不向き（ハルシネーション増） 得意（グラフアルゴリズムによる推論）
応答速度 高速 超高速（インメモリ処理）
2. Memgraph 3.0+ が実現する「Agentic GraphRAG」
Memgraph 3.0以降の最大の特徴は、静的なパイプラインから**「自律的なエージェント型（Agentic）」**への進化です。
固定型 vs エージェント型
従来は「検索 → 生成」という固定順序でしたが、Agentic GraphRAGでは、LLMエージェントが状況に応じてツールを使い分け、思考ループ（Reason → Plan → Act）を回します。
- 動的プランニング: 質問の難易度に応じて「PageRankを実行すべきか」「3ホップ先のノードまで探索すべきか」を自ら判断。
- 自己修正能力: 取得した情報が不十分な場合、クエリを修正して再実行。
- マルチエージェント連携: 検索担当、計算担当（アルゴリズム実行）、検証担当が連携。
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