AI検索技術（RAG）の分野で、2024年までの王者が「Vector RAG」であり、2025年の革新が「Microsoft GraphRAG」であったなら、2026年現在のスタンダードは間違いなく「LazyGraphRAG」です。
従来のGraphRAGが抱えていた「膨大な前処理コスト」という呪縛を解き放ち、実用性を極限まで高めたこの手法について、最新の実装状況を交えて解説します。
1. GraphRAGの進化：なぜ「Lazy（怠惰）」なのか？
これまでのGraphRAGは、検索前にすべてのドキュメントをLLMに読み込ませ、エンティティ（実体）の抽出やコミュニティ要約を事前に行う必要がありました。これは「数千万円のインデクシング費用」がかかるケースもあるほど高コストでした。
LazyGraphRAGの核心は、その名の通り**「事前には最小限のこと（軽量なキーワード抽出と共起グラフ構築）しかせず、クエリが来た瞬間に本気を出す」**というオンデマンド戦略にあります。
RAG手法の徹底比較表
項目 通常のVector RAG 従来のGraphRAG LazyGraphRAG
インデクシング 埋め込み作成のみ LLMによる全抽出・要約 軽量NLP（KeyBERT等）のみ
コスト（目安） 1× (最安) 約1000× (極高) 約1×〜1.1× (爆安)
グローバル質問性能 弱い（全体像が苦手） 非常に強い 非常に強い（同等以上）
環境負荷 低い 非常に高い 低い
実用開始までの時間 即時 数日〜数週間（前処理） 即時
2. LazyGraphRAGを支える3つの革新的アイデア
① 徹底した「先延ばし（Lazy Indexing）」
インデクシング時には重いLLMを使いません。KeyBERTやYAKEといった軽量なNLPライブラリを用いて、単語同士の共起（Co-occurrence）関係だけを記録した「軽量ドキュメントグラフ」を作成します。これにより、インデクシングコストはVector RAGとほぼ同等まで抑えられます。
② クエリ時の「動的グラフ構築」
質問が投げられた瞬間に、関連するチャンク（文章の断片）を特定し、その周辺のグラフ構造をその場でLLMが解析します。必要な部分だけを「要約・抽出」するため、無駄なトークン消費が一切ありません。
③ 「Iterative Deepening」探索
探索アルゴリズムには、**Best-First（最も関連が高い順）とBreadth-First（幅広く網羅）**を組み合わせたハイブリッド手法を採用しています。
- まず質問に近いノードを見つける
- そこから関連するエッジ（繋がり）を徐々に広げて深掘りする
- 十分な情報が集まった時点で探索を停止する
このプロセスにより、特定の「誰が・何を」というローカルな質問から、「この資料全体の矛盾点は？」というグローバルな質問まで、一気通貫で高い精度を発揮します。
この記事のライター
