ナレッジグラフ活用大全
構造化すれば、AIは賢くなる
ナレッジグラフ 活用大全 | GraphRAG・Neo4j・RDF・Property Graph・Emotion AI の実践書
Knowledge & Data シリーズの【独立体系】GraphRAG / Neo4j で構造化する側
他の言語版: English
本書の概要
RAG だけでは AI は賢くならない。構造化することで初めて関係性が見える — Knowledge Graph / GraphRAG / Neo4j / RDF / Property Graph / Tree-sitter / MCP / Emotion AI まで、AIに「賢さ」を与える構造化技術を体系化した実践ガイド。
この本でできるようになること
- RDF / Property Graph / GraphRAG の使い分けを判断できる
- Neo4j で実プロジェクトのナレッジグラフを構築できる
- Tree-sitter でコードベースをナレッジグラフ化できる
- MCP 経由で AI からナレッジグラフを参照する設計ができる
- Emotion AI のような新領域にもナレッジグラフを応用できる
対象読者
- 【RAG実装中】ベクトル検索だけで限界を感じている人
- 【AIエージェント開発者】文脈の関係性を構造化したい人
- 【データエンジニア】Neo4j / Property Graph を本格運用したい人
- 【コードベース解析中】Tree-sitter でAST活用したい人
- 【感情AI / 心理学応用】Emotion AI を構造化アプローチで実装したい人
この本で解決できる悩み
- RAG を実装したが、関連情報が散らばってAIが答えを統合できない
- Neo4j を使ってみたが、設計指針が分からず使いこなせない
- GraphRAG という言葉は聞くが、普通のRAGと何が違うのか不明
- コードベースをナレッジグラフ化したいが、ツール選定で迷う
- RDF と Property Graph のどちらを選ぶべきか判断できない
- Emotion AI / 心理学応用にグラフを使いたいが事例が少ない
この本の立ち位置
- 実装重視 (Neo4j / RDF / Tree-sitter の具体実装)
- 横断統合 (GraphRAG ・ コード解析 ・ Emotion AI を1冊で)
- 中級者向け (グラフDB の基礎は前提)
- RAG 卒業者向け (RAG だけでは行き詰まった人にとっての次のステップ)
なぜこの本か
- GraphRAG を実装レベルで日本語解説した数少ない書籍
- RDF と Property Graph の使い分けを明確に提示
- Tree-sitter でコードAST → ナレッジグラフ化のパイプラインを公開
- MCP との統合で「AIから参照可能なグラフ」を構築
- Emotion AI の構造化アプローチという独自視点
他のAI本との違い
| 比較対象 | 本書の違い |
|---|---|
| Neo4j 入門書 | Neo4j単体ではなく、GraphRAG・コード解析・MCP統合まで含めた実践書。 |
| RAG入門書 | ベクトル検索の限界を超えるGraphRAGに特化。RAGの卒業先として位置付け。 |
| セマンティックWeb / RDF書籍 | 学術的なRDFだけでなく、Property Graphとの実践的な使い分けを扱う。 |
目次
- 01 はじめに 無料公開
- 02 なぜ今ナレッジグラフか 無料公開
- 03 RDF と Property Graph 無料公開
- 04 Neo4j 基礎
- 05 Cypher / SPARQL クエリ設計
- 06 GraphRAG とは何か
- 07 GraphRAG 実装パターン
- 08 Tree-sitter でコードベースをグラフ化
- 09 MCP との統合
- 10 ナレッジグラフ × LLM 設計
- 11 Emotion AI への応用
- 12 エンタープライズ向け運用
- 13 可視化とデバッグ
- 14 ベンチマークと評価
- 15 未来編
- 16 おわりに
ベクトル検索 (RAG) でAIに「知識」を与えても、関係性は見えません。「AさんはBさんの上司で、Cプロジェクトを担当している」という構造は、ベクトルではなくグラフで初めて表現できます。
本書は、その「構造化されたAI」を作るための実践書です。Neo4j / RDF / Property Graph の基礎から、GraphRAG の実装、Tree-sitter によるコードAST のグラフ化、MCP 統合、Emotion AI 応用まで、現場で使えるパターンを体系化しました。
「データはベクトルでなく、グラフで賢くなる。」
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